Lettre aux investisseurs 2026 du produit phare de investissement Borgi à l’ère des agents intelligents : point de vue de Borgi

Depuis la fin de2022, l’apparition deChatGPT a déclenché une vague incessante d’intelligence artificielle. L’intérêt des investisseurs pour l’IA reste très élevé. Récemment,Anthropic,OpenAI et le groupe comprenantX.AI chezSpaceX ont tous des plans deIPO, ce qui ramène l’attention du marché sur l’IA à son apogée.

Coïncidence, ces trois entreprises sont les principales participations non cotées du produit phare de Baillie Gifford (Baillie Gifford), le Scottish Mortgage Investment Trust (SMT). Leur introduction en bourse apportera également d’importants bénéfices àSMT.

L’autre face de la pièce concerne les débats du marché à propos de l’IA : l’industrie du logiciel très impactée, la pérennité des investissements massifs, la compétition sino-américaine dans l’IA, les secteurs susceptibles d’être remplacés, etc.

L’intelligence artificielle est le domaine le plus suivi par Baillie Gifford. Un gérant de fonds Baillie Gifford a déclaré “Environ95% de nos positions dans le portefeuille sont exposées de façons directes àAI.“

Cependant, il ne faut pas croire que Baillie Gifford investit dans le concept d’IA pure, mais bien dans son application concrète. “Ce n’est pas un‘portefeuille IA’, mais un portefeuille composé de sociétés utilisantAI en tant qu’outil universel.“ Certains analystes Baillie Gifford ont même dit :“À l’avenir, nous ne parlerons plus spécifiquement d’AI, elle sera totalement intégrée dans notre vie quotidienne, se traduisant en revenus et gains d’efficacité.”

Dans cette perspective, Baillie Gifford ne considère pasAI comme un‘thème d’investissement’ indépendant, mais comme un outil universel qui, à l’instar d’Internet, infusera tous les secteurs.

Plus intéressant encore, dans l’histoire centenaire de Baillie Gifford, de nombreuses révolutions technologiques ont été traversées. Ils ont connu de près les opportunités de croissance durant ces révolutions et les éclatements de bulles qui les ont suivies. Ainsi, la façon dont Baillie Gifford voit l’IA représente un sujet fascinant.

Le produit phare de Baillie Gifford : Scottish Mortgage Investment Trust (SMT) a publié son rapport annuel. Nous avons déjà partagé la première partie,le gérant de fonds Tom Slater. Cette fois, nous continuons avec la lettre aux investisseurs deSMT par un autre gérant,Lawrence Burns. Sa lettre traite en profondeur de l’évolution et de l’investissement en IA depuis la perspective Baillie Gifford.

Selon Baillie Gifford, le développement de l’IA a franchi l’ère du dialogue, celle du raisonnement, pour entrer vraiment dans l’ère des agents intelligents. Aujourd’hui, le secteur du logiciel est profondément impacté,AI remplace largement la programmation humaine. Mais le secteur compte des perdants et des gagnants. L’infrastructure logicielle va connaître un développement encore plus fort à l’avenir. De plus, les agents intelligents auront un impact déterminant dans les domaines du savoir, comme le droit, la finance et la consommation. L’essentiel est de savoir si les entreprises parviendront à garder un avantage compétitif durable dans la vague de l’IA.

En outre, l’IA ne se limite pas à la Silicon Valley. La Chine possède plusieurs avantages dans cette révolution, notamment enAI physique, en rapport qualité-prix, ainsi qu’en capacité de transformation en produit. Cela permet à la Chine de faire émerger des entreprises à forte valeur lors de cette nouvelle vague.

Enfin, Baillie Gifford, avec un regard historique, analyse les modèles des révolutions passées et propose des pistes pour que les investisseurs s’adaptent, ce qui offre de précieux enseignements.

Voici la lettre aux investisseurs deLawrence Burns 2026 de Baillie Gifford.

L’ère des agents intelligents

En janvier 2025, les revenus annuels de la société d’IAAnthropic atteignaient1 milliard de dollars annualisés.15 mois plus tard, ce chiffre dépassait30 milliards de dollars. Dans l’histoire, aucune entreprise n’avait jamais vu sa croissance organique des revenus atteindre une telle ampleur et vitesse.Anthropic est l’une des sociétés de private equity de Scottish Mortgage Investment Trust (SMT), qui a aidé à ouvrir la troisième ère de l'intelligence artificielle générative.

La première ère fut celle du dialogue, initiée fin2022 avec le lancement duChatGPT deOpenAI, où les modèles sont devenus capables de suivre de façon fiable les instructions en langage naturel et d’empêcher les échanges avec l’utilisateur de s’éterniser.

La seconde fut l’ère du raisonnement, débutée enseptembre 2024 avec le modèleo1 deOpenAI. À ce stade, les modèles apprennent à s’arrêter, à réfléchir étape par étape et

À partir de fin novembre2025, la sortie duClaude Opus 4.5 d’Anthropic marque indiscutablement le début de l’ère agent. Les modèles peuvent se voir assigner un objectif et, via de nombreuses étapes, travailler à sa réalisation : planification, utilisation d’outils, vérification de leurs tâches, et délivrance de résultats utiles sans sollicitation humaine continue.

Chaque ère s’appuie sur la précédente sans pour autant la remplacer. Les agents d’aujourd’hui sont des modèles de raisonnement capables d’agir, tout comme les modèles de raisonnement étaient des modèles de dialogue capables de réfléchir.

L’essor des agents affecte tout notre portefeuille, du secteur du logiciel à la valorisation des entreprises de consommation, à l’ascension d’un écosystème IA chinois parallèle et à la construction de chaînes d’approvisionnement physiques pour répondre à une demande informatique inassouvie.

Logiciel

L’impact des agents se manifeste d’abord à grande échelle dans le logiciel. Dans l’industrie du logiciel originelle, le travail était numérisé, la valeur élevée, les objectifs bien définis et les feedbacks rapides.

L’adaptation des agents est rapide. Le PDG de Google a déclaré que75% du nouveau code est aujourd’hui généré par l’IA. Un fondateur d’une société de notre portefeuille nous a récemment confié que ses dépenses en outils de codage IA dépassaient celles pour la rémunération des développeurs, et que les retours sur les outils agents étaient supérieurs à ceux des ingénieurs eux-mêmes. ChezAnthropic, l’IA écrit désormais70% à90% du code.

Nous nous dirigeons vers un avenir où le logiciel sera de plus en plus conçu, opéré et utilisé par des agents. Cela aura des conséquences majeures.

D’abord, cela affaiblit le lien entre la valeur du logiciel et le « nombre d’utilisateurs » (utilisateurs sous licence en interne), sur lequel était basé tout le système de tarification de l’industrie. Ensuite, cela abaisse les barrières à la création de logiciels, intensifie la concurrence et érode les défenses construites sur l'accumulation de code et la complexité. Enfin, cela soulève une question fondamentale : où la valeur s’accumulera-t-elle dans chaque société : dans les logiciels/applications eux-mêmes, ou dans la couche intelligente qui comprend la tâche, exploite les données pertinentes et pilote le travail ?

Le marché a réagi très vite. En12 mois, la capitalisation mondiale du secteur logiciel a chuté d’environ2 mille milliards de dollars. Certaines réévaluations du secteur avaient leur raison d’être : certaines sociétés avaient des valorisations antérieures qui ne tenaient pas compte de l’impact actuel des agents sur la gouvernance des prix, la concurrence et l’accumulation de valeur.

Mais le marché a réévalué sans discernement, touchant toutes les sociétés. Or, toutes ne se valent pas. Notamment, il y a une différence entre les logiciels destinés à l’usage humain et ceux assurant l’infrastructure indispensable aux autres activités numériques. Si les agents modifient la façon d’interagir avec les applications, les premiers sont plus exposés aux risques. Les seconds devraient profiter de la forte demande “aval” générée par les agents : requêtes de données, contrôle de sécurité, charges de calcul, paiement, identité.

Nos positions dans le logiciel sont plus orientées vers l’infrastructure. Si les agents veulent agir en entreprise,Rancher etSnowflake organisent les données gérées nécessaires aux agents.Cloudflare fournit la couche réseau et sécurité pour que les applications agents s’exécutent, tout en aidant les sites à identifier, contrôler et facturer les accès des agentsAI.Adyen etStripe offrent l’infrastructure de paiement et confiance permettant aux agents d’effectuer des transactions de façon sûre au nom des clients et des commerçants.Stripe, dont le fondateur évite d’exagérer la rapidité des mutations, estime que l’activité agent évoluera progressivement et non par bonds ; mais chaque étape d’intelligence nécessitera toujours des rails financiers programmables, autorisés et fiables.

Au-delà du logiciel

L’impact des agents ne se limite pas à la programmation logicielle. La plupart des travaux intellectuels, une fois décomposés, se résument à lire, écrire, raisonner et utiliser des logiciels. Combinés, ces éléments accomplissent des tâches. Ce sont justement les compétences qui définissent les agents aujourd’hui. Longtemps, des tâches “professionnelles” comme : rédiger un mémorandum juridique, synthétiser un essai clinique, créer un modèle financier, examiner une demande de brevet semblaient spécialisées côté expertise, mais sont génériques côté opération cognitive. Ainsi, les agents ne sont pas seulement des outils pour un secteur, mais pour de nombreux secteurs.

La même logique s’applique aux entreprises de consommation. Les agents pourraient devenir nos assistants quotidiens, pour les achats, finances, vie courante. Si un assistantAI généraliste s’interpose entre client et plateforme, il y a un risque. Mais les plateformes les plus puissantes contrôlent les actifs nécessaires au travail des agents : confiance, historiques clients, paiement, crédit, logistique, catalogue produits, réseau commerçants. Ainsi, Amazon,MercadoLibre etSea Limited cherchent à construire leurs propres agents verticaux, pour servir leur plateforme et faire du shopping en dehors.

Nubank propose une vision similaire en finance. Avant même la montée en puissance des agents, son fondateurDavid Vélez expliquait queNubank ambitionnait d’être le banquier privé de chaque client. Les agents rendent cela plus concret : aider l’utilisateur à gérer ses factures, suivre ses dépenses, choisir quand emprunter, constituer une épargne et trouver le meilleur taux du marché. Les agents accroissent la transparence des prix, personnalisent les options et réduisent les frictions pour agir. PourVélez, c’est une opportunité. En tant qu’opérateur à bas coût,Nubank est pleinement capable de la saisir.

Peu d’entreprises resteront insensibles au développement des agents. Pour certains, ils créeront des besoins nouveaux ; pour d’autres, ils menaceront les profits existants ; beaucoup vivront ces deux situations à la fois. C’est le défi clé pour nos investissements de croissance dans les années à venir.SMT a toutes les capacités pour y répondre, car nous investissons sur les marchés publics et privés. Beaucoup de sociétés à la pointe de l’IA restent non cotées ; notre accès à ces entreprises nous permet de mieux comprendre la rapidité des améliorations technologiques, leur adoption et la valeur potentielle générée.

Au-delà de la Silicon Valley

Répondre à ce défi exige un regard géographique. Il est facile de voir l’histoire de l’IA comme celle de la Silicon Valley. C’est globalement vrai pour la capacité des modèles de pointe, mais incomplet. La Chine n’est pas simplement un suiveur en IA. Elle développe des avantages sous des conditions distinctes.

Le premier est l’IA physique. La simulation est clé, mais l’intelligence incarnée progresse le plus vite quand l’entraînement virtuel fusionne avec le déploiement réel. L’industrie manufacturière chinoise est cruciale en fournissant la plus grande capacité de déploiement d’intelligence incarnée au monde. La plus grosse installation de robots industriels, des chaînes d’approvisionnement locales denses, des politiques favorables. Le secteur des véhicules électriques, déjà combinant logiciels, matériel et fabrication axée sur le coût, en est la meilleure preuve. L’une des sociétés de notre portefeuille, Horizon Robotics, opère à l’intersection de l’IA et du monde réel, nourrissant des ambitions pour étendre la conduite autonome à d’autres domaines robotiques.

Le second, c’est la rationalité économique. Les restrictions américaines sur les puces de pointe poussent les sociétés chinoises à maximiser le rendement à moindre coût. C’est capital, car l’ère agent sera beaucoup plus gourmande en calcul que celle du dialogue. Pour une adoption large, les coûts doivent baisser drastiquement. MiniMax, l’une de nos participations, développe des modèles open source proches des capacités de pointe pour une fraction du coût d’entraînement, ce qui représente une composante clé de l’écosystème chinois pour rendre l’intelligence abordable. Ces modèles n’ont pas besoin de dominer chaque benchmark. Ils peuvent gagner en rendant l’intelligence suffisamment bon marché pour être intégrée à des agents logiciels, applications grand public, workflows d’entreprise, robots et automobiles.

Le troisième avantage chinois s’illustre dans nos positions sur ByteDance : la transformation en produit. L’application Doubao de ByteDance montre à quelle vitesse l’IA générative devient une habitude grand public lorsque développée par une société maîtrisant la recommandation, le design d’interface et la viralité. Elle rassemble plus de226 millions d’utilisateurs actifs mensuels, dominant le marché chinois. La prochaine étape de l’IA ne sera pas uniquement portée par les sociétés avec le plus gros modèle, mais aussi par celles capables de rendre l’intelligence bon marché, utile, pratique et habituelle.

Chaîne d’approvisionnement physique

Les mutations mentionnées ci-dessus auront un impact immédiat sur la chaîne d’approvisionnement physique. Chaque ère de l’IA générative ajoute de nouveaux besoins informatiques sans supprimer les précédents. L’entraînement des modèles entraîné l’ère du dialogue, et s’est accrue avec l’édification de modèles toujours plus grands par les laboratoires de pointe. L’ère du raisonnement a ajouté une couche supplémentaire ; les modèles ne donnent plus des réponses simples, ils consacrent plus de puissance pour résoudre, vérifier la logique, considérer des alternatives. L’ère agent ajoute une troisième couche de demande, et c’est la plus dynamique.Anthropic montre que la charge de calcul d’un seul agent est quatre fois celle d’une conversation type, et qu’un système multi-agents consomme environ15 fois plus.

Le grand changement, cependant, c’est que la demande en IA était jusqu’ici implicitement limitée par l’attention humaine. Une personne ne peut poser qu’un nombre limité de questions par jour, chaque réponse attendant le prompt suivant. Avec les agents, cette limite disparaît. Un agent, avec une tâche assignée, peut itérer des dizaines de fois au cours d’un raisonnement, fonctionner de manière autonome même pendant le sommeil humain, collaborer avec d’autres agents sur une même mission.

Ces trois ères dessinent une courbe en S composée pour la demande de calcul, aucune d’elles n’atteignant de plateau, chaque ère étant plus abrupte que la précédente. Au résultat : une demande de puces en forte croissance continue. C’est ce raisonnement qui explique nos positions dans la chaîne de fabrication de puces, comme TSMC (notre plus grande participation),ASML, ainsi que nos positions croissantes dans Nvidia.

Investir dans la chaîne d’approvisionnement, c’est miser sur la croissance de l’IA elle-même, pas sur une société en particulier. Quel que soit le cas d’usage réussi ou le modèle dominant, la demande de calcul sera satisfaite par quelques entreprises. C’est pourquoi investir dans cette chaîne demeure une façon particulièrement attractive de bénéficier de la croissance de l’IA.

Révolution et cycles : nous sommes conscients que l’histoire des révolutions technologiques est aussi celle des excès de marché. Même pour les innovations majeures, la psychologie humaine et celle du marché fausse souvent les prix par rapport à leur véritable trajectoire.

Au XIX^e siècle, les compagnies de chemin de fer ont remodelé l’économie moderne. À leur sommet vers les années 1880, elles représentaient près de60% du marché boursier américain, avant que des séries de récessions n’anéantissent des masses de capitaux.Fin XVIII^e siècle, la construction des canaux et la fibre optique vers la fin des années 1990 ont suivi le même schéma : avancées technologiques réelles, impact économique tangible, mais aussi excès financiers réels.

Nous pouvons nous attendre à ce que l’IA suive ce schéma historique. Pourtant, la réponse rationnelle n’est pas de fuir la révolution technologique. Ce n’est pas un choix sûr. Si l’IA bouleverse la majorité des secteurs, l’éviter ne supprime pas le risque : il ne fait que le déplacer. Vous possédez encore des sociétés qui risquent d’être surpassées, plutôt que celles qui bénéficient d’un avantage durable de génération en génération.

La tâche la plus difficile pour l’investisseur est de rester investi, mais sans tout craindre : il faut distinguer la valeur durable de la prospérité passagère, l’infrastructure solide des applications fragiles, les sociétés qui ne font qu’invoquer l’IA de celles capables de convertir l’IA en avantage économique durable. L’essor des agents compétents nous rend convaincus que la demande pour l’IA peut continuer de croître.

Mais l’histoire prouve l’importance de l’humilité. La route de la révolution comporte du gaspillage, des désillusions et des surinvestissements. Notre rôle n’est pas de croire toutes les promesses sur l’IA, mais de posséder les sociétés exceptionnelles qui profiteront de l’intelligence plus abordable, plus puissante et plus répandue.

Lawrence Burns

Gérant de fonds SMT

Baillie Gifford (Baillie Gifford)