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Face à l’exubérance des bourses, il faut garder le cap et explorer les multiples gisements de croissance sous-estimés par les analystes.

Tout le monde parle des modèles d’intelligence artificielle. Mais les entreprises qui fournissent l’infrastructure restent largement dans l’ombre.

Le coût d’utilisation des grands modèles linguistiques (LLM) ne cesse d’augmenter, souvent sans apporter d’avantages mesurables.

Ce qui a changé récemment et qui va encore probablement évoluer c’est ce qu’on peut demander à la machine et surtout sa capacité à raisonner ou anticiper nos questions.

Les écarts de rendement restent solides mais leur marge de sécurité s'amenuise face aux risques macrofinanciers.

Après avoir analysé les perspectives du FMI, la croissance globale devrait rester proche de son niveau récent, mais sa composition devrait évoluer.

Les investisseurs ne financent plus les ambitions en intelligence artificielle les yeux fermés et réclament désormais des preuves de rentabilité.

Les laboratoires pharmaceutiques vivent leur moment Deep Blue. Les algorithmes lisent des bibliothèques entières de molécules connues, simulent leur comportement, génèrent des candidates à un rythme inédit.

Les investisseurs ont sanctionné Alphabet pour ses plans d’investissements croissants dans l’intelligence artificielle.

Compte tenu de la forte hausse tant des cours boursiers que des bénéfices du secteur, il fallait s'attendre à une volatilité supérieure à la moyenne.