Dans un contexte de profond scepticisme à l’égard de l’intelligence artificielle générative (Gen AI) dans les entreprises, le cabinet de conseil Deloitte affirme que les projets peinent à entrer en production tandis que Gartner prédit que de nombreux projets seront abandonnés, la banque d’investissement Bank of America (BofA) a récemment publié les résultats d’une enquête menée auprès d’analystes boursiers de Wall Street, qui laissent entendre que l’intelligence artificielle générative donnera un coup de fouet aux bénéfices des entreprises.
« Les analystes de BofA Global Research ont constaté que les mises en œuvre de l’IA dans les entreprises passent des projets pilotes à la production, ce qui pourrait augmenter les marges d’exploitation de S&P de 200 points de base (pb) au cours des cinq prochaines années, ce qui équivaut à environ 55 milliards de dollars d’économies de coûts par an », écrivent l’auteur principal Vanessa Cook et son équipe dans le rapport « AI: From evolution to revolution ?
Des gagnants et des perdants qui surprennent
Le sondage, réalisé en août, a interrogé 130 analystes de Bank of America, qui établissent des projections financières pour les sociétés cotées en bourse. Ces analystes couvrent plus de 3 400 entreprises dans 25 secteurs d’activité, des logiciels aux assurances en passant par l’alimentation et les boissons.
Le secteur des logiciels est celui qui pourrait connaître la plus forte expansion des marges (5,2 %) grâce à l’IA générative, suivi par les semiconducteurs et le secteur de l’énergie. Les secteurs les moins susceptibles d’en bénéficier sont les équipements et les services de santé, ainsi que les télécommunications, qui pourraient voir leurs marges bénéficiaires se détériorer, selon la banque.
Le rapport contient peu de détails sur la manière dont les économies seront réalisées. Quelques exemples sont proposés pour les entités qui ont déjà réalisé des économies ou qui sont susceptibles d’en réaliser à court terme.
« Par exemple, les entreprises de services publics pourraient réduire de 75 % les coûts d’inspection des poteaux en installant des caméras intelligentes autonomes alimentées par l’IA sur les véhicules de leur flotte », indique le rapport. « Et les compagnies d’assurance peuvent accélérer le processus de souscription d’un bien immobilier en remplaçant les recherches manuelles sur internet par des images aériennes et du web scraping alimentés par l’IA pour déterminer l’état d’un toit ou s’il existe des risques à proximité. »
Dans un autre exemple, un fournisseur de services de commerce électronique a utilisé « un robot de service à la clientèle alimenté par l’IA pour réduire le besoin de 700 agents de service à la clientèle (humains) », ce qui pourrait augmenter ses bénéfices de 40 millions de dollars cette année. « L’entreprise exploite également les applications d’IA générative pour intégrer partiellement le marketing en interne, ce qui a permis de réduire les dépenses des agences externes de 25 % au premier trimestre de l’année 24 », indique l’étude.
Investissements et transformations nécessaires
Les auteurs soulignent que de nombreuses infrastructures doivent être mises en place, ce qui prendra du temps, avant que les bénéfices ne se matérialisent dans tous les secteurs d’activité.
« L’IA générique pourrait catalyser une évolution de l’efficacité des entreprises, mais le développement d’applications et l’adoption par les entreprises prendront du temps », écrivent les auteurs. « L’investissement dans l’infrastructure et les progrès des modèles qui en résultent sont des conditions préalables à la transformation et à la génération de revenus des applications d’IA générique, qui en sont encore largement à la version 1.0. »
En raison de l’importance de l’investissement initial nécessaire, « les investisseurs ne devraient pas négliger les économies de coûts et le potentiel de génération de revenus de l’IA générique avant même que son utilisation ne commence », conseillent les auteurs.
Bien que l’enquête soit encourageante, le scepticisme à l’égard de l’IA générique persistera tant qu’il n’y aura pas de preuves plus claires de la généralisation des économies de coûts et de l’amélioration de la productivité.