Accepter la disruption
L'intelligence artificielle, moteur transversal de la stratégie Thematica
Depuis la mise en ligne du modèle de langage ChatGPT par OpenAI fin 2022, l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) aux processus métiers fondamentaux va bon train, touchant de très nombreux secteurs d’activité. À mesure qu’elle se développe et gagne en importance, l’IA dévoile toute sa puissance disruptive, à la base de profonds changements structurels dans notre manière de vivre, de travailler, de produire et de collaborer. Une approche d’investissement thématique sans contraintes axée sur l’IA peut contribuer à identifier les opportunités découlant de ces processus transformationnels, et offrir aux investisseurs un accès à des perspectives de croissance transversales.
Nous avons identifié plusieurs domaines d’application permettant d’illustrer l’impact actuel et futur de l’IA sur les thèmes d’investissement de notre stratégie Thematica.
Vie numérique
L‘IA au service de la cybersécurité
À l‘heure où les volumes de connexion augmentent et où un nombre croissant de services migrent vers l‘environnement cloud, la cybersécurité devient un enjeu majeur alors que des environnements informatiques complexes et largement intégrés, fragilisés par la multiplication des couches et des points d‘accès, se voient menacés par de nouveaux cyber-risques.
Pour protéger les entreprises contre les cybermenaces complexes, une approche multicouche, holistique, évolutive et fiable s‘impose en matière de cybersécurité. Grâce à l‘IA, des fonctionnalités telles que la détection automatisée des menaces, la prédiction des schémas malveillants, la protection accélérée des données et l‘accès conditionnel basé sur le risque peuvent contribuer à protéger les processus métier, les données et l‘infrastructure informatique au travers d‘un bouclier de défense multicouche.
Deux grands fournisseurs américains de services de cybersécurité et de sécurité cloud avancés ont ainsi mis au point des solutions basées sur l’idée d’une « confiance zéro ». Les droits d’accès sont accordés ou refusés en fonction de l’identité de l’utilisateur, des identifiants de sécurité de l’appareil et des politiques d’accès. Ces applications d’accès conditionnel en temps réel, basées sur le risque, facilitent et accélèrent la gestion des nombreuses demandes d’accès individuelles des utilisateurs. Les environnements informatiques complexes, et donc plus vulnérables, sont ainsi protégés contre toute atteinte à la sécurité.
Parallèlement, les solutions de cybersécurité qui aident les entreprises à identifier les fuites de données dans les applications d’IA ou à concevoir et à mettre en place des environnements d’IA plus sûrs se multiplient également.
Le pouvoir disruptif des solutions de cybersécurité fondées sur l’IA se reflète également dans les prévisions de croissance à deux chiffres de ce segment du marché :
Technologies de la santé
L’IA pour former les chirurgiens
« Une étude expérimentale du National Center for Tumor Diseases de Dresde (NCT/UCC) sur la valeur pratique des méthodes d’apprentissage automatique (ou machine learning, ML) en chirurgie abdominale a révélé que les quatre modèles de ML appliqués ont obtenu de meilleurs résultats qu’au moins 26 des 28 participants humains en matière de segmentation du pancréas, preuve que les méthodes de ML ont le potentiel de fournir une assistance tout à fait pertinente dans la reconnaissance anatomique en chirurgie miniinvasive, et ce presque en temps réel. »1
Dans les technologies de la santé modernes, l’IA est utilisée dans le développement d’une formation chirurgicale avancée. Une entreprise américaine qui développe et fabrique du matériel de chirurgie mini-invasive robot-assistée travaille ainsi à la création d’applications de formation par l’IA.
En recueillant et en évaluant des informations provenant de millions d’interventions chirurgicales et en comparant différentes techniques, ces applications de formation par l’IA seront en mesure de formuler des recommandations personnalisées à toutes les étapes de l’apprentissage de la chirurgie, et permettront aux praticiens d’améliorer leurs compétences de manière continue et sélective.
Enfin, la formation des chirurgiens soutenue par l’IA peut également contribuer à réduire la probabilité de complications et à améliorer les résultats cliniques, en apprenant aux chirurgiens à combiner au mieux les instruments et les approches lors d’une intervention.
Source : Multidisciplinary Digital Publishing Institute : « Artificial Intelligence in Surgical Learning » (L’intelligence artificielle au service de la formation chirurgicale »). Février 2023
Comment les agents conversationnels alimentés par l’IA peuvent aider à maîtriser les coûts et à fournir un service plus rapide
Les agents conversationnels alimentés par l’IA peuvent favoriser une prise en charge personnalisée grâce à des fonctionnalités utiles permettant de gagner du temps. Une compagnie d’assurance et de soins de santé américaine déploie ainsi des modèles de traitement du langage naturel (NPL) – un domaine de l’IA – pour comprendre les demandes des patients, y répondre automatiquement ou rediriger les appels entrants vers les ressources disponibles en interne et les services compétents. Ce type de service permet de diminuer la durée de certains appels et de fournir plus rapidement une réponse aux questions des patients.
Les autorisations automatiques en temps réel dans le cadre des régimes d’assurance sont également une source d’économies de coûts importante (en termes de temps de travail) par rapport aux processus manuels.
Collecte et classement des données en vue d’améliorer l’expérience du service aux patients
Les agents conversationnels alimentés par l’IA sont en mesure de collecter et classer les données des patients recueillies au cours des conversations, pour proposer ensuite des services adaptés à leurs antécédents et besoins individuels. Cela permet d’améliorer considérablement l’expérience patient.
Sur la base des données et des informations recueillies, l’IA peut également anticiper certaines affections, avec à la clé de meilleurs résultats cliniques et des économies de coûts substantielles.
Propreté de l’eau et des terres
L’IA en agriculture
L’application de l’apprentissage automatique (ML), un sous-domaine de l’IA, peut aider les agriculteurs à créer un calendrier de semis et de pulvérisation rentable et adapté qui optimisera le rendement et la qualité des récoltes, réduira les adventices, tout en limitant de manière drastique le recours aux pesticides. La différenciation et la localisation des adventices en temps réel permettent de mieux cibler les traitements herbicides pour mieux contrôler les cultures. Un enjeu majeur pour la sécurité alimentaire.
Un fabricant mondial de machines agricoles et de logiciels de gestion d’exploitation a mis au point un système d’agriculture de précision appuyé par la vision par ordinateur et l’apprentissage automatique. Grâce à ce type de système, il est possible de limiter le recours aux pesticides, tout en aidant les agriculteurs à économiser des ressources précieuses et à favoriser la santé racinaire de leurs cultures.
Des taux d’adoption plus élevés pourraient stimuler la croissance du marché de l’agriculture de précision
Si la taille du marché mondial de l’agriculture de précision devrait atteindre 20,84 milliards USD d’ici 2030, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) impressionnant de 12,8 %2, il reste une grande marge de progression.
Le taux d’adoption encore faible des technologies de l’information complexes par les agriculteurs du monde entier entrave le développement du marché de l’agriculture de précision (en taille et en valeur), mais offre des opportunités d’investissement pour participer au potentiel de croissance de ce segment.
C’est particulièrement vrai pour l’Asie, qui abrite la plus grande superficie de terres arables au monde3 et, parallèlement, le plus faible taux d’adoption en matière d’agriculture de précision.
Source : Enquête de McKinsey auprès de plus de 5 500 agriculteurs dans le monde. Données 2022
Infrastructures
L’IA dans les infrastructures
Le recours à des outils d’analyse de données contrôlés par l’IA dans la gestion des équipements dans le but de prévoir les schémas de défaillance des équipements de construction et de génie civil peut aider à éviter certaines pannes, à réduire les intervalles de maintenance, à adapter les paramètres de fonctionnement à l’évolution des conditions et à prolonger la durée de vie des machines. Des équipements plus fiables et plus performants permettent de diminuer les coûts et de raccourcir les délais des projets de construction.
S’agissant des équipements de construction et d’ingénierie contrôlés par l’IA et alimentés par les données, les « jumeaux numériques » (ou réplique numérique d’un actif physique) ont le vent en poupe.
Un fournisseur américain de services d’infrastructure à destination des secteurs de l’électricité, des pipelines, de l’industrie et des communications a créé une méthode de modélisation des données capable de reproduire numériquement et dans son intégralité une usine de fabrication. Basé sur la technologie IIoT (Internet industriel des objets), le moteur d’analyse peut prédire à la fois les défaillances opérationnelles potentielles et les possibilités d’économies opérationnelles, tout en minimisant les effets sur les opérations de l’usine.
Remédier aux pénuries de main-d’œuvre et renforcer les mesures de sécurité
Le déploiement de véhicules connectés et autonomes sur les chantiers de construction, par exemple, peut contribuer à remédier aux pénuries de main-d’œuvre et à raccourcir les délais. Dans le même temps, les véhicules autonomes qui répondent aux mesures de sécurité renforcées sur les chantiers contribuent à créer des environnements de travail plus sûrs pour le personnel, qui se retrouve à distance de la machine et se voit donc moins exposé aux vibrations, à la poussière, etc. lors des travaux de terrassement.
Transfert de technologie
Enfin, les avantages technologiques acquis avec les véhicules autonomes dans les secteurs minier et industriel peuvent être transférés à la conduite autonome en milieu urbain.
Sur la période 2022-2028, le marché de l’IA dans la construction devrait afficher une croissance à deux chiffres de 24,3 %, et voir sa valeur atteindre 9,53 milliards USD au cours des cinq prochaines années4.
Machines intelligentes
Alors que les processus de fabrication des semiconducteurs se complexifient, les capacités cognitives humaines montrent aujourd’hui leurs limites face à la nécessité de prendre rapidement de très nombreuses décisions. Dans ce contexte, les techniques basées sur l’IA qui collectent de grandes quantités de données tout au long du processus de fabrication sont devenues un outil essentiel pour déterminer si chacune des étapes du traitement a été exécutée correctement.
« L’homme d’abord, l’ordinateur ensuite »
Une entreprise américaine qui fournit des processus critiques pour la fabrication de puces électroniques a réalisé une étude5 pour comparer les capacités humaines à celles des machines dans le développement d’un processus de semi-conducteur. Les résultats ont montré que les humains excellent aux premiers stades du développement du processus, tandis que les algorithmes sont plus efficients lorsque l’on se rapproche des tolérances étroites de la cible. En associant algorithmes informatiques et experts humains, il est donc possible de réduire de manière significative le rapport coût/cible.
Plus-value de l’IA pour l’industrie des semi-conducteurs
Selon une étude récente de McKinsey, les entreprises de semi-conducteurs pourraient largement profiter du déploiement de l’IA, qui pourrait représenter une valeur ajoutée de 95 milliards USD annuellement sur le long terme.
L’intelligence artificielle pourrait générer de 85 à 95 milliards USD pour les entreprises de semi-conducteurs sur le long terme
Impact de l’intelligence artificielle sur les semi-conducteurs EBIT1 en milliards USD
1 Bénéfices avant intérêts et impôts.
2 Le potentiel à court terme correspond aux gains réalisés dans les 2 à 3 prochaines années.
3 Le potentiel à long terme correspond aux gains réalisés dans 4 ans ou plus.
Source : McKinsey : « Scaling AI in the sector that enables it: Lessons for semiconductor-device makers » (Développer l’IA là où c’est possible : les leçons à tirer pour les fabricants de semi-conducteurs). Avril 2021.
Malgré ce potentiel attrayant, moins d’un tiers des fabricants de semi-conducteurs déclarent d’ores et déjà générer de la valeur ajoutée grâce à l’IA/le ML, tandis qu’environ 70 % d’entre eux en sont encore au stade pilote et progressent lentement.
On voit ici tout le potentiel de croissance lié à l’intégration de l’IA/du ML dans la fabrication et la conception des semi-conducteurs.
Énergie nouvelle génération
Diminution des temps d’arrêt : solutions de maintenance prédictive basées sur l’IA/le ML
Selon les estimations du Département américain de l’énergie (DoE), le coût occasionné par les coupures d’électricité pour les entreprises américaines s’élève à environ 150 milliards USD par an6. Voilà qui souligne l’importance des solutions de maintenance prédictive intelligentes, en particulier pour les infrastructures énergétiques sensibles.
Un fabricant de semi-conducteurs américain développe ainsi des solutions de maintenance prédictive intelligentes alimentées par le ML qui sont directement intégrées aux capteurs ou aux objets connectés. Cela permet non seulement de réduire le temps de latence et d’améliorer les décisions de gestion en temps réel, mais aussi de renforcer la protection des données, de réduire les besoins en bande passante et d’éviter de manière proactive les pannes imprévues, ce qui permet d’économiser sur les réparations d’urgence et d’allonger la durée de vie des équipements.
Économie des animaux domestiques
Du traitement à la prévention : la numérisation des traitements cliniques
Les logiciels d’IA peuvent détecter des maladies complexes avec une précision croissante et aider à interpréter les résultats vétérinaires. Il en résulte des diagnostics plus précis, des médicaments et des traitements plus efficaces, ainsi qu’une identification plus rapide et plus fiable des besoins individuels en matière de soins préventifs. Voilà qui devrait stimuler la croissance du marché des soins vétérinaires, notamment en ce qui concerne l’espérance de vie des animaux de compagnie et les besoins (nutritionnels) particuliers des animaux gériatriques.
Une multinationale qui développe et distribue des produits et des services à destination du marché vétérinaire a conçu un analyseur d’hématologie alimenté par l’IA qui supprime les processus manuels chronophages et sujets aux erreurs, en fournissant des résultats plus précis et des conseils fiables aux vétérinaires.
L’IA, thèse d’investissement thématique
Avec le développement de l’IA, notre approche d’investissement thématique sans contraintes prend de nouvelles et fascinantes dimensions. Les changements structurels induits par l’IA offrent de nouvelles perspectives de croissance auxquelles il est possible de s’exposer de bien des façons. En prenant toute la mesure du pouvoir disruptif de l’IA et en comprenant bien son impact sur les différents thèmes couverts par notre stratégie Thematica, l’investisseur saura identifier des opportunités inexploitées et ainsi garder une longueur d’avance.
1 International Journal of Surgery : « Anatomy segmentation in laparoscopic surgery: comparison of machine learning and human expertise – an experimental study » (Segmentation anatomique en chirurgie laparoscopique : comparaison entre l’apprentissage automatique et le savoir-faire humain – étude expérimentale). Août 2023
2 Businesswire.com : « $20+ Billion Opportunities in the Precision Farming Market » (Le marché de l’agriculture de précision : une opportunité à plus de 20 milliards USD). Mars 2022
3 FAO : « Land use statistics and indicators. Global, regional and country trends 1990–2019 » (Statistiques et indicateurs sur l’utilisation des sols. Tendances mondiales, régionales et nationales 1990-2019). Juin 2021
4 Mordorintelligence.com : « AI In Construction Market Analysis » (Analyse du marché de l’IA dans la construction). Juillet 2023
5 Lamresearch.com : « AI Study Identifies Game-Changing Development Approach for Speeding Up, Slashing Cost of Chip Innovation » (Une étude sur l’IA identifie une approche de développement qui change la donne et permet d’accélérer le processus/de réduire le coût de l’innovation dans le domaine des puces électroniques). Avril 2023
6 US Department of Energy : « Report Explores U.S. Advanced Small Modular Reactors to Boost Grid Resiliency » (Un rapport étudie la capacité de réacteurs modulaires avancés de petite taille à doper la résilience du réseau). Janvier 2018
