IA, quantique, SaaS et private equity : défis et opportunités technologiques à horizon 2030

L’intelligence artificielle joue un rôle de plus en plus central, bien au-delà des seules considérations business. Elle s’impose également comme un enjeu politique majeur, entre tensions géopolitiques, contrôles à l’exportation, frais de douane et ambitions de souveraineté numérique. La guerre commerciale entre les États-Unis et la Chine en est un exemple concret : selon le rapport, la Chine représente aujourd’hui environ 20 % de la capacité mondiale de fabrication de puces. À mesure que les usages de l’IA se généralisent, les besoins en puissance de calcul explosent, avec une demande mondiale supplémentaire estimée à 200 gigawatts. Et même si l’IA permet déjà des gains significatifs dans des domaines comme la vente, le marketing, le service client ou la R&D, ces économies ne suffisent pas à couvrir l’investissement nécessaire dans de nouveaux centres de données. La croissance de la demande en calcul dépasse désormais de plus du double le rythme prévu par la loi de Moore. Ce rapport met en lumière l’ampleur des enjeux liés à l’IA, à travers des domaines aussi variés que l’infrastructure, le quantique, les fournisseurs SaaS, ou encore les modèles économiques émergents.

Les entreprises les plus avancées s’imposent en tête grâce à l’IA

Le rapport ajoute que, tandis que la demande informatique continue de croître, certaines entreprises tirent déjà des bénéfices importants de l’IA, avec des gains de 10 à 25 % sur l’EBITDA (résultat avant intérêts, impôts, dépréciation et amortissement). Toutefois, la majorité en est encore à la phase d’expérimentation, avec des gains en productivité encore limités. Par ailleurs, les entreprises les plus avancées misent sur l’IA agentique, ce qui accélère l’innovation. D’ici 3 à 5 ans, jusqu’à 50 % des dépenses technologiques pourraient être allouées à ces agents IA. À mesure que l’IA progresse, les entreprises les plus avancées creusent l’écart grâce à différents piliers de progression, allant d’agents LLM simples à des systèmes multi-agents complexes. Ainsi, l’écart se creuse de plus en plus entre les leaders et les “suiveurs”.

IA agentique : un défi majeur pour les infrastructures IT et les modèles SaaS

Les architectures IT peinent à concrétiser la vision d’agents IA sécurisés, capables de collaborer entre applications et bases de données pour automatiser des tâches humaines complexes. D’après le rapport, une architecture cible claire est essentielle, mais les contraintes de sécurité et les intérêts économiques entraîneront une progression inégale vers ces différents piliers agentiques. L’estimation évoque un besoin de 500 milliards de dollars d’investissements annuels dans les data centers d’ici 2030 pour suivre le rythme. Les fournisseurs SaaS (Software as a Service) peuvent rencontrer des difficultés face au développement de l’IA générative et de ses agents. Cependant, le rapport présente deux leviers que ces entreprises spécialisées peuvent exploiter grâce à l’IA : l’automatisation des tâches des utilisateurs SaaS et l’intégration directe dans les outils SaaS utilisés au quotidien. Pour s’imposer, ces acteurs devront faire des paris stratégiques, en étant notamment à la pointe des normes, en adoptant un open source sélectif, et en s’appuyant sur un modèle de monétisation basé sur les résultats, un élément clé dans un environnement concurrentiel dominé par l’IA. Un autre point essentiel : les éditeurs doivent protéger leurs données, qui constituent un véritable avantage compétitif.

Informatique quantique et robots humanoïdes : opportunités et défis à venir

A côté de l’IA, l’informatique quantique et les robots humanoïdes connaissent aussi un rayon de popularité. Le rapport Bain estime que le quantique pourrait offrir des opportunités progressives dans des secteurs comme la finance ou l’industrie pharmaceutique. Résultat : près de 250 milliards de dollars de valeur commerciale pourraient être générés. Pour cela, et afin que l’informatique quantique atteigne son plein potentiel commercial, il faudra disposer d’un ordinateur pleinement performant et tolérant aux pannes à grande échelle, ce qui, selon le rapport, n’est “pas près d’arriver”. L’adoption s’annonce donc lente, avec une maturité attendue dans 10 à 15 ans pour les cas d’usage les plus avancés. Concernant les robots humanoïdes, initialement popularisés par des vidéos virales, ils atteignent aujourd’hui des valorisations de plusieurs milliards de dollars. Leur succès commercial dépendra de la préparation de l’écosystème, et les entreprises qui les testent dès maintenant seront les mieux placées pour devenir leaders. Toutefois, la majorité des déploiements restent à un stade précoce et nécessitent encore une forte supervision humaine. D’ici 5 ans, ces robots pourraient égaler les humains en matière d’intelligence, de perception et de manipulation. Néanmoins, l’autonomie des batteries demeure le principal facteur limitant.

Le private equity technologique, moteur de croissance malgré les incertitudes

Le private equity désigne un mode d’investissement dans lequel des fonds privés acquièrent des parts d’entreprises non cotées en bourse, souvent dans le but de les aider à se développer, à se restructurer ou à se redresser, avant de revendre ces parts avec un profit. Toujours selon le rapport, ces opérations, dans le secteur technologique, deviennent de plus en plus complexes, malgré une hausse des transactions en début d’année. Les tensions géopolitiques et les incertitudes liées aux tarifs compliquent le marché, tandis que la croissance des dépenses en logiciels ralentit dans des secteurs clés comme la manufacture et le retail. Cela pousse les investisseurs à rechercher de nouvelles opportunités ailleurs. Malgré ces défis, la tech reste plus dynamique que la plupart des autres secteurs en matière de transactions. Au premier semestre 2025, les deals technologiques représentent 22 % de l’ensemble des buyouts en Amérique du Nord, contre 19 % en 2024, un signe fort de l’intérêt croissant pour ce secteur.