Top 11 actions liées à l’IA : guide complet

Quelles sont les meilleures actions de l’IA ?

Le secteur de l’intelligence artificielle attire toujours autant l’attention des investisseurs et des passionnés de technologie. Les principales administrations ont placé l’IA parmi les secteurs de croissance à soutenir, au même titre que les technologies émergentes, en raison de son potentiel de transformation dans de nombreux domaines.

Investir dans les actions de l’IA demande de comprendre la diversité des entreprises présentes sur ce marché. Des fabricants de semi-conducteurs spécialisés aux éditeurs de plateformes logicielles de machine learning, l’écosystème IA couvre de nombreux modèles économiques et approches techniques. Cette analyse approfondie examine les principaux acteurs qui semblent les mieux placés pour bénéficier de la révolution IA en cours.

1. NVIDIA

NVIDIA s’est imposée comme la référence incontestée des semi-conducteurs graphiques, avec une position forte dans les data centers. Les processeurs graphiques (GPU) de la société sont devenus une infrastructure centrale pour l’intelligence artificielle, prenant en charge les charges de travail qui alimentent les grands modèles de langage et les systèmes autonomes.

L’activité data center de NVIDIA affiche une croissance impressionnante, tirée par la demande accrue en puissance de calcul IA. Les GPU de NVIDIA excellent dans le traitement parallèle, ce qui les rend particulièrement adaptés à l’entraînement de réseaux neuronaux complexes et à l’inférence à grande échelle. En dehors du jeu vidéo et des data centers, le segment de la visualisation professionnelle continue de démontrer un fort potentiel, au service de secteurs comme l’architecture ou la production cinématographique.

La plateforme CUDA de NVIDIA a constitué un écosystème logiciel performant, renforçant la domination matérielle de l’entreprise. Les développeurs du monde entier s’appuient sur des bibliothèques et outils optimisés pour CUDA, ce qui entraîne des coûts de changement élevés et renforce la position concurrentielle de NVIDIA sur le marché de l’accélération IA.

2. IBM

IBM s’est repositionnée en leader des solutions d’IA pour entreprises, avec un accent sur l’efficacité opérationnelle et la réduction des coûts dans de nombreux secteurs. Sa plateforme Watson s’est imposée dans la santé et la finance, illustrant la pertinence de l’IA dans des environnements réglementés et complexes.

Dans la santé, IBM Watson assiste les professionnels dans le diagnostic, les recommandations de traitement et la recherche de nouveaux médicaments. Les institutions financières utilisent Watson pour la détection de fraude, l’évaluation des risques et l’automatisation des services. Ces usages concrets illustrent comment l’IA vient renforcer l’expertise humaine, plutôt que la remplacer.

Malgré des marchés fragmentés, IBM continue d’afficher une croissance régulière dans son activité de plateformes logicielles IA. Sa stratégie cloud hybride, associée à ses compétences IA, la positionne pour accompagner les entreprises qui modernisent leur infrastructure tout en gardant la maîtrise de leurs données sensibles.

3. Microsoft

Microsoft s’est imposée comme un acteur majeur de l’intelligence artificielle grâce à son partenariat stratégique avec OpenAI, soutenu par un investissement de 10 milliards de dollars. Cette alliance a permis à Microsoft d’intégrer rapidement des fonctionnalités IA avancées dans l’ensemble de ses produits, notamment Azure, le navigateur Edge, la suite Office et Bing.

L’intégration des technologies GPT dans les produits Microsoft bouleverse la manière d’interagir avec le logiciel. Des fonctions comme Copilot dans Office illustrent le potentiel de l’IA pour automatiser les tâches répétitives et fournir une assistance intelligente. Les services IA d’Azure attirent entreprises et développeurs souhaitant créer leurs propres applications IA sans investir dans l’infrastructure.

La démarche de Microsoft associe recherche IA de pointe et usages concrets, créant de la valeur aussi bien pour les particuliers que pour les entreprises. Son portefeuille client et ses canaux de distribution lui confèrent un avantage pour amener rapidement ses innovations IA sur le marché.

4. C3.AI

C3.ai propose des solutions logicielles IA pour l’entreprise, répondant à des besoins stratégiques tels que l’optimisation du développement, la réduction des coûts et la gestion des risques. Sa plateforme permet de concevoir, déployer et opérer des applications IA à grande échelle sans expertise poussée en data science.

Un exemple marquant est la collaboration avec l’US Air Force, où les solutions de maintenance prédictive de C3.ai permettent d’anticiper les défaillances d’aéronefs avant qu’elles ne surviennent. Cette application montre comment l’IA peut améliorer la disponibilité opérationnelle tout en réduisant les coûts et en évitant des incidents techniques majeurs.

Les offres sectorielles de C3.ai couvrent l’énergie, l’industrie, la finance et la santé. Son orientation vers des résultats métier mesurables, et non la seule technologie, lui permet de tisser des liens solides avec des clients en quête de déploiements IA concrets.

5. Google (Alphabet)

Alphabet reste le leader de la recherche en ligne tout en étendant ses activités cloud et sa recherche en intelligence artificielle. L’acquisition de DeepMind a permis à l’entreprise de progresser dans divers domaines, dont la vision par ordinateur, le deep learning et la reconnaissance vocale.

La recherche IA de Google a donné naissance à des innovations comme l’architecture transformer, fondement des modèles de langage actuels, ou des avancées en apprentissage par renforcement appliquées à des jeux complexes et à des tâches réelles. Ces avancées se traduisent par des applications concrètes dans les produits Google.

Sa plateforme cloud fournit des services IA et de machine learning avancés, en concurrence directe avec AWS et Azure. L’expertise de Google dans la gestion de données massives et l’infrastructure évolutive lui confère un avantage sur le marché IA, où la qualité des données et la puissance de calcul sont clés.

6. AMD

Advanced Micro Devices (AMD) s’est affirmée comme un concurrent solide sur les marchés CPU et GPU, couvrant PC, serveurs, jeux et data centers. Ses prochaines générations de puces mettront l’accent sur l’IA, avec des fonctionnalités spécialisées pour le machine learning.

Les processeurs serveurs EPYC d’AMD gagnent des parts face à Intel grâce à leur performance et leur efficacité. Sur le segment GPU, l’offre data center d’AMD concurrence NVIDIA, stimulant l’innovation et pouvant offrir une tarification attractive.

L’attachement d’AMD aux standards ouverts et à la collaboration a permis de fédérer la communauté des développeurs. À mesure que les applications IA évoluent de l’entraînement vers l’inférence, les produits AMD sont bien placés pour capter une part croissante du marché de l’accélération IA.

7. Micron Technology

Micron Technology s’impose comme un leader de la mémoire et du stockage, produisant des puces haute capacité et haute performance essentielles à l’IA. Les produits Micron permettent de stocker et d’accéder rapidement aux datasets massifs nécessaires à l’entraînement et à l’inférence IA.

La complexité croissante des modèles IA fait grimper la demande en solutions mémoire avancées. Les mémoires à large bande passante (HBM) de Micron sont particulièrement cruciales pour les accélérateurs IA, assurant la bande passante requise par les GPU et autres processeurs lors de calculs intensifs.

Les investissements de Micron dans les mémoires de nouvelle génération la placent parmi les grands bénéficiaires du boom IA. Avec la course à la construction de systèmes toujours plus puissants, la position de Micron comme fournisseur de mémoire devient stratégique.

8. Amdocs

Amdocs met l’IA au service de l’innovation dans les télécoms et les médias, aidant les opérateurs à optimiser leur activité et à améliorer l’expérience client. Sa plateforme IntelligenceONE montre comment l’IA peut transformer les métiers traditionnels des communications.

Grâce à des partenariats, notamment avec SoftBank, Amdocs déploie des solutions IA pour la gestion des réseaux, le service client ou l’optimisation des revenus. Ces usages illustrent comment l’IA crée de la valeur dans des industries matures via une gestion plus efficace et une meilleure relation client.

Son approche sectorielle, combinée à une connaissance approfondie des modèles économiques télécoms et médias, lui confère un avantage sur ce marché spécialisé.

9. AeroVironment

AeroVironment utilise l’IA dans les drones militaires autonomes, élaborant des systèmes sans pilote capables d’exécuter des missions complexes avec une intervention humaine minimale. Les drones IA d’AeroVironment renforcent les capacités militaires tout en réduisant les risques pour le personnel.

Au-delà de la défense, ses drones sont utilisés en agriculture pour cartographier les champs, surveiller la santé des cultures et détecter les anomalies d’irrigation. Cette diversification montre le potentiel de la technologie drone IA dans plusieurs secteurs.

L’expertise d’AeroVironment dans l’association IA et aéronautique la positionne pour répondre à la demande croissante en systèmes autonomes militaires ou civils. À mesure que l’IA progresse, les applications possibles pour ces systèmes s’élargissent.

10. Qualcomm

Qualcomm mise sur des approches hybrides, répartissant l’IA entre le cloud et les appareils en edge. Cette stratégie répond à la demande croissante d’usages IA à faible latence et fonctionnels hors connexion permanente.

Son expertise dans les processeurs mobiles facilite l’intégration de l’IA dans smartphones, tablettes et autres appareils. Les puces IA de Qualcomm permettent le traitement embarqué pour la photo, la reconnaissance vocale ou la réalité augmentée.

À mesure que les fonctions IA passent du cloud centralisé à l’edge, l’expertise de Qualcomm dans les processeurs mobiles performants et économes prend de la valeur. Ses solutions facilitent l’intégration de l’IA par les fabricants d’appareils sans expertise IA interne poussée.

11. Intel

Intel mène des initiatives IA variées, de la détection de deepfake à la synthèse vocale pour personnes en situation de handicap, en passant par l’amélioration d’expériences 3D. L’entreprise met en avant le développement d’applications IA éthiques et responsables, tout en gérant les risques liés à la technologie.

Malgré une concurrence croissante, Intel dispose de ressources importantes en R&D IA. Son large portefeuille (CPU, GPU, accélérateurs IA) lui permet de s’impliquer sur plusieurs segments du marché de l’IA.

Son engagement en faveur d’une IA responsable répond aux préoccupations sociétales. À mesure que la régulation progresse, les entreprises proactives sur l’éthique pourraient tirer parti de leur avance.

Points clés avant d’investir dans les actions technologiques IA

Investir dans l’IA suppose une bonne compréhension de ses segments et modèles économiques. Le secteur regroupe des pure players IA comme des acteurs technologiques intégrant l’IA à une activité plus large.

Les investisseurs doivent étudier les prévisions de revenus et rapports annuels pour jauger la performance et la solidité des entreprises. Privilégier celles à la croissance régulière garantit une certaine pérennité de leur modèle et de la demande. Les rapports annuels livrent des détails sur l’activité et les indicateurs financiers comme l’endettement.

Analyser la trajectoire de croissance d’une entreprise dans le temps éclaire sur ses perspectives et son positionnement concurrentiel. Croissance des revenus, parts de marché et avantages compétitifs aident à évaluer sa capacité à maintenir ou améliorer sa position à mesure que le secteur évolue.

Compte tenu du rythme de l’innovation IA, suivre les analyses d’experts et les rapports sectoriels apporte un contexte précieux. Analystes et chercheurs livrent des perspectives sur les tendances, la concurrence et les disruptions potentielles qui peuvent toucher le secteur.

Toute décision d’investissement suppose de garder à l’esprit les risques inhérents et la nécessité d’une recherche approfondie. L’évolution rapide du secteur IA crée à la fois des opportunités et des incertitudes qu’il convient d’évaluer avec soin.

Tendances technologiques et de marché de l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle recouvre un éventail large de technologies : machine learning, deep learning, réseaux neuronaux, traitement du langage naturel. Comprendre ces technologies et leurs usages aide à repérer les entreprises bien placées sur certaines tendances IA.

Machine learning et opportunités d’investissement

Le machine learning, composante clé de l’IA, désigne les algorithmes qui apprennent et interprètent les données sans programmation dédiée. Il alimente de nombreuses applications, des moteurs de recherche aux véhicules autonomes.

Des sociétés comme Alphabet exploitent le machine learning dans tout leur portefeuille, pour la recherche, la publicité ciblée, l’optimisation cloud ou la conduite autonome. L’applicabilité large du machine learning crée des opportunités dans de nombreux secteurs.

Les investisseurs doivent savoir que le machine learning requiert d’importantes ressources en données et expertise technique. Les entreprises disposant de jeux de données de qualité et d’ingénieurs performants sont mieux placées pour en tirer de la valeur.

Deep learning et innovation matérielle

Le deep learning, sous-ensemble du machine learning, a favorisé le développement de matériels spécialisés pour accélérer les calculs de réseaux neuronaux. NVIDIA et AMD ont conçu des GPU optimisés pour le traitement parallèle de ces algorithmes.

Les besoins de calcul du deep learning ont stimulé l’innovation dans la conception de puces, avec des accélérateurs offrant de meilleures performances et efficacités énergétiques. Cela profite aux fabricants de semi-conducteurs et rend possibles de nouveaux usages IA auparavant trop gourmands en ressources.

À mesure que les modèles deep learning deviennent plus sophistiqués, la demande en matériel IA spécialisé progresse, profitant aussi bien aux fabricants de puces qu’aux acteurs de la mémoire, du stockage ou du réseau nécessaires à l’infrastructure IA.

Réseaux neuronaux et solutions logicielles

Les réseaux neuronaux imitent la reconnaissance de motifs et la prise de décision du cerveau humain, permettant à l’IA d’effectuer des tâches complexes (reconnaissance d’images, traduction, analyse prédictive). Des éditeurs comme C3.ai créent et déploient des solutions sur mesure pour l’entreprise.

L’adoption concrète des réseaux neuronaux exige des plateformes logicielles avancées pour la préparation des données, l’entraînement, le déploiement et le suivi des modèles. Ces plateformes facilitent l’IA en entreprise sans expertise pointue interne, démocratisant l’accès à des outils avancés.

À mesure que les architectures évoluent, les éditeurs capables d’intégrer rapidement de nouvelles techniques et de fournir des outils conviviaux pourront prendre l’avantage sur les solutions rigides.

Traitement du langage naturel : vecteur d’ouverture de nouveaux marchés

Le traitement du langage naturel permet aux machines de comprendre et de répondre au langage humain, à la base des assistants vocaux (Alexa, Siri), chatbots et services de traduction. Cette technologie a gagné en maturité et en utilité, rendant les interactions homme-machine plus naturelles.

La généralisation des grands modèles de langage ouvre de nouveaux usages, de la génération de contenu au codage en passant par la réponse à des questions complexes. Les entreprises qui exploitent ces technologies créent de la valeur en automatisant des tâches nécessitant jusqu’alors la compréhension humaine.

Le traitement du langage naturel est une porte d’entrée accessible pour l’IA, les interfaces en langage naturel étant intuitives et applicables à de nombreux secteurs. Cela crée des opportunités pour les éditeurs de plateformes et prestataires spécialisés.

Stratégies d’investissement dans la technologie IA

Les stratégies d’investissement IA varient selon la tolérance au risque et la connaissance des technologies de chaque investisseur. Comprendre ces approches permet d’aligner les investissements IA avec les objectifs de portefeuille et la gestion du risque.

Gestion du risque sur les investissements IA

La volatilité du secteur technologique exige une gestion du risque efficace. Diversifier technologies et secteurs limite les pertes en cas de difficultés sur une entreprise ou un segment donné.

Les investisseurs peuvent répartir leurs placements IA entre plusieurs catégories : semi-conducteurs, logiciels, cloud, et entreprises utilisant l’IA dans différents secteurs. Cette diversification offre une exposition à la croissance IA tout en réduisant la dépendance à un seul modèle.

La taille des positions reste essentielle. Les conseillers recommandent généralement de limiter une position individuelle à une faible part du portefeuille, souvent moins de 10 %.

Le rôle des ETF spécialisés dans l’IA

Pour ceux qui hésitent à sélectionner des actions IA isolées, les ETF dédiés à l’intelligence artificielle sont une alternative. Ils offrent une exposition diversifiée à des entreprises actives sur toute la chaîne de valeur IA, limitant les risques liés à la sélection de titres spécifiques.

Les ETF IA regroupent des fabricants de puces, des éditeurs de logiciels, et des entreprises qui appliquent l’IA à des secteurs variés. Cette diversification permet de lisser les écarts de performance entre titres tout en profitant de la croissance du secteur.

Les investisseurs en ETF doivent étudier la composition, les frais et la stratégie du fonds pour vérifier son adéquation à leurs objectifs. Certains ETF sont larges, d’autres ciblent des technologies ou usages précis.

Marchés émergents et opportunités IA

Les marchés émergents offrent des opportunités spécifiques, avec des pays comme la Chine ou l’Inde portés par des politiques publiques et d’importantes masses de données générées par la population.

Ce potentiel de croissance s’accompagne cependant de risques propres à la régulation, aux tensions géopolitiques ou aux devises. Les investisseurs doivent évaluer ces facteurs autant que le potentiel de développement.

Certains marchés émergents ont bâti un écosystème IA dynamique, notamment dans la reconnaissance faciale, le traitement du langage local ou des applications adaptées au contexte local, offrant des opportunités parfois absentes des marchés développés.

Considérations éthiques dans l’investissement IA

Les enjeux éthiques prennent une place croissante, l’IA soulevant des questions de vie privée, surveillance, autonomie et impacts sur la société.

Les entreprises ouvertes à une IA responsable rencontrent moins de risques réglementaires et réputationnels, à mesure que les cadres de gouvernance évoluent. Les investisseurs concernés doivent examiner les principes, la gouvernance et l’historique de l’entreprise sur ces sujets.

L’accent mis sur l’éthique et le développement responsable peut devenir un avantage concurrentiel. Les sociétés qui anticipent ces enjeux s’adapteront plus facilement aux futures exigences réglementaires.

Sociétés IA cotées au NASDAQ

Le NASDAQ réunit de grands groupes technologiques (Alphabet, Microsoft) et des spécialistes IA comme NVIDIA ou C3.ai. NVIDIA domine le segment des processeurs graphiques utilisés en IA, C3.ai fournit des logiciels IA pour l’entreprise.

Alphabet et Microsoft ne sont pas exclusivement axées sur l’IA, mais investissent massivement dans la discipline pour enrichir leurs produits et services. Leur force de frappe R&D et leur base de clientèle leur assurent de solides relais pour déployer les innovations IA.

La présence de poids lourds et de spécialistes IA sur le NASDAQ offre de multiples options d’exposition. Les groupes majeurs apportent stabilité et diversification, tandis que les acteurs spécialisés offrent une exposition plus ciblée à certains marchés ou technologies IA.

L’essor des tokens IA et la croissance de NVIDIA

La progression de l’action NVIDIA a attisé l’intérêt pour la convergence IA/blockchain. Une étude Santiment a montré qu’un panier de 100 tokens IA a progressé de 30,7 % en une seule journée lors d’une phase très active.

Les tokens IA en vue incluent Render, Fetch.ai, SingularityNET, The Graph et Ocean Protocol. Ces projets cherchent à associer l’infrastructure décentralisée de la blockchain et les capacités IA, créant de nouveaux modèles pour le développement, le déploiement et la monétisation de l’IA.

Le secteur des tokens IA reste très spéculatif et volatil, avec des projets à des stades variés de développement et d’adoption. Les investisseurs doivent mener des recherches poussées et bien appréhender les risques liés à la crypto, ainsi que les incertitudes propres aux projets IA naissants.

Les actions IA : un investissement pertinent ?

Tout investisseur doit évaluer l’opportunité d’investir dans des actions IA individuelles ou dans des ETF sectoriels diversifiés. Les actions individuelles présentent plus de risque qu’une approche diversifiée via des fonds indiciels S&P 500 par exemple.

Une gestion prudente consiste à limiter la part d’actions individuelles à une faible proportion du portefeuille, nombre de conseillers recommandant de ne pas dépasser 10 %. Cette approche permet de viser la performance tout en assurant une stabilité globale par la diversification.

La décision d’investir dans l’IA doit tenir compte de la situation financière, du niveau de risque accepté, de l’horizon d’investissement et de la composition globale du portefeuille. L’investissement sur le secteur IA s’adresse aux profils capables d’accepter la volatilité sur le long terme.

Conclusion

L’IA offre des opportunités d’investissement attractives, mais il est essentiel d’en maîtriser la complexité et le rythme d’évolution pour gérer les risques. Avant d’investir, il convient d’analyser chaque entreprise, sa position concurrentielle, sa solidité financière et ses perspectives de développement.

Un investissement réussi en IA s’appuie sur la connaissance du secteur, la diversification, la gestion du risque et l’alignement avec les objectifs patrimoniaux. Les investisseurs qui prennent le temps d’analyser l’écosystème IA pourront profiter de son essor tout en maîtrisant les risques.

À mesure que l’intelligence artificielle transforme l’économie et ouvre de nouveaux horizons, les entreprises en première ligne offrent des opportunités à ceux qui effectuent les bonnes diligences et assurent une gestion rigoureuse. Le secteur IA devrait continuer à offrir des opportunités, mais la réussite dépendra d’une sélection rigoureuse et d’une gestion active du portefeuille.

FAQ

Qu’est-ce qu’une action liée à l’IA ? Quels sont les avantages d’y investir ?

Les actions IA sont les titres de sociétés qui exploitent l’intelligence artificielle pour l’analyse ou la prévision de marché. Les avantages incluent la rapidité de traitement de grands volumes de données, la détection précise de tendances et une meilleure prise de décision pour les investisseurs en quête de croissance sur le secteur IA.

Quelles actions du Top 11 IA sont les plus attractives pour l’investissement ?

Nvidia et Broadcom s’imposent comme leaders du marché des puces IA avec un fort potentiel de croissance. Ces géants profitent de la demande croissante et sont bien positionnés pour de solides performances sur l’infrastructure IA.

Comment évaluer le potentiel d’une action IA ?

Analysez la technologie, la position concurrentielle, la santé financière (croissance, rentabilité), la qualité de la direction. Surveillez les volumes d’échange et les tendances pour cibler les sociétés à avantage compétitif durable et fort potentiel.

Risques liés aux actions IA : comment les gérer ?

Les risques incluent la qualité des données, le surapprentissage, les failles techniques et la volatilité du marché. Pour vous prémunir : analyse indépendante, diversification, veille réglementaire, éviter la dépendance excessive aux conseils IA, et rester rationnel dans la prise de décision.

Comment se comportent les actions IA des géants comme NVIDIA, Tesla, Microsoft ?

NVIDIA, Microsoft, Alphabet et Meta affichent de belles performances en IA, avec des hausses de 21 % à 33 %. Apple, Amazon et Tesla évoluent moins vite. Le marché privilégie les nouveaux acteurs IA comme Oracle, Palantir ou Broadcom, qui présentent un fort potentiel de croissance.

Quelle différence entre les actions IA de startups introduites en bourse et celles des grands groupes technologiques ?

Les actions de startups IA reposent sur l’innovation et le potentiel, avec plus de risque et de volatilité. Les grands groupes offrent rentabilité et parts de marché établies, donc plus de stabilité et de sécurité pour l’investisseur.

Quelles perspectives et tendances pour les actions IA en 2024 ?

Les perspectives pour 2024 sont favorables. Nvidia, Super Micro Computer et Meta Platforms affichent un fort potentiel. La demande en puces IA s’accélère, les marges devraient croître de plus de 40 % par an. L’histoire montre que les corrections du marché créent des opportunités de rebond.

Comment bâtir un portefeuille IA thématique ?

Sélectionnez des leaders IA dans les semi-conducteurs, le cloud, les logiciels. Diversifiez entre grandes capitalisations et valeurs de croissance. Utilisez des outils pour ajuster le risque. Rééquilibrez régulièrement et surveillez les tendances sectorielles.

Quels sont les multiples de valorisation typiques des actions IA, et en quoi diffèrent-ils de ceux des actions classiques ?

Les actions IA se négocient en moyenne sur 25 à 30 fois leur chiffre d’affaires, contre 10–15 fois pour les actions traditionnelles. Cette prime reflète les attentes de croissance et d’innovation, alors que les valorisations classiques reposent sur la stabilité des résultats et l’historique de dividendes.

Quel impact le développement de ChatGPT et de l’IA générative a-t-il sur les cours des sociétés cotées concernées ?

Le développement de l’IA générative, en particulier ChatGPT, a fortement dopé les cours des sociétés IA. Nombre d’entre elles ont vu leur valorisation progresser nettement, la confiance des investisseurs reflétant le potentiel transformateur de l’IA sur les marchés.