Rétrospectivement, l’intelligence artificielle sera toujours autant une histoire de marchés financiers qu’une histoire de technologie. Une fois que la narration est devenue aussi importante que la fonctionnalité, les préoccupations concernant ce que l’on appelle le « lavage de l’IA » sont devenues inévitables. Juste un an après que ChatGPT soit devenu public, les régulateurs ont commencé à tirer la sonnette d’alarme. En mars 2024, la Securities and Exchange Commission des États-Unis a poursuivi deux sociétés de conseil en investissement, Delphia (USA) Inc. et Global Predictions Inc., pour des déclarations concernant l’utilisation de l’IA dans les services de conseil en investissement. Les régulateurs ont allégué qu’une entreprise avait vanté des capacités d’investissement non fondées basées sur l’IA, notamment en prétendant être le « premier conseiller financier réglementé en matière d’IA ».
Le cycle de nettoyage de l’IA n’est pas encore terminé. Sur les 51 recours collectifs en matière de valeurs mobilières liés à l’IA déposés au cours des cinq dernières années, une majorité significative concernait des allégations selon lesquelles des entreprises auraient surestimé ou dénaturé leurs capacités en matière d’intelligence artificielle, selon les données sur les litiges en matière de valeurs mobilières compilées par le cabinet de conseil Secretariat.
Mais une tendance plus notable aujourd’hui est que de nombreux débats ne portent plus sur l’existence ou non de l’IA.
Certains des premiers cas de blanchiment d’IA ressemblaient à des allégations de fraude traditionnelles, les critiques affirmant que la technologie vendue n’existait tout simplement pas. Mais ce débat tourne autour d’une question plus nuancée : l’IA va-t-elle changer de manière significative l’économie des entreprises ?
Cette distinction est importante. Les entreprises peuvent effectivement déployer des modèles d’apprentissage automatique et des analyses automatisées, mais les investisseurs se demandent si ces systèmes amélioreront considérablement leurs bénéfices, augmenteront leurs revenus et créeront un avantage concurrentiel défendable.
Malgré le motif évident de se vanter, les entreprises doivent être disciplinées et précises dans l’explication de leurs capacités en matière d’IA. Les allégations relatives à l’intelligence artificielle doivent être techniquement exactes, opérationnellement justifiables et cohérentes avec les résultats financiers de l’entreprise.
Une imprécision peut avoir de graves conséquences. Les entreprises qui surestiment leurs capacités peuvent être confrontées à des contrôles réglementaires, à des litiges en matière de valeurs mobilières, à des atteintes à leur réputation et à des pressions en matière de valorisation.
Les récents épisodes de marché démontrent avec quelle rapidité ces discours peuvent entrer en collision avec la surveillance des investisseurs. La société d’ingénierie de données Innodata, Inc. en fournit un exemple. Le site Web Motley Fool a récemment qualifié l’entreprise de « joyau caché sur le marché en plein essor de l’IA ». Mais début 2024, des vendeurs à découvert ont accusé l’entreprise d’exagérer le rôle de l’intelligence artificielle dans son modèle économique, ce qui a conduit à un recours collectif et à une baisse de 30 % du cours de l’action. Il est clair que l’entreprise opère au sein de l’écosystème de l’IA, mais elle a dû défendre sa divulgation.
Dans un environnement axé sur le récit, les investisseurs eux-mêmes sont également confrontés à des risques. Par exemple, les sociétés de capital-investissement opèrent actuellement sur des marchés transactionnels caractérisés par peu de transactions et une concurrence intense pour les actifs. Dans ces situations, la pression pour déployer des capitaux et rester pertinent auprès d’un nombre limité de partenaires peut inciter à adopter des récits techniques ambitieux avec une diligence moins rigoureuse que d’habitude.
Les allégations liées à l’intelligence artificielle peuvent être particulièrement difficiles à vérifier lors de calendriers de négociation comprimés. L’évaluation de la qualité des modèles d’apprentissage automatique, de l’infrastructure de données et des capacités de déploiement nécessite souvent une expertise technique spécialisée. Sans un examen minutieux, les investisseurs risquent de payer une valorisation plus élevée pour des capacités technologiques encore expérimentales, de portée limitée ou sans importance économique.
Le cycle actuel de revendications sur l’IA est similaire à l’augmentation rapide des investissements environnementaux, sociaux et de gouvernance. Cette époque a engendré une vague d’histoires ambitieuses en matière de durabilité des entreprises, suivies par un examen réglementaire et juridique accru du soi-disant « greenwashing ».
Les leçons de l’ESG sont utiles. Même si une entreprise croit sincèrement au potentiel à long terme de sa stratégie, des déclarations vagues ou exagérées peuvent l’exposer à des risques juridiques. Lorsque les divulgations dépassent les réalités opérationnelles vérifiables, elles exigent un examen minutieux de la part des régulateurs, des investisseurs, des vendeurs à découvert et autres.
L’intelligence artificielle est actuellement à un stade similaire.
L’histoire nous enseigne également que les périodes d’enthousiasme accru pour la technologie conduisent souvent à des normes de divulgation plus strictes. Le boom des dot-com de la fin des années 1990 est bénéfique. À l’époque, ajouter « .com » au nom d’une entreprise pouvait instantanément gonfler sa valorisation. Les modèles économiques étaient parfois mal définis et les pratiques de divulgation n’étaient pas toujours à la hauteur de l’enthousiasme des investisseurs à l’égard de l’économie Internet émergente.
Bien sûr, la bulle a fini par éclater. Le Congrès a adopté la loi Sarbanes-Oxley de 2002, qui a considérablement renforcé les exigences de divulgation des entreprises et la responsabilité de la direction. Les valorisations narratives qui enthousiasmaient autrefois les investisseurs sont devenues une source de risque juridique si les informations sous-jacentes se révélaient inexactes ou trompeuses.
Mais la leçon plus large de l’ère Internet n’est pas que l’enthousiasme pour la technologie était déplacé. De nombreuses entreprises nées au cours de cette période sont finalement devenues certaines des entreprises les plus influentes de l’économie mondiale. Ce qui a changé, ce n’est pas la trajectoire de l’innovation, mais les normes régissant la manière dont les entreprises communiquent avec les investisseurs.
L’intelligence artificielle pourrait suivre une trajectoire similaire. Le marché actuel valorise les récits ambitieux sur l’IA et les limites de la divulgation continuent d’évoluer. Mais si l’on en croit l’histoire, nous pouvons nous attendre à une surveillance réglementaire accrue et à des divulgations plus précises à l’avenir. Les entreprises doivent communiquer leurs innovations avec suffisamment de clarté et de discipline pour éviter d’exposer leurs propos à des risques juridiques.
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