Aujourd’hui, l’IA (intelligence artificielle) est largement représentée en bourse par Microsoft et Nvidia. La hausse de ces 2 titres et globalement de ce marché est très important : 109% en 1 an, 420% en 3 ans. La tendance va-t-elle encore se poursuivre à court terme à un tel rythme ?
Sommaire de l’article
C’est quoi l’intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique qui se concentre sur la création de systèmes capables de réaliser des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine. Ces tâches incluent l’apprentissage, la perception, la reconnaissance de la parole, la prise de décision, la résolution de problèmes, et même la compréhension et la génération de langage naturel.
Voici quelques points clés pour mieux comprendre l’IA :
- Types d’IA :
- Intelligence artificielle faible (ou étroite) : Conçue pour une tâche spécifique. Par exemple, les assistants vocaux comme Siri ou Alexa, ou les systèmes de recommandation sur des plateformes de streaming.
- Intelligence artificielle forte (ou générale) : Hypothétique à ce jour, cette forme d’IA aurait la capacité de comprendre, apprendre et appliquer une intelligence de manière générale, similaire à un humain.
- Sous-domaines de l’IA :
- Apprentissage automatique (Machine Learning) : Les systèmes apprennent à partir de données et s’améliorent avec l’expérience. Les algorithmes de machine learning incluent les réseaux de neurones, les arbres de décision, et les machines à vecteurs de support.
- Apprentissage profond (Deep Learning) : Un sous-ensemble du machine learning utilisant des réseaux de neurones artificiels avec de nombreuses couches (profondeur) pour analyser les données complexes.
- Traitement du langage naturel (NLP) : La capacité des machines à comprendre et à générer du langage humain. Exemple : les chatbots, les systèmes de traduction automatique.
- Vision par ordinateur : Permet aux machines de comprendre et d’interpréter le monde visuel. Exemple : la reconnaissance faciale, l’analyse d’images médicales.
- Applications de l’IA :
- Santé : Diagnostic assisté par IA, analyse d’images médicales, développement de médicaments.
- Finance : Analyse des marchés, détection de fraudes, gestion de portefeuille.
- Transports : Voitures autonomes, optimisation des routes.
- Service client : Chatbots, assistants virtuels.
- Industrie et robotique : Automatisation des processus, maintenance prédictive.
- Défis et considérations éthiques :
- Biais et équité : Les algorithmes peuvent reproduire ou amplifier les biais présents dans les données d’entraînement.
- Transparence et explicabilité : Comprendre et expliquer les décisions prises par les systèmes d’IA.
- Impact sur l’emploi : Automatisation des tâches et potentielle suppression d’emplois.
- Sécurité et confidentialité : Protection des données personnelles et sécurisation des systèmes d’IA contre les cyberattaques.
L’IA ( intelligence artificielle) est en constante évolution et promet de transformer de nombreux aspects de notre vie quotidienne, mais elle soulève aussi des questions importantes sur la manière dont elle devrait être développée et utilisée.
Les entreprises cotées en Bourse les plus représentées
Les 2 entreprises en intelligence artificielle les plus représentées sont Microsoft et Nvidia
A. Microsoft :
Microsoft est un acteur majeur dans le domaine de l’intelligence artificielle, offrant une gamme variée de services et d’outils basés sur l’IA à travers sa plateforme Azure, ainsi que des applications intégrant des fonctionnalités d’IA. Voici un aperçu des principales initiatives et technologies d’IA de Microsoft :
Azure AI
Azure AI est la suite de services et de solutions d’intelligence artificielle de Microsoft hébergée sur le cloud Azure. Elle inclut :
- Azure Machine Learning : Un service pour créer, former et déployer des modèles de machine learning à grande échelle.
- Azure Cognitive Services : Une collection d’API qui permet d’ajouter des fonctionnalités de reconnaissance d’images, de compréhension du langage naturel, de synthèse vocale, de traduction, etc. Exemples de services cognitifs :
- Vision : Reconnaissance et analyse d’images et de vidéos.
- Speech : Reconnaissance vocale, synthèse vocale, traduction vocale.
- Language : Analyse de texte, traduction, reconnaissance d’entités nommées.
- Decision : Prise de décision basée sur des modèles d’apprentissage automatique.
Applications intégrant l’Intelligence Artificielle
Microsoft intègre également des technologies d’IA dans plusieurs de ses produits phares :
- Microsoft 365 : Suite de productivité comprenant Word, Excel, PowerPoint, Outlook, etc. Utilise l’IA pour des fonctionnalités telles que la correction grammaticale avancée (Microsoft Editor), les suggestions de rédaction, l’analyse de données (Excel), et l’optimisation des présentations (PowerPoint).
- Dynamics 365 : Ensemble d’applications d’entreprise qui utilise l’IA pour des insights avancés en matière de vente, de marketing, de service client, etc.
- Microsoft Teams : Plateforme de collaboration qui utilise l’IA pour des fonctionnalités de transcription, de traduction en temps réel, et de suppression du bruit de fond.
B. Nvidia
NVIDIA est une entreprise de premier plan dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), reconnue pour ses contributions significatives en matière de matériel, de logiciels et de solutions intégrées pour l’IA. Voici un aperçu des initiatives, technologies et contributions de NVIDIA en matière d’IA :
Matériel pour l’Intelligence Artificielle
NVIDIA est surtout célèbre pour ses unités de traitement graphique (GPU), qui sont essentielles pour l’entraînement et l’inférence des modèles d’IA en raison de leur capacité à effectuer des calculs massivement parallèles.
- GPU NVIDIA : Les GPU tels que les séries Tesla, Quadro, et plus récemment A100 et H100, sont utilisés dans des centres de données pour l’entraînement de modèles d’IA à grande échelle.
- NVIDIA DGX Systems : Des supercalculateurs intégrés conçus spécifiquement pour les applications d’IA, combinant plusieurs GPU puissants pour offrir des performances maximales.
- NVIDIA Jetson : Une plateforme d’informatique embarquée pour l’IA, utilisée dans les robots, les drones, et autres dispositifs IoT (Internet des objets).
Logiciels et bibliothèques
NVIDIA développe des logiciels et des bibliothèques pour faciliter le développement et le déploiement de l’IA :
- CUDA : Une plateforme de calcul parallèle et une API qui permet aux développeurs d’exploiter la puissance des GPU pour diverses applications, y compris l’IA.
- cuDNN : Une bibliothèque GPU-accélérée pour les réseaux de neurones profonds, optimisée pour des frameworks populaires tels que TensorFlow et PyTorch.
- TensorRT : Une bibliothèque d’inférence pour l’optimisation des réseaux de neurones pour une exécution rapide et efficace sur les GPU NVIDIA.
- NVIDIA Clara : Une plateforme pour les applications d’IA en santé et sciences de la vie, couvrant l’imagerie médicale, la génomique, et la découverte de médicaments.
Plateformes et solutions intégrées en intelligence artificielle
NVIDIA propose des plateformes complètes pour le développement et le déploiement de l’IA :
- NVIDIA AI Enterprise : Une suite de logiciels d’IA certifiée pour VMware vSphere, permettant de déployer des applications d’IA sur des infrastructures cloud privées ou hybrides.
- NVIDIA Omniverse : Une plateforme de simulation et de collaboration pour les graphismes 3D, l’IA et la robotique.
- NVIDIA Metropolis : Une plateforme d’IA pour les villes intelligentes, utilisée pour la surveillance, l’analyse du trafic et la gestion des infrastructures.
Initiatives de recherche et collaborations
NVIDIA investit également dans la recherche en IA et collabore avec diverses institutions pour avancer dans ce domaine :
- NVIDIA Research : Une division dédiée à la recherche avancée en IA, couvrant des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, et l’apprentissage profond.
- Partenariats académiques : Collaboration avec des universités et des centres de recherche pour promouvoir l’innovation en IA et former la prochaine génération de chercheurs et d’ingénieurs en IA.
Responsabilité et éthique
NVIDIA s’engage à promouvoir l’utilisation responsable de l’IA. L’entreprise travaille sur des initiatives pour garantir que les technologies d’IA soient développées et utilisées de manière éthique, en prenant en compte les impacts sociaux et environnementaux.
Exemples d’applications de l’IA avec NVIDIA
- Santé : Utilisation des GPU pour l’analyse d’images médicales, la recherche génomique, et le développement de nouveaux traitements.
- Automobile : Plateformes d’IA pour les véhicules autonomes, telles que NVIDIA DRIVE.
- Gaming : Technologies d’IA pour améliorer l’expérience de jeu, telles que DLSS (Deep Learning Super Sampling) pour une meilleure qualité d’image.
- Industrie : Applications de l’IA pour la fabrication, la logistique, et la maintenance prédictive.
En résumé, NVIDIA joue un rôle crucial dans l’écosystème de l’intelligence artificielle en fournissant des outils et des technologies de pointe pour le développement, l’entraînement et le déploiement de modèles d’IA, tout en promouvant l’innovation et l’utilisation éthique de ces technologies.
Pourquoi ce marché de l’intelligence artificielle peut-il baisser à court terme ?
Après une hausse phénoménale des titres dans l’IA en 3 ans, le PER (price earning ratio) atteint un niveau déraisonnable de 72. Il faut savoir que dans les entreprises de croissance, un PER au delà de 30/35 devient excessif, nous sommes donc bien sur un marché survalorisé. La baisse a déjà débuté mi-juillet. Voici le graphique du Nasdaq:
Comment profiter de cette baisse de marché ?
Vous pouvez profiter de la baisse des marchés de 2 manières :
- Soit en assurance vie, au travers de fonds spécialisés dans l’intelligence artificielle, nous recommandons en particulier ceux de JPMorgan, Echiquier ou Oddo. Notre cabinet peut vous accompagner dans ces démarches d’investissement
- Soit directement en compte titres
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