Quelques nouvelles du front de l’IA

Gauthier Ménard
il y a 2 jours
2 min de lecture

Des annonces à la chaîne redessinent l’écosystème technologique et aiguisent la concurrence. Pour les investisseurs, comprendre l’articulation entre infrastructures, modèles et applications devient incontournable. Par Xavier Comtesse et Gauthier Ménard

Un article disponible dans l'AGEFI : https://agefi.com/actualites/opinions/quelques-nouvelles-du-front-de-lia

Pas un jour sans le lancement d’une nouvelle version de LLM (Large Language Model), d’agents IA, de centres de données ou de puces GPU (Graphics Processing Unit, processeur capable d’effectuer en parallèle un très grand nombre de calculs). Avec ces annonces, les «Big Tech» tiennent le monde de la finance en haleine. Et pour cause, elles représentent un tiers de la capitalisation du S&P 500. Tous les portefeuilles sont d’une manière ou d’une autre concernés.

Sept dernières nouvelles de la semaine écoulée à retenir:

Anthropic a annoncé son intention d’intégrer un filigrane invisible aux textes générés par ses nouveaux modèles Claude afin d’identifier l’IP.
Google accélère la publication des agents IA Gemini 3.7 Flash, orientés codage et automatisation de workflows professionnels.
La bataille OpenAI-Anthropic-Google se développe en guerre d’infrastructure, qui devient donc une couche stratégique de l’IA.
Le retour de l’Open Source. Meta et Nvidia poussent à nouveau des modèles ouverts/open-weight, tandis que les modèles chinois comme ceux de Moonshot AI et Z.ai gagnent du terrain. Le modèle propriétaire extrêmement cher n’est plus forcément la seule voie. On se dirige vers le «Edge Computing».
DeepSeek a introduit une tarification flexible des tokens en fonction des heures de trafic, tout en restant nettement moins cher que les Américains. Les Chinois testent les limites commerciales du marché.
Nvidia commence à regarder au-delà des data centers et pousse désormais fortement la Physical AI: robots, humanoïdes, véhicules autonomes et machines intelligentes. Un accord récent avec LG vise notamment des robots humanoïdes utilisant l’écosystème Nvidia.
Les marchés financiers commencent à traiter les sociétés IA comme une classe d’actifs à part. Anthropic aurait atteint environ 1500 milliards de dollars de valorisation sur les marchés secondaires, alors qu’elle était valorisée 965 milliards lors de son dernier financement.

Comprendre la chaîne de valeur

Mais au fait, comment les centres de données, GPU, IA et autres ontologies fonctionnent-ils ensemble?

La chaîne de la valeur de l’IA va du centre de données, qui fournit la puissance de calcul, à l’aide des exécutants: les GPU, pour faire tourner des LLM (grand modèle d’IA), avant de s’appuyer sur une ontologie (représentation modélisée d’un domaine précis) pour structurer la connaissance et sur un harness (couche logicielle qui entoure le modèle d’IA et organise son fonctionnement opérationnel). Au bout de cette chaîne apparaît l’agent IA, capable non plus seulement de répondre aux requêtes, mais de décider et agir dans un contexte donné par l’ontologie.

Aujourd’hui, toute analyse de la chaîne de la valeur repose sur un triptyque: coût, sécurité des données (souveraineté) et intégration dans un bon harnais, avec la bonne ontologie (contexte). L’élément le plus mystérieux de la chaîne est l’ontologie, seule à fournir une vue d’ensemble complète et structurée.

Pour tout financier, il est désormais impossible de ne pas avoir une compréhension claire de la chaîne de la valeur de l’IA. Or, comprendre l’IA dans sa globalité revient à comprendre, d’une part, les entités d’ordre physique, logiciel, financier et commercial et, d’autre part, leur emboîtement, la valeur de l’IA étant supérieure à la somme de ses parties.

Par Xavier Comtesse & Gauthier Ménard