- Le secteur de l’IA regroupe une diversité d’acteurs : fabricants de puces, éditeurs logiciels, géants du cloud, laboratoires de recherche ou startups génératives.
- Des entreprises comme OpenAI, NVIDIA, Microsoft ou Google DeepMind dominent l’innovation mondiale, tandis que des pépites françaises comme Mistral AI ou Hugging Face émergent rapidement.
- L’intelligence artificielle façonne une nouvelle économie technologique, avec des opportunités massives mais aussi des défis éthiques et concurrentiels majeurs.
- Le secteur de l’IA regroupe une diversité d’acteurs : fabricants de puces, éditeurs logiciels, géants du cloud, laboratoires de recherche ou startups génératives.
- Des entreprises comme OpenAI, NVIDIA, Microsoft ou Google DeepMind dominent l’innovation mondiale, tandis que des pépites françaises comme Mistral AI ou Hugging Face émergent rapidement.
- L’intelligence artificielle façonne une nouvelle économie technologique, avec des opportunités massives mais aussi des défis éthiques et concurrentiels majeurs.
Les meilleures entreprises d'intelligence artificielle
OpenAI : Pionnière de l’IA générative
OpenAI a déclenché une révolution technologique en lançant l’agent conversationnel ChatGPT fin 2022, démocratisant l’usage de l’IA à grande échelle. L’entreprise, fondée en 2015 avec des figures comme Sam Altman et Ilya Sutskever, a aussi développé l’outil de création d’images DALL·E et continue d’innover à un rythme fulgurant.
Son partenariat stratégique avec Microsoft (qui a investi plus de 13 milliards de dollars) lui offre un accès privilégié aux ressources de calcul d’Azure, renforçant sa position de leader de l’IA grand public.
Google (DeepMind)
Le géant Google s’est imposé dans l’IA via sa filiale DeepMind, basée à Londres.
Rachetée en 2014, DeepMind est entrée dans l’histoire en 2016 en concevant AlphaGo, la première IA à battre le champion du monde de jeu de Go.
En 2023, DeepMind a fusionné avec l’équipe Brain de Google pour former Google DeepMind, qui a peu après dévoilé le modèle de langage Gemini.
Désormais intégrée dans de nombreux produits (recherche Google, Gmail, YouTube…), l’IA de Google touche des milliards d’utilisateurs. Forte de l’expertise scientifique accumulée par Google, DeepMind reste une référence mondiale, soutenue par les moyens colossaux d’Alphabet (maison-mère de Google).
Microsoft
Longtemps connu pour ses logiciels (Windows, Office), Microsoft s’est repositionné au cœur de la révolution IA.
Son service Azure AI dans le cloud alimente par exemple Copilot, l’assistant intelligent intégré à Office 365 (Word, Excel, Outlook…).
Surtout, Microsoft a misé gros sur OpenAI en devenant son principal partenaire financier et technologique (plus de 13 milliards $ investis) afin d’intégrer les modèles d’OpenAI à son écosystème cloud et produits. Grâce à cette stratégie, Microsoft incorpore l’IA dans tous ses outils professionnels (de GitHub Copilot pour les développeurs à l’assistant Windows) et se positionne en moteur de l’IA en entreprise.
NVIDIA
Cette société californienne est devenue le fournisseur incontournable de matériel pour l’IA.
Initialement spécialiste des cartes graphiques pour jeux vidéo, NVIDIA domine désormais le marché des GPU haut de gamme, indispensables pour l’entraînement des modèles de deep learning.
Des IA comme ChatGPT, Claude ou Google Gemini tournent grâce aux puces NVIDIA (A100, H100…), faisant de l’entreprise un pilier de l’infrastructure IA mondiale. NVIDIA propose en outre tout un écosystème logiciel (CUDA, bibliothèques IA) et matériel (serveurs DGX) pour accélérer les projets d’IA à grande échelle. Sans NVIDIA, bon nombre d’innovations récentes de l’IA n’auraient probablement pas vu le jour aussi vite.
Meta (Facebook)
Le groupe Meta (ex-Facebook) figure également parmi les meneurs en IA, avec une approche singulière misant sur l’open source.
Sa division Meta AI (issue du laboratoire FAIR créé en 2013) a publié en libre accès la famille de modèles de langage LLaMA, dont la version LLaMA 4 est mise gratuitement à disposition des chercheurs et développeurs.
Parallèlement, Meta intègre ses avancées en IA dans ses produits : un assistant virtuel a fait son apparition sur WhatsApp, Instagram et Messenger, et même dans les lunettes connectées Ray-Ban du groupe. L’immense base d’utilisateurs de Meta constitue d’ailleurs un atout pour entraîner et affiner ses modèles IA à grande échelle.
Amazon Web Services (AWS) : Bras cloud d’Amazon
AWS est un acteur majeur de l’IA « en coulisses ». Bien que peu connu du grand public, AWS fournit à la fois la puissance de calcul (dans ses centres de données) et des services IA clés en main à des milliers d’entreprises.
Par exemple, sa plateforme Amazon Bedrock donne accès à divers modèles d’IA générative prêts à l’emploi. Les clients d’AWS peuvent ainsi intégrer de l’IA (chatbots, analyse d’images, etc.) dans leurs propres applications sans avoir à entraîner leurs propres modèles ni gérer d’infrastructure complexe. En démocratisant ainsi l’IA via le cloud, AWS accélère son adoption à grande échelle.
IBM Pionnier historique de l’intelligence artificielle
IBM mène des recherches en IA depuis les années 1950 et a marqué les esprits en 2011 lorsque son supercalculateur Watson a battu les champions humains du jeu télévisé Jeopardy!.
Après l’engouement autour de Watson, IBM a recentré ses efforts sur des solutions d’IA pour les entreprises. Le groupe propose aujourd’hui la suite IBM WatsonX (lancée en 2023) qui permet aux organisations de créer et déployer leurs propres modèles d’IA de façon scalable et de confiance.
Fort de décennies de R&D (Deep Blue en échecs, Watson en Q&R…), IBM continue d’innover sur des applications industrielles de l’IA, notamment dans le cloud hybride, tout en prônant une IA éthique et explicable adaptée aux exigences des grandes entreprises.
Apple
Longtemps discret sur le sujet, Apple a récemment fait évoluer sa stratégie pour entrer dans la course à l’IA. En 2024, la firme de Cupertino a annoncé Apple Intelligence, une suite d’outils d’IA générative intégrés directement à ses appareils (iPhone, iPad, Mac).
Concrètement, des fonctions comme les résumés intelligents de messages, les réponses automatiques dans Mail ou la génération d’images sont désormais traitées en local sur l’appareil, sans sortir de l’écosystème Apple.
Apple mise ainsi sur une expérience IA fluide et privée, en traitant les données de l’utilisateur directement sur ses puces maison (Neural Engine) au lieu de passer par le cloud. Cette approche centrée sur la confidentialité établit un nouveau standard dans l’industrie, et montre qu’Apple entend concilier innovation en IA et protection des données personnelles de ses utilisateurs.
Les différents types d'entreprises d'intelligence artificielle
| Type d’entreprise IA | Rôle principal | Exemples |
|---|---|---|
| Fabricants de puces et composants | Fournissent les processeurs indispensables au deep learning (GPU, mémoire). | NVIDIA, AMD, Intel, Micron |
| Éditeurs de logiciels d’IA | Développent des solutions IA pour des cas métiers (fraude, prédiction, assistants). | Dataiku, Hugging Face, Kili Technology |
| Plateformes Cloud & IA-as-a-Service | Proposent des services IA prêts à l’emploi via le cloud. | AWS, Microsoft Azure, Google Cloud |
| Laboratoires de recherche & deeptech | Travaillent sur l’IA avancée (AGI, neuromorphique) et déposent des brevets. | Google DeepMind, LightOn, AnotherBrain |
| Spécialistes de l’IA générative | Génèrent texte, images, code via des modèles créatifs. | OpenAI, Midjourney, Mistral AI, PhotoRoom |
| Intégrateurs d’IA B2B | Adaptent des solutions IA aux besoins métiers spécifiques. | Shift Technology, Owkin, FieldBox.ai |
Les meilleures françaises en IA
Mistral AI
Fondée en 2023 par d’anciens chercheurs de Google DeepMind et de Meta, cette startup parisienne est souvent présentée comme la réponse européenne à OpenAI.
Mistral AI développe des modèles de langage open source et des services d’IA générative adaptés aux besoins des entreprises.
Elle a rapidement gagné en ampleur, levant plus d’un milliard de dollars auprès d’investisseurs prestigieux. La société était valorisée autour de 6 milliards de dollars fin 2024 et ses fondateurs affichent l’ambition de s’introduire en bourse prochainement plutôt que de vendre la startup aux géants étrangers.
Mistral incarne ainsi l’espoir d’un champion français de l’IA générative, misant sur la souveraineté (ses modèles sont hébergés en Europe et respectueux du RGPD).
LightOn
Créée en 2016, LightOn est une startup parisienne spécialisée dans les grands modèles de langage et le calcul optique. Elle fournit une plateforme IA permettant aux entreprises d’exploiter des modèles de type GPT sur leurs propres données, tout en gardant ces dernières confidentielles.
LightOn cible notamment les grands groupes ayant des exigences de souveraineté et de confidentialité. Sa technologie de pointe (alliant hardware optique et algorithmes efficaces) lui a valu d’être reconnue par le programme French Tech 2030. LightOn a été évaluée aux alentours de 100 millions d’euros en 2023 et représente l’un des acteurs français à suivre dans la course aux LLM (Large Language Models).
Hugging Face
Bien qu’installée à New York aujourd’hui, cette plateforme open source d’IA a été cofondée par des entrepreneurs français en 2016. Hugging Face s’est imposée comme le hub mondial de la communauté machine learning : son site permet de partager librement des modèles d’IA, des jeux de données et des outils de développement.
Des millions de chercheurs et d’ingénieurs utilisent Hugging Face pour collaborer et accélérer leurs projets d’IA. La startup connaît une croissance fulgurante et attire les investisseurs : en 2023, elle a levé 235 millions de dollars auprès de Google, Salesforce, NVIDIA et d’autres, atteignant une valorisation d’environ 4,5 milliards de dollars.
Véritable « GitHub de l’IA », Hugging Face symbolise l’approche ouverte et collaborative de l’écosystème français.
Owkin
Fondée en 2016 à Paris, Owkin marie l’IA et la biotechnologie. Cette startup franco-américaine utilise l’intelligence artificielle pour découvrir de nouveaux médicaments, optimiser les essais cliniques et développer des outils diagnostics en s’appuyant sur des données médicales massives.
Sa particularité est de recourir à l’apprentissage fédéré : les modèles sont entraînés sur les données des hôpitaux sans que celles-ci quittent les établissements, préservant ainsi la confidentialité.
Owkin a collaboré avec de grands laboratoires pharmaceutiques et a acquis une solide réputation dans le domaine de l’AI médicale. Elle a rejoint le club des licornes fin 2021 grâce à un investissement de 180 M$ du groupe Sanofi, valorisant l’entreprise au-delà du milliard de dollars. Owkin illustre l’excellence française dans l’IA appliquée à la santé, un secteur stratégique.
Focus les entreprises d'IA générative
L'IA générative est une tendance émergente dans le paysage de l'IA. Voici quelques points clés à noter :
- Les dépenses en logiciels d'IA générative devraient passer de 1 milliard de dollars en 2022 à 81 milliards de dollars en 2027, signe d'une croissance rapide du marché.
- De grandes entreprises technologiques telles que Meta, Google et OpenAI mènent la charge en matière de progrès de l'IA.
- Meta a développé LLaMA 2, Google a créé le chatbot Bard et OpenAI a introduit GPT-4.
Malgré le potentiel de l'IA générative, ses applications ont été confrontées à des défis, tels que la désinformation et les préjugés.
Néanmoins, le succès de grands modèles de langage comme le ChatGPT d'OpenAI, qui a attiré 100 millions d'utilisateurs dans les deux mois qui ont suivi son lancement, témoigne d'un intérêt et d'une adoption importants de la part du public. Investir dans des entreprises à la pointe de l'IA générative permet de s'exposer à ce segment du marché de l'IA qui connaît une croissance rapide.
Le géant chinois de la technologie Baidu (BIDU.US) s'est également lancé dans la course. Son intelligence artificielle générative répond de manière experte aux questions en utilisant d'énormes bases de données, tandis que des modèles graphiques comme DALL-E produisent des images créatives à la demande en quelques secondes.
Les fonds de capital-risque n'ont pas réduit le financement des entreprises d'IA générative malgré des circonstances macroéconomiques difficiles. Le nombre d'opérations a diminué d'environ 10 %, tandis que leur valeur totale en dollars a augmenté. En comparaison, selon CoinDesk, les investissements en capital-risque dans l'industrie des crypto-monnaies en janvier 2023 ont chuté de près de 91 % en glissement annuel.
Focus sur les entreprises de semi-conducteurs
Les fabricants de puces à 5 nm et de technologies plus petites, comme Nvidia (NVDA.US), AMD (AMD.US) et Taiwan Semiconductors (TSM.US), peuvent profiter de la tendance en évitant les pièges et les dérapages technologiques potentiels. Les fournisseurs de puces peuvent ainsi bénéficier des énormes besoins de calcul associés à l'IA générative. De même que les producteurs spécialisés de circuits intégrés (IC) et de masques photographiques tels que Lam Research (LRCX.US), ASML (ASML.NL), Synopsys (SNPS.US) ou Photronics (PHTR.US).
Le prix de vente moyen du GPU A100 de Nvidia le 16 février 2023 est d'environ 10 000 dollars, et le prix du processeur H100, dévoilé en mars 2022, est d'environ 25 000 dollars. En supposant que la puissance d'entraînement du langage GPT-3 soit de 5 000 GPU A100 de Nvidia, cela donne environ 50 millions de dollars de revenus en supposant un prix moyen de 10 000 dollars par processeur super-efficace. Toutefois, il est possible que les entreprises essaient de maintenir les coûts de développement du moteur de langage aussi bas que possible en utilisant d'autres puces, telles que AMD MI300 (AMD.US).
Les clients des fabricants de puces ne seront peut-être pas uniquement Microsoft. Google, par exemple, pourrait décider d'utiliser les processeurs tensoriels TPU pour la formation de son propre chatbot Bard. Selon les estimations, une requête pour ChatGPT coûte entre 0,3 et 1 dollar, ce qui est bien supérieur au coût d'exécution d'une requête de recherche traditionnelle sur Google, que les analystes estiment entre 0,00001 et 0,002 dollar. Les coûts encore élevés n'ont pas empêché le capital-risque d'investir.
Alors que la demande des entreprises pour les puces ARM révolutionnaires peut encore augmenter (l'utilisation d'ARM par Amazon, entre autres) à la lumière du ralentissement de l'économie, des licenciements dans l'industrie technologique et des taux d'intérêt plus élevés, de nombreux fabricants pourraient se tourner vers des puces semi-conductrices moins coûteuses dans un environnement de pression à la baisse sur les coûts liés à la recherche, ce qui pourrait créer de nouvelles opportunités pour les fabricants de puces électroniques.
FAQ
De nombreux éléments indiquent qu'avec l'informatique en nuage, les mondes virtuels Metaverse, les voitures autonomes ou la technologie blockchain, l'intelligence artificielle sera l'un des puissants moteurs du développement technologique. Les grands modèles de langage fournissent d'énormes outils d'IA à tous les chercheurs, avec des moteurs de recherche bing de plus en plus populaires. Grâce à l'apprentissage automatique, les actions liées à l'IA pourraient être plus intéressantes pour les investisseurs, à la recherche d'intelligence artificielle.
Grâce à l'apprentissage automatique, le coût de la « formation » à l'IA a atteint un niveau historiquement bas en 2023, ce qui, selon la loi de Wright, devrait avoir une influence positive sur la poursuite du développement. L'IA permet de travailler plus efficacement et peut réduire les coûts pour les entreprises, aider à gérer les risques et avoir un impact positif sur les marges. Cela signifie que de plus en plus d'entre elles pourraient être intéressées par l'utilisation d'outils d'IA.
Oui, le développement de l'IA est lié au développement de l'industrie des semi-conducteurs et de l'informatique en nuage, entre autres. Tous ces éléments sont liés les uns aux autres. La tendance croissante de l'IA fera en sorte que la demande pour les semi-conducteurs les plus avancés devrait augmenter à l'avenir, entre autres grâce à elle.
La quantité croissante de données numériques entraîne à son tour une demande de stockage, ce qui stimule la demande d'informatique en nuage. On peut donc s'attendre à ce que les entreprises de ces deux secteurs soient des bénéficiaires indirects du développement de l'IA.
Investir dans les entreprises d'IA peut offrir des rendements élevés, mais implique un risque important, des dépenses initiales et de la recherche. Envisagez d'investir dans des actions d'IA par le biais de fonds négociés en bourse axés sur l'IA afin de réduire le risque individuel et l'exposition au marché.
Les meilleures entreprises dans le domaine de l'IA sont Alibaba Cloud, DataRobot, Google, Hugging Face, H2O.ai, Rasa, Microsoft, Alphabet, NVIDIA, Meta Platforms (Facebook), Tesla, IBM, Palantir, Amazon, People.ai, AlphaSense et Mobileye. Pensez à ces entreprises pour vos besoins en matière d'IA.
Lorsque vous évaluez les entreprises d'IA en vue d'un investissement, tenez compte de leur expertise technique, de leur positionnement sur le marché, de leur modèle d'entreprise et de la solidité de leur équipe. Recherchez une technologie d'IA unique et évolutive, des besoins du marché non satisfaits, un modèle de revenus solide et une approche proactive de la conformité réglementaire.
Ce n'est pas possible tant qu'Open AI est une société privée. Microsoft est un investisseur important dans Open AI, mais en 2024, l'entreprise n'a pas encore planifié son introduction en bourse.
OpenAI, Google DeepMind, Microsoft, NVIDIA, Meta et Amazon comptent parmi les entreprises les plus influentes du secteur.
Oui, des startups comme Mistral AI, Hugging Face, Owkin ou LightOn se distinguent par leurs innovations, leurs levées de fonds et leur impact technologique.
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"Ce matériel est une communication marketing au sens de l'art. 24, paragraphe 3, de la directive 2014/65 /UE du Parlement européen et du Conseil du 15 mai 2014 concernant les marchés d'instruments financiers et modifiant la directive 2002/92 /CE et la directive 2011/61 /UE (MiFID II). La communication marketing n'est pas une recommandation d'investissement ou une information recommandant ou suggérant une stratégie d'investissement au sens du règlement (UE) n°596/2014 du Parlement européen et du Conseil du 16 avril 2014 sur les abus de marché (règlement sur les abus de marché) et abrogeant la directive 2003/6 / CE du Parlement européen et du Conseil et directives 2003/124 / CE, 2003/125 / CE et 2004/72 / CE de la Commission et règlement délégué (UE) 2016/958 de la Commission du 9 mars 2016 complétant le règlement (UE) n°596/2014 du Parlement européen et du Conseil en ce qui concerne les normes techniques de réglementation relatives aux modalités techniques de présentation objective de recommandations d'investissement ou d'autres informations recommandant ou suggérant une stratégie d'investissement et pour la divulgation d'intérêts particuliers ou d'indications de conflits d'intérêt ou tout autre conseil, y compris dans le domaine du conseil en investissement, au sens de la loi du 29 juillet 2005 sur le commerce des instruments financiers. (c.-à-d. Journal des Lois 2019, point 875, tel que modifié). L’ensemble des informations, analyses et formations dispensées sont fournies à titre indicatif et ne doivent pas être interprétées comme un conseil, une recommandation, une sollicitation d’investissement ou incitation à acheter ou vendre des produits financiers. XTB ne peut être tenu responsable de l’utilisation qui en est faite et des conséquences qui en résultent, l’investisseur final restant le seul décisionnaire quant à la prise de position sur son compte de trading XTB. Toute utilisation des informations évoquées, et à cet égard toute décision prise relativement à une éventuelle opération d’achat ou de vente de CFD, est sous la responsabilité exclusive de l’investisseur final. Il est strictement interdit de reproduire ou de distribuer tout ou partie de ces informations à des fins commerciales ou privées. Les performances passées ne sont pas nécessairement indicatives des résultats futurs, et toute personne agissant sur la base de ces informations le fait entièrement à ses risques et périls. Les CFD sont des instruments complexes et présentent un risque élevé de perte rapide en capital en raison de l'effet de levier. 75% de comptes d'investisseurs de détail perdent de l'argent lors de la négociation de CFD avec ce fournisseur. Vous devez vous assurer que vous comprenez comment les CFD fonctionnent et que vous pouvez vous permettre de prendre le risque probable de perdre votre argent. Avec le Compte Risque Limité, le risque de pertes est limité au capital investi."
