Nicole Junkermann et le pari infrastructurel sur l’intelligence artificielle

Alors que la plupart des investisseurs dans l’intelligence artificielle se concentrent sur les applications, Nicole Junkermann a choisi de regarder ailleurs.

Une grande partie de l’engouement actuel autour de l’IA s’est portée sur les chatbots, les copilotes et les outils destinés au grand public. Pourtant, la stratégie d’investissement de Nicole Junkermann à travers NJF Capital s’est orientée de manière constante vers les couches situées en dessous. L’idée de fond est simple, même si elle n’est pas toujours la plus populaire au sommet d’un cycle technologique : les entreprises les plus décisives ne sont généralement pas celles qui fabriquent les produits visibles, mais celles qui rendent possible le système dont ces produits dépendent.

Nicole Junkermann et une lecture infrastructurelle de l’IA

Cette intuition précède la vague actuelle de l’intelligence artificielle et, à bien des égards, l’activité de Nicole Junkermann dans la technologie elle-même. Le début de sa trajectoire dans le sport suivait déjà une logique comparable. Chez Infront Sports & Media, elle ne s’est pas concentrée sur les équipes ou les compétitions, mais sur les droits, en comprenant que la maîtrise de la distribution finirait par déterminer là où la valeur se concentre. C’était une dimension moins visible du secteur, mais bien plus structurante. Le même principe guide aujourd’hui son approche de l’IA.

Dans son cas, la question n’est pas de savoir ce que l’intelligence artificielle peut faire aujourd’hui, mais quels systèmes lui permettront de changer d’échelle demain.

Cette perspective permet de comprendre un portefeuille qui, à première vue, peut sembler particulièrement large. Par l’intermédiaire de NJF Capital, Nicole Junkermann a soutenu des entreprises comme SpaceX, Revolut, Rippling et Groq, ainsi qu’un ensemble plus vaste d’investissements dans la deep tech, les life sciences et les infrastructures destinées aux entreprises. Le lien entre ces participations n’est pas sectoriel, mais structurel. Chacune opère à un niveau fondamental de son industrie.

SpaceX, par exemple, est souvent présentée comme une entreprise spatiale, alors qu’elle fonctionne plus précisément comme une infrastructure logistique en orbite. Revolut, bien qu’utilisée par le grand public, s’inscrit dans une transformation plus large des systèmes financiers. Rippling se situe au cœur de la manière dont les organisations gèrent et structurent leur force de travail. Groq, centré sur la puissance de calcul pour l’IA, évolue encore plus près de l’architecture sous-jacente de l’intelligence artificielle.

Il ne s’agit pas de paris de court terme sur des produits ou des tendances. Ce sont des positions prises sur des systèmes à partir desquels d’autres entreprises construiront ensuite.

Le prochain goulot d’étranglement de l’intelligence artificielle

À mesure que l’intelligence artificielle progresse, cette distinction devient plus décisive. Les principales limites du secteur ne sont plus d’ordre conceptuel. Les modèles s’améliorent rapidement et les applications se multiplient. Le principal point de friction se déplace désormais vers l’infrastructure nécessaire pour les soutenir.

La capacité de calcul, l’architecture des données et l’approvisionnement énergétique apparaissent comme les contraintes majeures de la prochaine phase de l’IA. L’économie du secteur dépend donc de plus en plus non de ce que les modèles peuvent accomplir isolément, mais de ce que les systèmes sous-jacents sont capables de soutenir à grande échelle.

La stratégie de Nicole Junkermann anticipe ce déplacement. Plutôt que d’entrer en concurrence dans des couches applicatives de plus en plus encombrées, elle a positionné NJF Capital autour de l’architecture dont ces applications dépendent. Cette lecture dépasse d’ailleurs l’IA au sens strict. Les investissements dans des entreprises comme Owkin, active à l’intersection de l’intelligence artificielle et des life sciences, reflètent une vision plus large selon laquelle la prochaine phase de l’IA sera définie par son intégration dans des systèmes complexes du monde réel, davantage que par des outils isolés.

Cette partie du marché n’est pas toujours la plus visible. Elle génère rarement les titres les plus immédiats ou les cycles d’attention les plus rapides. Pourtant, c’est souvent là que la valeur se concentre une fois qu’un secteur dépasse sa première phase d’expérimentation.

Cette approche implique aussi une forme de discipline. Investir dans l’infrastructure exige de la patience. Cela suppose d’engager du capital avant que les résultats commerciaux ne soient totalement lisibles et de conserver cette position pendant les périodes où l’attention du marché se porte ailleurs. En ce sens, il s’agit moins de chercher le bon moment que de maintenir une vision cohérente de l’endroit où la valeur de long terme a le plus de chances de se fixer.

La vague actuelle d’intelligence artificielle avance vite, mais elle révèle aussi ses dépendances. Chaque nouvelle application accroît la demande en capacité de calcul. Chaque modèle repose sur des chaînes de données complexes. Et chaque système dépend d’une infrastructure coûteuse, techniquement exigeante et difficile à reproduire.

Pour Nicole Junkermann, c’est précisément là que se situe l’opportunité. Cette couche est moins visible et moins immédiate que celle des applications, mais elle est aussi plus durable. Comme dans le sport auparavant, la partie du système qui compte vraiment n’est pas toujours celle qui attire le plus l’attention, mais celle dont tout le reste dépend.

Dans l’intelligence artificielle, cette couche apparaît désormais avec de plus en plus de netteté.

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