On vante le savoir faire français en matière d’intelligence artificielle, la station F ouverte récemment fait la part belle à l’I.A. mais au niveau international, l’argent coule à flot dans ce domaine ailleurs que vers les jeunes pousses de l’hexagone.
Etats-Unis et Chine en tête
C’est ce que souligne une étude réalisée par le cabinet de consultants McKinsey qui identifie la Silicon Valley, New York, Boston, Beijing, Shenzen et Londres comme les centres les plus « vibrants » en termes d’intelligence artificielle. Pas de trace de la France ni de Paris.
McKinsey estime cependant que d’autres écosystèmes particulièrement actifs pourraient émerger dans les prochaines années en Allemagne, en France et dans les pays nordiques au vu du niveau exceptionnel d’investissements et d’activité des startups en 2016.
Pour l’heure, les sociétés basées aux Etats Unis ont absorbé 66% des investissements externes en intelligence artificielle dans le monde en 2016, en matière de fonds d’investissement qu’il s’agisse de VC (Venture Capitalists), PE (Private Equity) et acquisitions. Derrière les Etats Unis, on trouve la Chine avec 17% des investissements. En tout, cela pèse entre 6 et 9 milliards de dollars en 2016. Les investissements sont devenus un levier d’action pour acheter des brevets en intelligence artificielle.
Les géants des technologies dépensent sans compter
En termes de dépenses des entreprises, dans le monde, ce sont les géants des technologies qui ont investi un maximum. avec Google et Baidu en tête (Baidu est l’équivalent chinois de Google). McKinsey estime entre 20 et 30 milliards de dollars leurs dépenses dans l’intelligence artificielle, en 2016. 90% de ce montant a été dépensé en recherche et développement et en déploiement, donc en interne, et 10% (2 à 3 milliards) en acquisitions de sociétés (fusions et acquisitions ou Merger and Acquisition).
Quand on ajoute les investissements externes – par des fonds d’investissement – dans des startups, soit 6 à 9 milliards de dollars, on arrive ainsi entre 26 et 39 milliards de dollars dépensés en intelligence artificielle en 2016 dans le monde.
Côté dépenses externes, c’est à dire pour financer les startups et les acquisitions, on est donc entre 8 et 12 milliards de dollars, pour des développements en I.A. Le Machine Learning représente 60% de ces investissements externes (entre 5 et 7 milliards de dépenses). Les dépenses vont surtout à la reconnaissance vocale et à la robotique.
Le Machine Learning plaît aux investisseurs
Les startups du Machine Learning ont la préférence des investisseurs car ce type de développement logiciel se réalise rapidement, et donne la possibilité d’une croissance rapide. Dans le détail, en dehors du Machine Learning, la vision par ordinateur pèse entre 2,5 et 3,5 milliards, la reconnaissance vocale est entre 0,6 et 0,9 milliard, la voiture autonome est entre 0,3 et 0,5 milliard, la robotique intelligente est entre 0,3 et 0,5 milliard, et les agents virtuels se situent entre 0,1 et 0,2 milliard.
L’étude de McKinsey cite quelques cas visibles de retour sur investissement de l’I.A. Le cabinet de consultants indique ainsi que Netflix perdrait 1 milliard de dollars de chiffre d’affaires s’il n’utilisait pas l’intelligence artificielle afin d’éviter les désabonnements.
Amazon, pour sa part, tire de bons résultats de son acquisition de Kiva, une société de robotique, pour 775 millions de dollars en 2012. Kiva automatise la récupération de produits en entrepôt et les prépare en colis pour l’expédition (« Click to ship », picking and packing). Amazon passe de 60 à 75 minutes d’opération quand ce sont des humains qui interviennent à 15 minutes avec le système d’automatisation de Kiva. Les coûts des opérations ont baissé de 20% et le retour sur investissement est de 40%.
Un grand flou règne encore autour de la valeur créée par l’I.A. Dans l’étude de McKinsey, sur 160 cas d’usage analysés, l’utilisation commerciale de l’intelligence artificielle ne concerne que 12% des cas. L’intelligence artificielle doit encore fait ses preuves pour 41% des entreprises qui ont des doutes sur la valeur.
