L’engouement médiatique autour de l’intelligence artificielle depuis que Microsoft a annoncé son investissement dans ChatGPT en janvier rappelle inévitablement les dérives de la bulle Internet.
Le sens de déjà vu a été renforcée la semaine dernière alors que la capitalisation boursière de Nvidia, dont les puces alimentent les applications d’IA chez ChatGPT, entre autres, a brièvement dépassé 1 milliard de dollars. Alors est-ce un cas de c’est reparti ?
En fait, non. Il y a beaucoup de choses dans ce buzz de l’IA sur les marchés qui sont saines.
La chute des actions Big Tech l’année dernière était essentiellement liée à l’augmentation des taux d’intérêt des banques centrales. L’application d’un taux d’actualisation plus élevé aux flux de trésorerie futurs lointains dans le secteur de la technologie a réduit la valeur actuelle de ces flux de trésorerie. Le rebond de cette année, loin d’être tiré par les banques centrales, reflète quelque chose de réel.
La simulation de l’intelligence humaine dans les machines a un potentiel considérable pour changer le fonctionnement de l’économie. Certaines personnes profiteront grandement du processus. Dans le cas de Nvidia, ils ont déjà fait une tuerie considérable cette année.
Il est facile, maintenant que le cycle de resserrement monétaire est enclenché depuis un certain temps, d’oublier à quel point les conditions de marché ont été artificielles et depuis combien de temps. Un nouveau rapport du McKinsey Global Institute souligne qu’avant le tournant du millénaire, la croissance de la valeur nette mondiale suivait largement la croissance du produit intérieur brut. Mais alors quelque chose d’inhabituel s’est produit.
Aux alentours de l’an 2000, à des moments qui variaient selon les pays, la valeur nette, la valeur des actifs et la dette ont commencé à croître beaucoup plus rapidement que le PIB. En revanche, la croissance de la productivité dans les pays du G7 a été lente, passant de 1,8 % par an entre 1980 et 2000 à 0,8 % de 2000 à 2018. L’IA a le potentiel de nous aider à sortir de ce monde de lévitation des prix des actifs et d’endettement. croissance dépendante par sa capacité à améliorer la productivité.
Dario Perkins de TS Lombard suggère que deux mécanismes conduiront à cette amélioration. Premièrement, l’IA peut rendre les processus actuels plus efficaces. Il aide déjà les travailleurs à prendre des décisions plus éclairées, à optimiser leurs processus et à supprimer les tâches banales. L’augmentation de l’efficacité de la main-d’œuvre qui en résulte devrait stimuler la production globale.
Et puis l’IA peut aider les travailleurs à inventer de nouvelles choses, à faire de nouvelles découvertes et à générer des progrès technologiques susceptibles d’augmenter la productivité future. Entre-temps, un certain nombre d’études ont montré que l’IA générative, qui est capable d’auto-apprentissage et d’effectuer plusieurs tâches, augmentera l’efficacité des travailleurs et des entreprises qui l’utilisent.
Notez également que tout cela pourrait se produire beaucoup plus rapidement que tout ce qui se passe dans la bulle Internet. La version publique de ChatGPT a atteint 100 millions d’utilisateurs en seulement deux mois. La société d’analyse de données GlobalData (qui a récemment acquis TS Lombard) estime que le marché mondial de l’IA représentera 383 milliards de dollars en 2030, soit un taux de croissance annuel composé de 21 % sur 2022.
De nombreux commentaires des médias ont insisté sur la possibilité pour l’IA de faire monter le chômage en flèche – une crainte qui a été encouragée par les passionnés d’IA qui parlent de réduire les coûts de main-d’œuvre. Pourtant, Perkins souligne que l’impact ultime de la technologie sur les marchés du travail est théoriquement ambigu.
En effet, les progrès technologiques ont deux effets contradictoires : un effet de substitution ou de déplacement, où les technologies économes en main-d’œuvre peuvent déplacer les travailleurs, et un effet de revenu ou de compensation, où la technologie rend tous les biens et services moins chers, augmentant les revenus réels et générant de nouvelles sources de demande. dans d’autres secteurs de l’économie. Tout au long de l’histoire, l’effet de compensation a toujours dépassé l’effet de déplacement.
Personne ne peut être certain que l’IA s’opposera à cette tendance historique ou atteindra ou dépassera les niveaux de compréhension humaine. Dans son stade actuel de développement, il peut être indigne de confiance et même cracher des bêtises. Il est tout aussi impondérable de savoir si l’impact déflationniste de l’IA l’emportera sur les forces inflationnistes actuelles des pénuries d’approvisionnement et des marchés du travail tendus et sur la future pression à la hausse des prix due à la diminution de la main-d’œuvre dans le monde développé et en Chine.
Le directeur général de Nvidia, Jensen Huang, a détecté la semaine dernière « le point de basculement d’une nouvelle ère informatique ». Il pourrait avoir raison. Il semble probable que Big Tech continuera de marcher à un rythme différent des entreprises plus conventionnelles de l’indice S&P 500 qui sont plus sensibles à la politique monétaire. Une leçon que les investisseurs devraient retenir de l’ère des dotcom est que beaucoup de scories montent aux côtés d’entreprises de substance réelle. Aux valorisations d’aujourd’hui, nous ne sommes peut-être pas loin du vannage des scories.