3. Les logiciels améliorant l’efficacité
La croissance de l’automatisation, dans nos domiciles comme dans les usines, repose sur les logiciels. Les logiciels industriels, qui peuvent être utilisés pour faire fonctionner des machines, ont toujours reposé sur un modèle d’achat, d’installation et d’utilisation perpétuelle. Aujourd’hui, c’est le modèle SaaS (logiciel en tant que service) qui prend le dessus. Avec lui, les entreprises paient un abonnement pour utiliser des logiciels, qui sont eux-mêmes stockés dans le cloud, ou dans un environnement hybride. La taille du marché des logiciels industriels pourrait plus que doubler et dépasser les 250 milliards de dollars d’ici à 2027, soit un TACT de 15%4. Une telle croissance devrait permettre des gains d’efficacité tout au long du processus: de la conception et de la simulation des produits à l’envoi des plans à l’usine ou au partenaire de fabrication en passant par l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement. Les solutions basées sur le cloud aident à réduire le coût et la complexité associés à la gestion des logiciels proprement dits et permettent également de centraliser les données. De plus, comme les volumes de données générés sont de plus en plus importants, l’analyse des données enregistre une formidable croissance5. L’automatisation des processus commerciaux gagne elle aussi en popularité. Il s’agit du processus qui permet aux entreprises d’utiliser des solutions logicielles pour augmenter la productivité de leurs employés de bureau. Grâce aux progrès de l’IA, les entreprises peuvent en outre utiliser de grandes quantités de données pour améliorer leur efficacité opérationnelle.
4. L’IA et la puissance de calcul
Comme elles sont de plus en plus complexes, les machines ont besoin de puissances de traitement de plus en plus élevées pour calculer et traiter les données. L’IA est particulièrement gourmande en ressources. Elle nécessite de grandes quantités de données et une forte capacité de traitement pour générer de nouveaux contenus. Il lui faut donc des semi-conducteurs plus avancés. Les fabricants de processeurs informatiques semblent être des bénéficiaires naturels du développement de l’IA. Néanmoins, les grands modèles de langage (LLM) exigent également d’autres types de puces, telles que celles qui augmentent la capacité de mémoire et la bande passante. Les semi-conducteurs de mémoire, de calcul et de stockage représentent la majorité des ventes du secteur. Les puces de mémoire («DRAM») et de stockage («NAND Flash») servent principalement à stocker des données et des instructions, tandis que les puces de traitement (comme les «CPU» au cœur des ordinateurs ou les puces d’accélération complémentaire, telles que les «GPU») sont utilisées pour effectuer des calculs et traiter des données en temps réel. Les sociétés spécialisées dans l’automatisation de la conception électronique (EDA), telles que Synopsys, qui propose des solutions logicielles aux concepteurs de puces, jouent également un rôle majeur dans l’écosystème des semi-conducteurs. Le niveau d’innovation et d’intégration de l’IA dans les logiciels permet aux concepteurs de puces d’accélérer la phase de conception et d’améliorer la puissance et l’efficacité des calculs. Par ailleurs, les progrès de l’IA devraient améliorer les perspectives des fabricants d’équipements de semi-conducteurs. Ceux-ci fournissent les outils nécessaires à la fabrication de processeurs pour la production de puces plus petites, plus rapides, moins chères, plus puissantes et moins gourmandes en énergie. Les usines de fabrication de semi-conducteurs (appelées «fabs») comptent parmi les unités de production les plus automatisées au monde. Elles s’appuient donc elles aussi de plus en plus sur des processus d’IA visant à améliorer les rendements et la production.
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