Dès son apparition fin 2022, ChatGPT a permis de mettre en évidence l’immense potentiel de l’intelligence artificielle (IA). En effet, pour la première fois, les êtres humains pouvaient directement communiquer avec les machines en utilisant leur propre langue, donc sans avoir à passer par l’intermédiaire du codage. En quelques mois, grâce à la vive curiosité qu’il avait suscitée, ChatGPT est parvenu à atteindre plus de 100 millions d’utilisateurs. Mais en dépit de ce succès auprès des consommateurs, son utilisation commerciale à grande échelle paraissait encore très éloignée. Cela a provoqué un certain scepticisme par rapport à l’IA: ne s’agissait-il pas que d’un nième engouement pour une nouvelle technologie?

Cependant, durant les mois qui ont suivi l’apparition de ChatGPT, des entreprises leaders telles que OpenAI, Anthropic et Google ont redoublé d’efforts pour améliorer leurs modèles dans le but de parvenir à occuper une position dominante dans le domaine de l’IA. Et bien que les premières démonstrations des capacités de cette nouvelle technologie aient été impressionnantes, sa mise en pratique paraissait souvent laborieuse.

La moindre augmentation de productivité peut permettre aux entreprises spécialisées dans le développement de logiciels de réaliser des économies considérables sur le plan de leurs coûts ou de s’orienter vers de nouvelles opportunités d’affaires.

Pourtant quelque 18 mois plus tard, ses applications s’avèrent pléthoriques et sont susceptibles d’être implémentées à très grande échelle sur différents marchés. Cette évolution, passée relativement inaperçue, représente des opportunités extraordinaires pour les entreprises sur le plan de leurs revenus ou sur celui de l’optimisation de leurs coûts, voire sur une combinaison des deux.

Révolution chez les programmeurs

Les développeurs de logiciels ont été parmi les premiers à se rendre compte du potentiel de l’IA.  Au vu des compétences de ChatGPT en matière de langues, il semblait logique d’utiliser cet outil pour le codage informatique qui est l’un des langages les plus documentés et les mieux structurés au monde. Ainsi, le Copilot de GitHub (Microsoft) pionnier du secteur permet d’augmenter de 55% la vitesse de programmation, ce qui permet d’obtenir un code de meilleure qualité et plus étendu. Et le multimodal va encore plus loin: il suffit d’une image extraite d’un site internet pour que ChatGPT soit en mesure d’écrire le code qui permettra de reproduire à la perfection la mise en page et les fonctionnalités de ce site.

Ces résultats sont importants au vu de la taille du marché de la programmation dont le montant s’exprime en trillions de dollars. Par ailleurs, la pénurie de programmeurs est grande et elle affecte le monde entier. Par conséquent, la moindre augmentation de productivité peut permettre aux entreprises spécialisées dans le développement de logiciels de réaliser des économies considérables sur le plan de leurs coûts ou de s’orienter vers de nouvelles opportunités d’affaires grâce à un renforcement de leur recherche & développement. A l’avenir, l’existence de l’IA devrait donc déboucher sur un recours accru aux logiciels.

L’automatisation du service client

Au-delà de la programmation, l’impact de l’IA se fera également sentir dans le service à la clientèle. Prenons l’exemple de Klarna: cette fintech annonçait en février dernier que son assistant IA, alimenté par OpenAI, avait géré 2,3 millions de conversations au cours de son premier mois d’activité. Or ce volume correspond à l’activité déployée par 700 employés à plein temps!

L’IA a piloté les 2/3 des interactions avec la clientèle. Elle a obtenu des notes de satisfaction des clients similaires à celles des intervenants humains et a réussi à résoudre les problèmes en moins de 2 minutes, à comparer aux 11 minutes nécessaires antérieurement. Grâce à ces améliorations, Klarna, dont l’activité se déroule 24 heures sur 24 et dans 35 langues différentes, table sur des bénéfices annuels supplémentaires de 40 millions de dollars. L’IA devrait donc se traduire par une disruption considérable (et un formidable gain d’efficacité) sur un marché du service à la clientèle dont la valeur est estimée à 300 milliards de dollars.

Création de contenus et personnalisation

La création d’images a été d’une des premières applications de l’IA générative, mais elle évolue encore très rapidement.  Il est devenu beaucoup plus facile de créer, modifier ou améliorer du contenu numérique si bien que la productivité des designers a fortement progressé. Or, il s’agit d’un marché dont le volume s’exprime en centaines de milliards.

Par exemple, Facebook et Amazon offrent à leurs annonceurs la possibilité de créer plusieurs versions de leurs annonces ou de leurs listes de produits au moyen de l’IA générative. En améliorant ainsi la personnalisation de leurs offres, ils obtiennent des taux de clics plus élevés. Ceci est bénéfique sur le plan de la monétisation et contribue à stimuler la croissance des géants de la "tech".

L’au-delà des moteurs de recommandation

Les moteurs de recommandations, tels que ceux utilisés par Facebook ou Netflix, ont nettement accru l’engagement des utilisateurs sur les plateformes sociales. A l’heure actuelle, près de la moitié des contenus proposés à leurs utilisateurs sont générés par l’IA et ils peuvent être fortement individualisés grâce au profil de l’utilisateur et à son comportement. Or, qui dit contenu personnalisé, dit satisfaction accrue de l’utilisateur, allongement du temps passé sur la plateforme et, en fin de compte, augmentation des opportunités de monétisation.

A l’avant-garde: la conduite autonome

Mais le potentiel de l’IA générative dépasse largement les marchés traditionnels: il en crée véritablement de nouveaux. Ainsi, au vu des excellents résultats des premières utilisations du «Large Language Model» (modèles d’apprentissage automatique capables de comprendre et générer des textes en langage humain) dans la conduite autonome, Tesla a décidé de remplacer sa base de programmation vieille de dix ans par ce nouvel outil. Le résultat de ce changement, le FSD v12, représente une avance considérable, car selon Tesla, ce dernier permet de diviser par 100 le nombre d’interventions. Cette innovation laisse présager d’une transformation profonde du marché de la mobilité qui, au sens large, représente un volume de plus de 200 milliards de dollars.

La liste des exemples donnés plus haut est loin d’être exhaustive et nous n’avons pas fait état des nombreuses études de faisabilité effectuées par des entreprises qui possèdent d’importantes bases de données propriétaires et qui devraient bientôt parvenir au stade de la commercialisation. Quoiqu’il en soit, les utilisations de l’IA montrent déjà bien l’ampleur des gains de productivité qui vont être réalisés dans divers secteurs. C’est en s'appuyant sur ces progrès que les investisseurs pourront de tirer parti des tendances structurelles sous-jacentes au potentiel de transformation de l’IA.