Les héros méconnus de la révolution de l'IA : pourquoi les actions liées à la fiabilité des données sont importantes

Résumé

• L'IA dépend de données de qualité, stimulant la demande pour les actions liées à la fiabilité des données.
• Les plateformes d'observabilité sont une infrastructure essentielle, offrant des opportunités d'investissement à long terme.
• Ce secteur propose des modèles d'abonnement stables, un atout pour la constitution d'un portefeuille d'investissement.
• Investir dans ces titres revient à cibler les 'pioches et pelles' de la révolution de l'IA, une approche fondamentale.

L'IA, c'est bien, mais qui nettoie les tuyaux ?

Soyons honnêtes, le brouhaha constant autour de l'intelligence artificielle commence à devenir un peu assourdissant. Chaque dirigeant fraîchement costumé est prêt à jurer que l'IA va révolutionner son secteur, que ce soit la fabrication de widgets ou la vente de chaussettes. C'est une frénésie, une véritable ruée vers l'or où tout le monde court après la même promesse scintillante de richesses inouïes.

Pourtant, j'ai toujours pensé que lors d'une ruée vers l'or, l'argent intelligent n'est pas du côté des prospecteurs agités. Il est du côté de celui qui vend les pelles, les pioches et les pantalons solides. Aujourd'hui, les pelles et les pioches ne sont plus en bois et en acier. Ce sont les outils, sans grand prestige mais indispensables, qui rendent tout le cirque de l'IA possible. Et à mon avis, l'outil le plus crucial du moment est celui qui nettoie les dégâts.

Le vilain petit secret de l'intelligence artificielle

Voici la partie que les évangélistes de la tech ont tendance à marmonner. Les données qui dorment au sein de la plupart des entreprises sont, pour le dire poliment, un véritable capharnaüm. Elles sont désordonnées, incohérentes et souvent tout simplement fausses. Pendant des années, c'était un problème agaçant mais gérable. Un chiffre douteux dans une feuille de calcul pouvait être repéré par un humain armé d'une calculatrice et d'un bon café.

Mais quand vous donnez cette bouillie numérique à une IA, vous n'obtenez pas des analyses pertinentes. Vous obtenez des absurdités coûteuses, débitées à grande vitesse. Une IA entraînée sur de mauvaises données est comme un étudiant brillant qui n'aurait eu le droit de lire que des tabloïds. Les conclusions qu'elle tirera seront assurées, bien articulées et complètement inutiles. Ce n'est pas un simple inconvénient, c'est un problème qui pourrait coûter des milliers de milliards et mener à des décisions commerciales catastrophiques.

L'avènement des plombiers de la donnée

Cette réalité a créé un besoin soudain et désespéré pour ce que j'appelle les plombiers de la donnée. Ce sont les entreprises qui fournissent les outils pour surveiller, nettoyer et garantir l'intégrité des informations qui circulent dans une entreprise. Ce sont eux qui réparent les fuites et débouchent les canalisations avant que tout le système ne soit inondé.

Leurs services, souvent regroupés sous le terme d'« observabilité des données », sont passés d'un luxe informatique de niche à une nécessité opérationnelle critique. Pensez au tableau de bord de votre voiture. Vous ne rouleriez pas à 130 km/h sans un compteur de vitesse ou une jauge de carburant en état de marche. Pourquoi une entreprise miserait-elle son avenir sur une IA sans savoir si les données qui l'alimentent sont fiables ? Des sociétés comme Datadog ou Snowflake sont à l'avant-garde, construisant l'infrastructure qui sert de source unique de vérité, un socle numérique sur lequel tout le reste est bâti.

Un pari sur l'infrastructure, pas sur la pépite

Une fois qu'une entreprise installe ces systèmes, il devient incroyablement difficile de les retirer. Ils sont tissés dans la trame même des opérations quotidiennes. Cela crée un flux de revenus par abonnement merveilleusement prévisible, le genre de chose qui aide un investisseur à dormir sur ses deux oreilles. C'est cette dynamique fondamentale qui rend une collection de ces entreprises, comme le panier « Les héros méconnus de la révolution de l'IA : pourquoi les actions liées à la fiabilité des données sont importantes », assez séduisante pour une réflexion à long terme.

Bien sûr, ce n'est pas un pari sans risque. Rien ne l'est jamais. Le secteur technologique est connu pour sa volatilité, et la concurrence est féroce, avec des géants comme Amazon et Microsoft qui rôdent toujours. Mais la demande ici semble différente. Réduire son budget de fiabilité des données, c'est un peu comme annuler la police d'assurance de son immeuble pour faire des économies. C'est un pari que peu de dirigeants sensés sont prêts à prendre, ce qui pourrait offrir une certaine résilience même en cas de ralentissement économique. Pour moi, il ne s'agit pas de courir après le prochain objet brillant. Il s'agit d'investir dans l'infrastructure essentielle, ennuyeuse et brillante dont dépend tout notre avenir numérique.

Analyse Approfondie

Marché et Opportunités

• La mauvaise qualité des données coûte à l'économie américaine plus de 3 000 milliards de dollars par an, créant d'importantes opportunités d’investissement.
• L'adoption de l'IA génère une demande urgente pour des outils de fiabilité et d'observabilité des données, considérés comme une infrastructure essentielle.
• Le marché est à un point d'inflexion, avec une forte prise de conscience des entreprises mais des implémentations encore précoces, ce qui suggère une piste de croissance sur plusieurs années. Le panier "Data Reliability Safety Net" proposé par Nemo vise à capitaliser sur cette tendance.

Entreprises Clés

• Datadog Inc (DDOG) : Fournit une plateforme d'observabilité qui intègre la surveillance de l'infrastructure avec des contrôles de qualité des données, offrant une vue complète des opérations numériques.
• Splunk, Inc. (SPLK) : Spécialisée dans l'analyse des données générées par les machines, comme les appareils IoT et les systèmes automatisés, pour fournir des informations opérationnelles.
• Snowflake Inc. (SNOW) : Exploite un "cloud de données" qui agit comme une source unique et centralisée pour les données, le stockage et le traitement des entreprises, garantissant la cohérence des analyses IA.

Principaux Risques

• La volatilité du secteur technologique peut affecter les valorisations des entreprises, en particulier celles avec des multiples de valorisation élevés.
• La concurrence s'intensifie, notamment de la part des grands fournisseurs de cloud comme Amazon et Microsoft qui développent leurs propres solutions.
• Un ralentissement économique pourrait potentiellement réduire les dépenses globales des entreprises en matière de technologie.

Catalyseurs de Croissance

• Les applications d'IA amplifient l'impact négatif des mauvaises données, ce qui pourrait accélérer l'investissement des entreprises dans les outils de qualité des données.
• Les plateformes de fiabilité des données s'intègrent profondément dans les opérations, créant des coûts de changement élevés et des revenus d'abonnement récurrents et stables.
• Les lois croissantes sur la confidentialité des données et les exigences de conformité exercent une pression réglementaire pour l'adoption de meilleurs outils de gouvernance des données.