Atteignant le million d'utilisateurs plus rapidement que toute autre application, son ascension fulgurante soulève des questions fondamentales sur la nature de l'IA et sur ses conséquences pour l’ensemble de l'économie.
Stephanie Roth, Senior Markets Economist
Bruno de la Sota, US Equity Strategist
Cette année, la lettre aux actionnaires de Jamie Dimon, président-directeur général de JPMorgan Chase&Co. souligne l'importance de l'intelligence artificielle (IA), des données et du passage au cloud. L'IA est une technologie révolutionnaire extraordinaire qui pourrait remodeler le secteur financier, mais aussi accélérer la prochaine ère d'innovation et d'efficacité. ChatGPT n'est à notre avis que le début des possibles.
Depuis son lancement en novembre 2022, ChatGPT a povoqué une véritable tempête dans le monde et les médias. Atteignant le million d'utilisateurs plus rapidement que toute autre application, son ascension fulgurante soulève des questions fondamentales sur la nature de l'IA et sur ses conséquences pour l’ensemble de l'économie.
Dans cet article, nous analysons les différents facteurs à l'origine de ce phénomène.
Qu'est-ce que ChatGPT ?
Nous avons demandé à ChatGPT qui il était - et ce qu'il était précisément. Voici sa réponse.
« ChatGPT est un grand modèle linguistique formé par OpenAI qui est capable de générer des réponses semblables à celles des humains à des questions formulées en langage naturel. Il fonctionne en utilisant une architecture de réseau neuronal profond appelé transformateur, qui a été entraîné sur une quantité massive de données textuelles afin d’apprendre des modèles et des relations entre les mots, les expressions et les phrases.
[…]
En substance, ChatGPT traite une grande quantité de données textuelles pour apprendre des modèles et des relations entre les mots et les phrases, qu'il utilise ensuite pour apporter des réponses pertinentes sur le plan contextuel et cohérentes sur le plan linguistique aux questions posées. Le résultat est un système capable de comprendre et de répondre à des questions en langage naturel d'une manière qui imite la conversation humaine. »
Pas parfait, mais assez impressionnant.
Pourquoi tant d’effervescence ?
OpenAI a lancé GPT-3.5 en novembre 2022. Le prototype accessible au public a rapidement gagné en popularité, atteignant 1 million d'utilisateurs en seulement 5 jours. En janvier 2023, il a franchi la barre des 100 millions d'utilisateurs, ce qui en fait la plateforme affichant la croissance la plus rapide de tous les temps.
Le modèle de langue de grande taille (Large Language Model ou LLM en anglais) se distingue du chatbot traditionnel en prenant l’apparence d’une véritable interaction humaine dotée d'un grand niveau d'expertise sur un large éventail de sujets. Les LLM ont le potentiel de redéfinir la façon dont nous abordons les tâches quotidiennes, en augmentant l'efficacité et en améliorant l'utilité et l’engagement. Il n'est sans doute pas surprenant que les grandes entreprises technologiques aient rapidement annoncé des investissements pluriannuels dans l'IA générative :
Voici quelques gros titres :
- « Microsoft Invests $10 Billion in ChatGPT Maker OpenAI » (Bloomberg, 01.23.2023)
- « Google Releases ChatGPT Rival AI ‘Bard’ to Early Testers » (Bloomberg, 02.06.2023)
- « Baidu Surges as Hope Mounts over Chinese Answer to ChatGPT » (Bloomberg 02.06.2023)
- « Salesforce follows Microsoft in launching A.I. tools for salespeople with help from OpenAI » (CNBC 03.07.2023)
- « Salesforce Launches $250 Million Fund for Generative AI Startups » (Bloomberg 03.07.2023)
- « Citadel Negotiating Enterprise-Wide ChatGPT License » (Bloomberg 03.07.2023)
ChatGPT est l'application qui connaît la croissance la plus rapide
L'intérêt des investisseurs pour l'IA générative a fait un bond en 2022
Les investissements dans l'IA générative porteront probablement sur trois niveaux : 1) les applications qui intègrent des modèles d'IA dans les produits destinés aux utilisateurs, 2) les modèles qui alimentent les produits d'IA fonctionnant sur des modèles propriétaires (ou en open source) et 3) les fournisseurs d'infrastructure qui exploitent la puissance de calcul nécessaire pour servir les modèles.
Exemples d'utilisation de ChatGPT et des LLM
Grâce à leur adaptabilité, les LLM sont devenus très puissants. Récemment encore, ChatGPT a réussi 1) un examen de MBA à Wharton, 2) un examen de médecine aux États-Unis, 3) plusieurs examens universitaires de droit et 4) un entretien de codage chez Google pour un poste d’ingénieur de niveau 3 avec un salaire de 183 000 dollars. De toute évidence, les perspectives sont vastes.
D'autres utilisations pourraient être envisagées :
- Agents conversationnels : Imaginons un chatbot de commerce électronique qui reconnaît la disponibilité des stocks, puis recommande un produit qui pourrait être livré le lendemain. Les clients bénéficient d'un service accéléré et les transactions sont facilitées grâce à la prise en compte des niveaux de stock, de la planification, des perturbations de la chaîne d'approvisionnement et des délais de livraison. En d'autres termes, l'IA peut effectuer ces tâches plus rapidement et plus efficacement.
- Assistants virtuels : Récemment, Salesforce a confirmé l'intégration de ChatGPT dans EinsteinGPT, son service de gestion de la relation client. L'assistant virtuel automatisera les tâches commerciales les plus chronophages, telles que la rédaction des mails, la planification des réunions et la préparation des notes pour les échanges futurs. En utilisant l'IA générative pour résumer les précédents échanges avec les clients, les équipes commerciales seront en mesure d'améliorer les chances de concrétiser des ventes. Le processus de prospection pourrait même être complètement automatisé.
- Traitement du langage : Les secteurs d'activité qui ont besoin d'éditer de nombreux contrats pourraient également en bénéficier. Les LLM ont la capacité de rédiger un contrat en suggérant des formulations appropriées et même de revoir les contrats existants. La technologie pourrait également être utilisée dans le cadre de recherches juridiques pour résumer des décisions, des lois et même effectuer des traductions.
- Médecine et diagnostic : Assistants virtuels pour la télémédecine, aide à la décision clinique, recommandations fondées sur des données probantes qui améliorent le pronostic des patients. Ce ne sont là que quelques-unes des possibilités qu'offre l'IA pour faciliter les interventions médicales.
Faut-il utiliser ChatGPT plutôt que Google ?
Non, pas vraiment. D'une manière générale, ChatGPT et les LLM ne sont pas conçus pour devenir de meilleures versions des moteurs de recherche existants. Alphabet pourrait certainement intégrer des fonctionnalités à l'outil de moteur de recherche classique pour offrir une réponse conversationnelle comparable à ChatGPT. Toutefois, les améliorations de l'efficacité et de la productivité apportées par l'intégration des LLM dans les services et produits existants présentent, à notre avis, une véritable opportunité de croissance. Alors que les acteurs clés commencent à se positionner, nous anticipons des investissements dans les segments suivants pour les applications commerciales de l'IA :
1. Applications liées à la productivité et à l'efficacité
Satya Nadella, PDG de Microsoft, a largement communiqué sur l'intégration de ChatGPT dans les activités de recherche de Bing, après l’investissement de Microsoft dans OpenAI. Le potentiel de croissance provient de la hausse de la productivité et d'une offre Office365. GitHub Copilot (alimenté par OpenAI Codex et acquis par Microsoft en octobre 2018) partage déjà des suggestions d'autocomplétion lorsque vous faites de la programmation en binôme (« pair programming »).
Le 16 mars 2023, Microsoft a présenté Copilot à un petit nombre d'entreprises et de particuliers, testant l'intégration de ChatGPT 4 dans Office365. Copilot dans Word donne aux utilisateurs un premier projet à éditer et à réviser, supprimant ainsi le problème de l'angoisse de la page blanche. Dans Powerpoint, Copilot aide à créer des présentations à l'aide d'une simple instruction. Dans Excel, Copilot analyse les tendances et crée des visualisations de données d'aspect professionnel en quelques secondes. Avec Teams, les retardataires pourront obtenir une transcription sommaire de ce qu'ils ont manqué. Copilot pourra même aider à organiser les boîtes de réception d'Outlook.
Ce n'est qu'une question de temps avant que les entreprises ne décident de monétiser les améliorations de l’application. Toutefois, les progrès réels seront uniquement fonction des données sous-jacentes à partir desquelles l'algorithme est formé.
2. Infrastructure cloud
Les recherches sur de grands ensembles de données peuvent accroître la pression sur l'infrastructure cloud. La capacité d'évolution nécessaire pour répondre à la demande de puissance de calcul ne peut que renforcer la pression pour investir dans l’infrastructure. Il est donc essentiel d'avoir un partenaire cloud, tel que Microsoft Azure, Amazon Web Services ou Google Cloud Platform, pour développer un LLM robuste.
3. Puissance de calcul et puces
L'estimation de la capacité requise pour absorber des volumes de travail croissants varie considérablement. Selon les dernières prévisions (source : Dell'Oro), les livraisons d'unités pour les centres de données d'IA devraient doubler, passant d'environ 7 % aujourd'hui à environ 15 % d'ici 2027, et le chiffre d'affaires devrait augmenter d'environ 20 % aujourd'hui à environ 45 % d'ici 2027. Cette expansion semble être alimentée par une multiplication par 3 à 10 des coûts des serveurs d'IA.
Quels sont les coûts et les enjeux de l'IA ?
La gestion et la formation de LLM sont coûteuses. In fine, le coût par recherche diminuera au fur et à mesure que les algorithmes gagneront en efficacité. Les LLM sont peu performants lorsque les modèles n'ont pas accès à suffisamment de données pour se former, ce qui entraîne une « sous-adaptation ». Le revers de la médaille est également vrai : la sur-formation peut conduire à une vision étroite, conduisant à un déficit de connaissances dans d'autres domaines. La réglementation est également susceptible de s'intensifier. À chaque cycle de produit, les régulateurs ont réagi plus rapidement aux questions potentiellement litigieuses, notamment en ce qui concerne la modération du contenu, la prolifération de la désinformation et les préjugés.
Quelles sont les implications de l'IA pour l'économie et le marché du travail ?
Nous avons décidé de mettre ChatGPT à contribution. Nous lui avons posé des questions clés sur l'impact de l'IA, puis nous avons analysé ses réponses.
L'IA est-elle positive pour l'économie ?
ChatGPT : « L'intelligence artificielle (IA) peut avoir un impact positif sur la croissance économique de plusieurs manières : 1) Augmentation de la productivité : l'IA peut automatiser des tâches routinières et les exécuter plus rapidement et avec plus de précision que les humains, ce qui peut accroître la productivité et la production ; 2) Réduction des coûts : en automatisant les tâches et les processus, l'IA peut réduire les coûts de main-d'œuvre ; 3) Nouvelles opportunités commerciales : l'IA peut aider les entreprises à identifier de nouvelles opportunités de croissance et d'innovation ; 4) Amélioration de la prise de décision : l'IA peut aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées et fondées sur des données.
Toutefois, soulignons que certains secteurs d'activité peuvent bénéficier d'avantages plus importants que d'autres, et que l'impact de l'IA sur l'emploi et l'inégalité des revenus doit également être pris en compte. »
Notre point de vue : Tout comme les innovations disruptives du passé, l'IA est susceptible de stimuler la productivité de l'économie américaine. Il est possible que des emplois soient déplacés au cours du processus de rééquilibrage, mais les difficultés liées à la croissance devraient laisser place à de nouveaux emplois et à une production plus importante de la main-d'œuvre.
La croissance à long terme dépend de la productivité et de l'emploi
Les estimations sont très diverses, mais beaucoup laissent à penser que l’adoption de l’IA entraînerait une hausse de 2 % à 4 %1 de la productivité des entreprises. Environ 25 % des entreprises devraient adopter l'IA de manière significative (d'après les estimations de Goldman, nous y reviendrons), ce qui pourrait se traduire par une augmentation annuelle de la productivité égale à 0,5 % du PIB.
Quel sera l'impact de l'IA sur le marché du travail ?
ChatGPT : « L'intelligence artificielle (IA) a le potentiel d'automatiser de nombreux emplois actuellement occupés par des humains, ce qui peut entraîner des suppressions d'emplois dans certains secteurs. Toutefois, notons que l'IA peut également créer de nouvelles opportunités d'emploi et changer la nature du travail.
Certains emplois peuvent être plus automatisés que d'autres, et certains secteurs peuvent connaître une plus grande demande de travailleurs possédant des compétences liées à l'IA. Les emplois qui requièrent de la créativité, de l'intelligence sociale ou de la dextérité physique sont moins susceptibles d'être automatisés par l'IA. »
Notre point de vue : L'IA aura un impact sur le marché du travail, à l'instar des innovations technologiques précédentes. Pour maximiser leurs profits, les entreprises américaines ont souvent trouvé une main-d'œuvre moins chère à l'étranger et/ou automatisé leurs processus.
À l'avenir, « la course entre l'automatisation et l'augmentation » est lancée2. Selon Goldman Sachs, 25 % des tâches professionnelles actuelles pourraient être automatisées par l'IA aux États-Unis et en Europe3. La Société estime que les emplois traditionnellement très qualifiés et non routiniers sont particulièrement susceptibles d'être automatisés par l'IA (opérations juridiques et financières). En revanche, les emplois à forte intensité manuelle ou les postes qui requièrent des compétences interpersonnelles sont moins susceptibles d'être automatisés (construction, soins personnels).
Les emplois exposés à l'automatisation sont mieux rémunérés
Quelles sont les prochaines étapes ?
« L'IA sera essentielle à la réussite future de notre entreprise [...] On ne saurait trop insister sur l'importance de la mise en œuvre des nouvelles technologies. »
Jamie Dimon, président-directeur général, Lettre annuelle aux actionnaires
D'autres entreprises devraient annoncer des engagements pluriannuels avec OpenAI ou partager les développements de leurs propres modèles de traitement du langage. Les opportunités sont immenses, et nul ne sait encore qui mènera la course à l'innovation. En revanche, il est clair que la bataille ne se joue pas seulement entre les entreprises technologiques, et qu'il n’y aura pas un seul vainqueur. À l'ère de l'efficacité et de la productivité, ceux qui réagissent le plus rapidement prendront la tête. Les entreprises historiques ont une longueur d'avance, mais de nouveaux acteurs émergeront sans aucun doute.
1 Damioli, Van Roy, et Vertesy (2021), Alderucci et al. (2020), Czarnitzki, Fernandez, et Rammer (2022)
2 Autor et al. (2022)
3 En se basant sur la documentation existante sur les cas d'utilisation probables de l'IA générative, Goldman Sachs a classé 13 activités professionnelles (sur 39 dans la base de données O*NET) comme étant exposées à l'automatisation liée à l'IA et, dans le scénario de base, suppose que l'IA est capable d'accomplir des tâches d'une difficulté allant jusqu'à 4 sur une échelle de 7 d'O*NET. Goldman Sachs prend ensuite une moyenne pondérée en fonction de l'importance et de la complexité des tâches essentielles pour chaque profession et estime la part de la charge de travail totale de chaque profession que l'IA peut potentiellement remplacer. Goldman Sachs part en outre du principe que les professions pour lesquelles les travailleurs passent une grande partie de leur temps dehors ou à effectuer des tâches physiques ne peuvent pas être automatisées par l'IA.