Comment investir en 2025 ?

 

Pour commencer, je peux, sans me tromper vous annoncer que, comme chaque année, l’année prochaine sera également l’année la plus incertaine que l’on ait jamais connue. En effet, il y aura toujours des guerres, des pandémies, des volcans et des inondations. Sur le plan politique, nous pourrions cependant être à la croisée des chemins.

Il y a actuellement de nombreux éléments mouvants au sein de la politique et de l’économie mondiale, et il est impossible de savoir aujourd’hui dans quelle mesure leurs trajectoires iront en sens inverse.

 

Parlons un instant de l’Allemagne :

Pourquoi ? tout simplement car quand l'Allemagne tousse la France s'enrhume !

Notre voisin allemand, dont le PIB était déjà en recul de 0,3% en 2023, pourrait de nouveau avoir fléchi de 0,2% cette année. La plus grande économie européenne ne joue plus son rôle d'entraînement et toute l'Europe est pénalisée. L'Allemagne est le premier client de la France elle absorbe 14% des exportations tricolores soit beaucoup plus que ses autres partenaires commerciaux. Or au cours des 10 premiers mois de 2024 les exportations tricolores vers le marché germanique ont reculé de 7%.

 

Imaginons le scénario suivant pour l’Allemagne :

Le chancelier Olaf Scholz se trouve, contre toute attente, confirmé dans sa fonction grâce à des voix de l’extrême gauche ou de l’extrême droite. Cela pourrait déboucher sur un gouvernement toujours en place mais dans l’incapacité d’agir. Un mauvais scénario.

Autre possibilité : lors des nouvelles élections du 23 février, Olaf Scholz, le « chancelier de la paix » et Sahra Wagenknecht l’«amie» de Poutine (parti de gauche radical) se retrouvent dans une coalition « rouge-mûre » (couleurs associées aux partis SPD et BSW).

En matière de conservation du pouvoir, les combinaisons les plus étranges sont possibles…

 

Ces deux scénarios seraient horribles pour l’économie allemande.

Ajoutons à ce tableau un Macron pieds et poings liés, le chaos au sein du gouvernement américain, une situation de stress au Proche-Orient, une défaite de l’Ukraine et nous avons esquissé le pire scénario possible pour l’Allemagne, l’Europe et le monde occidental.

 

Mais, les choses peuvent évoluer différemment :

Donald Trump entre en fonction avec une équipe gouvernementale armée pour les changements, réduit les impôts, diminue la bureaucratie, trouve rapidement des compromis internationaux et offre un cadre rafraichissant qui nous contamine et qui, à l’issue des élections législatives allemandes de février, conduit à une victoire de Friedrich Merz (CDU) et à une coalition avec le FDP, (parti libéral-démocrate) qui à son tour déréglemente et libère de l’énergie dans l’économie.

 

Après les succès de Javier Milei en Argentine et la relance par Trump aux États- Unis, l’Allemagne pourrait également connaître une vague de renouveau. Et ce serait bénéfique pour l’Europe qui aurait retrouvé sa « locomotive ».

L’Europe a-t-elle du potentiel ?

Faisons un bond en arrière …Il y a toujours eu un énorme potentiel, mais il n’a pas été exploité. En effet, ce sont des Français qui ont inventé la bicyclette, en 1861, un serrurier, Pierre Michaux invente le système de pédales (un vélo sans pédales c’était un peu comme un clavier sans touches). La Photographie a été inventée en France en 1826, l’automobile à vapeur en 1771 par l’ingénieur militaire Joseph Cugnot, la machine à calculer par Blaise Pascal, l’autocuiseur par Denis Papin en 1679. Les Français ont également inventé la boite de conserve, le TGV, le Minitel, la Carte à puce de Roland Moreno en 1975 et même le premier ordinateur personnel par François Gernelle… vite supplanté par Apple. Je titrais le point marché d’octobre « L’innovation va nous sauver ! »

Alors, pourquoi ce ne sont pas des sociétés françaises ou Européennes qui ont donné naissance à Amazon ? Est-ce dû à un manque de courage ou à un manque de vision ?

 

Je vous propose de faire un Focus sur l’Intelligence Artificielle – l’IA.

Mais qu’est-ce que l’IA ?

L’objectif de l’Intelligence Artificielle est de développer des algorithmes qui réagissent comme le ferait une intelligence humaine. Le célèbre « Test de Turing » propose que si un interrogateur ne peut distinguer ses réponses de celles d'un humain lors d'un échange textuel, la machine est considérée comme "intelligente".

Le grand changement de paradigme provient de « l’apprentissage » des machines où grâce aux données, les algorithmes apprennent d’eux même, sans que l’on comprenne comment ils « raisonnent » !

 

L'intelligence artificielle quels enjeux ?

À la fin de l'année 2022, la fondation OpenAI a mis à la disposition du public l'assistant conversationnel ChatGPT. Tout d'un coup, un système d'intelligence artificielle, dit générative devenait accessible à des milliards de personnes. En 5 jours ChatGPT comptait à son actif 1 million d'utilisateurs et plus de 100 millions en à peine 2 mois, soit la plus grande réussite de l’histoire pour une application informatique

 

L’IA est déjà omniprésente :

Beaucoup d'entre nous interagissent avec des systèmes IA sans même s'en rendre compte. Les assistants vocaux comme Siri, Alexa ou Google Assistant utilisent l'IA pour comprendre nos questions et y répondre. Lorsque nous regardons des films sur des plateformes comme Netflix ou YouTube, les recommandations de contenus sont générées par des programmes informatiques (algorithme) d’IA, qui se servent de nos préférences pour nous proposer des films et vidéos susceptibles de nous plaire. Les mails que nous recevons sont filtrés par des IA pour identifier les courriers indésirables (spams).

 

L’importance des données :

Les données, c'est ce qui est stocké dans les ordinateurs et les centres de données, comme des tableaux Excel, des bases de données, des images, des documents, des vidéos, des pages web, des informations sur les pages web que nous avons visitées etc…

Un des facteurs qui a rendu possible le développement de l'IA est la croissance exponentielle de la quantité de données de tous types disponibles, en particulier, sur internet.

L'IA utilise des données pour « apprendre ». Apprendre des structures du langage pour ChatGPT, apprendre à reconnaître des visages pour une application photographique, apprendre les préférences des utilisateurs pour les recommandations Netflix. On parle de Machine Learning et de Deep Learning (Apprentissage des machines et apprentissage profond).

Dans certains cas un nombre relativement limité de données peut suffire à l'apprentissage. C'est le cas actuellement de beaucoup d'applications d'IA en entreprise qui exploitent les données internes (logistique, prédictions des ventes, ...) et vont éventuellement piocher des données complémentaires sur internet.

D'autres applications de l'IA utilisent de grandes masses de données. On parle alors de BigData. Elles nécessitent alors des capacités de calcul énormes qui ne sont à la portée que des très grands acteurs : grandes entreprises GAFAM (Google Apple Facebook Amazon Microsoft) les Etats, etc…

 

Intelligence Artificielle et intelligence humaine :

Typiquement, une IA apprend à partir d'exemples. En effet, pour être capable de reconnaître des chiens et des chats dans une image, une IA doit traiter des milliers d'images de chats et de chiens.

L'intelligence humaine est flexible, émotionnelle, créative et capable d'adaptation en situation imprévue, avec une conscience et des sentiments contrairement à l'IA qui suit des règles programmées. Un enfant apprend à distinguer un chien d'un chat bien plus facilement qu'une IA.

 

Quelques exemples d’utilisation de l’IA :

Dans les professions de la santé : analyse automatique de radiographie, IRM et scanner, utilisation de robots chirurgicaux aide à la découverte de nouveaux médicaments …

Dans les professions juridiques : analyse automatique de documents juridiques volumineux assistant juridique virtuel en ligne, recherche de jurisprudence …

Dans le domaine logistique : optimisation des itinéraires de transport, gestion des stocks, automatisation des entrepôts, …

Dans le domaine des médias : rédaction automatique d'articles, personnalisation des contenus selon vos préférences, traduction automatique, génération d'infographie à partir de données, …

Dans le domaine de la sécurité : surveillance intelligente par vidéo, reconnaissance faciale, drone de surveillance autonome, prévention des fraudes dans le domaine bancaire, prédiction de catastrophes...

Dans les transports : véhicules autonomes, gestion du trafic, optimisation des systèmes de transport en commun, prédire des probables pannes des véhicules (maintenance prédictive), …

Il ne s'agit là que de quelques exemples car les applications actuelles sont bien plus nombreuses et ne feront que de se développer. Tous les secteurs d'activité sont impactés d'une façon ou d'une autre ne serait-ce qu'indirectement.

 

Augmentation de la productivité :

L'IA permet d'automatiser de nombreuses tâches qui ne pouvaient jusqu'à maintenant se passer de l'intelligence humaine, comme l'accord ou le refus d'un prêt par une banque.

Dans les usines, l'IA permet d'automatiser la maintenance en prédisant le risque d'une panne (maintenance prédictive), évitant ainsi des temps d'arrêt coûteux et optimisant l'utilisation des équipements.

Cependant, cela ne va pas sans risque. Dans les entrepôts d'Amazon, des employés sont surveillés en permanence par un programme d’IA qui leur envoie automatiquement des avertissements en cas de « baisse de productivité ».

Le stress permanent que cela engendre entraîne des effets dévastateurs sur la santé des employés. Les livreurs indépendants travaillant pour Amazon se font automatiquement licencier (sans indemnités) lorsque l'IA qui les surveille (l'application Flex) considère qu'ils ne sont pas assez rentables.

 

Effets sur l’emploi :

De nouveaux types d'emplois dans les domaines de la technologie, du développement d’IA, et des services nécessitant des compétences spécialisées vont émerger.

Cependant la question et de savoir si en améliorant la productivité on peut protéger des emplois dans une entreprise ou dans une organisation ou dans le secteur public ?

Soyons honnêtes : l'amélioration de la productivité dans une organisation ne protège pas nécessairement les emplois des salariés. L'amélioration de la productivité peut protéger, voire augmenter les emplois, par exemple dans le cas où une hausse de productivité se traduit par une réduction de coûts, une augmentation des ventes et, donc, une demande plus élevée pour les produits ou les services. Cependant, dans des économies qui sont proches du plein emploi, comme aux Etats-Unis, cet effet amplificateur est très important pour soutenir la croissance économique.

Mais l'inverse est également possible : une hausse de productivité peut se traduire par des pertes d'emplois. Dans l'industrie bancaire, par exemple, l'introduction des guichets automatiques a amélioré la productivité du travail, mais au détriment des postes de caissiers et caissières. Tout de même, les banques, en se digitalisant, ont recruté massivement sur les postes informatiques. La banque américaine JP Morgan, déploie un budget de $18 mds annuels en informatique et emploie plus de 100 000 collaborateurs en informatique.

Cependant, même quand il y a une perte d'emploi, l'amélioration de la productivité s'accompagne souvent d'emplois plus qualifiés, plus stables, plus intéressants et mieux rémunérés. Cependant il faut admettre que les bénéfices ne vont pas toujours aux employés touchés, mais à d'autres personnes dans l'organisation ou dans d'autres organisations.

Alors si l'on peut dire qu'au niveau macro l'amélioration de la productivité a un effet clairement positif sur l'emploi, du moins à long terme, au niveau micro la situation n'est pas toujours aussi claire.

 

L’IA et les enjeux environnementaux :

Les centres de données (datacenters) consommaient en 2022 autour de 1,5 % et 2% de l'électricité mondiale selon des données de l'Agence Internationale de l'Energie (AIE), et ce, avant le grand boom récent de l'IA. La consommation des datacenters aux États-Unis pourrait passer de 3% de la consommation totale aujourd'hui à 8% en 2030, selon Brian Janous, ancien Vice-Président Energie chez Microsoft.

Microsoft Google et Amazon investissent chacun de leur côté dans l'énergie nucléaire.

Selon le MIT (Massachusetts Institute of Technology) un centre de données consacré à l'IA peut consommer plus de 1000 térawattheures d'ici à 2026, soit une consommation équivalente à celle du Japon, pays de plus de 120 millions d'habitants. D'après l'université de Berkeley, des solutions comme GPT-3 pourraient générer jusqu'à 25 tonnes de CO 2 pour un entraînement intensif. Et que dire des besoins en eau pour l'IA qui pourraient atteindre jusqu'à 6,6 milliards de mètres cubes d'ici à 2027, toujours selon les chercheurs du MIT.

Face à ces perspectives sombres, qui mettent d'ailleurs en danger l'atteinte des objectifs environnementaux par les États-Unis, les fabricants de grands modèles de langage semblent prendre leurs responsabilités.

Google vient de signer un accord avec la start-up américaine Kairos Power pour l'achat d'énergie nucléaire provenant de petits réacteurs modulaires.

Microsoft a embauché deux spécialistes du nucléaire pour piloter son projet d'intégration de réacteurs nucléaires modulaires afin d'alimenter ses data centers.

Sam Altman, le PDG de OpenAI n'est évidemment pas en reste avec un investissement de 375 millions de dollars dans Helyon Energy.

Toutefois, ne concluons pas hâtivement que l'IA générative a réglé ses problèmes énergétiques. En effet, si les investissements dans le nucléaire sont réels, la concrétisation de ces projets prendra du temps.

De plus, à bien y regarder, le véritable enjeu de l'IA générative tient surtout à la culture dominante parmi ces fabricants et promoteurs.

À titre indicatif entre décembre 2022, à cette date, ChatGPT3 comptait 175 milliards de paramètres, et maintenant, soit moins de 2 ans plus tard, ChatGPT4 en compterait au moins 1.000 milliards selon le site the Decoder.

Si les progrès entre ces deux LLM (Large language Model) sont évident, la multiplication par 5 du nombre de paramètres est quant à lui le signe d'un arbitrage en faveur de l’illimitation.

Illimitation des paramètres, de la puissance de calcul et de leurs effets cumulés. Une vision formulée sans ambages, par Eric Schmidt, ancien président de Google selon lequel il est temps d'abandonner les objectifs climatiques, car ils sont inaccessibles, et d'investir massivement dans les infrastructures IA.

 

Et l’Europe dans tout cela ? Elle réglemente !

Plus sérieusement, les enjeux environnementaux autour de l'IA générative sont trop importants pour que la société et ses représentants ne s'en emparent pas. Quand il s'est agi de protéger nos données parce que leur confidentialité était en danger l'Union Européenne a proposé le RGPD. Quand il s'est agi de garantir l'équité des conditions de marché, l’Union Européenne a fait voter le DMA (Digital Market Act). Idem avec le DSA (Digital Service Act) concernant la responsabilité des contenus.

Le sentiment d'urgence devrait être au minimum comparable pour circonscrire l'impact énergétique et climatique de l'IA générative. Pourtant dans les faits ce n'est pas le cas.

À ce jour certains acteurs défendent la création d'une institution internationale calquée sur le modèle du GIEC pour assurer la transparence des modèles d’IA.

Voilà une opportunité pour la France. Notre pays organisera le prochain sommet de l'IA, l'occasion de s'emparer de la question avec ses partenaires européens et internationaux et de jeter des bases d'une structure supranationale réunissant spécialistes du climat, militants associatifs, élus et acteurs de l'IA pour observer, documenter et limiter l'impact énergétique de l’IA.

 

2025… La nouvelle révolution des agents IA :

L’année 2025 est déjà pleine de promesses ! Même si seulement 24% des entreprises matérialisent des gains très significatifs grâce à l'IA, son déploiement est l'une des 3 priorités absolues stratégiques pour 74% d'entre elles …

Décidément les entreprises croient à l’IA !

D’ailleurs l'innovation continue dans le domaine avec une nouvelle génération de modèles capables de résoudre des problèmes plus complexes en les décomposant en sous problèmes.

Autre innovation, des systèmes pour faciliter l'utilisation de l'IA générative dans la robotique. Enfin les « agents » (attention ce sera le nouveau mot à la mode en 2025) vont encapsuler la puissance de l'IA générative dans des systèmes autonomes capables de s'adapter à des situations complexes. Même les algorithmes d'aujourd'hui sont en passe d'être rendus obsolètes par des cousins encore plus performants.

Le business semble en tout cas sur le point d'exploser. D'après Salesforce, ce ne seront pas moins de 1 milliard d'agents qui devraient voir le jour au cours de l'année 2025.

L'apparition des agents répond en réalité au besoin de plus en plus pressants des entreprises de dégager le retour sur investissement de leurs dépenses dans l'IA, deux ans après ChatGPT. En parallèle pour les GAFAM et les spécialistes de l'IA qui s'apprêtent à les vendre, ces outils sont l'occasion à la fois de séduire de nouveaux clients en proposant une solution sur étagère ou sur mesure et, in fine, de dégager dans leur bilan les premiers gains tant attendus de la vague IA.

Dans ce contexte, certains métiers pourraient être profondément transformés par l'arrivée des agents notamment pour les industries qui reposent sur la relation client. Les agents pourraient permettre, bientôt, de résoudre par téléphone les demandes des clients. Ils permettraient aussi de mettre au point des chatbots pour conseiller les acheteurs sur internet dans le domaine de l'E-commerce, par exemple. L'entreprise américaine spécialiste de l'IA vocale Sound-Hound développe aussi des agents vocaux pour les prises de commandes dans la restauration et les services bancaires avec la possibilité de vérifier l'identité d'un individu.

 

Pour vos placements : penser IA – nous avons une solution avec le fonds IAM – Artificial Intelligence qui a été lancé le 7 octobre 2024 par Rolando Grandi, CFA qui est devenu en 2018, la première personne en France à avoir lancé un fonds dédié à cette thématique. Ce fonds géré activement et avec des fortes convictions, investi sur 25 à 40 valeurs internationales qui capturent la création de valeur de la thématique. Vous l’aurez compris les revenus des entreprises de la chaîne de valeur de l’IA pourraient, selon les estimations de la banque UBS, atteindre plus de 1100 milliards de dollars d’ici 2027, soit cinq ans à peine après le lancement de ChatGPT.

 

Conclusion 

Je pense que les conditions de marché au premier semestre 2025 resteront sous l’influence de l’élection de Trump. Trump implique à la fois des risques et des opportunités, car son approche « pro-business » s’accompagne de possibles droits de douane et expulsions de migrants, susceptibles de raviver l’inflation et de suspendre le cycle de baisse des taux de la Fed. Le reste du monde (Europe, Japon, Chine) devra composer avec les États-Unis selon les termes de Trump, qui exploitera son pouvoir de négociation pour imposer des concessions commerciales.

Le marché européen comprend des entreprises mondiales capables de tirer parti des conditions de croissance plus fortes aux États-Unis. Je pense aux secteurs du voyages & loisirs, médias, santé.

Pour revenir sur les élections en Allemagne, qui auront lieu fin février, je pense que les conditions économiques déprimées appellent à de la relance budgétaire, et l’infrastructure serait dans ce cas le segment le plus susceptible d’en bénéficier. Le secteur des matériaux de construction en Europe pourrait en bénéficier.

Alors oui, le scénario optimiste est celui d’une diminution de la fiscalité, d’une dérégulation et d’accords commerciaux qui alimenteraient la hausse des marchés sur fond de croissance solide et d’investissements continus dans l’intelligence artificielle (IA).

A contrario, dans un scénario pessimiste, l’augmentation des droits de douane, des déficits budgétaires et des tensions géopolitiques contribuerait à une reprise de l’inflation, à un ralentissement de la croissance et à une volatilité des marchés.

Dans tous les cas, l’imprévisibilité qui a primé ces quatre dernières années invite à l’humilité et à la diversification. Toutefois, elle souligne aussi la capacité d’adaptation de l’économie, la puissance de l’innovation et le potentiel de hausse des marchés sur le long terme.

Vous l’aurez compris, je reste persuadé que l’intelligence artificielle s’imposera comme l’opportunité de placement de la décennie. Les investisseurs qui souhaitent s’y exposer peuvent miser à la fois sur des méga-capitalisations cotées et sur des entreprises privées novatrices. L’augmentation de la demande d’électricité et les objectifs de décarbonation devraient également s’accompagner d’opportunités à long terme au niveau des entreprises des segments de l’énergie et des ressources.

Les actions nous semblent encore receler un bon potentiel haussier. Les marchés étant soutenus par la baisse des taux, la solidité de la croissance et les innovations transformationnelles.

 

Patrick GAUTIER - Directeur Gestion Privée Paris