SMART BOURSE - Marchés à thème(s) : Jean-Edwin Rhéa (Quadrille Capital)
Jeudi 6 juillet 2023, SMART BOURSE reçoit Jean-Edwin Rhéa (Gérant, Quadrille Capital)
Category
🗞
NewsTranscript
00:00 [Musique]
00:10 Le dernier quart d'heure de Smart Bourg, chaque soir c'est le quart d'heure thématique.
00:13 Le thème ce soir, c'est le thème de 2023, celui de l'intelligence artificielle générative,
00:18 notamment l'explosion, la révélation de cette intelligence artificielle générative
00:23 qu'on vit depuis plusieurs mois sur les marchés et nous en parlons avec Jean-Edwin Réa,
00:27 gérant chez Cadril Capital. Bonsoir Jean-Edwin.
00:30 Merci d'être avec nous, spécialiste, vous pilotez un fonds dédié à la disruption
00:34 comme on dit dans l'univers technologique, donc vous suivez évidemment de très près
00:38 la révélation de l'IA générative et du GPT comme vous dites Jean-Edwin.
00:43 Bulles ou nouveaux cycles pour la tech américaine, c'est un peu la question qu'on se pose
00:47 et vous allez y répondre, mais juste déjà prendre la mesure de ce que ça a généré
00:51 comme valeur boursière au sein du Nasdaq notamment en 6-9 mois, le Nasdaq a pris...
00:58 En 6 mois.
00:59 6 mois, plus de 40% ?
01:01 Alors le Nasdaq 100 en 40%, le Nasdaq Composite 32.
01:05 Et dans ces 40% donc, qu'est-ce qu'on trouve alors ?
01:09 Bon le Nasdaq 100 n'existait pas en 1983, mais le Nasdaq Composite c'est sa meilleure performance
01:16 depuis 40 ans. Donc quand on voit que finalement le Nasdaq était assez microscopique
01:22 et peu important en 1983, ça veut dire que c'est probablement la meilleure performance historique.
01:28 En tout cas à l'échelle de la taille des valorisations, c'est spectaculaire.
01:34 On va voir le graphe que vous nous apportez effectivement sur cette décomposition de la hausse du Nasdaq.
01:43 Alors non, on ne voit pas le graphique.
01:47 Ce qu'il faut comprendre dans la performance du Nasdaq, c'est que c'est le graphique.
01:53 Donc effectivement, je vous laisse décrypter.
01:56 Les 8 plus grosses valeurs du Nasdaq ont généré 76% de performance.
02:01 Ce qui est du jamais vu, normalement c'est une performance qu'on trouve même spectaculaire
02:04 pour des toutes petites valeurs. C'est la manifestation probablement de deux choses.
02:10 D'abord, à la fin 2022, on avait un peu mal.
02:15 - C'était -30, c'est ça ?
02:19 - Sur le Nasdaq, oui. Et pour d'autres fonds, c'était pire que ça.
02:23 Mais c'était une période où on recherchait un peu le refuge.
02:28 Et le paradoxe des valeurs GAFAM étendues, c'est qu'elles sont des biens de consommation.
02:35 Elles sont des valeurs de tous les jours et elles ne sont pas sensibles à la hausse de taux.
02:40 Elles sont très riches en cash. A la limite, pour elles, la hausse de taux, c'est des revenus en plus.
02:45 Et dans une période d'incertitude, c'est là que les gens sont réfugiés.
02:51 Mais ça, ça expliquerait, je dirais, une petite performance, une surperformance.
02:56 - La sphère refuge de ces valeurs ne peut pas expliquer à elle seule l'ensemble de la performance ?
03:01 - Pas du tout. En fait, la deuxième raison, et la vraie, c'est que c'est eux qui capturent la valeur de l'IA dans sa première phase.
03:10 L'IA nécessite quoi ? Ce qu'on appelle des large language models, qui sont des centres de données colossaux
03:19 dans lesquels on va stocker des terabytes et des terabytes, enfin des hexas et des pétas.
03:25 Enfin bref, c'est une grosse quantité de données. Il faut les traiter et ça coûte très très cher.
03:30 Une seule puce Nvidia, elle coûte aujourd'hui un H100, coûte 40 000 dollars et il faut en mettre 20 000 à 30 000.
03:37 Et ensuite, derrière, il faut acheter de l'interconnexion, il faut de l'électricité, il faut des bases de données, du software, etc.
03:43 Et ça, c'est complexe. Mais la première phase de l'IA, c'était ça.
03:48 Et je pense qu'on arrive peut-être... Enfin, on a déjà commencé le deuxième rang, mais je pense qu'on va se concentrer sur le deuxième rang à partir de maintenant.
03:54 - Oui, oui. Si on reste sur le premier rang, moi ça m'intéresse parce que la question c'est bulle ou nouveau cycle.
04:00 Que le marché ait eu raison de commencer par ce groupe de valeurs, donc ça, ça paraît tout à fait légitime, vous dites,
04:06 et le marché a eu raison de le faire, Jean-Edwin. Combien d'années de chiffre d'affaires on a capitalisé avec cette progression de ce groupe de valeurs ?
04:17 Jusqu'où le marché est allé dans l'anticipation de ce que ça allait apporter en termes de valeur à ces entreprises ?
04:23 - Écoutez, c'est difficile à dire parce que les estimations sont très très vastes.
04:30 Il y a des gens qui sont encore très sceptiques et d'autres qui donnent des trillions de valeurs à l'impact de l'IA sur l'économie.
04:38 Un seul exemple, aujourd'hui même, c'était je crois Morgan Stanley a publié un papier sur Microsoft,
04:45 il rajoute 90 milliards de chiffre d'affaires au fiscal de 25, une année qui se termine en juin.
04:51 - Oui, c'est demain. - Dans deux ans, ils augmentent à peu près de 25% la taille du chiffre d'affaires de Microsoft uniquement sur l'IA.
05:02 En fait, c'est un peu normal parce que là où l'IA se manifeste le mieux et le plus rapidement, c'est dans le code.
05:11 Et tout est code, tout est informatique aujourd'hui. Donc si on peut gagner en productivité de programming 50% ou 100% ou plus,
05:22 ce n'est que le début. À la limite, GPT-4 c'est transient, dans six mois on aura GPT-5 et ainsi de suite.
05:30 Et je vous passe les gens qui s'inquiètent de la puissance excessive parce que ce sont des outils qui ne sont pas uniquement de calcul,
05:38 ce sont des outils de créativité. Donc ils inventent des solutions à des problèmes.
05:44 - Il y a un débat, moi j'écoute, j'essaye de comprendre et d'écouter ce qu'il dit.
05:49 Luc Julien dit que ce n'est pas de l'IA créative. Ils ne sont pas tous sur l'IA.
05:55 - Ça dépend, si vous regardez dans les médias par exemple, on arrive à faire des choses très imaginatives.
06:03 Mais juste dans le monde du code, il y a je crois sept algorithmes fondamentaux.
06:09 L'un d'eux c'est la classification, l'autre c'est le hashing, c'est le calcul.
06:16 Il y a des labos qui racontent qu'ils ont déjà en six mois, pour la première fois peut-être depuis une vingtaine d'années,
06:24 augmenté de 30% par la seule créativité du GPT. Ce n'est pas eux qui l'ont fait.
06:31 Donc c'est puissant. On va voir. En tout cas le deuxième rang, là où c'est très investissable d'ailleurs.
06:40 - Plus on descend en termes de rang, plus c'est difficile d'investir.
06:44 Premier rang, les mégas cap, les gaffes femmes. Deuxième rang, alors qu'est-ce que représente ce groupe ?
06:49 - Ce sont les vendeurs de rails et de traverses à cette révolution industrielle.
06:52 Alors évidemment il y a les semi-conducteurs, on a tous entendu parler d'NVIDIA et puis ils ont quelques cousins,
06:59 comme AMD ou Intel ou TSMC, qui ne sont pas les moindres.
07:03 On peut aussi descendre dans les bases de données. Dans le Disruption Fund, on est très investi dans MongoDB,
07:10 qui est un spécialiste du texte. On peut prendre des généralistes comme Microsoft encore, ou Oracle,
07:15 qui a eu assez peu de la faveur des investisseurs pendant un certain temps, mais qui aujourd'hui,
07:20 il se trouve, avait de l'excédent de capacité dans son cloud et donc en a bénéficié très récemment.
07:26 On peut regarder aussi Snowflake, qui fait des clouds dans le cloud, des espèces de sous-clouds sur mesure,
07:32 pour des données ultra-hétérogènes, complexes, et qui permet aussi probablement, dans un avenir très très proche,
07:39 d'améliorer les modèles. Mais voilà, ça c'est semi-conducteurs, bases de données.
07:45 Et puis je pense qu'il y a un secteur qu'on appelle DevOps, qui veut dire Development Operations.
07:53 Ce sont des sociétés, la plus connue c'est GitHub, elle a été rachetée par Microsoft.
07:58 Il y a GitLab, celle-ci on a en portefeuille. Il y a Atlassian, c'est un peu connu aussi.
08:05 Ce sont des partages, des gens qui travaillent ensemble pour coder ensemble, et on fait des ajouts,
08:12 et on fait du puzzle, et on améliore en équipe. Alors il y a ceux qui disent que ça, ça va justement subir
08:19 la gaine de productivité des outils de GPT, et d'autres qui pensent qu'au contraire, on va en avoir beaucoup plus besoin,
08:26 on va avoir besoin de partager encore plus. Moi je suis de toute façon dans le camp qu'il faut des données,
08:32 et pour les données, il faut des bases de données et des semi-conducteurs. Donc on est à fond sur cette thématique.
08:38 Et après il y a le troisième rang.
08:40 Au-delà du premier rang et du deuxième rang, qui sont les cercles un peu évidents, en tout cas pour des investisseurs spécialisés
08:46 qui aiment l'impact positif que va avoir le GPT lié à la générativité, qu'est-ce qui vient ensuite ?
08:51 C'est quoi les cercles suivants sur lesquels peut-être que les convictions sont un peu plus balancées ?
08:58 Ce qui vient après, c'est beaucoup plus fondamental. C'est ce qu'on appelle la deep tech. C'est de la tech fondamentale.
09:07 Pourquoi ? Parce que comme je disais, le code gagne en productivité, et toute la recherche fondamentale, c'est du code.
09:14 Aujourd'hui, c'est de la simulation et de la modélisation.
09:17 Et donc elle va être améliorée, et ça ce sont les sciences de la vie, la science des matériaux, la recherche sur le climat,
09:25 les essais cliniques, des choses complexes qui nécessitent des immenses modèles.
09:30 Et ce n'est pas vraiment investissable de manière pointue en bourse.
09:35 En revanche, il y a un de ces segments qui s'appelle l'informatique quantique, qui est, je pense, à un an, deux ans de sa bascule similaire à celle de l'IA, de GPT.
09:49 Pourquoi ? Parce que ces avancées se font énormément avec de la simulation en code, et qu'en plus, c'est extrêmement synergistique avec l'IA.
10:01 Parce que toute l'informatique depuis 60 ans, elle est linéaire et déterministe.
10:08 Elle fait du calcul de la physique newtonienne.
10:11 Et là, on rentre dans la physique des particules élémentaires, et sans rentrer dans le détail de comment ça fonctionne,
10:18 on rentre dans une informatique qui est, on va dire, parallèle, mais beaucoup plus que les GPU de Nvidia,
10:24 qui sont juste une illusion du parallélisme avec beaucoup, beaucoup de microprocesseurs.
10:29 Et on rentre dans le parallélisme fondamental, qui est en fait le calcul probabiliste des résultats.
10:34 Donc on va pouvoir traiter beaucoup, beaucoup, beaucoup, beaucoup plus de données, des données colossales,
10:39 telles que j'aime bien utiliser l'exemple du climat.
10:42 Et en même temps, on va réduire le champ des possibles.
10:46 On va atterrir sur une probabilité 90% de ne pas avoir 3 degrés sur Terre.
10:52 Et ensuite, on passe le relais à l'informatique classique, qui va affiner les calculs avec précision.
10:58 Et en fait, les deux viennent complémenter une sorte de super IA.
11:03 Et c'est vrai que ça peut faire peur, mais il y a vraiment des bénéfices associés à la vie sur Terre,
11:09 que ce soit dans les matériaux, la santé, la longévité de la vie, etc.
11:14 On peut faire beaucoup, beaucoup de choses avec cette révolution.
11:18 Et donc, je suis investi dans des petites sociétés, telles que IonQ.
11:22 - D'accord. Parce que vous me parlez du super informatique de demain, informatique quantique.
11:29 On va retrouver forcément du Microsoft, du Alphabet.
11:34 - Et oui, Microsoft, Alphabet, Hitachi, Honeywell. Il y a des groupes industriels moins connus qui font ça aussi.
11:40 IBM est dedans depuis le début. Mais il y a aussi des... ça, c'est grâce à la bulle de 2021.
11:45 - Donc il y aura quand même des disrupteurs. Enfin, il y aura parce que ces groupes-là,
11:48 si c'est le retour d'IBM, tant mieux. Moi, je serais ravi qu'IBM revienne dans un nouveau cycle.
11:54 - Alphabet, déjà, c'est des grands progrès.
11:56 - Pour l'investisseur boursier, ça ne va pas nous changer grand-chose. C'est toujours les mêmes.
11:59 Mais non, il y a quand même des nouveaux acteurs qui vont arriver dans ces marchés-là.
12:03 - C'est pour ça que quand on dit que ces GAFAM ont trop monté,
12:07 il faut tenir compte du fait qu'elles ont toujours la main sur l'innovation.
12:11 Mais il n'y a pas que eux. Et puis, ce n'est pas grave.
12:14 En bourse, vous pouvez investir dans des sociétés plus petites qui, même si elles finissent par se faire racheter,
12:19 les gens qui ont investi dans OpenAI, créateur de GPT-4, ils sont rentrés...
12:24 Enfin, en 2019, ça valait un milliard et en 2022, ça valait 29. Donc, il peut se passer des choses.
12:32 On n'est pas voué à l'échec juste parce que c'est petit.
12:36 - Non, et puis au contraire. Partant de petit, la croissance ne peut être que plus spectaculaire.
12:41 - Il faut faire attention, il faut pas acheter n'importe quoi.
12:45 Moi, je mise un peu là-dessus, mais c'est anecdotique. C'est 2% du fond.
12:50 - Merci beaucoup Jean-Edouine de nous avoir fait un condensé en 12 minutes
12:54 de comment l'IA va traverser effectivement tous ces secteurs et toutes ces thématiques boursières,
13:02 aujourd'hui et demain. Jean-Edouine Réa, qui était avec nous, gérant chez Cadril Capital,
13:06 invité du quart d'heure thématique de Smart Bourse ce soir.
13:09 Pour cette édition, on se retrouve demain à 12h30 en direct sur Bismarck.
13:13 Merci.
13:15 (Générique)