« La vague de l’IA ne fait que commencer »

Qant. Y a-t-il une bulle de l’IA ? Goldman Sachs vient de rendre publique une analyse financière inquiétante, mais quelle est l’opinion de La Financière de l’Échiquier ?

Christophe Pouchoy. Le raisonnement de Goldman Sachs se limite aux flux et aux performances. Il est indiscutable que les technologies sous-jacentes, comme Nvidia et les autres acteurs de l’écosystème des serveurs IA, ont reçu beaucoup d’investissements, notamment des « hyperscalers », les grands opérateurs du cloud, qui proposent ensuite des services d’entraînement et inférence de modèles IA. 

Cependant, une bulle se caractérise aussi par une inflation des multiples de valorisation. Or, nous assistons également à une très forte hausse des résultats. En moyenne, les multiples sur l’IA se situent à 11,5 fois le chiffre d’affaires, avec une croissance attendue de 21% sur trois ans. Pour le logiciel en général, le multiple n’est que de 6, soit la moyenne de long terme. Cela ne semble pas si déraisonnable. Pour notre part, nous avons pris nos profits, à l’issue de cette première vague. Mais nous restons optimistes sur celles qui sont prêtes à prendre la relève.

Qant. Quelles sont les technologies qui vous semblent prêtes à émerger ?

Christophe Pouchoy. La vague de l’IA ne fait que commencer ! Elle touche tous les secteurs. Nous avons structuré la chaîne de valeur en quatre segments essentiels, de l’infrastructure à l’utilisateur final (via les « enablers » et les « vendors ») et nous répartissons nos investissements tout au long de la chaîne. Il semble clair, en particulier, que la diffusion de l’IA va déclencher une vague de renouvellement dans les terminaux : téléphones et ordinateurs. On a déjà assisté au même phénomène dans l’automobile, avec le déploiement des systèmes avancés d’aide à la conduite (Adas), qui ont contribué à accélérer le renouvellement du parc.

Il faut d’ailleurs s’attendre à une nouvelle vague dans les véhicules autonomes, grâce à l’IA embarquée qui sera aussi davantage intégrée à la robotique humanoïde, industrielle et médicale. L’application de l’IA à la mécatronique est un segment très précoce, mais pour lequel il y a une vraie attente, tout comme pour le quantique. Nvidia Drive, Nvidia Nemo et Cuda Quantum apportent à cet égard une réelle interrogation sur la manière de valoriser Nvidia.

Qant. Pourquoi cela ?

Christophe Pouchoy. La domination actuelle de Nvidia sur le marché est due, selon nous, à la qualité des puces GPU, mais aussi à la manière dont elle a toujours soutenu les développeurs en aval. Comme presque tous ont utilisé Cuda pour leurs applications d’IA, il devient très difficile pour les hyperscalers d’imposer leurs propres circuits intégrés spécialisés, comme les puces TPU de Google, Trainium et Inferentia pour AWS, Maia et Cobalt pour Microsoft Azure. Aujourd’hui, Nvidia propose à ses clients une bibliothèque de modèles de fondation, TensorRT-LLM, ainsi qu’une série très complète de plateformes de développement. Il convient alors de se demander s’il ne conviendrait pas la valoriser d’une manière plus proche de celle des éditeurs de logiciels. 

Qant. Les fonds Global Tech comme les vôtres sont majoritairement investis aux États-Unis et en Asie. Qu’en est-il de l’ambition française en la matière ?

Christophe Pouchoy. Il est indéniable que la cote américaine dispose d’une profondeur sans rival. Néanmoins, on sent les effets positifs de la French Tech et de l’initiative Tibi. D’une part, l’intérêt des investisseurs vers des fonds comme le nôtre s’est renforcé. Et d’autre part, le tissu de start-up et de licornes se structure. Les IPO récentes d’Exosense et Planisware peuvent rendre optimiste sur l’avenir de la cote française.

Qant. Et qu’en est-il de l’application de l’IA aux investisseurs tels que vous ? 

Christophe Pouchoy. Il faut distinguer la gestion pure des fonctions support, notamment la conformité, où l’on voit les fonctionnalités d’IA se multiplier. Le régulateur français des marchés financiers, par exemple, dispose d’un outil qui compare le flux de transactions à celui des nouvelles (« newsflow »), pour détecter les délits d’initié. De notre côté, comme sans doute d’autres gérants, nous utilisons un outil en interne pour la lutte contre le blanchiment et le financement du terrorisme (LCB-FT). Il permet de repérer les anomalies qui pourraient émerger sur certains clients. Dans le futur, de tels outils pourraient être considérablement améliorés avec des fonctionnalités d’intelligence artificielle.

Qant. Et pour le cœur de votre métier ? 

Christophe Pouchoy. Depuis plusieurs années, les gérants développent des roboadvisors, pour ouvrir le marché, ainsi que des outils de deep learning et de machine learning pour identifier des signaux faibles et des mouvements sous-jacents. Nous avons testé beaucoup d’outils intégrant de l’IA pour l’optimisation des portefeuilles et la gestion des risques. Certains modèles sont très poussés, mais nous n’avons rien trouvé de plus pertinent que nos modèles internes, d’autant qu’il y a un choix à faire entre performances et confidentialité. Pour la recherche documentaire, toutefois, nous avons entraîné notre propre modèle et nous nous appuyons sur BloombergGPT. 

Propos recueillis par Jean Rognetta