Les futurs gagnants de l’économie des données se profilent
TECHNOLOGIES L’internet des objets, l’intelligence artificielle et l’automatisation permettent d’exploiter les quantités croissantes de données utilisées dans l’automobile, les banques ou la santé. Quelles entreprises vont en profiter?
Un véhicule utilitaire sport transformé par la société Waymo pour se passer de conducteur.
Il est maintenant possible – et rentable – d’investir dans l’économie des données, c’est-à-dire dans les activités exploitant les data récoltées par une multitude d’objets de notre quotidien. Dans un rapport dévoilé mardi, Morgan Stanley donne des conseils d’investissement, nommant les entreprises qui devraient le plus en bénéficier. Sur les 12 secteurs analysés dans cette étude, Le Temps a retenu des exemples dans trois secteurs: l’automobile, la banque et la santé.
L’économie des données atteint un niveau de maturité grâce à l’apparition simultanée de l’internet des objets, de l’intelligence artificielle, de la réalité virtuelle et de l’automatisation. Les data récoltées sont plus facilement transformées en source potentielle de revenus.
Une nouvelle ère
Au cours des trente dernières années, l’émergence de l’ordinateur personnel, puis de l’internet fixe et enfin de l’internet mobile avait été à l’origine d’avancées similaires. Comme par le passé, la nouvelle ère profite d’abord aux acteurs des semi-conducteurs (qui a été le secteur le plus performant de 2017), puis aux fournisseurs d’infrastructures (cette phase vient de commencer, selon Morgan Stanley) et enfin aux entreprises capables de générer des revenus à travers des services reposant sur les data.
Dans le secteur automobile, les valeurs préférées de Morgan Stanley sont Continental (leader des capteurs pour la conduite autonome), l’indien Maruti Suzuki India Limited (pour sa capacité à «monétiser» des données), Hyundai, Ford, Fiat Chrysler et le spécialiste de l’intérieur des voitures Adient.
Ces sociétés devraient être les principaux bénéficiaires du passage vers l’«auto 2.0», caractérisée par la montée en puissance de véhicules partagés, électriques et autonomes. Les acteurs du secteur automobile ont deux principaux défis à relever, expliquent les analystes de Morgan Stanley. Tout d’abord transformer une voiture en capteur de données (pour un coût allant de 500 à 1000 dollars par véhicule) et surtout conserver la propriété de ces data. Ensuite, faire en sorte que les propriétaires de véhicules deviennent des abonnés payants à un service et une expérience: la mobilité.
Le rapport estime que dans un modèle d’abonnement, le coût pour fournir un service de transport sur un mile – environ 1,6 kilomètre – approche 1 dollar. Les opérateurs auront en outre la possibilité de facturer des services additionnels basés sur les data (recherche payante, contenus numériques).
Dans le secteur bancaire, parmi les banques cotées, Credit Suisse fait partie des établissements affichant le plus de potentiel d’amélioration, et donc de progression pour le cours de son action. La deuxième banque du pays est devancée de peu par UBS dans ce classement.
Ici, le nerf de la guerre repose sur la fourniture efficace et sans accroc de produits à forte valeur ajoutée. Les futurs vainqueurs dans l’ère des données se distingueront par leurs apps bancaires, leur système informatique et le recours à des robots. Ces derniers permettent d’augmenter la productivité d’un établissement, surtout dans les fonctions de soutien.
Selon les calculs de Morgan Stanley, un robot peut effectuer le travail de trois à cinq employés du back-office (traitement des opérations bancaires et comptables) et assurer une économie de 10 à 25% par rapport au coût d’un emploi à plein temps. Ce type de robot peut être mis en place en trois mois et devenir rentable après trois mois supplémentaires, ce qui explique que certaines banques en utilisent déjà 200 et visent le millier dans un futur proche.
Enfin, dans le secteur de la santé, Roche, Pfizer, AbbVie ou Merck font partie des valeurs préférées de Morgan Stanley. Ce domaine fait l’objet d’un affrontement entre les géants des nouvelles technologies et les fournisseurs de services pour les hôpitaux. Chantier d’envergure, l’intelligence artificielle et le machine learning permettront d’analyser les données des dossiers médicaux des patients, qui sont encore très majoritairement non structurées.
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Un robot peut effectuer le travail de trois à cinq employés du back-office (traitement des opérations bancaires et comptables)