L’évolution technologique et les cycles financiers : Le rôle de l’IA dans le portrait

• Bien qu’elles soient transformatrices pour la société, de nombreuses nouvelles technologies transfèrent la valeur économique des producteurs aux consommateurs, ce qui se traduit par des marges bénéficiaires inférieures à la moyenne.
• L’adoption de technologies transformatrices suit généralement un cycle prévisible où la concurrence réduit les marges bénéficiaires.
• Éviter les activités fortement banalisées et privilégier les entreprises qui présentent des avantages difficiles à reproduire pourrait être la clé d’une performance supérieure à l’avenir.

Si chaque cycle financier est distinct, les tendances historiques révèlent systématiquement une dynamique commune : la valeur économique des technologies générales révolutionnaires (GPT), celles qui peuvent avoir influencer l’ensemble de l’économie, a tendance à être transférée des producteurs aux consommateurs lorsque les taux d’adoption atteignent leur sommet. L’examen de cette tendance offre des informations essentielles sur l’évolution des cycles financiers et des excès, fournissant un cadre pour comprendre l’explosion des investissements dans l’IA.

Le paradoxe des GPT

Le vol de retour de mon récent voyage d’affaires au Moyen-Orient, un vol de 14 heures, m’a semblé long, mais il y a un siècle, il m’aurait fallu 14 semaines. L’industrie du transport aérien a réduit les distances, accéléré la vitesse et le volume de livraison des marchandises et facilité les communications entre humains, ce qui lui a permis d’intégrer efficacement l’économie mondiale. Dans cette optique, rares sont ceux qui contesteraient le fait que l’aviation, en tant que GPT, a été extrêmement bénéfique pour la société; pourtant, les marges bénéficiaires de l’industrie aérienne sur l’ensemble des cycles sont inférieures à la moyenne.

Ce modèle se répète dans d’autres GPT historiques. À l’instar des compagnies aériennes, l’automobile permet également de rapprocher plus rapidement les personnes et les marchandises, et il n’est pas surprenant que les marges bénéficiaires de l’industrie soient également inférieures à la moyenne du marché. Ce schéma s’est répété plus tard avec la radio et la télévision, puis à nouveau à la fin des années 1980, lorsque les ordinateurs ont rapidement fait leur apparition sur les bureaux, entraînant des gains de productivité considérables. Aujourd’hui, cependant, les fabricants d’ordinateurs personnels (du moins ceux qui ne se concentrent pas sur les appareils mobiles) offrent souvent des rendements inférieurs à ceux du marché.

Cela conduit à un cycle prévisible, qui peut être décomposé en plusieurs phases :

1. Les nouvelles technologies pour lesquelles la demande est importante sont soumises à des contraintes d’approvisionnement et suscitent des attentes de profits élevés.
2. Les perspectives de rendements exceptionnels attirent les entrepreneurs et les capitaux, ce qui augmente l’offre de produits et fait grimper le cours des actions.
3. Alors que les taux d’adoption augmentent, la concurrence excessive et l’offre supérieure à la demande diluent les marges du secteur.
4. Les prix élevés des actifs s’effondrent et le secteur se consolide.
5. Le degré de dépendance de l’économie et des marchés financiers à l’égard du boom des investissements détermine la gravité de la récession et du repli des marchés qui s’ensuivent.

Ce paradoxe ne résulte pas d’un échec de la technologie elle-même; en réalité, les produits continuent de progresser. Les ordinateurs sont plus puissants et plus rapides, les téléviseurs sont plus légers et offrent une meilleure qualité d’image, les automobiles sont plus économes en carburant et durent plus longtemps, les temps de vol sont plus courts, etc. C’est là le cœur du paradoxe de la GPT : l’adoption d’une technologie est inversement proportionnelle à sa valeur commerciale pour ses producteurs et ses actionnaires.

Cette dynamique précipite souvent les excès et les corrections des marchés économiques et financiers, car les entrepreneurs et les investisseurs ne tiennent pas suffisamment compte des forces puissantes du capitalisme et du libre marché. Les investisseurs qui laissent l’émerveillement devant les progrès scientifiques occulter ce transfert de valeur commerciale des producteurs vers la société reçoivent souvent une leçon douloureuse en matière d’économie et de marchés financiers.

Comment cela peut-il nous aider à réfléchir à l’IA et à ce cycle?

Un algorithme est une boucle de rétroaction qui prédit l’avenir en se basant sur le passé, faisant de l’IA, à la base, une puissante machine de prédiction dotée d’une puissance de calcul bien supérieure à celle de l’être humain. Il s’agit d’une prouesse technologique humaine remarquable qui progresse chaque jour.

Cependant, comme d’autres GPT historiques, cette réalité présente des dualités. Si les perspectives de marge bénéficiaire sont aussi élevées que le laisse entendre le battage médiatique, comment ne pas s’attendre à ce que le passé se répète à travers une croissance massive de l’offre d’IA, comme nous l’avons vu avec la sortie de DeepSeek au début de cette année?

Dans le même temps, une grande partie des données disponibles pour l’apprentissage des modèles d’IA a déjà été consommée. Cela signifie que les modèles d’IA à forte intensité capitalistique pourraient non seulement être confrontés à de nouveaux concurrents, mais aussi avoir de plus en plus de difficultés et engager des coûts croissants pour supplanter les modèles existants, alors qu’ils puisent tous dans la même base de données : le web. Moins un produit se démarque, moins il a de pouvoir de fixation des prix et de valeur commerciale.

Le graphique ci-joint, qui présente les marges bénéficiaires du S&P 500 et du MSCI EAFE, montre les excès qui ont commencé dans les années 2010 après une longue période de taux d’intérêt artificiellement bas, de réduction des coûts et de désinvestissement via la mondialisation. Si l’IA, comme d’autres GPT, suit la voie d’une concurrence accrue et d’une banalisation, cela entraînera probablement un ralentissement des dépenses d’investissement liées à l’IA et des retombées sur l’économie en général. Cela pourrait révéler les vulnérabilités des marges bénéficiaires actuellement masquées par l’aura qui entoure l’IA.

Conclusion

Tout comme pour les autres technologies, il ne me semble pas nécessaire d’être un codeur ou un programmeur pour évaluer les aspects commerciaux de l’intelligence artificielle. Au lieu de cela, l’investisseur qualifié doit évaluer la demande future d’IA par rapport à l’offre créée par le cycle du capital, car c’est ce qui déterminera en fin de compte les marges de profit et le rendement des actions.

Pour les répartiteurs d’actifs à long terme, nous pensons que l’occasion d’investissement réside dans l’évitement des entreprises exposées à un risque élevé de marchandises, directement ou indirectement liées à l’IA. Le capital devrait plutôt être alloué aux entreprises ayant des avantages difficiles à reproduire, qui comprennent des facilitateurs d’IA comme certains hypertartreurs. Nous voyons des opportunités dans les entreprises de logiciels verticaux disposant d’une expertise domaine non reproductible, tout en restant prudents vis-à-vis de certaines entreprises de logiciels horizontaux (celles qui créent des applications pour un large éventail de secteurs, telles que les fournisseurs de logiciels de comptabilité ou de gestion de la relation client) qui pourraient être confrontées à des défis en termes de parts de marché à mesure que les entreprises adoptent l’IA.

Cependant, la banalisation et la baisse des marges bénéficiaires ne se limitent pas à la technologie. L’IA offre une autonomie immédiate à tous les types de consommateurs, éliminant ainsi les avantages en termes de bénéfices des produits de qualité moyenne dont le seul avantage concurrentiel résidait dans les marques construites grâce à d’importants budgets publicitaires. Les entreprises proposant des produits et services de qualité moyenne auront probablement du mal à atteindre les rendements passés à mesure que la concurrence s’intensifie, tout en étant contraintes de réduire leurs budgets publicitaires pour financer des innovations attendues depuis longtemps. Comme l’indique, des marges bénéficiaires élevées seront difficiles à maintenir pour beaucoup.

Dans l’ensemble, nous pensons que la sélectivité sera essentielle pour obtenir des rendements supérieurs à ceux du marché dans un avenir qui s’annonce évolutif et volatil, offrant un nouveau paradigme de performance différenciée entre les gestionnaires actifs et passifs.

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