Tout ce que le marché veut pour Noël, c'est un retour sur investissement de l'IA
Par Paddy Flood, C o-responsable de la recherche actions mondiales et spécialiste sectoriel (Monde) de la Technologie chez Schroders
L’investissement dans l’IA est extraordinaire, mais le marché doit s’assurer qu’il recherche les bons rendements.
Alors que l’année touche à sa fin, le secteur technologique entame les fêtes de fin d’année avec un vœu bien précis : la preuve que les énormes investissements réalisés dans l’intelligence artificielle (IA) portent leurs fruits. Les dépenses d’investissement dans l’IA ont atteint des niveaux sans précédent, de l’achat de puces à la construction de centres de données en passant par des engagements pluriannuels dans le cloud. Pourtant, les investisseurs considèrent toujours que les revenus, les bénéfices ou les flux de trésorerie liés à l’IA sont peu divulgués. Il en résulte une crainte croissante que l’IA ne génère pas des rendements à la hauteur de l’enthousiasme.
Le marché a raison de se demander où sont les gains, mais il doit également regarder dans la bonne direction avant de tirer des conclusions. Les revenus de l’IA émergent, mais pas toujours où les investisseurs les pressentent. Comprendre la monétisation de l’IA implique d’examiner l’ensemble de la technologie et de reconnaître que les aspects économiques peuvent apparaître de manières à la fois directes, indirectes et parfois cachées.
Les bases : comment les gens utilisent réellement l’IA
L’IA est utilisée de plusieurs manières différentes, et chacune a des implications très différentes en termes de revenus. Certaines personnes utilisent l’IA gratuitement via des chatbots grand public tels que ChatGPT ou Gemini. D’autres paient pour des produits améliorés par l’IA provenant de fournisseurs de logiciels, qu'il s'agisse d’outils de productivité basés sur l’IA ou de services de développement. Et dans de nombreux cas, les consommateurs et les entreprises utilisent l’IA sans payer explicitement pour la composante IA. Un site d’information qui propose une synthèse d’articles, ou un détaillant qui intègre un assistant d’achat IA, fournit des capacités d’IA sans facturer l’utilisateur. Le traitement de l’IA a encore un coût, mais il est absorbé dans l’expérience produit globale.
Ce mélange d’utilisation gratuite et payante crée une réelle ambiguïté lorsque les investisseurs recherchent des revenus. Si l’on se concentre uniquement sur la catégorie restreinte des produits d’IA explicitement facturés aux consommateurs ou aux entreprises, les chiffres semblent faibles. Mais ce point de vue passe à côté d'une part importante de l'activité. L’IA devient de plus en plus un coût lié à l'activité, à l’instar de la recherche, de la livraison de contenu ou de la cybersécurité. Les entreprises ne le monétisent peut-être pas directement, mais elles doivent de plus en plus le proposer ou l’utiliser ou risquent de perdre des utilisateurs au profit de concurrents qui le font.
Une entreprise comme Booking.com illustre bien ce point. Il est peu probable qu’elle vende des fonctionnalités d’IA en tant que produits autonomes, mais elle utilisera certainement l’IA pour améliorer ses recommandations, ses résultats de recherche et son service client. L’espoir est que l’avantage économique se traduise par de meilleurs taux de conversion et une rentabilité plus élevée, et non par une ligne dédiée aux revenus de l’IA. Point crucial, chaque fois que quelqu’un utilise l’IA, gratuitement ou non, cela déclenche des coûts dans la pile technologique. Ces coûts représentent des revenus pour les sociétés qui fournissent l’accès au modèle sous-jacent et la capacité de calcul.
Pourquoi la pile technologique est importante
Chaque interaction avec l’IA implique plusieurs couches de technologie. Au sommet se trouve l’application que l’utilisateur voit, comme un chatbot, un outil de recherche alimenté par l’IA ou un assistant d’achat. En dessous se trouve le grand modèle de langage qui produit le résultat. Et en dessous se trouve la couche de calcul, où les plateformes cloud et le matériel spécialisé fournissent le traitement requis.
Cette structure est importante, car chaque fois que l’IA est utilisée, la valeur parcourt la pile. Même si l’utilisateur final ne paie rien, les entreprises proposant le service doivent payer le fournisseur du modèle, la plateforme cloud ou les deux. Les revenus n’apparaissent pas toujours dans l’application orientée utilisateur, mais ils apparaissent quelque part dans l’infrastructure sous-jacente.
C’est pourquoi se concentrer uniquement sur les produits d’IA payants risque de sous-estimer l’adoption. Les indicateurs les plus forts de l’utilisation réelle se trouvent plus en profondeur dans la pile, parmi les fournisseurs de grands modèles et les plateformes de calcul hyperscale qui enregistrent chaque requête à l’IA.
Où les revenus sont les plus visibles : LLM et hyperscalers
Le signal le plus clair d’utilisation et de monétisation provient des sociétés spécialisées dans les grands modèles de langage (LLM).
- Les LLM tels qu’OpenAI et Anthropic génèrent des revenus grâce aux abonnements des consommateurs, aux licences d’entreprise et à l’utilisation des développeurs. Chaque action qui a recours à leurs modèles, qu’elle soit gratuite ou payante au niveau de l’application, consomme de la capacité et contribue à leur chiffre d’affaires. Les chiffres sont frappants. Le chiffre d’affaires combiné de ces deux sociétés devrait atteindre des dizaines de milliards de dollars d’ici quelques années. Si OpenAI et Anthropic atteignent leurs objectifs supposés pour 2026, elles auront une envergure similaire à celle d’éditeurs de logiciels établis de longue date tels qu’Intuit et Adobe, bien qu’elles soient beaucoup plus jeunes et opèrent sur des marchés qui existaient à peine il y a quelques années.
- Les fournisseurs de cloud hyperscale en offrent un deuxième exemple visible. Pour les plateformes telles qu’Azure, AWS et Google Cloud, l’IA est aujourd’hui un moteur majeur de croissance supplémentaire. Les équipes de direction ont souligné à plusieurs reprises que les charges de travail de l’IA générative étaient un facteur clé de l’accélération du chiffre d’affaires et ont noté que la demande dépassait souvent les capacités disponibles.
Ces parties de l’écosystème offrent la vision la plus transparente de la monétisation de l’IA parce qu’elles reflètent directement l’usage et qu’elles démarrent de manière impressionnante. Toutefois, il en faudra davantage pour que le secteur justifie l’ampleur de l’investissement actuel.
Là où les revenus sont moins évidents : une monétisation substantielle mais cachée
Au-delà des entreprises qui vendent directement l’IA et des plateformes qui fournissent le calcul sous-jacent, il existe une couche substantielle de monétisation de l’IA qui est beaucoup moins visible. De nombreuses grandes plateformes déploient l’IA non pas comme un produit à vendre, mais comme un moyen d’améliorer leurs activités principales.
C'est particulièrement vrai pour les grandes plateformes de publicité numérique. Meta et Google investissent massivement dans l’IA pour améliorer le ciblage, optimiser la production créative et affiner la performance des campagnes. Les annonceurs ne paient pas de frais d’IA, mais ils bénéficient d’un meilleur rendement des dépenses, et les plateformes bénéficient d’un engagement et d’un pouvoir de fixation des prix plus forts. L’augmentation des revenus n’est pas divulguée, mais elle est intégrée dans les revenus publicitaires plutôt que explicitement étiquetée comme IA.
Cette tendance est de plus en plus courante dans l’économie numérique. Les entreprises ajoutent de l’IA parce qu’elle renforce leur économie, améliore l’expérience utilisateur ou aide à défendre des parts de marché. La monétisation est réelle, mais elle est cachée au sein de lignes de revenus plus larges qui n’isolent pas la contribution de l’IA. Pour celles qui ne recherchent que des revenus d’IA autonomes, cette couche est facile à négliger, même si dans l’ensemble, elle peut s'avérer très importante. Pour les investisseurs actifs, cette couche cachée représente une opportunité significative, précisément parce que le marché a tendance à négliger ce qu’il ne peut pas mesurer facilement.
Synthèse : les revenus sont là, mais pas toujours où on les attend
D’importants revenus de l’IA existent déjà, mais ils sont répartis sur l’ensemble de la pile et se situent souvent en arrière-plan.
Au sommet de la pile, les produits d’IA explicitement payants sont encore en développement. Mais plus bas, les signaux sont plus robustes. Les fournisseurs de grands modèles génèrent déjà des revenus qui les placent aux côtés de certains des éditeurs de logiciels les plus performants des deux dernières décennies. Les plateformes cloud connaissent une accélération liée à l’IA. Et de nombreuses entreprises numériques, bien qu’elles ne déclarent pas séparément leurs revenus d’IA, bénéficient clairement de la monétisation améliorée par l’IA.
Aucun d'entre eux ne raconte l'histoire dans son intégralité. Ce n’est que lorsque la pile est considérée dans son ensemble, des applications en contact avec l’utilisateur aux LLM en passant par l’infrastructure cloud, que l’ampleur de l’adoption et de la monétisation de l’IA se fait jour.
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