Rapport trimestriel – Équipe Mackenzie Bluewater

Du bureau de l’équipe Mackenzie Bluewater 1T 2024

Les marchés ont démarré l’année 2024 sur les chapeaux de roue, la reprise amorcée au quatrième trimestre de 2023 s’étant poursuivie.  Les marchés boursiers ont été soutenus par l’optimisme quant à la perspective de la fin du cycle de resserrement des banques centrales et du début de l’assouplissement de la politique monétaire.  À ce stade, le degré de cet assouplissement monétaire demeure très incertain.  Alors que les marchés de titres à revenu fixe ont entamé l’année avec des signes d’importantes baisses de taux d’intérêt par les banques centrales — une opinion que nous ne partagions pas - cette attente continue de progressivement s’atténuer à mesure que l’année avance, des baisses de taux plus modérées étant maintenant prévues.  Bien que le pic de l’inflation ayant découlé par la COVID soit maintenant derrière nous avec la poursuite du ralentissement de l’inflation à l’échelle mondiale, celle des services reste élevée, ce qui devrait continuer à exercer des pressions sur les banques centrales envers un report des baisses de taux.  De plus, les conflits mondiaux en cours poussent une fois de plus les prix de l’énergie à la hausse, ce qui aura pour effet d’alimenter progressivement l’inflation des biens de base.  Cette combinaison continue de nous laisser entendre que la politique monétaire restera plus serrée pendant plus longtemps que ce à quoi le marché s’attend.  Du point de vue du PIB mondial, la croissance économique reste inégale, celle des États-Unis étant plus solide, et celle au Canada, en Europe et en Asie étant généralement plus faible.  La vigueur économique constatée aux États-Unis suggère également que l’assouplissement monétaire sera plus lent que ce à quoi les marchés s’attendent, puisque la Fed, en particulier, ne voit pas la baisse des taux comme une urgence pour stimuler la croissance.

La grande question qui se pose actuellement sur les marchés consiste à déterminer si l’on est à l’aube d’un nouveau cycle économique, caractérisé par une période pluriannuelle de croissance robuste et synchronisée du PIB mondial.  Nous continuons à penser que cette configuration favorable est très improbable, puisque la plupart des grandes économies ne se sont pas encore remises du cycle précédent.  Plus particulièrement, le chômage est demeuré à des niveaux de fin de cycle.  Selon nous, la poussée économique émanant des gens retournant au travail postérieurement à un sommet du chômage ayant découlé d’une récession est le seul plus important moteur des taux de croissance économique supérieurs à la tendance pendant la phase d’expansion du cycle économique.  Avec le chômage en Amérique du Nord s’établissant à des niveaux très peu élevés, ce coup de pouce pour la croissance ne sera pas imminent.  Nous prévoyons plutôt que la croissance mondiale restera plutôt anémique.  Comme nous l’avons expliqué dans des rapports trimestriels antérieurs, il s’agit d’un contexte qui tend à soutenir le processus de placement de Bluewater. 

Faits nouveaux récents en matière d’IA

Depuis le lancement public de ChatGPT en novembre 2022, l’intelligence artificielle (IA) est devenue une source d’enthousiasme considérable en matière de placement. Alors que cette question continue d’évoluer, nous avons voulu offrir une mise à jour sur les faits nouveaux récents, les bénéficiaires, les domaines de l’IA qui nous emballent le plus, et la manière dont nous avons positionné le portefeuille afin qu’il en tire parti.

Le fait nouveau ayant le plus d’incidence est l’intérêt envers les grands modèles de langage (LLM) ayant lancé une course à l’armement parmi les centres de données à grande échelle (Alphabet, Meta, Amazon, Microsoft) pour construire des usines à données, dans l’espoir que des sociétés clients utiliseront éventuellement la technologie d’IA à très grande échelle afin de rehausser la productivité. Ces sociétés occupent les meilleures positions pour bâtir des usines à données en raison de leur infrastructure existante et les importantes sources de capitaux dont elles disposent. Jusqu’à maintenant, la plus grande partie des dépenses ont été liées à l’IA sont liées à la construction de ces centres de données, la moitié de ces coûts ayant trait aux semiconducteurs.

Malgré l’enthousiasme, une très petite partie de cette technologie est dans les faits utilisée par de sociétés clientes payantes, alors que l’utilisation par les consommateurs est subventionnée par ceux qui exploitent et hébergent ces modèles. Essentiellement, à ce jour, le secteur de l’IA a mené ses activités en fonction de la prémisse : « Si tu le construis, ils viendront. » 

La charge de travail informatique de l’IA peut être divisée en deux parties : formation de modèle (formation de modèles actuels et futurs en vue d’une utilisation future) et inférence (utilisation du modèle pour la production). Le chef de la direction de Nvidia, Jensen Huang, a estimé qu’environ 40 % des revenus de centres de données étaient générés par l’inférence, mais que la plus grande partie de ces derniers découlait de l’utilisation de systèmes de « recommandation » de médias sociaux et autres plateformes, qui sont déjà répandus, mais qui utilisent maintenant des capacités de traitement plus avancées.  En d’autres mots, les charges de travail d’IA véritablement nouvelles en sont encore à leurs débuts. 

Alors qu’il semble que presque toutes les sociétés au monde évaluent la manière dont elles peuvent utiliser l’IA pour rehausser leur productivité, des exemples probants de sociétés comme Accenture indiquent que jusqu’à maintenant, l’adoption a été plutôt limitée. À ce stade-ci, il n’y a que peu de cas d’utilisation réelle par des sociétés, rendant la capacité informatique nécessaire très incertaine.  Cela continuera d’évoluer au cours des prochaines années.

Bénéficiaires de l’IA

Malgré la performance solide des actions de sociétés liées à l’IA au cours des six derniers mois, nous ne pouvons établir qu’une courte liste des sociétés qui en tirent aujourd’hui parti ou qui en bénéficieront à court terme d’un point de vue financier.

Les semiconducteurs, avec Nvidia en tête d’affiche, sont l’un des domaines tirant de toute évidence partie de l’IA. À l’heure actuelle, Nvidia affiche une avance technologique dominante, et ses puces, bien qu’onéreuses, sont les plus recherchées par des acheteurs comme Google et Microsoft, avec des sociétés se vantant souvent de leurs répartitions envers les puces les plus puissantes de Nvidia. Les attentes en matière de revenus de Nvidia pour l’an passé étaient initialement de 30 milliards $, mais ont clôturé l’année à 60 milliards $, témoignant de la difficulté à prévoir la demande au sein de cet univers. 

Une grande majorité de la demande liée à la construction de ces centres de données provient de ceux à grande échelle (soit directement ou par l’intermédiaire de participations dans d’autres sociétés d’IA). L’ampleur massive de ces sociétés leur octroie les moyens de consentir à ces investissements, et elles ont déjà des activités qui utilisent des centres de données de haut calibre. Toutefois, à l’heure actuelle, leurs investissements en immobilisations surpassent les revenus qu’elles tirent de l’IA et cela persistera probablement pendant un avenir prévisible. Alors que les centres de données à grande échelle disposeront de l’infrastructure nécessaire pour assumer les charges de travail d’IA pour leurs clients, il est trop tôt pour dire si les revenus connexes seront seulement des compléments à leurs produits d’infrastructures en nuage actuels et produits de base, ou s’ils se traduiront par d’importantes nouvelles activités.

D’un point de vue logiciel, plutôt que de créer de nouveaux concurrents perturbateurs, les gagnants précoces semblent être ceux disposant déjà d’une relation bien établie avec les clients. Les outils d’IA semblent s’ajouter aux produits actuels de sociétés comme Microsoft et ServiceNow, qui sont profondément ancrés dans les systèmes de TI de leurs clients. Il est plus facile d’ajouter un produit d’IA à partir de cette position avantageusement bien établie, étant donné que les outils d’IA s’appuient sur d’autres données exclusives des clients.  Cela pourrait possiblement octroyer à ces sociétés un important pouvoir de fixation des prix et probablement hausser leurs perspectives de croissance.

Domaines emballants de l’IA au-delà des « grands modèles de langage »

Alors que l’attention des médias et des marchés a été tournée vers la technologie des LLM fournie par ChatGPT (OpenIA), Google Gemini, Perplexity et d’autres, il existe d’autres faits nouveaux tout aussi sinon plus emballants d’un point de vue sociétal et de placement.

AlphaFold, un système d’IA développé par DeepMind (une filiale d’Alphabet), prédit des structures protéiques avec une grande exactitude. Alors que les scientifiques ont mis 50 ans de travail en laboratoire pour prédire avec exactitude la structure de 150 000 protéines, AlphaFold en a déjà prédit de manière exacte plus de 200 millions. Cette information est maintenant largement accessible par les scientifiques et pourrait potentiellement faire progresser de manière significative la découverte de médicaments et d’autres traitements importants de maladies et du vieillissement.

Microsoft et Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) ont récemment entamé un projet dans le cadre duquel un moteur d’IA a été formé sur du matériel scientifique et les propriétés de tous les éléments standards afin de trouver de nouveaux matériaux de batteries. Depuis un bassin initial de 32 millions de candidats, en utilisant divers critères comme l’efficience des coûts, la stabilité et la disponibilité, le modèle d’IA a produit 23 candidats pour des études plus approfondies, dont seuls cinq étaient connus des scientifiques avant l’étude. Ce processus, qui aurait nécessité de nombreuses années de travail par les scientifiques, n’a pris qu’à peine 80 heures à l’aide de la technologie d’IA. 

Dans les deux exemples ci-dessus, nous croyons que ces domaines pourraient être véritablement révolutionnaires en termes d’incidence de la technologie propulsée par l’IA. 

Positionnement des portefeuilles de Bluewater

Du point de vue des placements, bien que l’IA présente des perspectives prometteuses, dans de nombreux cas, les activités connexes comportent des risques inhérents dans des environnements en rapide évolution. L’approche en matière de placement de Bluewater repose sur la détection des catalyseurs de changement clés, beaucoup comme ceux qui ont fourni « des pics et des pelles » pendant une ruée vers l’or, soit des sociétés axées sur les logiciels et les services dotées d’un chiffre d’affaires stable non sensible à la cyclicalité habituellement associée aux sociétés de matériel.  Cela est le plus manifeste avec des sociétés comme Accenture, Cadence Design Systems, Microsoft Corporation, Thomson Reuters et l’aspect des soins de santé avec Thermo-Fisher Scientific. 

Accenture représente l’une des meilleures façons d’investir dans le lancement de l’IA et la transformation numérique, puisqu’il est virtuellement impossible de mettre l’une ou l’autre de ces stratégies en œuvre sans l’aide de conseillers technologiques et d’équipes de mises en place sophistiqués. Forte de décennies de propriété intellectuelle accumulée et d’investissements importants dans l’IA, Accenture a renforcé son avantage concurrentiel par rapport à ses homologues et devrait bénéficier de la numérisation des sociétés à presque tous les égards au cours de la prochaine décennie.

En outre, alors que la cyclicité et que l’intensité capitalistique de l’espace des semiconducteurs sont notoires, des sociétés de conception électronique et d’automatisation (CEA) comme Cadence offrent un accès à ces puissantes tendances séculaires, mais avec un modèle d’affaires de revenus récurrents fondé sur des adhésions qui élimine plusieurs de ces risques.  De plus, la société est unique en ce sens qu’elle exerce ses activités au sein d’un oligopole virtuel où deux joueurs (Synopsis et Cadence) contrôlent essentiellement l’industrie.  Du point de vue des clients, il est impossible de concevoir des semiconducteurs (qui sont cruciaux pour l’IA) sans des outils de CEA.  Avec des décennies de propriété intellectuelle cumulée dans les outils logiciels de Cadence et des coûts extraordinairement élevés d’une conception de puce ratée, les barrières à l’entrée dans l’industrie de la CEA sont véritablement énormes; à ce stade-ci, il semble impossible de créer un nouveau fournisseur de CEA.  Par conséquent, Cadence occupe un créneau protégé clé au sein d’une industrie à croissance très importante avec un modèle d’affaires qui s’harmonise à la philosophie de placement de Bluewater.

La fidélité de la production de l’IA générative constitue une barrière clé à son adoption généralisée et est manifestement rehaussée lorsque les modèles d’IA sont formés à partir d’ensembles de données plus fiables.  Thomson Reuters traite de cet aspect à l’intention des secteurs juridiques ainsi que fiscaux et comptables au moyen de son contenu exclusif.  À titre d’exemple, la société possède et maintient des ensembles de données portant sur plus de 100 années de jurisprudence soigneusement conservée, et offre également des caractéristiques à valeur ajoutée comme des citations, des notes éditoriales, des résumés de cas, des commentaires juridiques et des opinions émanant d’une équipe composée de plus de 1 000 avocats.  Cela permet d’obtenir des résultats beaucoup plus fiables et constitue un avantage concurrentiel redoutable qui ne peut pas être facilement reproduit par l’IA ou par des concurrents, y compris les nouvelles sociétés du secteur.  Sans surprise, lorsque Microsoft a lancé son outil de rédaction juridique fondé sur l’IA en mode copilote, elle a établi un partenariat avec Thomson Reuters afin de tirer parti de son contenu de grande qualité.  Bien qu’elle soit encore à un stade précoce et que les prix et modèles de revenus sont toujours en évolution, la société s’attend à ce que l’IA générative accélère sa croissance interne et sa rentabilité.  

Alors que la transition énergétique et que l’intelligence artificielle constituent des domaines importants de croissance séculaire où nous continuons de relever des occasions attrayantes, la plus grande partie du portefeuille est composée de sociétés de grande qualité à croissance durable.  Ces entreprises tirent parti de facteurs favorables idiosyncrasiques leur permettant d’être moins dépendantes de l’économie sous-jacente et de croître dans pratiquement tous les contextes. 

Un exemple est Brookfield Asset Management, un ajout récent au Canada.  Nous sommes des admirateurs de longue date de la famille de sociétés Brookfield en raison de leur profil de croissance robuste, de leur gestion la meilleure qui soit et d’antécédents exceptionnels en matière de mobilisation de capitaux.  Toutefois, la complexité de l’organisation et la manière dont les décisions et dont les capitaux circulent au sein de son réseau d’entités, de partenariats et de sociétés en exploitation ont rendu leur modélisation extraordinairement difficile et nous ont poussés à rester sur la touche.  La scission de la division de gestion d’actif à la fin de 2022 a permis l’établissement d’une entité simplifiée comportant des caractéristiques auxquelles nous accordons beaucoup de valeur, y compris un modèle peu capitalistique, des flux de trésorerie disponibles robustes et un bilan sain. 

Avec plus de 450 milliards de capitaux porteurs d’honoraires, Brookfield Asset Management est un chef de file et un précurseur dans les segments à la croissance la plus rapide des marchés privés, y compris les infrastructures, les énergies renouvelables et le crédit.  En fait, elle est l’un des plus importants investisseurs dans l’électricité renouvelable et la transition climatique, partageant notre opinion selon laquelle la transition énergétique constitue la plus importante occasion de placement pour la prochaine décennie.  La société prévoit générer une croissance des bénéfices et des flux de trésorerie disponibles de 15 à 20 % à moyen terme, s’appuyant sur ses efforts de mobilisation de capitaux, ciblant de 90 à 100 milliards $ par année, la persistance de ses actifs comprenant plus de 85 % de structures à long terme ou permanentes qui ne peuvent être reprises, la stabilité de ses structures d’honoraires et une efficience opérationnelle solide comportant des marges excédant 50 %, ce qui en fait un modèle d’affaires admirable. 

Conclusion

En bref, alors qu’il y a eu plusieurs faits nouveaux emballants relativement à l’IA au cours de la dernière année, une importante incertitude demeure.  C’est la raison pour laquelle nous continuons de mettre l’accent sur des sociétés qui constituent un moteur de cet important changement séculaire.  Ces sociétés tirent parti du fait d’être des chefs de file mondiaux dans leurs domaines d’activités respectifs et occupent une position robuste pour être en mesure de tirer parti de l’offre de nouvelles applications et utilisations à leurs clients.  Nous sommes d’avis qu’il s’agit d’une manière prudente d’investir dans ces importants changements, sans soumettre le portefeuille à l’incertitude et à l’extrême volatilité allant souvent de pair avec les technologies émergentes. Bluewater a présenté de la valeur aux investisseurs en se concentrant sur un groupe choisi de sociétés qui se démarquent à titre de chefs de file dans leurs secteurs respectifs. Ces sociétés sont dirigées par des équipes de direction de premier ordre et affichent des taux de croissance surpassant ceux de l’ensemble de l’économie. Leurs modèles d’affaires résilients leur permettent de traverser habilement des contextes incertains et de bonifier leurs avantages concurrentiels.

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