Les avancées en matière d’entraînement de l’intelligence artificielle ont pris une tournure inattendue qui remet en cause les principes économiques classiques. Plus de données conduisent à de meilleures performances, sans saturation.
Là où la loi des rendements décroissants ou de l’utilité marginale décroissante entrerait en jeu en temps normal, nous observons un phénomène opposé avec l’IA : un plus grand nombre de données conduit systématiquement à de meilleures performances, sans aucun signe de saturation. Plus encore qu’avec l’avènement du PC, de l’internet ou de l’iPhone, le potentiel de l’intelligence artificielle est encore largement sous-estimé.
La révolution DeepSeek
Au début de l’année, l’arrivée de DeepSeek a provoqué un raz-de-marée dans le monde de l’IA. Ce modèle a considérablement abaissé le seuil d’entraînement de l’intelligence artificielle, mettant cette technologie à la portée d’un public beaucoup plus large. Marc Andreessen a judicieusement comparé cet événement au lancement du Spoutnik en 1957. Tout comme ce premier satellite avait déclenché une course à l’espace entre l’Amérique et l’Union soviétique, DeepSeek a déclenché une nouvelle course à l’IA – cette fois-ci avec la Chine plutôt que la Russie comme principal rival de l’Amérique.
La démocratisation de l’entraînement de l’IA a entraîné une explosion des modèles d’IA chinois, qui sont désormais plus nombreux que les modèles américains. Ce phénomène illustre un paradoxe que l’on observe souvent avec les améliorations de l’efficacité technologique : de la même manière que les voitures plus économes en carburant conduisent à une augmentation du nombre de kilomètres parcourus et que les technologies d’économie d’eau entraînent une plus grande consommation d’eau, la baisse des coûts d’entraînement de l’IA crée une demande tellement plus importante que la taille des investissements a augmenté de manière exponentielle. Cette dynamique explique également pourquoi les tentatives de réduction des impacts environnementaux par l’efficacité technologique échouent souvent. Avec l’IA, cet effet est encore plus fort : tout abaissement du seuil entraîne une croissance exponentielle de l’utilisation et des applications.
Position économique unique
Ce qui distingue l’intelligence artificielle des autres technologies, c’est la demande quasi infinie d’intelligence. Normalement, la demande d’un produit ou d’un service finit toujours par être saturée.
Avec l’IA, cependant, nous constatons que chaque amélioration de l’efficacité réduit le coût par unité d’intelligence, mais crée également de nouvelles possibilités d’application qui étaient impensables auparavant. En outre, à chaque amélioration des modèles d’IA, la limite de ce que ces modèles peuvent faire se déplace, ce qui repousse sans cesse la frontière des applications potentielles.
Évolution de la dynamique du marché
Dans ce contexte, il convient de noter que les cours des actions des sept Magnifiques (Apple, Microsoft, Alphabet, Amazon, Nvidia, Meta et Tesla) ont subi des pressions. L’explication ne réside pas dans une baisse de la demande de services d’IA – bien au contraire – mais dans la perte de leur monopole apparent en ce qui concerne la mise en œuvre de l’intelligence artificielle. La démocratisation de l’entraînement de l’IA signifie que ces géants perdent leur contrôle exclusif sur la technologie.
Dans le même temps, cette évolution ouvre de nouvelles perspectives pour les Sept Magnifiques. Ces mêmes entreprises sont susceptibles de gagner beaucoup plus d’argent en développant et en exploitant des applications d’IA qu’en formant les modèles sous-jacents. En effet, la demande d’applications intelligentes est bien plus importante que la seule demande d’infrastructures d’entraînement.
Dernier monopole de l’IA
Dans ce rapport de force mouvant, une entreprise reste épargnée : ASML. En tant qu’unique fabricant de machines de lithographie avancées pour la production de puces d’IA, l’entreprise néerlandaise jouit d’un monopole enviable. Les anciens concurrents tels que Nikon et Canon ne sont plus des acteurs pertinents dans cette course.
La domination d’ASML sur les machines EUV capables de produire des puces avec une technologie de 7, 5 et bientôt 3 nanomètres signifie que la croissance de l’intelligence artificielle est pour l’instant limitée par la capacité de production d’ASML. En d’autres termes : ASML fournit les outils essentiels pour la ruée vers l’or de l’IA moderne.
Les développements géopolitiques alimentent encore davantage la demande pour la technologie d’ASML. Alors qu’auparavant une poignée de clients asiatiques se taillaient la part du lion de la demande, la tendance à la démondialisation entraîne aujourd’hui la construction de nouvelles usines en Amérique et en Europe. Il en résulte une demande encore plus forte pour les machines de pointe d’ASML.
Ce n’est que le début
Plus l’entraînement de l’IA sera bon marché, plus la demande d’applications d’IA augmentera. Plus cette demande sera importante, plus la demande de puces d’IA le sera aussi. Et plus la demande de puces sera forte, plus ASML renforcera sa position de fournisseur incontesté de la technologie de fabrication cruciale. Dans ce cycle auto-entretenu, il n’y a pas de rendement décroissant ni d’utilité marginale décroissante pendant un certain temps. Dans un monde où la soif de données ne fait qu’augmenter, le fournisseur des machines de production de puces les plus avancées détient peut-être la position la plus précieuse de toutes.
Il ne faut pas pour autant négliger les actions des Sept Magnifiques. Ces dernières ont fortement diminué cette année, ce qui contraste fortement avec les années précédentes. Les bénéfices continuent cependant d’augmenter, alors que non seulement les cours mais aussi les taux d’intérêt ont baissé. La valorisation est plus importante lorsque les cours baissent, mais beaucoup moins lorsqu’ils augmentent, en particulier lorsqu’il s’agit d’entreprises technologiques. En outre, ces entreprises technologiques réalisent la majeure partie de leurs ventes en dehors des États-Unis, bénéficiant ainsi de la faiblesse du dollar. De plus, un marché haussier ne modifie généralement pas le leadership : il faut pour cela bien plus qu’une simple correction.
Han Dieperink est directeur de la stratégie d’investissement chez Auréus Vermogensbeheer. Il a auparavant été directeur des investissements chez Rabobank et Schretlen & Co..