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IA ChatGPT - le prochain grand cycle à la mode ?

La gérante de portefeuille Alison Porter discute du développement de ChatGPT et des répercussions de sa sortie sur le secteur des technologies.

Alison Porter

Alison Porter

Gestionnaire de portefeuille


23 janvier 2023
12 minutes de lecture

Principaux points à retenir :​

  • ChatGPT, un produit de la société OpenAI, est un robot conversationnel généraliste très évolué capable de donner des réponses comme le ferait un humain.
  • Nous considérons ChatGPT comme un pas de plus vers l'intégration de l'IA dans tout ce qui a trait à la technologie, qui nous rapproche de l'IA générative, par opposition à l'IA de perception.
  • Il s'agira d'un tournant majeur pour la demande de puissance de calcul, qui crée de nombreuses opportunités enthousiasmantes. Néanmoins le rythme d'adoption peut se heurter à des obstacles réglementaires et en termes de coûts qui nécessiteront de l'expérience et de la clairvoyance pour identifier les gagnants et estimer la valeur des entreprises positionnées dans ce créneau.

Les investisseurs ont rapidement adhéré à l'engouement suscité par ChatGPT, qui alimente les débats. Lancé fin novembre 2022, ce robot conversationnel a franchi le cap du million d'utilisateurs en une semaine (il a fallu 3,5 ans à Netflix pour y parvenir) et la directrice générale de Microsoft Satya Nadella l'a qualifiée de « plateforme technologique phare de notre génération ». L'intérêt rencontré par ce sujet tendance sur Google, Twitter et les blogs d'investissement en fait un candidat à l'entrée dans un cycle de la « hype ».

Notre équipe a fait de l'intelligence artificielle (IA) l'un de ses méga-thèmes il y a sept ans. Depuis des décennies, les entreprises technologiques s'efforcent d'améliorer l'interface entre les utilisateurs et la technologie.

Nous considérons ChatGPT comme un pas de plus vers l'intégration de l'IA dans tout ce qui a trait à la technologie. Du point de vue de l'utilisateur, nous considérons toujours que l'intégration de l'IA est essentielle à la démocratisation de l'utilisation des technologies sur le long terme et que son développement sera « évolutif et non révolutionnaire », à l'instar de notre vision du métavers.

Du point de vue de l'infrastructure, nous pensons que ChatGPT est une avancée plus significative qui nous rapproche d'un point de bascule de l'IA de perception (interprétation de données sensorielles telles que les images, le son et la vidéo) vers l'IA générative (création de nouveaux contenus), qui nécessitera une augmentation exponentielle de la puissance de calcul.

Qu'est-ce que (ou qui est) ChatGPT ?

ChatGPT est un robot conversationnel lancé par OpenAI, une société de recherche en intelligence artificielle fondée en 2015 par Sam Altman et Elon Musk, entre autres. À l'origine, OpenAI a été créé pour veiller à ce que le développement l'IA mette l'accent sur la sécurité et bénéficie à toute l'humanité. Il s'agissait au départ d'une organisation à but non lucratif qui s'est transformée en société hybride, avec une structure à but non lucratif (OpenAI non-profit) qui chapeaute celle à but lucratif (OpenAI LP), afin de lever des capitaux supplémentaires et attirer des talents pour se développer. OpenAI LP compte actuellement plusieurs centaines de salariés. Microsoft est le principal investisseur avec un financement initial d'environ 1 milliard de dollars en 2019, et 10 milliards de dollars supplémentaires confirmés récemment). OpenAI a trois offres principales aujourd'hui : ChatGPT, le générateur d'art DALL·E 2, et le modèle de reconnaissance vocale automatique Whisper.

ChatGPT est basé sur un transformateur génératif pré-entraîné (Generative Pre-training Transformer ou GPT) – un modèle de langage naturel à grande échelle. Les utilisateurs posent des questions à ChatGPT, qui est conçu pour y répondre (de manière cohérente et naturelle) comme le ferait un humain. Pour faire simple, il s'agit d'un robot conversationnel généraliste très évolué dont les réponses ressemblent à celles qu'un humain donnerait. La nature vivante du logiciel est la raison pour laquelle, de manière futuriste, ChatGPT n'est pas considéré comme un objet mais comme un individu.

Le GPT de troisième génération (GPT-3) permet une meilleure compréhension du contexte et ouvre la voie à l'IA générative, par opposition aux réponses et analyses basées sur les données existantes. Par le passé, les réseaux neuronaux étaient formés sur des données étiquetées par des humains, ce qui était à la fois chronophage, coûteux et contraignant. Les transformateurs apprennent d'eux-mêmes et nécessitent beaucoup moins de conservation de données par des humains. En revanche, ils ont besoin de plus gros volumes de données et d'une puissance de calcul bien plus importante pour exploiter des modèles considérablement plus grands. Le GPT-4, dont le lancement pourrait intervenir plus tard en 2023, sera probablement doté d'autres améliorations en termes d'expérience/interface utilisateur et de possibilités de monétisation.

Les répercussions de ChatGPT sur l'univers technologique

La directrice générale de Microsoft a récemment confirmé que la firme de Richmond cherche à commercialiser rapidement, avec sa plateforme cloud Azure OpenAI Service désormais accessible au public, l'intégration du générateur texte-image d'OpenAI (DALL·E 2) à sa nouvelle application Designer. Microsoft a également l'intention d'incorporer ChatGPT à son moteur de recherche Bing et à d'autres fonctions basées sur MS Office.

Quels seront les domaines les plus exposés à cette innovation de rupture?

1. Perturbation de la recherche sur Internet – le dilemme de l'innovateur

Le premier domaine où ChatGPT fait figure de trublion est celui des moteurs de recherche sur Internet, dont le leader est Google Search. En effet, les modèles de langage naturel pourraient voir leur nombre d'utilisateurs augmenter et concurrencer ensuite les moteurs de recherche, devenant ainsi un nouveau point d'entrée sur Internet pour les individus. Les réponses de Google Search pourraient souffrir de la comparaison avec celles de ChatGPT, qui dispose de capacités conversationnelles, d'une technologie de filtrage et de la possibilité d'ingérer des données.

En matière de reconnaissance vocale, Siri, Amazon et Alexa se sont déjà affirmés comme des concurrents, tout comme TikTok et Instagram avec la recherche vidéo. L'avènement de l'App Store a suscité des inquiétudes quant à l'impact de l'accès direct aux applications sur le moteur de recherche de Google. En fin de compte, l'évolution du magasin d'applications et de la recherche à l'intérieur des applications a profité à Google en raison de sa capacité sans pareille à dénicher des informations dans tous les recoins d'Internet. L'émergence de technologies révolutionnaires dans le domaine de la recherche sur Internet est indéniable. Néanmoins, la loi des grands nombres et les menaces liées à la conjoncture économique et au durcissement de la réglementation en matière de respect de la vie privée pourraient être plus pressantes pour Alphabet à court terme.

Nous ne sous-estimons pas cette menace mais nous pensons qu'il s'agit d'une vision trop simpliste. Google a été le premier et le plus fervent partisan de l'IA et de l'apprentissage automatique. L'entreprise en a d'ailleurs parlé pour la première fois dans son rapport annuel de 2005. Lors de sa dernière conférence téléphonique avec les investisseurs, sa maison-mère Alphabet a indiqué que la recherche assistée par l'IA (et les grands modèles de langage) était la plus importante de ses quatre initiatives d'investissement clés, à savoir l'IA, YouTube, le matériel et le cloud. Alphabet a investi massivement dans l'IA, avec environ 177 milliards de dollars1 d'investissements et de dépenses de recherche-développement entre 2000 et 2022. Environ la moitié de ses salariés se concentrent d'une manière ou d'une autre sur l'IA et l'apprentissage automatique.

Alphabet dispose déjà de plusieurs produits en service mais doit réfléchir à la manière de les développer et de les adapter sans cannibaliser son activité existante, et très rentable, de recherche sur Internet (le dilemme de l'innovateur) et sans susciter une levée de boucliers pour des questions réglementaires ou morales.

Au-delà de la monétisation, de nombreux aspects sont à prendre en considération lors du développement de ces modèles d'IA :

  • Confiance et exactitude

LaMDA est un modèle de langage naturel similaire à ChatGPT qui a été qualifié de « sensible » par l'un des ingénieurs qui a travaillé dessus. Malgré ses réelles aptitudes conversationnelles de ChatGPT, les résultats de ce dernier manquent d'exactitude, de contexte et de confiance en raison de la complexité de la conversation et du langage des humains. Ainsi, le problème auquel Google Search et Microsoft Bing sont confrontés n'est pas la simulation de réponses, mais de veiller à ce que les réponses « générées » ne deviennent pas des résultats « fabriqués » sans sources crédibles. L'introduction de l'IA dans les moteurs de recherche conduira probablement à une surveillance plus étroite des autorités de réglementation car l'IA peut avoir des répercussions négatives. Google Search limite les recherches potentiellement dangereuses, par exemple sur la façon de faire démarrer une voiture sans clé, de fabriquer une bombe ou de traquer quelqu'un en ligne. ChatGPT n'a actuellement aucune restriction sur le type de requête, ni aucun filtre basé sur l'exactitude ou la vérité, ce qui peut être dangereux étant donné sa capacité à imiter les humains.

  • Échelle et actualité

On estime que Google compte plus de 4 milliards d'utilisateurs quotidiens, qui effectuent plusieurs milliards de recherches par jour. La recherche est itérative en termes d'exactitude et les utilisateurs veulent les informations les plus exactes. En dépit de sa capacité à traiter des questions complexes, ChatGPT est à la traîne en matière d'actualité et donc d'exactitude des réponses.

On constate une augmentation rapide des requêtes sur Google basées sur l'emplacement ou qui nécessitent des réponses limitées dans le temps, avec des mots clés tels que « dernier » ou « actualité maintenant ». La force de Google Search, que Bing et d'autres moteurs de recherche n'ont pas réussi à reproduire, ne réside pas seulement dans sa capacité à indexer et à présenter des résultats, mais aussi dans sa capacité à accéder aux contenus d'un site (textes, images et vidéos) au moyen de programmes automatisés (« crawlabilité »). Il n'existe pas de registre central pour les pages web. La découverte et la mise à jour sont essentielles car les informations les plus récentes, par exemple les heures d'ouverture et de fermeture des magasins, l'actualité sur le Web et les données sont très importantes pour formuler des réponses exactes et rapides. Le volume et la cohérence de l'activité des consommateurs montrent à quel point Google est utile. Par conséquent, parvenir à une différenciation et à un changement significatifs ne sera pas une mince affaire.

  • Coût

Il existe des différences fondamentales entre la façon dont Google indexe les pages et celle dont les grands modèles de langage ingèrent les données. Une indexation à la même échelle que Google aurait un coût prohibitif pour ChatGPT. Le coût actuel par requête est estimé à environ 0,02 USD en moyenne. Le coût dépend fortement du nombre de mots générés par requête sur ChatGPT et de la taille de l'algorithme. Le coût par requête de ChatGPT est environ sept fois supérieur à celui de Google Search, ce qui rendra la monétisation commerciale plus difficile sans une augmentation significative des dépenses visant à accroître la puissance de calcul.

2. Impact sur la puissance de calcul, le cloud et les semi-conducteurs

While GPT-2 (late 2019) was launched with only 1.5 billion parameters, ChatGPT-3 was trained with 175bn parameters. GPT-4 is expected to take this into the trillions. Microsoft estimates that the computing requirements for AI training doubles every 3.5 months!. As a result, graphics processing unit (GPU) designer and manufacturer nVIDIA designed its latest Hopper GPU architecture with a dedicated transformer software engine, enabling 9x the AI training performance, or 3x the performance at the same power, which is an increasingly important metric given climate change targets.

Ces dernières années, les géants technologiques ont fait part de leurs projets d'investissement dans l'IA. Meta table notamment sur 35 milliards de dollars d'investissements en 2023, en grande partie axés sur l'IA/apprentissage automatique et les processeurs graphiques haut de gamme afin d'accroître la puissance de calcul et d'analyse pour ses algorithmes.

Face à la dégradation de la conjoncture économique et des perspectives de chiffre d'affaires lors des trois prochains mois, les géants technologiques se montrent désormais soucieux de maîtriser leurs coûts. Malgré les réductions d'effectifs dans quelques-unes de ces entreprises, nous pensons que les investissements resteront axés sur les applications d'IA/apprentissage automatique dont les possibilités de monétisation sont jugées plus élevées. À cet égard, ChatGPT exacerbera la course à l'armement à laquelle se livrent les « hyperscalers ».

L'utilisation croissante de l'IA a des répercussions positives pour les géants des semi-conducteurs et accélérera le passage au cloud computing car la formidable puissance de calcul nécessaire exigera une mise en commun des ressources et des barrières à l'entrée en termes de dépenses d'investissement.

 3. La menace de la concurrence dans le domaine des logiciels

Un récent sondage de l'application de réseautage Fishbowl2 a montré que les utilisateurs de ChatGPT et d'autres outils d'IA s'en servent généralement pour rédiger des e-mails et générer des fragments de code. Il a également mis en évidence un recours accru à ces outils dans divers secteurs d'activité : plus de 30 % des personnes interrogées travaillant dans les secteurs du marketing et de la publicité, de la technologie et du conseil ont admis avoir utilisé ces outils dans un cadre professionnel.

La technologie GPT-3 sous-jacente à ChatGPT est susceptible de révolutionner plusieurs domaines :

  •  Codage et développement de logiciels

Le succès du GitHub Copilot de Microsoft et de l'AlphaCode de DeepMind montre que cette technologie peut contribuer à la fois à automatiser le codage et à en améliorer la qualité. Le codage peut s'avérer très coûteux et, avec l'apprentissage automatique, il est possible de développer ce qui était au départ des plateformes de développement low-code/no-code. Le 1er janvier dernier, Andrej Karphathy, le créateur de l'Autopilot de Tesla, a révélé sur Twitter que 80 % des lignes de code qu'il écrit aujourd'hui le sont à l'aide de GitHub Copilot.

  • Détection de la sécurité et de la vulnérabilité des données

OpenAI a montré qu'il était capable de détecter certaines failles dans la sécurité des données dans des échantillons de code.

  • Enseignement, capacités rédactionnelles, questions de mathématiques et cours particuliers

ChatGPT a suscité l'inquiétude dans le milieu universitaire en raison de sa capacité à rédiger des livres et des essais en peu de temps. Il a même réussi récemment un examen de MBA de la Wharton School. Des entreprises telles que Chegg ont fait de leur capacité à répondre à des questions complexes posées par des étudiants un avantage concurrentiel. ChatGPT n'est pas encore en mesure d'apporter des réponses du même niveau mais l'IA générative s'améliore, et rapidement.

  • Développement de médicaments et de vaccins

Le filtrage par rapport à une base de connaissances définie est une utilisation de plus en plus fréquente qui présente des opportunités. Cependant, de nombreux scientifiques s'inquiètent également du fait que l'IA est capable de rédiger de fausses études convaincantes que les chercheurs auraient bien du mal à distinguer des autres.

  • Fonctions commerciales et de service à la clientèle

Il est possible de développer les modèles d'agents virtuels. Les entreprises ont recours à ChatGPT pour permettre à leurs salariés d'accéder à des informations essentielles. Par exemple, quel est le dernier avis de Janus Henderson sur les bons du Trésor à 10 ans ? Quelle est la politique de Janus Henderson en matière de congé de maternité ? Même si les réponses peuvent souffrir des mêmes problèmes d'exactitude et d'actualité, à plus long terme, elles pourraient concurrencer des entreprises telles que Salesforce et HubSpot.

  • Création de contenus

L'une des répercussions sous-estimées des récentes avancées de l'IA réside dans l'impact sur les créateurs de contenus et les développeurs de logiciels. La filiale DeepMind d'Alphabet a annoncé la sortie de Dramatron, un logiciel d'écriture de scénarios permettant aux auteurs de co-créer des scénarios pour le théâtre ou le cinéma (avec titre, personnages, description des lieux et dialogues). De son côté, DALL·E 2 d'OpenAI peut créer des images et des œuvres d'art réalistes à partir d'une description en langage naturel. Par exemple, il ne lui a fallu que deux minutes pour générer un portrait en pied de Mona Lisa.

  • Simulation

Podcast.ai, une série de podcasts entièrement générés par l'IA, a publié un entretien de 20 minutes entre Joe Rogan et le regretté Steve Jobs sur des sujets tels que la foi, les entreprises technologiques et la drogue. L'IA peut effectivement fournir des outils aux créateurs, qui permettent à ces derniers de créer sans avoir de connaissances approfondies en matière de codage. Comme pour la recherche, la frontière entre réalité et la simulation s'estompe et la confiance dans les créateurs et la modération deviendra plus importante. Cela n'est pas anodin car cela préfigure la façon dont les nouveaux contenus seront créés dans le monde numérique du métavers.

Les « hyperscalers » comme Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform et Meta ont une belle occasion d'accélérer le déploiement des processus d'IA pour leurs propres applications et, à long terme, cela créera des problèmes d'ordre concurrentiel pour les éditeurs de logiciels d'applications. Nous y voyons une raison essentielle qui a poussé des géants technologiques comme Microsoft et Amazon à investir dans OpenAI, faisant grimper sa valorisation potentielle à 29 milliards de dollars.3

Une évolution plutôt qu'une révolution

L'ère de l'intelligence artificielle se rapproche mais, comme pour le métavers, nous pensons qu'il s'agit d'une évolution, amorcée depuis longtemps, plutôt que d'une révolution. On assiste toujours à une puissante convergence de thèmes technologiques clés tels que l'interaction entre l'infrastructure de nouvelle génération permettant d'accroître la puissance de calcul et de faciliter ainsi les progrès de IA et du métavers, qui nécessitent à leur tour une puissance de calcul accrue.

Par conséquent, même si nous sommes toujours enthousiastes face aux opportunités offertes par l'IA/ChatGPT, aux nombreux bénéficiaires du métavers et à l'adoption plus large de l'IA, nous reconnaissons également l'existence d'une pression liée à la conjoncture économique et d'obstacles réglementaires qu'il faudra surmonter pour assister à une adoption à grande échelle.

Le cycle de l’engouement

N.B. : à titre d’illustration uniquement.

En tant qu'investisseurs expérimentés dans le domaine des technologies, nous vous mettons en garde contre le risque inhérent aux thématiques de niche et vous invitons à examiner non seulement l'opportunité à long terme, mais aussi les avantages concurrentiels existants, le rythme d'adoption des technologies en surfant sur le cycle de l’engouement et en faisant preuve de rationalité dans votre évaluation.


1 JP Morgan North America Research : Internet, au 19 janvier 2023, chiffres pour la période 2020-2022(E).

2 Fishbowl, 17 janvier 2023 : ChatGPT Sees Strong Early Adoption In The Workplace.

3 The Wall Street Journal, 5 janvier 2023.

Hyperscalers: des entreprises qui fournissent une infrastructure cloud, réseaux et Internet à grande échelle. Google, Microsoft, Facebook, Alibaba et Amazon Web Services (AWS) en sont quelques exemples.

Démocratisation de la technologie : le processus par lequel une technologie devient rapidement plus accessible à un plus grand nombre de personnes. Les nouvelles technologies et l'amélioration de l'expérience utilisateur, la participation croissante au développement des produits, les produits conviviaux plus abordables résultant de l'innovation des acteurs du secteur et de la demande des utilisateurs sont quelques-uns des facteurs de cette démocratisation.

Dilemme de l'innovateur : une théorie selon laquelle les succès et les capacités d'une entreprise peuvent devenir des obstacles lorsque cette dernière est confrontée à l'évolution des marchés et des technologies. Les grandes entreprises ont tendance à choisir de négliger les technologies de rupture jusqu'à ce qu'elles deviennent plus intéressantes du point de vue de la rentabilité. Toutefois, les technologies de rupture finissent par surpasser les technologies incrémentales pour ce qui est de satisfaire la demande du marché à moindre coût. Lorsque cela se produit, les grandes entreprises qui n'ont pas investi plus tôt dans la technologie de rupture sont laissées pour compte.  

Surfer sur le cycle de l’engouement : le « cycle de l’engouement » représente les différentes étapes du développement d’une technologie, depuis sa conception jusqu’à son adoption généralisée, ce qui inclut le sentiment des investisseurs à l’égard de cette technologie et des titres concernés au cours de ce cycle.

Information importante

Les industries technologiques peuvent être considérablement affectées par l’obsolescence des technologies existantes, la brièveté des cycles de production, la chute des prix et des bénéfices, la concurrence des nouveaux arrivants sur le marché et la conjoncture économique dans son ensemble. Un investissement centré sur une seule industrie pourrait être plus volatil que la performance d’investissements moins concentrés et que le marché.

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Le Janus Henderson Horizon Fund (le « Fonds ») est une SICAV de droit luxembourgeois immatriculée le 30 mai 1985, gérée par Janus Henderson Investors Europe S.A. Janus Henderson Investors Europe S.A. peut décider de mettre fin aux modalités de commercialisation de cet Organisme de Placement Collectif conformément à la réglementation en vigueur. Ce document est une communication promotionnelle. Veuillez vous reporter au prospectus de l'OPCVM et au DICI avant de prendre toute décision finale d'investissement.
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  • Un Fonds fortement exposé à une région géographique ou à un pays donné implique des risques plus importants qu’un Fonds plus largement diversifié.
  • Le Fonds est axé sur des secteurs ou des thématiques d’investissement particuliers, et peut être fortement touché par des facteurs tels que les modifications des règlementations gouvernementales, la concurrence accrue sur les prix, les progrès technologiques et d’autres événements défavorables.
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  • Le Fonds peut avoir recours à des instruments dérivés dans le but de réduire le risque ou de gérer le portefeuille plus efficacement. Toutefois, cela introduit d’autres risques, et en particulier celui qu’une contrepartie à un instrument dérivé ne respecte pas ses obligations contractuelles.
  • Si le Fonds détient des actifs dans des devises autres que la devise de référence du Fonds ou si vous investissez dans une catégorie d’actions/de parts d’une devise différente de celle du Fonds (sauf si elle est «couverte»), la valeur de votre investissement peut être soumise aux variations des taux de change.
  • Lorsque le Fonds, ou une catégorie d’actions/de parts couverte, vise à atténuer les fluctuations de change d’une devise par rapport à la devise de référence, la stratégie elle-même peut créer un impact positif ou négatif relativement à la valeur du Fonds en raison des différences de taux d’intérêt à court terme entre les devises.
  • Les titres du Fonds peuvent devenir difficiles à valoriser ou à céder au prix ou au moment désiré, surtout dans des conditions de marché extrêmes où les prix des actifs peuvent chuter, ce qui augmente le risque de pertes sur investissements.
  • Le Fonds peut perdre de l’argent si une contrepartie avec laquelle le Fonds négocie ne veut ou ne peut plus honorer ses obligations, ou en raison d’un échec ou d’un retard dans les processus opérationnels ou de la défaillance d’un fournisseur tiers.
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