Le premier ministre albanais, Edi Rama, a annoncé que sa ministre des marchés publics générée par IA s'apprêtait à avoir « 83 enfants ».

Ces derniers temps, une question revient en boucle : l’IA finira-t-elle par remplacer les travailleurs humains ? Il y a à peine quelques jours, nous avons eu droit aux mots rassurant du CEO de Google qui jure que cette technologie ne va pas nous voler notre job. 

Aujourd’hui, le fondateur et PDG de Klarna, Sebastian Siemiatkowski, nous prévient que ce sera inévitable. « Malheureusement, je ne vois pas comment nous pourrions éviter cela », déclare-t-il dans une interview accordée au podcast The Times Tech. 

Selon Siemiatkowski, l’IA va même causer au minimum une récession à court terme. Et au regard de l’état actuel du marché de l’emploi, difficile de lui donner entièrement tort. Alors qui croire ? 

Une question de vue

Difficile d’ignorer le spectre d’une crise économique causée par les suppressions de postes liées à l’automatisation, en effet. D’autant plus que les effets commencent déjà à se faire sentir. Le chômage grimpe.

Cela dit, la situation est tout de même ironique. Il y a encore quelques mois, le PDG Siemiatkowski se félicitait d’avoir remplacé 700 postes de service client chez Klarna par une solution dopée à l’IA 

L’entreprise avait réduit ses effectifs de 5 000 à 3 800 salariés. Convaincue que l’IA représentait l’avenir, elle avait misé sur l’automatisation et suspendu les embauches.

D’ailleurs, aujourd’hui, la startup fonctionne avec 3 000 employés, et prévoit encore une baisse naturelle à 2 500. Cependant, dans une interview récente accordée à Bloomberg, le PDG Sebastian Siemiatkowski a admis qu’il revient sur sa stratégie. 

Qu’il était temps de réintégrer des travailleurs bien réels dans le service client. Pourquoi ? Car les chatbots, aussi économiques soient-ils, ne sont pas à la hauteur. Siemiatkowski reconnaît que la qualité de l’assistance a diminué. Ce qui nuit à la relation client et à l’image de marque. 

« Le coût a malheureusement pris trop d’importance dans nos décisions, au détriment de la qualité », déclare-t-il. Il est donc désormais possible pour ces clients d’échanger avec un être humain s’ils le souhaitent.

La société va à nouveau embaucher, mais selon un modèle différent. 100 % à distance et avec de meilleures rémunérations pour les postes humains. Un vrai changement. 

Mais Klarna n’abandonnera pas l’IA pour autant

Malgré tout, le PDG n’est pas prêt à freiner ses investissements dans l’IA. Les agents conversationnels continueront de traiter les demandes simples. Seuls les cas plus complexes seront confiés à des humains.

Siemiatkowski est convaincu que l’IA finira par atteindre — voire dépasser — les attentes. Il assure recevoir quotidiennement des messages de grands patrons vantant les promesses d’une efficacité optimisée par la technologie. 

Preuve selon lui que l’industrie entière se prépare à un tournant radical. Et la tendance est lourde, si l’on en croit les milliers d’offres d’emploi impactées mentionnées dans ces échanges. 

Ce n’empêche, bien sûr, que dans un moment de lucidité, le PDG reconnaît que la « valeur de la touche humaine » pourra reprendre de l’importance. Toutefois, pour cela, les travailleurs de demain devront se réinventer et acquérir de nouvelles compétences.

Espérons seulement que ces nouvelles compétences ne deviennent pas elles-mêmes obsolètes trop rapidement.

Alors, pensez-vous qu’on court droit vers une récession causée par l’IA ? Est-ce que les entreprises jouent avec le feu en sacrifiant les humains au profit des machines ? Ou bien faut-il simplement apprendre à s’adapter ? 

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Cet article L’heure est grave : l’IA va causer une récession, selon le CEO de Klarna a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L’IA, l’assistant de tout le monde, sème le doute au point de déclencher une crise financière. Son succès médiatique et l’enthousiasme qu’elle suscite font planer le risque d’un effondrement de Wall Street.  

Aussi surprenant que cela puisse paraître, L’IA, valorisée à plus de 241 milliards de dollars en 2023, pourrait causer une crise financière. L’outil qui simplifie le quotidien, assiste, conseille… représente aussi un risque majeur. Son essor fulgurant menace l’emploi et fragilise certains secteurs.

Caleb Maresca, économiste à l’Université de New York, alerte sur un phénomène encore sous-estimé. L’enthousiasme démesuré pour l’IA entraîne une course aux investissements qui creusent les plafonds. La bulle pourrait éclater, d’abord en Amérique, avant d’ébranler le reste du monde. Pression sur les salaires, remontée brutale des taux d’intérêt… Certains signaux laissent déjà entrevoir des turbulences économiques.

Le marché du travail sous pression

L’IA n’a pas encore bouleversé l’emploi, mais son arrivée influence déjà les choix économiques. Les grandes entreprises, en quête de réduction des coûts, ajustent leurs stratégies. Si l’IA remplaçait massivement certains métiers, les salaires chuteraient, entraînant une hausse du chômage et une baisse de la consommation. Moins d’achats, moins de profits pour les producteurs de biens et services.  

Cependant, les dirigeants des géants technologiques ne cachent pas leurs ambitions. Sam Altman, PDG d’OpenAI, évoque un “nouveau contrat social”. Elon Musk imagine un monde où le travail humain deviendrait optionnel. Sebastian Siemiatkowski, PDG de Klarna, va plus loin. Selon lui, l’agent IA de son entreprise réalise le travail de 700 employés à temps plein. Il a licencié 22 % de sa main-d’œuvre.

L’IA et la crise financière, une spirale sans fin

Face à la baisse des revenus, les ménages privilégient l’épargne. Un réflexe de protection qui freine la consommation. Moins de demande rime avec une économie fragilisée. Maresca parle de “dilemme du prisonnier de l’épargne”. Individuellement rationnelle, cette prudence aggrave collectivement les déséquilibres financiers.  

Cette dynamique touche aussi les marchés financiers. L’anticipation d’une automatisation accrue pourrait faire bondir les taux d’intérêt de 10 % à 16 %. Cela complique l’accès au crédit et creusant les inégalités, surtout pour les plus vulnérables. Si l’IA booste la productivité, ses bénéfices restent concentrés. Les profits s’accumulent chez quelques acteurs dominants, tandis que la disparition d’emplois accentue les fractures économiques.

Cet article L’IA va plonger le monde dans une crise financière : cet économiste avertit a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Les grandes institutions de la finance utilisent l’IA pour faire des prévisions et conseiller leurs clients.

Des banques comme Morgan Stanley et Goldman Sachs testent ces technologies pour optimiser leurs performances. Morgan Stanley emploie l’IA afin de réduire les biais dans les prévisions des analystes. Chez Goldman Sachs, l’IA aide à écrire du code informatique, bien que ses applications précises restent confidentielles.

Une étude récente révèle que la confiance dans l’IA dépend de plusieurs facteurs. Certains préfèrent les conseils d’experts humains tandis que d’autres sont ouverts à une collaboration entre humains et IA. Globalement, les individus se montrent moins enclins à suivre des conseils uniquement basés sur l’intelligence artificielle.

Certains groupes se distinguent par une plus grande confiance envers l’IA. Par exemple, les femmes font davantage confiance aux recommandations d’IA que les hommes, avec une différence de 7,5 %. Les personnes ayant une meilleure compréhension de l’IA se montrent également plus réceptives, avec un écart de 10,1 % par rapport aux autres.

Des algorithmes simples inspirent davantage confiance

Les méthodes utilisées par l’IA influencent également le niveau de confiance des utilisateurs. Les algorithmes simples, comme la méthode des moindres carrés ordinaires, sont perçus comme plus fiables. En revanche, les techniques plus complexes, comme l’apprentissage profond, suscitent plus de méfiance.

Je pense qu’il est essentiel d’expliquer clairement le fonctionnement de l’IA pour renforcer la confiance. Un équilibre entre les conseils humains et ceux de l’IA est nécessaire. Je suis convaincu que montrer les résultats positifs de l’IA au fil du temps encouragera davantage les utilisateurs à lui faire confiance.

L’essor de l’intelligence artificielle dans le secteur financier est inévitable, mais son adoption dépendra des perceptions des utilisateurs. Comme pour les voitures autonomes, même si la technologie est performante, je crois qu’elle ne se généralisera que si les gens s’y sentent à l’aise. Il est donc crucial de comprendre comment rapprocher les capacités de l’IA et les attentes du public.

Le succès de l’IA en finance reposera sur la capacité des entreprises à instaurer cette confiance indispensable.

Cet article L’IA peut-elle rivaliser avec les experts humains dans la finance ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

ChatGPT, l'IA d'OpenAI ne se limite pas seulement à la rédaction de texte, ou à la création d'images. Cet outil a des fonctionnalités cachées, que seuls les pro connaissent. Oui, il est tout à fait possible d'économiser avec ChatGPT. Mais comment ?

Depuis sa création en 2022, ChatGPT est devenu un véritable assistant numérique. L'IA ne se limite plus aux textes, mais dispose désormais d'une voix. Elle est capable de créer des plannings, proposer différentes formations, etc. Mais quelques spécialistes ont trouvé une utilité clé à cette IA. Elle peut vous aider dans vos finances. Comment économiser avec ChatGPT ? Les réponses dans ces quelques lignes.

Connaître les bonnes bases afin de mieux économiser avec ChatGPT

Vous n'allez pas demander des astuces pour limiter globalement vos budgets à l'IA. Cette approche sera utile à court terme. Si vous voulez économiser efficacement avec ChatGPT, vous devez vous focaliser sur les bonnes affaires.

Budgets repas, voyages, négociations, ou autres. Identifiez toutes les opportunités où vous pourrez alléger vos dépenses. L'IA ne pourra pas vous aider dans cette première étape. Par contre, elle sera votre meilleure alliée pour la suite. Comme quoi, l'intelligence humaine sera toujours au-dessus de l'IA.

Économiser avec ChatGPT : tout passe par une budgétisation détaillée

Cette stratégie est une référence, même avec la venue de l'IA. Il fallait prendre une feuille blanche, lister toutes les dépenses, les rentrées d'argent, ainsi que les imprévus. La démarche est si énergivore et épuisante sur le long terme.

Maintenant, c'est au tour de ChatGPT de prendre le relais. L'IA peut vous fournir un plan budgétaire détaillé, en se basant sur les données en votre possession. Par contre, il faut ajouter des informations précises dans vos prompts.

Voici un exemple de requête textuelle que vous pourrez utiliser : « Peux-tu me créer un budget mensuel ? J'ai un revenu de (…), des factures de (…), des courses de (…), des prêts de (…). Je veux aussi économiser (…) par mois. » 

C'est l'approche la plus facile. Effectivement, vous pourrez aussi ajouter des spécificités dans votre requête. Si vous voulez que mieux économiser avec ChatGPT, voici un plan de prompt que vous pourrez appliquer :

• Contexte
• Ce que vous voulez que ChatGPT fasse (classer les dépenses, ou autres)
• Comment voulez-vous que le résultat soit donné (feuille Excel, tableau, etc.) ?

Épargnez avec ChatGPT, mais comment ?

Une fois que vous aurez votre plan de budgétisation détaillé, vous pourrez passer à la prochaine étape. Vous pourrez alors mettre de l'argent de côté pour un objectif spécifique. Oui, économiser avec ChatGPT, c'est aussi épargner avec les recommandations de l'IA.

Commencez par définir votre objectif. Un mariage, l'achat d'une voiture, étude, voyages, ou autres. Vous pourrez aussi fixer un délai pour que l'IA puisse calculer la somme à épargner. Mettez tous ces détails dans vos prompts, et laissez la magie opérer.

Après quelques analyses, ChatGPT peut vous donner un plan d'épargne détaillé. Mais ce n'est que le début. L'IA peut aussi vous suggérer des bons plans pour investir votre argent. Par contre, cette approche n'est pas destinée à tout le monde. Effectivement, un investissement comporte toujours un risque, même minime.

Mais l'IA ne va pas vous conduire à votre perte. Elle va vous suggérer des plans adaptés à votre objectif. Tout repose alors sur la pertinence de vos prompts.

Si ChatGPT n'arrive pas à vous satisfaire, vous pourrez lui demander de vous suggérer des applications, ainsi que des logiciels d'épargne. Dans la majorité des cas, ces outils sont gratuits, et disponibles sur les plateformes de téléchargement.

#ChatGPT (et l'IA en général) et votre argent peuvent-ils faire bon ménage ?@RDesignolle vous dit si ça match ou pas https://t.co/D29rszLdGt

— Benoît Léty (@BenoitLety) April 8, 2024

Un conseiller en investissement

Les actions boursières

Épargner, c'est bien. Mais certains ne sont pas des adeptes de cette pratique. Ces personnes préfèrent investir leurs gains. Oui, économiser avec ChatGPT, c'est aussi lui demander de trouver les opportunités d'investissement.

Les actions sont les références dans cette catégorie. Il suffit alors de demander à l'IA de fournir une liste des placements les plus fiables. ChatGPT se basera alors sur les variations du marché, ainsi que les autres facteurs clés. Elle prend aussi en compte les risques.

Voici un exemple de prompt que vous pourrez utiliser : « Je suis un nouvel investisseur avec (somme à investir). Je souhaite un portefeuille diversifié et des rendements élevés sur mes investissements. Quels sont les meilleurs (actions) dans lesquels investir en France ? »

Par contre, l'IA n'est pas toujours parfaite. Elle peut se tromper dans ses analyses. Vous devez alors faire quelques recherches avant de vous lancer sur cette voie. Et si vous avez une somme conséquente à investir, il est recommandé de demander l'avis d'un conseiller financier.

Concernant les concepts financiers complexes

Un investissement passe toujours par la compréhension des bases de la finance. Il n'est pas nécessaire d'être un spécialiste du milieu pour réussir cette étape. Cependant, elle est essentielle pour éviter une perte sur le long terme.

ChatGPT est capable de vous expliquer les termes financiers les plus complexes avec des mots plus simples. Bien sûr, vous pourrez programmer le résultat en français.

Voici un exemple : « Pouvez-vous expliquer ce qu'est l'euro-cost averaging en termes simples, en utilisant une analogie pour faciliter les choses ? ».

L'IA va vous expliquer les variations des coûts des produits en fonction de la période de l'année. Cette approche vous permet d'être assez malin dans vos achats. Au lieu d'acheter les produits au moment où le prix est en baisse, vous pourrez acquérir une quantité fixe, de manière périodique. De ce fait, vous allez payer moins cher dans la majorité des cas. Mais il y aura des moments où les coûts seront considérables. C'est la moyenne des prix qui compte.

Ce concept est assez connu des pros de la finance. Mais ChatGPT a fourni une explication simple pour les utilisateurs.

Ce n'est qu'un exemple, car vous pourrez demander tous les termes flous à l'IA. Elle vous répondra en quelques secondes. En cas de besoin, elle va aussi vous fournir des exemples dans la vie quotidienne.

Comparer, c'est aussi économiser avec ChatGPT

Trouver les produits les moins chers

Il n'y a pas de petites économies. Ce concept est déjà une référence pour plusieurs personnes. Mais il est très difficile de dénicher les bons plans, surtout si on n'a pas les données nécessaires pour faire une comparaison.

Désormais, ChatGPT peut prendre en charge cette tâche. Elle va scruter les offres sur internet afin de dénicher celle qui présente le bon rapport qualité/prix. En cas de besoin, elle va aussi détecter les produits les moins chers sur le marché. Il suffit d'ajuster vos prompts pour avoir un résultat précis.

« J'aimerais acheter un nouveau canapé. Je voudrais un canapé trois places avec rangement intégré et possibilité de le déplier en lit pour les invités. Je veux également qu'il soit doté des housses amovibles et lavables en machine. Son prix devrait être inférieur à 1000 euros. Veuillez me dresser une liste de toutes les options possibles avec vos meilleurs choix ».

Avec ce prompt, vous pourrez avoir tous les modèles en rapport avec vos demandes. Dans les meilleurs des cas, les vendeurs se situeront dans votre localisation.

Vous pourrez appliquer cette astuce sur tous les produits que vous voulez. Il est aussi possible de rassembler toutes les requêtes dans un seul et même prompt.

Négocier les factures

Vous pourrez aussi demander à ChatGPT de vous rédiger un mail de négociation, ou un script afin de vous aider à négocier différentes offres. Cette astuce est très efficace, car vous aurez toujours un pas d'avance sur les fournisseurs de services.

Focus sur les repas et les courses

ChatGPT est capable de créer une recette en se basant sur les produits en votre possession. Toutefois, cette fonctionnalité est assez connue du grand public. En effet, l'IA peut aussi créer un plan de repas sur une semaine par exemple. Elle se focalise sur les ingrédients que vous avez, votre budget, vos besoins, etc. Vous pourrez ajouter autant de détails que vous voulez. Par contre, les prompts seront assez longs, donc soyez patients.

En général, vous devez inclure ces détails dans votre requête :

• Budget
• Durée (une semaine, un mois, etc.)
• Types de repas (petit déjeuner, déjeuner, dîner)
• Préférences
• Ingrédients en votre possession
• Limite de calories que vous devez ingérer
• Liste de course avec comparaison de prix et les principaux supermarchés

Enfin, les loisirs

Économiser avec ChatGPT ne concerne pas seulement vos besoins quotidiens. Vous pourrez aussi appliquer cette méthode pour gérer vos loisirs. Vacances, ou autres, la démarche reste la même. Mais dans cette astuce, on va se focaliser sur les vols, les voyages, et les hébergements.

Si vous avez un budget assez serré, ChatGPT peut vous trouver les destinations les moins chères. Vous pourrez lui demander : « J'ai un budget de 5000 euros pour les vacances, je pars de l'aéroport de (votre localité). Je veux aller à l'étranger, mais pas très loin. Je pars en juin. Quelles sont les destinations que je pourrais visiter en tenant compte de mon budget ? ».

Vous pourrez approfondir vos prompts, en incluant les coûts des hébergements, les lieux à visiter, ainsi que les autres dépenses. Bien sûr, vous devez toujours préciser votre budget dans vos requêtes.

Cet article Économiser avec ChatGPT : le guide ultime en 2024 a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L’adoption de l’IA dans la gestion d’actifs connaît une accélération sans précédent. Une étude récente de Linedata, réalisée en collaboration avec Global Fund Media, offre un aperçu profond de cette transformation technologique. Alors que l’Union européenne s’apprête à mettre en œuvre l’IA Act à partir du 1er août 2024, le secteur financier est à un tournant critique.

Créée en 1998, basée à Neuilly-sur-Seine, Linedata, née du rapprochement de trois sociétés : GSI Division des Banques, Line Data et BDB Participation, est une société éditrice de logiciels, de services et de données à valeur ajoutée dédiés au secteur financier. Pour ce rapport intitulé “Perspectives : Un regard approfondi sur l’IA dans la gestion d’actifs”, elle s’est associée à Global Fund Media, une société londonienne spécialisée dans l’analyse des tendances marché pour les professionnels des hedge funds et du private equity, deux types d’investissements offrant des opportunités de rendements élevés, mais nécessitant une compréhension approfondie des marchés et des risques associés.

Ils ont interrogé près de 100 gestionnaires de fonds et d’actifs, principalement dans les stratégies d’investissement de hedge funds et de private equity. Les données de l’enquête ont été collectées via un questionnaire en ligne et des entretiens approfondis au premier trimestre 2024 auprès de répondants occupant divers postes de direction dans des entreprises de tailles et de géographies variées : 40% Amérique du Nord, 40% Europe, 15% APAC et 5% autres.

Une adoption croissante mais nuancée de l’IA

Selon l’étude, actuellement, 33% des entreprises de gestion d’actifs sont en phase d’expérimentation de l’IA et 36% l’utilisent activement. Parmi ces dernières, 14% ont plusieurs cas d’utilisation en production et prévoient d’autres implémentations. Au cours de l’année prochaine, 37% prévoient d’étendre son utilisation, 22% augmenteront les expérimentations et 28% surveilleront les progrès. Cette adoption rapide est motivée par la nécessité de rester compétitif dans un marché de plus en plus volatil et réglementé. Cependant, près d’un tiers (32%) des entreprises n’a pas encore commencé son parcours vers l’IA, indiquant une adoption encore inégale.

Principales applications de la GenAI

Les applications de l’IA Générative se multiplient dans la gestion d’actifs. Parmi les utilisations les plus populaires figurent la synthèse de documents et l’extraction de données, chacune représentant 28% des applications. Les bases de connaissances et les systèmes de questions-réponses suivent avec 17%. La GenAI améliore également la productivité des équipes front office et middle/back-office, avec des cas d’utilisation incluant l’optimisation de l’efficacité des transactions et la génération directe de rendements.

Jamil Jiva, Global Head of Asset Management chez Linedata, commente :

“Sur un marché qui subit de multiples pressions, l’adoption de l’IA dans l’asset management s’accélère, avec de plus en plus d’entreprises qui investissent dans cette technologie pour rester compétitives et développer de nouveaux cas d’usage. Mais la mise en oeuvre de solutions d’IA et l’extraction de leur valeur est un projet technologique qui nécessitera du temps pour poser les bonnes fondations, obtenir l’adhésion, conduire le changement culturel et aplanir les facteurs de risque”. 

Les défis de la mise en œuvre de l’IA

Malgré l’enthousiasme autour de l’adoption de l’IA, sa mise en œuvre dans la gestion d’actifs n’est pas sans obstacles. Les principaux défis identifiés par les entreprises incluent la qualité et la maintenance des données (19%), la compréhension des coûts et la construction d’un business case solide (15%), ainsi que l’accès à l’expertise en IA (13%). Ces défis soulignent la complexité de l’intégration de l’IA dans les systèmes existants et la nécessité d’une stratégie bien définie.

L’émergence des approches hybrides

L’étude révèle que 46% des entreprises développent leur expertise d’IA entièrement en interne, 14% dépendent exclusivement de partenaires externes tandis que 40% optent pour une approche hybride combinant ressources internes et partenariats externes. Cette tendance vers l’hybridation montre que, malgré la volonté de contrôler leurs capacités d’IA, les entreprises reconnaissent la valeur des collaborations externes pour combler les lacunes en compétences et accélérer le déploiement des technologies.

En ce qui concerne l’accès aux solutions d’IA, 25% des répondants achètent des produits prêts à l’emploi, tandis que 18% les développent entièrement en interne. À l’autre extrémité, 32% utilisent des solutions indirectes via des courtiers, des administrateurs de fonds ou des prestataires de services d’externalisation des processus.

Jamil Jiva souligne :

“Les entreprises préfèrent garder le contrôle sur leurs capacités d’IA, mais développer une expertise interne reste un défi, ce qui conduit à l’émergence d’approches hybrides combinant ressources internes et partenariats externes. L’enjeu de la qualité des données est également un obstacle majeur. Elles doivent être propres, cohérentes et facilement accessibles pour être utilisées efficacement par les modèles de langage, une tâche colossale à la lumière des systèmes disparates utilisés par les institutions financières. De nombreux gestionnaires d’actifs construisent des lacs de données, une tâche complexe nécessitant des objectifs clairs”.

Voilà plusieurs décennies que le secteur des services financiers est un grand consommateur d’analyses avancées. Aujourd’hui, de nouvelles innovations en matière de solutions soutenues par l’IA ont fait leur apparition et permettent d’améliorer considérablement le service client, l’efficacité opérationnelle et la résilience. Pour cela, il est essentiel d’obtenir des cadres et des plateformes à la fois standardisées et cohérentes.

Le secteur de la finance est confronté à de nombreux défis, notamment l’environnement macroéconomique mondial, marqué par un risque de défaut de paiement dans un contexte de stagnation de la croissance mondiale. Par ailleurs, le secteur subit une pression grandissante pour se moderniser : les institutions financières doivent gagner en efficacité, améliorer leur service client, réduire les risques, lutter contre la criminalité financière, aborder la question de la durabilité et procéder à des changements réglementaires. L’adoption de l’IA jouera un rôle clé dans la réalisation de ces objectifs.

L’IA comme moteur de la modernisation résiliente

Les technologies d’IA ont déjà été déployées dans le secteur financier, par exemple dans des chatbots interactifs dédiés au service client, dans l’analyse de documents ou dans l’identification d’anomalies dans les transactions de paiement pour la détection des fraudes. Les banques s’appuient depuis longtemps sur l’IA prédictive – en grande partie sur des solutions basées sur le Machine Learning – pour automatiser et rationaliser les processus. En outre, l’IA générative peut considérablement améliorer les capacités de nombreuses applications existantes, y compris dans le cadre d’enjeux environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG). Par exemple, le projet Gaia lancé par la BRI a démontré la capacité à automatiser l’extraction et l’analyse des données ESG des entreprises afin de rendre l’évaluation du risque climatique plus transparente et plus efficace.

Bien qu’il s’agisse de premières réalisations marquantes pour les institutions individuelles, les banques centrales et les autorités de régulation sont confrontées à un défi majeur : garantir la stabilité du système financier mondial. Les changements réglementaires à venir à l’échelle internationale, apportés de façon progressive, porteront sur de nouveaux types de risques systémiques potentiels, tels que les risques de concentration dans le cloud, l’utilisation de l’IA, le changement climatique et les futurs risques corrélés émergeant d’un système financier mondial en constante évolution.

Appliquer l’IA à l’automatisation des processus sera essentielle pour soutenir l’efficacité et la résilience du secteur. Par exemple, l’automatisation event-driven soutenue par l’IA aidera les institutions à répondre aux exigences de portabilité des applications pour les technologies d’information et de communication (TIC) critiques tierces. Démontrer régulièrement cette capacité est d’ailleurs une des exigences réglementaires clés de la réglementation DORA (Digital Operational Resilience Act) mise en place par l’Union européenne.

Concernant l’infrastructure, la priorité reste la modernisation des applications héritées – comme les systèmes bancaires centraux – pour leur permettre de gagner en agilité. Les plateformes centrales continueront d’être utilisées par certaines applications, tandis que d’autres workloads seront déplacées vers le cloud – ou deviendront cloud natives pour suivre le rythme rapide de développement moderne et gagner en portabilité pour pouvoir fonctionner dans des environnements cloud selon les besoins. Toutefois, le replatforming ou la réécriture des logiciels peut être un processus à la fois complexe et coûteux. C’est un domaine où l’IA générative peut aider, en traduisant les logiciels dans différents langages de programmation, ou en contribuant à la reconversion des équipes informatiques grâce à des assistants de codage capables de prendre en charge un plus large volume de tâches basiques. L’IA peut également optimiser les environnements où les applications sont déployées, en tenant compte des défis comme les mesures de durabilité, l’efficacité opérationnelle et les préoccupations liées aux coûts.

Par ailleurs, l’utilisation de l’IA apporte de sérieux avantages aux équipes opérationnelles et de service. À l’avenir, les assistants alimentés par l’IA seront en mesure de traiter des demandes et de répondre à des problématiques client bien plus complexes. En outre, l’utilisation de l’IA peut rationaliser les rapports financiers dans le secteur bancaire en automatisant l’agrégation et l’analyse de données pour obtenir des rapports plus précis dans les meilleurs délais.

L’IA jouera également un rôle déterminant dans la capacité d’une banque à gérer les risques issus de chocs macroéconomiques externes à court terme ou de changements transformateurs à plus long terme, à l’instar du changement climatique. Dans ces situations, l’IA a besoin d’accéder à de vastes ensembles de données qui peuvent apporter de nouvelles perspectives pour améliorer les capacités de prédiction.

Le potentiel des données synthétiques

Aujourd’hui, l’IA peut déjà accélérer le processus de prise de décision dans certaines situations. Au fur et à mesure de son développement, l’IA aura la capacité d’étendre et d’améliorer sensiblement les possibilités de nombreuses applications. Toutefois, le succès de l’IA sera freiné par l’absence de données de haute qualité. La pénurie de données résulte du silotage de ces dernières au sein des institutions à cause des exigences croissantes en matière de confidentialité des données, de propriété intellectuelle et de souveraineté des données.

Heureusement, l’IA elle-même pourra contribuer à pallier ce manque de sources de données adaptées et de haute qualité en passant par la création de « données synthétiques ». Il s’agit de reproduire des sources de données existantes afin de les rendre anonymes pour des raisons de confidentialité et de simplification du partage de données. L’IA peut être utilisée pour créer des sources de données synthétiques plus robustes qui permettront à certaines applications d’outrepasser les limites des données purement historiques pour développer des perspectives plus pertinentes sur d’éventuelles situations émergentes.

La criminalité financière est un domaine d’application idéal pour les données synthétiques. Si un modèle de Machine Learning ou d’IA est construit à partir d’un ensemble de données contenant un nombre limité de cas d’un certain type de crime financier, il peut en prévoir la récurrence de manière extrêmement précise. Toutefois, cette précision prédictive est considérablement réduite lorsqu’il s’agit de saisir différentes variations de ce type de crime qui n’existent pas dans les données disponibles. Afin de faire gagner ce modèle en robustesse et d’avoir une longueur d’avance sur les menaces, les simulations basées sur l’IA peuvent générer des centaines de milliers ou de millions de scénarios synthétiques, fournissant un système de détection potentiellement plus robuste qui peut être validé par des inspections sur les nouvelles variations probables d’un certain type de crime financier. De cette manière, les données synthétiques générées par l’IA peuvent considérablement améliorer la détection de fraude. En outre, les modèles de réseaux antagonistes génératifs (GAN) et les simulations de modèles basés sur des agents (ABM) constituent deux approches de l’IA utilisées pour ces types de cas d’utilisation.

Le défi de l’IA explicable

Au-delà des données, de nombreux défis se posent pour rendre les modèles d’IA plus résilients et plus fiables. L’un des domaines clés est l’effort de recherche mondial mené pour développer des approches innovantes en matière d’IA explicable (XAI). L’objectif de l’XAI consiste à développer des cadres pour rendre le processus de prise de décision par l’IA plus transparent et responsable et d’améliorer la fiabilité, la prise de décision, et le respect des règlementations en vigueur.

Ces cadres développés par XAI vont devoir d’abord, pour être applicables et avoir un impact, relever trois défis majeurs : les solutions de boîte noire en raison de la complexité des modèles, les limites posées par un accès plus large aux données pour l’analyse des modèles en raison de la confidentialité des données, et un paysage réglementaire de l’IA en rapide et constante évolution.

Du côté de la réglementation, la récente initiative AI Act adoptée par l’Union européenne constitue le premier vrai effort pour établir un cadre réglementaire complet pour les systèmes d’IA. Cette réglementation adopte une approche fondée sur le risque : plus le niveau de risque est élevé, plus les réglementations liées à l’IA sont strictes. Les systèmes d’IA à haut risque doivent répondre à un large éventail d’exigences, parmi lesquelles l’explicabilité et la documentation, la gouvernance des processus basés sur l’IA, la gouvernance des données, la surveillance humaine, la gestion des risques et l’auditabilité. À mesure que des cadres réglementaires similaires axés sur l’IA seront mis en place dans d’autres régions et pays, il faudra garantir un certain degré de cohérence réglementaire mondiale fondée sur le risque afin d’encourager l’innovation continue en matière de capacités et de solutions d’IA.

Les possibilités créées par l’IA sont, en principe, presque illimitées, à condition que des équipes, des solutions et des processus adaptés soient mis en place. Comme de nombreux dirigeants d’entreprise envisagent d’adopter une stratégie de cloud hybride prise en charge par une plateforme commune et une couche d’automatisation afin de leur garantir davantage de liberté et de flexibilité, la même chose s’applique dans le cadre de l’IA. Il s’agit d’offrir à toutes les équipes de l’entreprise une expérience cohérente et centralisée lors de la formation, de la maintenance, de la mise au point et du déploiement de modèles d’IA en production. En outre, un environnement holistique (par opposition à un environnement siloté) évitera d’avoir trop de points de défaillance et aidera à normaliser les tests et la validation pour répondre aux exigences de contrôle et de transparence fondamentales pour pouvoir obtenir les approbations réglementaires et faire évoluer l’IA.

Ce sont 67 milliards de dollars que ces cinq actions IA ont mobilisés cette semaine. Les milliardaires s'intéressent aux entreprises du secteur et à leurs revenus record.

L'industrie de l'intelligence artificielle continue de très bien se porter. Ces acteurs majeurs enregistrent des revenus colossaux en dépassant tous les records. Les milliardaires veulent également leurs parts du gâteau. Ils n'hésitent pas à solliciter leurs fonds de placement pour acquérir les cinq actions IA avec le potentiel de croissance le plus élevé.

L'intelligence artificielle est en train de révolutionner nos vies. L'apparition de produits faisant sensation comme ChatGPT n'est que le début de cette révolution.

Il nous reste encore à découvrir le véritable impact de la technologie. Cette promesse de plus de nouveautés stimule remarquablement la croissance des entreprises impliquées.

Top 5 des actions IA qui affolent les milliardaires

Si les gestionnaires de portefeuilles déboursent des dizaines de milliards de dollars pour ces actions IA, c'est parce qu'il s'agit des entreprises du milieu les plus en vues actuellement. Soulignons que c'est parce que ces actions rapportent beaucoup qu'elles sont vendues.

1. Nvidia

À la surprise générale, les fonds de placement se jettent littéralement sur le numéro un des processeurs graphiques. Rappelons que ce dernier se positionne aujourd'hui comme le leader des puces dédiées à l'intelligence artificielle.

Nvidia fait partie des entreprises à avoir profité du boom de l'IA. La remarquable croissance de son chiffre d'affaires n'a pas échappé au coup d'œil des investisseurs.

2. Amazon

Le mastodonte américain du commerce en ligne possède la plus grande structure de cloud au monde. Amazon Web Service (AWS) domine plus de 30 % du marché du cloud.

Il faut savoir qu'Amazon se fournit en puces chez Nvidia pour équiper ses centres de données. Celles-ci répondent bien aux besoins de puissance.

Par ailleurs, la compagnie fondée par Jeff Bezos a aussi investi quatre milliards de dollars dans Anthropic, une start-up concurrente d'OpenAI.

3. Microsoft

Le numéro un mondial des logiciels s'impose aujourd'hui comme un acteur majeur de l'industrie de l'intelligence artificielle. Il est également un solide soutien d'OpenAI, la start-up californienne à laquelle nous devons ChatGPT.

D'autre part, Microsoft fait figure de numéro deux sur le marché du cloud. La compagnie fondée par Bill Gates continue de grignoter des parts de marché à AWS.

4. Apple

La marque à la pomme se lance enfin dans la course à l'intelligence artificielle avec Apple Intelligence. Cette suite de fonctionnalités dopées à l'IA sera disponible avec iOS 18 et macOS Sequoia — sauf pour les utilisateurs en Europe.

Néanmoins, cette nouveauté devrait dynamiser les ventes des prochains iPhone. Il faut effectivement des appareils puissants pour supporter l'intelligence artificielle.

5. Broadcom

La moins connue des cinq compagnies, mais qui a sa place dans l'industrie. Broadcom fournit du matériel pour l'IA en complétant d'une certaine manière Nvidia. Son expertise concerne la technologie pour la communication rapide entre puces dans les centres de données.

Ceux qui déboursent des fortunes pour ces actions IA

L'intelligence artificielle est le thème de l'année en matière d'investissements. Les gestionnaires d'actifs achètent à tour de bras des actions IA.

Ces fonds de premier plan s'arrachent les actions des compagnies les plus prometteuses. Le but est évidemment de profiter au mieux de la croissance explosive de la technologie.

BlackRock mise sur les géants de la tech

Le plus grand gestionnaire d'actifs au monde a sous sa tutelle plus de 7 000 milliards de dollars. Après avoir redéfini le paysage de l'investissement mondial, BlackRock investit massivement dans les actions IA aujourd'hui.

Au dernier trimestre, ce gestionnaire de fonds a mis 1,8 milliard de dollars sur Nvidia et 1,9 milliard sur Amazon. L'enveloppe pour les actions de Microsoft était plus conséquente. Celle-ci s'élevait à 2,8 milliards de dollars.

Vanguard fait une grosse enveloppe pour Nvidia

Cette autre compagnie américaine est également une grosse ponte sur le marché de la gestion d'actifs. Contrairement à son concurrent mentionné précédemment, Vanguard diversifie davantage ses placements en lien avec l'intelligence artificielle.

Ce sont 6,2 milliards de dollars que le fonds de placement a investis sur Nvidia au dernier trimestre. Son enveloppe pour les actions d'Amazon contenait 2,5 milliards de dollars.

Le fonds a aussi été le plus gros acheteur des actions de Broadcom. Il a déboursé 1,6 milliard de dollars pour le fournisseur de matériel.

Les autres acheteurs des cinq actions IA en question

Geode Capital Management a investi 1,3 milliard de dollars pour respectivement Microsoft et Apple. Le groupe Lazard, de son côté, a mobilisé 983,9 millions de dollars pour les actions de la marque à la pomme.

Jennison Associates a suivi Vanguard sur les actions de Broadcom. Son enveloppe comptait 1,5 milliards de dollars.

Pensez-vous également investir dans ces cinq actions IA ? Bien entendu, il ne s'agit pas de concurrencer ces fonds de placement. Il s'agit plutôt de tirer votre épingle du jeu.

Cet article Les milliardaires viennent d’investir des fortunes dans ces 5 actions IA a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L’ESMA, l’autorité européenne des marchés financiers, a publié une déclaration à l’adresse des services d’investissement à destination des particuliers, dans laquelle elle leur fournit des orientations initiales pour se mettre en conformité avec la réglementation européenne en vigueur tout en soulignant l’impératif de toujours prioriser les intérêts des clients.

Dans ce document, l’ESMA explore les avantages potentiels de l’IA dans les services d’investissement, les risques associés et les mesures nécessaires pour respecter les exigences de MiFID II.

Selon elle, l’essor de l’IA a le potentiel de transformer le paysage des services d’investissement de détail en offrant des opportunités sans précédent en termes d’efficacité, d’innovation et d’amélioration de la prise de décision. Elle rappelle toutefois que bien que l’IA promette d’améliorer les stratégies d’investissement et les services clients, elle présente également des risques inhérents, notamment des biais algorithmiques, des problèmes de qualité des données et un manque potentiel de transparence.

Cas d’usages potentiel et avantages liés

L’adoption de l’IA par les entreprises d’investissement est encore inégale, mais diverses applications existent déjà que l’ESMA présente :

• Service et support client : les chatbots et assistants virtuels alimentés par l’IA peuvent fournir un support client en temps réel, répondre aux questions, fournir des informations sur les comptes et améliorer l’expérience utilisateur ;
• Conseil en investissement et gestion de portefeuille : l’IA peut analyser les informations des clients, y compris leurs connaissances, leur situation financière et leurs objectifs d’investissement, pour offrir des recommandations personnalisées et gérer les portefeuilles de manière plus efficace ;
• Conformité et gestion des risques : les systèmes d’IA peuvent surveiller et analyser les réglementations financières, détecter les comportements non conformes et évaluer les risques associés aux différentes options d’investissement ;
• Détection de la fraude : les outils d’IA peuvent identifier des schémas inhabituels dans les données transactionnelles et les communications, aidant ainsi à prévenir les activités frauduleuses ;
• Efficacité opérationnelle : l’IA peut automatiser des tâches répétitives comme la saisie de données et la génération de rapports, permettant aux employés de se concentrer sur des tâches plus complexes et à valeur ajoutée.

Risques et défis de l’intégration de l’IA

Malgré ces avantages, l’IA présente des risques potentiels que l’ESMA rappelle :

• Dépendance excessive : une dépendance excessive à l’IA pour la prise de décision peut réduire l’importance du jugement humain, surtout dans les marchés financiers complexes et imprévisibles ;
• Manque de transparence et d’explicabilité : de nombreux systèmes d’IA sont des “boîtes noires”, rendant difficile la compréhension des processus décisionnels par le personnel, ce qui peut compliquer l’ajustement des stratégies d’investissement ;
• Sécurité et confidentialité des données : la gestion de grandes quantités de données, y compris les données personnelles, soulève des préoccupations significatives en matière de confidentialité et de sécurité ;
• Qualité des données et biais algorithmiques : les résultats de l’IA peuvent être biaisés par les données d’entraînement et peuvent parfois produire des résultats incorrects, compromettant ainsi la qualité du service.

Conformité avec MiFID II

MiFID II, ou la Directive sur les marchés d’instruments financiers II (Markets in Financial Instruments Directive II), est une réglementation de l’Union européenne qui vise à améliorer le fonctionnement des marchés financiers et à renforcer la protection des investisseurs. Adoptée en réponse à la crise financière de 2008, elle est entrée en vigueur le 3 janvier 2018, remplaçant la première directive MiFID adoptée en 2007.

Cette déclaration vise à guider les entreprises utilisant ou prévoyant d’utiliser des technologies d’IA afin qu’elles puissent assurer leur conformité aux principales exigences de MiFID II, en particulier celles relatives aux exigences organisationnelles, aux exigences de conduite des affaires et à l’obligation générale d’agir dans le meilleur intérêt du client.

Pour garantir la conformité avec cette directive, les entreprises d’investissement doivent adopter des mesures rigoureuses :

• Contrôles Ex-Ante et Ex-Post : des contrôles robustes doivent être établis pour garantir l’exactitude des informations utilisées par les systèmes d’IA. Des évaluations fréquentes post-interaction sont nécessaires pour surveiller et évaluer les processus impliquant l’IA ;
• Formation et sensibilisation : les entreprises doivent mettre en place des programmes de formation adéquats pour le personnel, couvrant non seulement les aspects opérationnels de l’IA, mais aussi les risques potentiels, les considérations éthiques et les implications réglementaires ;
• Adéquation des services : lors de l’utilisation de l’IA pour fournir des services d’investissement, il est crucial de s’assurer que les recommandations et décisions sont alignées avec la situation financière du client, ses objectifs d’investissement et sa tolérance au risque. ;
• Protection des données : les entreprises doivent strictement respecter les réglementations de protection des données pour protéger les informations sensibles des clients ;
• Tenue de registres : il est attendu des entreprises qu’elles maintiennent des dossiers complets sur l’utilisation des technologies d’IA, documentant les processus décisionnels, les sources de données et les modifications apportées aux algorithmes.

Silvr, start-up française spécialisée dans les financements à court terme pour les PME, annonce un partenariat stratégique avec Google Cloud. L'objectif est d'accélérer l'accès au financement grâce à l'intelligence artificielle. Cette collaboration vise à simplifier et à accélérer le processus de demande de crédit pour les entrepreneurs.

Le Partenariat Silvr-Google Cloud

• Silvr accélère son développement dans un environnement régulé et géographiquement dispersé avec l'infrastructure et les technologies Google Cloud ;
• En s'appuyant sur l'IA, Silvr entend faciliter l'accès des entrepreneurs au financement, plus rapidement, plus efficacement et toujours en conformité.

Accès au crédit simplifié grâce à l'IA

Silvr s'appuie sur les technologies d'intelligence artificielle de Google Cloud pour automatiser l'évaluation de la solvabilité des entreprises. Grâce à des outils avancés tels que Vertex AI et Silvr Classif.ai, les données bancaires sont rapidement transformées en ratios financiers. L'utilisation de ces outils permet une décision de crédit instantanée. Cette approche réduit considérablement les délais d'attente pour les entrepreneurs. Elle offre également un accès plus rapide et plus efficace au financement nécessaire.

Expansion internationale et standardisation

Outre l'amélioration de l'accessibilité au financement en France et en Allemagne, Silvr envisage d'étendre son empreinte internationale. Les technologies de Google Cloud offrent à Silvr une infrastructure flexible et évolutive, indispensable pour répondre aux demandes croissantes de financement dans différentes régions. L'approche standardisée de l'IA permet une expansion harmonieuse, tout en garantissant le respect des normes et des règlementations locales.

Un engagement envers l'innovation et la proximité client

Nima Karimi, Cofondateur et CEO de Silvr, souligne l'importance des solutions d'IA de Google Cloud pour répondre aux besoins changeants des PME européennes.

« … , Nous disposons ainsi d'un véritable atout stratégique pour permettre aux PME françaises et européennes d'accéder plus facilement et rapidement au financement dont elles ont besoin ». A déclaré Karimi.

Il met en avant la valeur ajoutée de cette collaboration qui permet à Silvr d'offrir des options flexibles adaptées aux besoins spécifiques de ses clients. De son côté, Isabelle Fraine, Directrice générale de Google Cloud France, se réjouit de cette association fructueuse. “L'IA, le modèle d'innovation ouvert, l'ensemble des capacités technologiques et la proximité des équipes de Google Cloud ont permis à Silvr d'atteindre un niveau de performance inégalé en Europe”. Elle souligne l'engagement de Google à soutenir l'innovation et à offrir un service de qualité supérieure à ses partenaires.

Article basé sur un communiqué de presse reçu par la rédaction.

Cet article L’intelligence artificielle au service du financement des PME a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Après avoir lancé Copilot Pro, un abonnement premium pour les particuliers permettant de créer un assistant d’IA personnalisé, Microsoft a récemment annoncé la préversion publique de Copilot for Finance qui, comme son nom l’indique, est dédié aux professionnels de la finance. Cet assistant d’IA générative s’intègre de manière transparente aux outils de productivité existants et aux systèmes financiers tels que les ERP, offrant des informations et des suggestions d’actions en temps réel.

Le service financier est le pilier de toute organisation, jonglant avec une multitude de tâches complexes allant de la gestion des flux de trésorerie aux rapports financiers en passant par les audits. Selon le Rapport 2023 sur les tendances de l’avenir de la finance de Microsoft, 80 % des responsables et des équipes financières sont confrontés à des difficultés pour assumer un travail plus stratégique au-delà des parties opérationnelles de leurs fonctions.

Copilot for Finance se connecte aux systèmes financiers de l’organisation, notamment Dynamics 365 et SAP, pour fournir une automatisation des flux de travail spécifiques aux rôles, des actions guidées et des recommandations dans Microsoft Outlook, Excel, Microsoft Teams et d’autres applications Microsoft 365. Il peut rationaliser les audits en extrayant et en rapprochant les données à l’aide d’une simple invite, simplifier les recouvrements en automatisant la communication et les plans de paiement, et accélérer le reporting financier en détectant facilement les écarts, permettant ainsi aux équipes financières de gagner du temps sur les actions répétitives.

Microsoft donne l’exemple des audits des états financiers d’une entreprise, essentiels pour assurer l’exactitude et atténuer les risques. Alors que les gestionnaires des comptes clients doivent extraire manuellement les données des comptes des enregistrements ERP, les rapprocher dans Excel et rechercher manuellement les inexactitudes, une seule invite permet aux responsables des comptes débiteurs d’agir sur les incohérences et les défauts de paiement détectés à l’aide de la copie suggérée par Copilot for Finance et des factures pertinentes.

Le recouvrement est une partie essentielle de la gestion financière, car il aide à maintenir la trésorerie et la santé financière de l’entreprise. Les tentatives de résolution à l’amiable, relances commerciales, appels téléphoniques, e-mails, ou courriers recommandés sont chronophages.

L’assistant prend en charge le processus de recouvrement de bout en bout en suggérant des comptes prioritaires, en résumant les conversations à enregistrer dans l’ERP et en fournissant des plans de paiement personnalisés aux clients.

Pour l’instant, l’interface ne prend en charge que l’anglais, mais elle sera disponible dans d’autres langues dans les prochaines versions. La démo est disponible ici

Réfléchissez-y à deux fois avant d’investir dans ces trois actions IA. Des analystes de Wall Street alertent sur leur potentiel effondrement.

La révolution de l’intelligence artificielle est prévue injecter plus de 15 billions de dollars à l’économie mondiale d’ici 2030. Ce contexte favorable encourage à investir dans la technologie, mais il y a les prévisions de certains analystes de Wall Street qui sont loin de rassurer. Celles-ci annoncent l’effondrement de ces trois actions IA.

Le plus intéressant avec l’intelligence artificielle, c’est qu’elle n’est pas seulement ancrée dans l’espace technologique. Ses applications concernent pratiquement tous les secteurs d’activité et toutes les industries. Pour cette raison, beaucoup d’analystes croient que la technologie pourrait apporter environ 15,7 billions de dollars au PIB mondial d’ici la fin de la décennie.

Ce ne sont pas tous les analystes de Wall Street qui pensent cela. Ceux qui gardent la tête froide malgré l’engouement pour l’intelligence artificielle craignent un effondrement de 43 à 88 % des actions IA les plus performantes du moment.

Nvidia : Jusqu’à 43 % de perte de valeur

Nvidia se trouve au cœur du développement de l’intelligence artificielle grâce à ses processeurs graphiques dédiés. Gil Luria du cabinet D. A. Davidson met pourtant en garde le géant américain des semi-conducteurs. Celui-ci pourrait voir sa valeur chuter de 43 % à en croire les prévisions pessimistes de l’analyste.

Le spécialiste des processeurs graphiques domine le secteur grâce notamment à ses puissantes puces A100 et H100. Mais Luria met quand même en garde contre l’euphorie à court terme. La croissance de Nvidia devrait revenir à la normale dans les deux à six prochains trimestres. Le mastodonte américain des GPU fait face à une concurrence croissante.

Super Micro Computer : Un effondrement de 66 %

Selon Mehdi Hosseini du groupe Susquehanna, Super Micro Computer risque une chute plus importante que celle de Nvidia. Ce spécialiste des serveurs de haute performance pourrait perdre jusqu’à 66 % de sa valeur. Malgré une croissance impressionnante, la compagnie n’est pas à l’abri d’un retournement de situation.

Les investisseurs ont tendance à surestimer l’adoption de nouvelles technologies. De plus, la pénurie de GPU d’IA limite pour le moment la croissance de Super Micro Computer. Vient ensuite la question de la capacité de la compagnie de défendre sa propriété intellectuelle. Celle-ci pourrait laisser beaucoup de parts de marché face à la concurrence grandissante.

Tesla : L’effondrement le plus vertigineux des trois actions IA

Gordon Johnson se montre très pessimiste quant à l’avenir du constructeur automobile de voitures électriques. L’analyste de GLJ Research indique que la compagnie d’Elon Musk pourrait perdre jusqu’à 88 % de sa valeur boursière. Ce qui en fait l’investissement le plus risqué des trois actions IA à risque.

Depuis le début de 2023, Tesla a réduit à plusieurs reprises le prix de ses quatre véhicules. Par ailleurs, sa marge opérationnelle a baissé de plus de la moitié. Johnson insiste également sur la provenance d’une grande partie du bénéfice avant impôts du constructeur automobile. Celle-ci arrive de sources non-durables.

Cet article Ces trois actions IA risquent de s’effondrer, faites très attention ! a été publié sur LEBIGDATA.FR.