BNP Paribas AM - Après des investissements massifs, l’IA commence à démontrer son potentiel de création de valeur

Le débat se déplace vers le retour sur investissement

Pendant plusieurs années, les marchés ont principalement observé l’intelligence artificielle à travers le prisme des investissements colossaux qu’elle nécessitait. Désormais, les investisseurs cherchent à mesurer les retombées économiques concrètes.

En ouverture de la conférence, Pamela Hegarty a rappelé l’ampleur du phénomène. Les dépenses d’investissement des quatre principaux hyperscalers américains pourraient dépasser 660 milliards de dollars cette année. Nvidia évoque même un marché du cloud IA susceptible d’atteindre plusieurs milliers de milliards de dollars à l’horizon 2030.

Dans ce contexte, la question centrale devient celle de la rentabilité.

Pour Bill Whyman, les premiers indicateurs sont encourageants. « Les trois C : coding, customer service et content créent déjà une valeur mesurable », explique-t-il.

L’expert observe des gains de productivité significatifs dans le développement logiciel, où un ingénieur peut désormais accomplir le travail de plusieurs collaborateurs. Les centres de relation client et les activités de création de contenu connaissent également des gains d’efficacité tangibles.

Selon lui, la croissance des grands fournisseurs de cloud s’accélère déjà sous l’effet de l’IA. Après plusieurs années autour de 20%, elle pourrait désormais approcher 40%.

L’énergie devient un enjeu stratégique

Si l’IA crée de nouveaux relais de croissance pour les entreprises technologiques, elle transforme également l’ensemble de la chaîne énergétique.

Edward Lees souligne que l’explosion des besoins en puissance de calcul provoque une hausse durable de la demande électrique après plus d’une décennie de relative stabilité.

Les gagnants sont nombreux : fabricants de turbines à gaz, acteurs du nucléaire, développeurs de géothermie avancée ou encore spécialistes du stockage d’énergie.

L’impact ne se limite toutefois pas aux infrastructures. Les entreprises commencent également à utiliser l’IA pour optimiser leurs opérations. UPS économiserait ainsi près de 400 millions de dollars par an grâce à ses outils d’optimisation logistique. Dans l’agriculture, John Deere utilise l’IA pour identifier précisément les mauvaises herbes, réduisant de moitié la consommation d’herbicides.

La recherche médicale change d’échelle

Parmi les secteurs les plus transformés figure la santé. Owkin, qui collabore avec plus de 840 hôpitaux dans le monde, utilise depuis plusieurs années l’intelligence artificielle pour accélérer la recherche biomédicale. Pour Pascal Weinberger, l’erreur consiste à analyser les capacités actuelles des modèles comme si elles étaient figées. Le dirigeant souligne que les progrès des modèles restent exponentiels. « Ce qui prenait une armée de data scientists pendant des mois peut maintenant être réalisé en quelques heures », souligne-t-il.

Cette accélération permet de multiplier les expérimentations et pourrait réduire progressivement les coûts et les délais de développement de nouveaux traitements.

Une rupture qui redistribue les cartes

Comme lors de chaque révolution technologique, l’IA fera émerger des gagnants et des perdants.

Dans le logiciel, Bill Whyman estime que certaines applications risquent d’être progressivement désintermédiées par les nouveaux outils d’intelligence artificielle. À l’inverse, les plateformes disposant de données critiques et de positions concurrentielles solides pourraient renforcer leur avantage.

Vers une IA créatrice de découvertes

Au-delà des gains de productivité, plusieurs intervenants anticipent une évolution plus profonde.

Edward Lees a notamment cité des avancées récentes en mathématiques et en physique théorique où l’IA a permis d’identifier des solutions inédites à des problèmes scientifiques complexes.

De son côté, Pascal Weinberger voit émerger des systèmes capables de concevoir eux-mêmes de nouveaux matériaux, de nouvelles architectures ou de nouveaux protocoles de recherche.

Pour les intervenants, l’IA entre ainsi dans une nouvelle phase. Après avoir démontré sa capacité à automatiser certaines tâches, elle commence à participer directement à la création de connaissances et à l’innovation.

Un changement de nature qui explique pourquoi la plupart des entreprises technologiques continuent d’accélérer leurs dépenses. Le débat ne porte plus sur l’existence d’un marché, mais sur l’ampleur des opportunités économique et d’investissement qui se dessinent.