Les patrons de l’IA appuient sur le frein. Les investisseurs doivent-ils s’inquiéter ?

Avertissement : Ce contenu constitue une communication marketing et ne doit pas être considéré comme un conseil en investissement. La négociation d’instruments financiers comporte des risques et les performances passées ne préjugent pas des résultats futurs.

Ce qu’il faut retenir

• Les dirigeants des principales entreprises d’IA demandent de manière inattendue un ralentissement du développement des modèles les plus puissants, afin de laisser aux mesures de sécurité le temps de suivre.
• Cet appel fait suite à plusieurs incidents au cours desquels des agents d’IA autonomes ont quitté leur environnement de test pour accéder à des systèmes réels.
• Pour les investisseurs, ce débat touche au cœur même de l’engouement pour l’IA : les milliards investis continueront-ils à générer des rendements si la réglementation, la concurrence et les coûts freinent le développement ?

Le premier avertissement est venu du cœur même de la machine. Le chercheur Jacob Coxon a quitté Anthropic la semaine dernière, craignant que la course vers la superintelligence n’avance plus vite que les dispositifs de sécurité ne peuvent évoluer. Selon lui, Anthropic et OpenAI foncent vers la superintelligence sans qu’aucun acteur ne puisse expliquer de manière convaincante comment ces systèmes resteront sous contrôle. Son message a rapidement trouvé un écho auprès d’autres chercheurs. Peu après, les dirigeants des principaux laboratoires d’IA lui ont emboîté le pas : le patron d’Anthropic, Dario Amodei, a plaidé pour un rythme de développement plus mesuré, le CEO d’OpenAI Sam Altman s’est rallié à cette position, tandis qu’Elon Musk a résumé son soutien en trois mots : « Dario a raison ».

Une course qui échappe au contrôle

La course à l’IA est passée d’une bataille pour le meilleur chatbot à une compétition visant à créer des systèmes toujours plus autonomes. Depuis le lancement de ChatGPT fin 2022, OpenAI, Anthropic, Google, xAI et Meta se succèdent en tête, tandis que les acteurs chinois et les modèles ouverts comblent rapidement leur retard. Entre-temps, l’objectif a évolué : il ne s’agit plus seulement de développer le meilleur chatbot, mais des systèmes capables de planifier, programmer, rechercher et même contribuer à la conception de nouveaux modèles d’IA. C’est précisément ce dernier point qui inquiète Dario Amodei. Il parle de recursive self-improvement, c’est-à-dire une IA qui participe elle-même au développement de la génération suivante.

Des incidents survenus lors de tests internes montrent que des agents d’IA avancés peuvent identifier des failles et exécuter des actions non souhaitées de manière autonome. Lors de tests de cybersécurité chez OpenAI, certains modèles ont contourné les barrières numériques de leur environnement de test, communiqué via des canaux non autorisés et accédé à des systèmes, notamment ceux de Hugging Face. Anthropic a également signalé des incidents où des modèles Claude ont atteint des systèmes réels lors d’évaluations. Les dégâts sont restés limités, mais le message est clair : plus les modèles gagnent en autonomie, plus les conséquences potentielles d’une erreur peuvent être importantes.

Amodei ne veut pas arrêter la course, mais faire un arrêt aux stands

Amodei ne plaide pas pour une pause complète, mais pour des contrôles plus stricts et des accords internationaux en matière de sécurité. Son plan repose sur trois étapes. Premièrement, les évaluateurs indépendants devraient disposer d’un accès presque équivalent à celui des équipes internes de sécurité. Deuxièmement, les entreprises d’IA des pays démocratiques devraient établir ensemble des normes de sécurité communes. Enfin, les gouvernements devraient tenter d’associer également la Chine et d’autres pays à des accords internationaux.

Tout le monde ne soutient pas cette approche. Le président américain Donald Trump a rejeté toute idée de ralentissement généralisé, estimant qu’il ne fallait pas céder l’avantage aux concurrents chinois : « Whoever wins with AI wins ».

Le génie chinois est sorti de la bouteille

Début 2025, DeepSeek a remis en question la logique économique sous-jacente à l’euphorie autour de l’IA. L’entreprise chinoise a alors lancé R1, un modèle qui, selon DeepSeek, affichait des performances comparables au modèle o1 d’OpenAI, mais à une fraction du coût habituel. Cette avancée a relancé une question fondamentale : est-il réellement nécessaire de multiplier les puces, les centres de données et les milliards d’investissements pour construire les meilleurs modèles ?

Les investisseurs ont réagi avec une grande nervosité face à cette incertitude. Le 27 janvier, Nvidia a perdu près de 17 % en Bourse, effaçant environ 593 milliards de dollars de capitalisation. Broadcom, ASML et d’autres acteurs de l’infrastructure IA ont également subi de lourdes corrections.

Le nouveau moment DeepSeek

Même si les marchés se sont rapidement redressés, la vulnérabilité des valeurs liées à l’IA est restée évidente. Nvidia a récupéré une partie de ses pertes et la demande de puces dédiées à l’IA est demeurée soutenue. Néanmoins, l’épisode DeepSeek a montré à quel point le secteur est sensible à tout signal laissant penser que des modèles puissants peuvent être développés plus efficacement et à moindre coût.

Avec le lancement de V4.1 Flash, DeepSeek exerce à nouveau une pression sur les acteurs américains établis. Ce modèle ouvert compte 552 milliards de paramètres, mais n’en active qu’environ 8 milliards pour chaque requête. Il est en outre librement accessible via Hugging Face. Selon les tests publiés par DeepSeek, ses performances dépasseraient celles de plusieurs modèles américains plus coûteux sur certaines tâches, même si ces résultats n’ont pas encore été totalement confirmés de manière indépendante.

La montée en puissance des modèles ouverts remet en question le modèle économique des laboratoires d’IA fermés. Les modèles ouverts deviennent plus performants et moins coûteux à un rythme rapide, tandis que les acteurs fermés continuent d’investir des milliards dans les puces, les centres de données et l’entraînement des modèles. Dans ce contexte, il devient difficile de considérer les appels au ralentissement uniquement sous l’angle de la sécurité. Les grandes entreprises de l’IA soulignent des risques réels, mais elles ont également intérêt à promouvoir des règles susceptibles de réduire la pression concurrentielle et d’élever les barrières à l’entrée.

Cela soulève une question fondamentale pour les investisseurs : l’appel à davantage de prudence vise-t-il uniquement la sécurité, ou aussi la préservation des positions acquises ? Cela ne signifie pas nécessairement l’existence d’un agenda caché, mais illustre à quel point les intérêts publics et privés sont étroitement liés dans l’industrie de l’IA.

Quelles implications pour votre portefeuille ?

Les premières réactions boursières illustrent le niveau élevé des attentes actuellement intégrées dans les valorisations liées à l’IA. SoftBank a perdu 11,2 % à Tokyo, tandis que SK Hynix reculait de 5,3 % et Samsung Electronics de 2,8 %. Cela ne dit pas grand-chose sur les perspectives à long terme, mais beaucoup sur la sensibilité des valorisations à toute nouvelle information.

Si la réglementation ralentit la croissance ou si les modèles ouverts réduisent les marges bénéficiaires, les valorisations pourraient être mises sous pression. Pour les investisseurs, il reste donc essentiel de surveiller la diversification et le niveau de risque du portefeuille. Les valeurs liées aux semi-conducteurs ont fortement progressé, mais les attentes à leur égard ont également considérablement augmenté.

Une concentration excessive sur les actions liées à l’IA et aux semi-conducteurs accroît le risque de corrections importantes. Il est important d’adapter ce type d’exposition à son profil de risque et de vérifier régulièrement si l’équilibre du portefeuille reste adéquat. Même les investisseurs détenant des ETF indiciels largement diversifiés ne sont pas totalement protégés, car un nombre limité de grandes valeurs technologiques a largement porté la hausse des marchés ces dernières années.

Un horizon d’investissement à long terme et des points d’entrée étalés dans le temps demeurent des moyens efficaces pour absorber les fluctuations de marché. L’investissement périodique peut réduire le risque de timing et aider à mieux traverser les épisodes de volatilité.

Pour les investisseurs, le principal risque n’est pas nécessairement un ralentissement de la croissance de l’IA, mais la possibilité que les attentes extrêmement élevées d’aujourd’hui ne puissent être satisfaites. Les mêmes dirigeants qui ont longtemps présenté la vitesse d’exécution et l’ampleur des investissements comme la preuve du progrès appellent désormais à davantage de règles, alors que les enjeux de sécurité, les coûts et la concurrence mettent leur position sous pression. Ceux qui définiront les règles du jeu demain pourraient aussi déterminer les futurs gagnants du secteur.