La conduite autonome s’impose progressivement comme l’un des champs d’application les plus prometteurs de l’intelligence artificielle. Il ne s’agit plus seulement de véhicules électriques, mais de la convergence entre logiciels, données, capteurs et robotique. C’est précisément à l’intersection de ces technologies que pourraient émerger les prochaines grandes plateformes de croissance, mais aussi de nouvelles opportunités pour les investisseurs.
Tesla, davantage une entreprise de robotique qu’un constructeur automobile
Tesla illustre particulièrement bien cette convergence technologique. De nombreux investisseurs continuent de voir le groupe avant tout comme un fabricant de véhicules électriques. À plus long terme, nous considérons plutôt Tesla comme une entreprise de robotique. L’électrification seule ne constituerait pas, selon nous, une thèse d’investissement suffisante. Ce qui est déterminant, c’est la combinaison entre électrification, logiciels, données, conduite autonome et, à terme, robotique humanoïde.
De la même manière que le smartphone a fusionné téléphone mobile et Internet à partir de 2007, ouvrant la voie à de nouvelles plateformes, l’association entre propulsion électrique et logiciels autonomes pourrait profondément transformer le secteur des transports. La voiture devient alors un robot sur quatre roues.
L’argument sociétal est puissant. Aux États-Unis, environ 40 000 personnes meurent chaque année sur les routes. Tesla et Waymo estiment qu’un déploiement massif des technologies autonomes pourrait réduire ce chiffre de manière significative, à environ 4 000 décès annuels. La raison est bien identifiée : entre 80 % et 90 % des accidents de la route sont liés à des erreurs humaines, qu’il s’agisse d’excès de vitesse, d’alcool, d’inattention ou de distractions liées aux smartphones.
Bien entendu, les technologies autonomes ne supprimeront pas totalement les accidents. Mais la question pourrait progressivement changer de nature. Aujourd’hui, nous nous demandons si les voitures autonomes doivent être autorisées à circuler. Dans dix ans, nous pourrions nous demander si les conducteurs humains devraient encore pouvoir conduire partout.
À ce stade, nous restons néanmoins prudents sur Tesla. Nous souhaitons davantage de visibilité sur le déploiement des robotaxis et sur les autorisations réglementaires liées au système Full Self-Driving. Plusieurs décisions sont attendues en Europe, notamment à Bruxelles, même si certaines avancées ont récemment été observées aux Pays-Bas. Par ailleurs, le report à août de la présentation du robot humanoïde Optimus a constitué une déception à court terme. Des progrès tangibles sur les robotaxis, les autorisations FSD (Full Self-Driving) ou Optimus seraient, selon nous, des signaux positifs.
La dette technologique devient un risque boursier
L’industrie automobile traditionnelle constitue à cet égard un exemple révélateur. Les constructeurs historiques disposent d’une expertise considérable dans la mécanique, les moteurs, la production industrielle ou encore la gestion des chaînes d’approvisionnement. Ces compétences restent précieuses, mais elles pourraient ne plus suffire dans la prochaine phase de transformation du secteur. L’automobile devient un produit défini par le logiciel.
Le problème n’est d’ailleurs pas uniquement financier, mais aussi technologique et culturel. Nous parlons ici de « dette technologique », c’est-à-dire de l’inertie organisationnelle et culturelle de groupes dont les structures, les processus de décision et les modes de pensée restent profondément ancrés dans les technologies du passé. C’est notamment ce que l’on observe aujourd’hui chez certains constructeurs allemands.
Pour rattraper leur retard dans la conduite autonome, ces acteurs doivent d’abord concevoir des véhicules équipés des bons capteurs, caméras et capacités de calcul, ce qui demande plusieurs années. Ensuite vient la collecte de données. Tesla et Alphabet disposent déjà d’importants volumes de données réelles issues de l’utilisation quotidienne de leurs systèmes. Pour les acteurs traditionnels, cet écart reste difficile à combler.
À terme, certains constructeurs pourraient donc être contraints de licencier des technologies développées par Tesla, Alphabet ou d’autres spécialistes. Pour les investisseurs, la question n’est alors plus uniquement de savoir qui vend le plus de voitures aujourd’hui, mais qui détient les données, les logiciels et la plateforme capables de déployer la mobilité autonome à grande échelle.
Un marché plus large qu’auparavant
En Bourse, l’intelligence artificielle est d’abord apparue comme une thématique très concentrée, dominée par quelques grandes valeurs technologiques américaines. Nous observons désormais un élargissement du marché. L’Europe a ponctuellement rattrapé une partie de son retard, tandis que le Japon et la Corée du Sud ont également affiché de solides performances. Les grands gagnants traditionnels de l’IA ne portent plus seuls les marchés, ce qui constitue selon nous une évolution saine.
L’intelligence artificielle s’étend progressivement à d’autres secteurs, comme celui des camions autonomes. Réduire l’IA aux seules méga-capitalisations technologiques serait donc une erreur. La prochaine phase pourrait davantage bénéficier à des acteurs spécialisés capables de résoudre des goulets d’étranglement technologiques ou des problématiques d’infrastructure précises.
Aurora Innovation en est un bon exemple. Cette société spécialisée dans les camions autonomes commence à accélérer son développement aux États-Unis, notamment au Texas. Elle est capable d’équiper des poids lourds existants avec ses technologies et remporte progressivement des contrats de plus grande ampleur. À terme, Aurora pourrait concurrencer Tesla et d’autres plateformes autonomes sur un segment particulièrement stratégique : la logistique longue distance, confrontée à des enjeux de pénurie de chauffeurs, de sécurité et d’efficacité opérationnelle.
Une volatilité persistante, mais une tendance de fond intacte
À court terme, les marchés devraient rester volatils. Les risques géopolitiques, les conflits, les prix de l’énergie ou encore la politique américaine peuvent provoquer des corrections rapides. Historiquement, les marchés ont toutefois souvent absorbé ces chocs relativement vite, avec des reprises parfois très marquées après les premières phases de stress.
Nous anticipons donc encore des fluctuations cette année. À l’approche des élections américaines, les marchés restent généralement sensibles aux incertitudes politiques. Une fois ce cap passé, l’attention se recentre souvent sur les fondamentaux économiques.
Or, de nombreuses entreprises positionnées dans la chaîne de valeur de l’IA continuent d’afficher une demande soutenue et une dynamique bénéficiaire solide. Les sociétés du S&P 500 ayant déjà publié leurs résultats enregistrent actuellement une croissance des bénéfices comprise entre 15 % et 20 % sur un an, un niveau historiquement élevé.
Notre horizon d’investissement dépasse toutefois largement les prochains mois. Nous raisonnons à l’échelle de 2030. D’ici là, plusieurs technologies de rupture devraient avoir considérablement gagné en maturité et en adoption : véhicules autonomes, drones, robotique, infrastructures liées à l’IA, communications satellitaires ou encore automatisation industrielle.
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