« Les Incertitudes Suscitées Par l’IA »

L’incertitude est une constante

En tant qu’investisseur « quality growth », vous êtes souvent tiraillé entre « growth » et « value ». Parfois, l’on nous reproche de n’être pas assez orientés vers la croissance. Lorsque les investisseurs se laissent gagner par l’optimisme et croient en des concepts de haut niveau, les titres de croissance ont tendance à performer fortement ; nous sommes alors confrontés aux excellents résultats de ces investisseurs intrépides. En d’autres occasions, lorsque les titres dits « value » enregistrent de bonnes performances, l’on nous reproche les multiples élevés que nous payons pour nos investissements et le prétendu manque de discipline en matière de valorisation dont nous avons fait preuve lorsque la conjoncture était favorable. Nous essayons malgré tout de garder le cap, sachant que certains environnements de marché ne sont pas toujours adaptés à notre stratégie et que d’autres styles d’investissement peuvent mieux performer. Au cours des trois dernières années, nous avons été témoins des extrêmes de ces deux situations, ainsi que de quelques autres qui défient toute catégorisation. L’année 2020 a fortement favorisé les fonds axés sur la croissance, tandis qu’en 2022, les fonds axés sur la valeur ont enfin connu leur heure de gloire. Durant ces deux années, nous avons dû essuyer un certain nombre de critiques, mais pour des raisons diamétralement opposées. Ce sont là les défis normaux auxquels sont confrontés les investisseurs fidèles à leur style. L’essentiel pour nous est de savoir quel type d’investisseurs nous sommes, de le communiquer clairement et de suivre cette ligne.

Sur les marchés, l’incertitude est une constante, tout comme la volatilité qui en découle. La question essentielle est de savoir quelle stratégie à long terme appliquer pour faire face à cette volatilité. Si l’on se projette dans l’avenir, peu d’éléments nous laissent penser que cela va changer. La vigilance est de mise, car l’environnement de marché ne s’est pas simplifié. La liquidité continue d’être un facteur déterminant pour la performance des actifs ; au sein du marché des bons du Trésor, il se passe des choses qui pourraient s’avérer lourdes de conséquences et méritent une attention particulière. Dans cet article, plutôt que me focaliser sur les sources macroéconomiques d’incertitude habituelles, je me concentrerai sur l’intelligence artificielle (IA), un sujet que nous n’avons pas encore abordé, mais qui soulèvera sans aucun doute son propre lot de défis intéressants.

L’essor de l’IA

En cette année 2023, tous les regards ou presque se sont tournés vers l’IA. Pour peu que les gens soient informés, il était tout à fait normal de rejeter le sujet et d’être sceptique à l’égard de l’IA, car les raisons de l’être ne manquaient pas. Pendant de nombreuses années, l’intelligence artificielle a été un domaine marqué par de multiples hivers de l’IA¹, durant lesquels la stagnation était la norme. À l’instar de l’énergie de fusion, il fallait attendre 20 ans avant de connaître son essor, et il en serait toujours ainsi. Cette situation a commencé à changer avec GPT3² et l’IA a véritablement connu une montée en puissance avec le lancement de ChatGPT, lorsque le grand public a pris conscience de son existence. Combiner la loi de Moore, qui a contribué au fil du temps à l’évolution de la puissance de calcul, aux énormes quantités de données numériques créées ces dernières années a permis aux modèles informatiques auparavant ignorés et relativement simples de largement dépasser les attentes. L’avènement du cloud computing a également fourni l’infrastructure technologique nécessaire pour mettre ces modèles à la disposition du grand public à moindre coût. En peu de temps, l’IA est passée d’un domaine où il se passait relativement peu de choses à un domaine pour lequel il est presque impossible de suivre le rythme étourdissant des évolutions. Les superlatifs ne manquent pas, les gens comparant l’impact que l’IA aura sur la société à l’invention de la machine à vapeur, de la roue et même du feu³. On pense de plus en plus que le changement sera révolutionnaire, et non pas évolutionnaire.

Les incertitudes du progrès

Compte tenu du peu de progrès réalisés dans le domaine de l’intelligence artificielle pendant si longtemps, il peut sembler surprenant que le rythme des avancées explose aussi soudainement. Cela a surpris tout le monde, sauf les plus optimistes, y compris ceux qui travaillent dans le domaine de l’intelligence artificielle. Il existe cependant de nombreux précédents historiques qui suggèrent que la capacité à prévoir le rythme du progrès scientifique est au mieux limitée. Ernest Rutherford, le plus grand physicien atomique de son époque, a prédit en 1933 que quiconque parlait d’utiliser l’énergie produite par l’atome comme source d’énergie était à côté de la plaque. La fission nucléaire a été découverte en 1938 et, en 1942, Enrico Fermi a réussi à provoquer la première réaction nucléaire auto-entretenue.⁴ En 1901, Wilbur Wright, l’un des deux frères Wright, a dit à son frère Orville que le vol humain n’aurait lieu que 50 ans plus tard. À la fin de l’année 1903, les deux frères ont réalisé le premier vol de l’histoire à bord du Wright Flyer. Thomas Watson, président d’IBM, aurait estimé qu’il y avait un marché mondial pour environ cinq ordinateurs en 1943. Cette incertitude quant au rythme des progrès existe encore aujourd’hui, les experts ayant des points de vue très différents sur la date à laquelle l’intelligence artificielle générale⁵ sera mise au point, le cas échéant.

S’il est difficile de prédire le rythme des progrès, il est clair qu’ils se poursuivront et que leur impact sera certainement significatif. Même en supposant qu’aucun progrès ne soit réalisé, ce qui est très peu probable, l’impact du déploiement des modèles d’IA actuels dans l’économie sera notable. Cependant, bien que les allégations générales sur l’impact de l’IA foisonnent (comme celle que je viens d’énoncer), il est extrêmement difficile de prédire cet impact de manière concrète. Cette technologie sera très probablement perturbatrice, mais il est difficile de dire où cette perturbation se produira et qui en seront les auteurs et les victimes. L’IA pourrait bien être à l’origine de la prochaine vague de croissance économique ; pourtant, cette croissance pourrait s’avérer préjudiciable pour les secteurs d’activité et les professions aux dépens desquelles elle se produira, et il est pour ainsi dire impossible de prédire comment cela se passera. Rien ne garantit non plus que les avantages de cette croissance s’étendront de manière égale à l’ensemble de l’économie, ni que ceux qui mènent actuellement la charge seront ceux qui en bénéficieront au final.

Avoir à peu près raison et précisément tort

Au début de l’année, une note interne rédigée par un ingénieur sénior d’Alphabet a fait l’objet d’une fuite. Cette note avançait l’argument selon lequel personne n’avait vraiment d’avantage concurrentiel en matière d’IA, car la communauté des logiciels « open source » supprimerait rapidement tout avantage obtenu par les sociétés individuelles. Tout le monde n’est pas d’accord avec cette affirmation, mais elle soulève des questions intéressantes sur ce que nous pouvons avancer concrètement à ce stade sur les gagnants et les perdants de l’IA. En outre, une grande partie de l’enthousiasme entourant l’IA concerne actuellement les sociétés technologiques, qu’il s’agisse des sociétés associées aux grands laboratoires ou de celles qui lancent déjà des produits. Mais les effets de l’IA se feront probablement sentir plus en aval. La technologie devenant de plus en plus omniprésente, il est probable qu’elle aura de nombreuses répercussions que nous n’envisageons pas pour l’instant. De même que l’essor des logiciels et d’Internet a entraîné la prolifération de nombreux nouveaux modèles économiques, l’IA pourrait avoir des conséquences similaires. Des affirmations et des prévisions générales sont actuellement formulées, et elles pourraient bien finir par se concrétiser, mais l’investissement basé sur ces théories peut être une voie dangereuse, car les détails et les spécificités sont importants. 

À certains égards, l’environnement actuel présente des similitudes avec le boom technologique des années 90. L’avènement de la micro-informatique, d’Internet et des télécommunications a suscité un vif engouement qui a finalement donné lieu à l’essor et à l’éclatement de la bulle Internet. Malgré la vague d’enthousiasme que nous avons connue cette année, nous sommes loin du niveau d’excès atteint lors de la bulle Internet, du moins pour l’instant ; l’on peut toutefois tirer un certain nombre d’avertissements de cette période. Si l’on examine notamment les hypothèses qui sous-tendaient cette période, on s’aperçoit qu’elles étaient en grande partie correctes. Internet s’est avéré être une technologie révolutionnaire et la mise en place de l’infrastructure qui l’accompagnait était en effet gigantesque. Associée à la prolifération généralisée des ordinateurs personnels, elle a permis aux moteurs de recherche de prospérer et au commerce électronique d’exercer une forte pression sur les magasins physiques. De nombreux modèles économiques traditionnels se sont effondrés et de nouveaux ont vu le jour, définissant des pratiques commerciales fondamentalement nouvelles. Avec le recul, il est intéressant de noter que les hypothèses qui sous-tendaient l’essor de la bulle Internet ne sont pas à l’origine des erreurs. Pourtant, d’énormes sommes d’argent ont été perdues parce que les investisseurs qui avaient une bonne vue d’ensemble se sont trompés dans les détails et les échéances.

Faire des prédictions générales sur un résultat est une proposition très différente de celle qui consiste à faire des prévisions précises sur une entreprise et à les réaliser correctement. Le fait qu’un grand nombre d’infrastructures devaient être construites ne signifiait pas que les sociétés de télécommunications en tireraient parti, les avantages revenant en fin de compte à une tout autre partie de la chaîne de valeur au fil du temps, par exemple les sociétés comme Apple et le consommateur final. Le fait que le commerce électronique allait probablement exploser n’a pas aidé Pets.com qui, bien qu’ayant parfaitement cerné la tendance, a échoué de manière spectaculaire⁶. Google n’était pas le premier moteur de recherche, ni même le dixième, mais c’est lui qui s’est imposé. Ce décalage entre l’histoire conceptuelle et la réalité de l’investissement s’est avéré être une leçon douloureuse pour de nombreux investisseurs de l’époque. De même, des sociétés comme Amazon, Microsoft et Alphabet dépensent des milliards de dollars pour mettre en place l’infrastructure informatique nécessaire au déploiement généralisé de l’IA. Nvidia figure parmi les fournisseurs de puces les mieux adaptés au fonctionnement des réseaux neuronaux. Sur la base de ce que nous savons aujourd’hui, ces sociétés sont bien placées pour en tirer profit, mais il s’agira probablement d’un domaine en évolution rapide. À ce stade, nous ne savons pas vraiment qui, dans la chaîne de valeur, finira par en bénéficier.

Conclusion

Bien qu’elle fasse partie du milieu académique depuis les années 40, l’IA n’en est encore qu’à ses balbutiements. L’avenir de l’IA et les effets qu’elle aura sur l’économie, la société et les marchés financiers seront déterminés par un grand nombre de facteurs et leur interaction. Malheureusement, cela signifie qu’ils seront difficiles à prévoir. Nous pouvons affirmer que des changements importants nous attendent, et même si notre vue d’ensemble est à peu près correcte, trop d’incertitudes demeurent pour prendre des décisions d’investissement concrètes, du moins du point de vue de la tolérance au risque d’un investisseur « quality growth ». La gestion de ce changement au fur et à mesure de son évolution constituera un défi pour les investisseurs et exigera de garder la tête froide. Il s’agit d’une tendance qui s’étalera sur plusieurs années, et non sur quelques trimestres. Tout comme il y a des trimestres où la dynamique favorise les titres « value » plutôt que les titres « growth », il y aura des trimestres d’optimisme et de pessimisme concernant l’IA. Nous l’avons déjà constaté avec le cours de l’action Alphabet cette année, le sentiment oscillant entre la conviction que ChatGPT représente un énorme défi pour les moteurs de recherche et l’opinion selon laquelle Google sera un gagnant de l’IA, quelle que soit la définition actuelle de cette expression. Pour nous, la question pertinente n’est pas de savoir ce que nous pensons de l’IA, mais comment nous allons gérer l’imprévisibilité qu’elle peut engendrer. L’IA est et restera une cible mouvante. La clé ? Prendre le temps d’analyser chaque cas individuel afin de vérifier ce qui peut se matérialiser de manière tangible, plutôt que de faire des paris conceptuels. Nous resterons fidèles à notre philosophie d’investissement « quality growth » et laisserons cela aux acteurs du marché qui investissent exclusivement dans des titres axés sur la croissance et qui ont la tolérance au risque requise pour de tels paris.

Nous ne faisons pas de paris. Nous investissons.

T. Seilern,

29 septembre 2023

¹Hiver de l’IA désigne une période de réduction du financement, de l’intérêt et des progrès en matière d’intelligence artificielle, due en partie au fait que les attentes élevées n’ont pas été satisfaites. Historiquement, il y a eu trois hivers de l’IA notables, au cours desquels le battage médiatique autour du potentiel de l’IA s’est calmé.

²GPT-3 est un puissant modèle de langage d’IA créé par OpenAI. ChatGPT est basé sur GPT-3, mais dispose de couches supplémentaires d’apprentissage pour améliorer les conversations et les rendre plus faciles à comprendre. C’est comme une interface facile d’utilisation de GPT-3 optimisée pour les discussions en ligne.

³Dans une entrevue accordée pour l’émission « 60 minutes », le PDG d’Alphabet a déclaré que l’IA « est la technologie la plus importante sur laquelle l’humanité travaille. Plus importante que le feu, l’électricité ou tout ce que nous avons créé dans le passé ». (Avril 2023)

⁴Il est intéressant de noter que GPT4 a tenté de corriger cette phrase en indiquant qu’elle était incorrecte sur le plan des faits. N’étant pas d’accord avec GPT4 sur ce point, j’ai décidé de prendre le risque de la laisser. Je laisse aux physiciens qui me liront le soin d’en juger.

⁵L’intelligence artificielle générale (ou IA forte) désigne le moment où les machines peuvent comprendre et apprendre n’importe quelle tâche intellectuelle qu’un être humain peut accomplir. Elle diffère de l’intelligence artificielle (ou IA faible), qui désigne le moment où les machines sont capables d’effectuer des tâches simples ou spécifiques comme les humains, par exemple la reconnaissance de la parole.

⁶ Chewy.com, qui a adopté un modèle économique similaire, mais mieux géré, a réalisé un chiffre d’affaires net de 10 milliards de dollars en 2022.

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