Les risques liés à l’IA dépassent le cadre des logiciels

In bref

• Les risques liés aux perturbations causées par l’IA dépassent le cadre des logiciels.
• L’IA peut à la fois éroder et élargir les fossés économiques.
• Les perturbations sont source d’opportunités, mais pour les saisir, il faut une analyse approfondie et une collaboration étroite.

Dans notre dernière tribune du stratège « L’IA pèse sur les valeurs logicielles » nous avons mis en évidence les risques perturbateurs auxquels est confronté le secteur des logiciels. Nous avons fait valoir que l’IA n'est pas simplement un outil d’amélioration de la productivité ajouté aux produits existants, c’est une force qui peut réduire les coûts de transition et accélérer la concurrence dans le domaine des logiciels. Cependant, si les risques sont réels, ils ne sont pas répartis de manière égale.

Alors que les flux de travail simples ou les référentiels de données actuels sont susceptibles d’être remplacés par l’IA, le code profondément intégré qui alimente les flux de travail complexes reposant sur la confiance et la responsabilité pourrait au contraire être renforcé par l’IA. Depuis la publication de l’article susmentionné, les craintes du marché se sont étendues au-delà du domaine des logiciels.

L’écart se creuse

Ce qui semblait initialement être une réévaluation spécifique aux logiciels ressemble désormais de plus en plus à une amplification du risque de perturbation dans plusieurs secteurs, comme illustré ci-dessous.

Le point commun n’est pas l’exposition à la technologie en soi, mais plutôt les modèles économiques dont la rentabilité dépend de l’asymétrie de l’information ou des processus manuels.

Plus précisément, nous avons pensé qu’il serait utile de classer ces entreprises par type.

• Asymétrie de l’information – Il s’agit d’entreprises fondées sur des connaissances exclusives ou des avantages en matière de recherche, comme les agences de notation ou les fournisseurs d’indices.
• Expertise humaine – Les entreprises où les personnes sont le produit, notamment dans les domaines du conseil, de la conception, du codage, de l’analyse ou d’autres services cognitifs. Les clients paient pour le jugement et l’expertise.
• Friction de processus – De nombreux flux de travail nécessitent une mise à l’échelle, une coordination ou un effort manuel, comme le traitement des salaires ou les vérifications de solvabilité/d’antécédents. Ce sont là leurs barrières à l’entrée.
• Structures de coûts marginaux élevés – Entreprises où la main-d’œuvre représente le principal coût de production et où les services sont reproductibles ou axés sur les processus.

L’IA remet en question chacun de ces aspects : elle peut réduire le coût de la cognition, accélérer l’itération ou réduire le temps nécessaire pour reproduire des capacités. Cela introduit une incertitude quant à la durabilité des marges et au positionnement concurrentiel à long terme, ce qui, bien sûr, est en fin de compte ce qui importe au marché et explique pourquoi la volatilité augmente et se propage parmi ces actions.

Cependant, perturbation n’est pas synonyme de destruction. Comme nous l’avons déjà souligné, l’IA peut à la fois détruire et renforcer les avantages concurrentiels. Si la banalisation représente un risque réel pour certains fournisseurs de services applicatifs, les entreprises spécialisées dans les infrastructures et les données pourraient en réalité connaître une dynamique inverse. Les bases de données, les plateformes de gestion des données et les systèmes d’enregistrement critiques pourraient voir leur valeur stratégique augmenter dans un monde où l’IA occupe une place prépondérante. Avec la prolifération des modèles d’IA, l’importance de disposer de données propres, exclusives et bien gérées devrait augmenter.

La volatilité reflète les efforts déployés par le marché pour réévaluer la répartition changeante des résultats futurs. Beaucoup de choses changent rapidement, que ce soit en raison de nouvelles inconnues ou de remises en question des hypothèses antérieures en matière de bénéfices.

Les périodes comme celle-ci comportent des risques, mais aussi des opportunités. C’est à nous qu’il revient de déterminer où les avantages concurrentiels s’érodent et où ils peuvent se renforcer.

Le paradoxe de Jevons : Cadrer les risques et les opportunités liés à l’IA

Au XIXe siècle, l’économiste William Stanley Jevons a observé que l’amélioration de l’efficacité augmentait la consommation. Il a constaté que lorsque le charbon devenait moins cher, il alimentait davantage d’applications, augmentait la production industrielle et stimulait la demande totale.

Nous avons récemment observé une dynamique similaire dans le domaine technologique. La puissance informatique étant devenue moins coûteuse, nous n’utilisons pas moins de puces. Nous avons plutôt intégré l’informatique dans presque tous les appareils et processus de travail. De même, à mesure que les coûts du stockage dans le nuage diminuaient, les volumes de données ont explosé.

L’IA pourrait produire un effet comparable, car la réduction des coûts liés à la production d’analyses, de codes, de contenus, de conseils et autres pourrait entraîner une augmentation de la demande pour ces produits à valeur ajoutée plutôt qu’une baisse. Par exemple, si l’IA réduit le coût de l’analyse des données financières, les investisseurs pourraient exiger davantage d’analyses, de scénarios et d’informations en temps réel, ce qui augmenterait la consommation totale de données et renforcerait  la valeur stratégique de certaines entreprises aujourd’hui sous-évaluées par les investisseurs.

Pour les entreprises disposant de données exclusives, de flux de travail intégrés ou d’une échelle de distribution, des coûts marginaux plus faibles peuvent se traduire par une utilisation plus importante et des effets de réseau plus forts. Si l’IA stimule les rendements d’échelle en exploitant les données, en affinant les modèles ou en relevant les défis liés à l’intégration, les entreprises bien établies qui disposent déjà d’atouts pourraient encore accroître leur avance.

En ce sens, ce à quoi nous assistons n’est peut-être pas tant une érosion généralisée de la rentabilité qu’une réallocation du pouvoir de profit au sein des industries.

Conclusion

Notre tâche en tant qu’investisseurs n’est pas de classer les secteurs en deux grandes catégories, « gagnants de l’IA » et « perdants de l’IA », mais d’évaluer où les avantages concurrentiels sont renforcés et où ils sont affaiblis. Selon nous, c’est la durabilité des fossés, et non la simple présence d’une technologie donnée, qui constitue la question cruciale pour les investisseurs.

Les périodes de changement structurel récompensent rarement les hypothèses préalables. Les indices de référence reflètent le passé, pas l’avenir. Dans de tels environnements, la capacité à se forger des opinions différenciées devient de plus en plus précieuse, nécessitant une analyse approfondie et une collaboration plutôt qu’une extrapolation.

Lorsque le marché applique un cadre général de « présomption de culpabilité jusqu’à preuve du contraire », une souscription prudente permet de faire la distinction entre érosion structurelle et renforcement. L’opportunité ne réside pas dans la prévision du rythme d’adoption de l’IA, mais dans l’identification des domaines dans lesquels le pouvoir économique est susceptible de se concentrer et de ceux dans lesquels il pourrait s’estomper.

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