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Essor de l’IA… ou bulle ? Trois convictions pour les investisseurs
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Charu Chanana
Responsable de la Stratégie Investissement
Points clés :
IA 2.0 : de « construire » à « prouver »
Les géants de la tech ont déjà investi des centaines de milliards dans l’IA, mais les retombées financières restent limitées. Le cycle évolue : on passe des dépenses massives en capacité à la nécessité de démontrer des gains de productivité et de revenus concrets.
L’infrastructure, nouveau facteur de rareté
Puces mémoire, assemblage avancé, capacité du réseau électrique, espace dans les centres de données : ce sont désormais les nouveaux points de tension. Pour les investisseurs, les services publics, les infrastructures énergétiques et les foncières spécialisées dans les data centers pourraient offrir des perspectives plus stables que les logiciels IA encore non rentables.
La Chine, arbitrage entre efficacité et valorisation
Des modèles comme DeepSeek, développés à moindre coût (moins de 6 millions de dollars, contre plus de 100 M $ pour GPT‑4), revoient à la baisse les marges attendues dans l’IA. Les géants chinois comme Alibaba, Tencent, Baidu ou Meituan affichent des valorisations bien inférieures à leurs homologues américains. Si les tensions géopolitiques restent contenues, les capitaux pourraient affluer vers la tech chinoise.
Pourquoi l’euphorie s’est-elle arrêtée net ?
Après un rallye spectaculaire depuis avril, les actions technologiques ont récemment reculé, rappelant aux investisseurs que les marchés avaient peut-être pris de l’avance dans leur engouement pour l’IA. L’alerte est venue d’un rapport sans détour du MIT révélant que 95 % des dépenses des entreprises en IA générative n’apportent aucun retour mesurable — un signal préoccupant pour un secteur valorisé à la perfection.
S’y ajoute l’avertissement de Sam Altman, qui a qualifié les valorisations d’« insensées », mettant en garde contre l’exubérance des investisseurs — un avertissement de plus sur le décalage entre les promesses de la technologie et les résultats concrets à ce jour.
Cette correction rappelle la fragilité du récit autour de l’IA : malgré des dépenses colossales dans les puces, les modèles et les infrastructures, la monétisation reste timide. Les investisseurs commencent à faire la distinction entre le battage médiatique et les gains tangibles — faisant entrer le secteur dans une phase de validation plutôt que dans l’éclatement d’une bulle.
IA 2.0 : de « construire » à « prouver »
Les géants de la tech ont déjà investi des centaines de milliards dans l’IA, mais les retombées financières restent limitées. Le cycle évolue : on passe des dépenses massives en capacité à la nécessité de démontrer des gains de productivité et de revenus concrets.
L’infrastructure, nouveau facteur de rareté
Puces mémoire, assemblage avancé, capacité du réseau électrique, espace dans les centres de données : ce sont désormais les nouveaux points de tension. Pour les investisseurs, les services publics, les infrastructures énergétiques et les foncières spécialisées dans les data centers pourraient offrir des perspectives plus stables que les logiciels IA encore non rentables.
La Chine, arbitrage entre efficacité et valorisation
Des modèles comme DeepSeek, développés à moindre coût (moins de 6 millions de dollars, contre plus de 100 M $ pour GPT‑4), revoient à la baisse les marges attendues dans l’IA. Les géants chinois comme Alibaba, Tencent, Baidu ou Meituan affichent des valorisations bien inférieures à leurs homologues américains. Si les tensions géopolitiques restent contenues, les capitaux pourraient affluer vers la tech chinoise.
Source: Bloomberg
Et maintenant, quelle trajectoire pour l’IA ?
1. De l’investissement à la monétisation
La phase facile — acheter des GPU et lancer des projets pilotes — est terminée. La prochaine étape sera celle de la preuve, pas des promesses. Les géants technologiques ont déjà investi environ 155 milliards de dollars en 2025, un chiffre qui pourrait dépasser 400 milliards, à mesure que se construisent les centres de données et que s’achètent des puces IA à grande échelle.
Microsoft prévoit de dépenser à lui seul 80 milliards de dollars cette année en infrastructures IA.
Amazon, Alphabet et Meta visent chacun entre 60 et 100 milliards.
Mais les retours restent faibles :
Microsoft évoque plus de 500 millions de dollars d’économies grâce à ses centres d’appels et outils de développement dopés à l’IA.
Meta associe ses outils publicitaires IA à une forte croissance de ses revenus.
Toutefois, pour l’ensemble du marché, le retour sur investissement (ROI) reste incertain, et les conseils d’administration pourraient bientôt passer de « aller vite » à « prouver ou suspendre ».
Les entreprises ne se contentent plus d’expérimenter : elles exigent désormais des gains de productivité ou de nouvelles sources de revenus. Celles qui démontrent une adoption client réelle, un pouvoir de tarification ou une réduction des coûts opérationnels grâce à l’IA se démarqueront clairement.
Sans preuve de rentabilité, les budgets risquent de se resserrer.
2. Des modèles aux infrastructures
Si la bataille entre modèles IA reste intense, les goulets d’étranglement se déplacent vers l’infrastructure. Les puces mémoire haut débit (HBM), les procédés d’assemblage avancés, l’espace dans les data centers, et même l’approvisionnement en électricité deviennent des ressources rares et précieuses.
On estime que les centres de données pourraient consommer jusqu’à 12 % de l’électricité américaine d’ici 2028, avec une charge supplémentaire de 20 GW d’ici 2030.
Les services publics, les entreprises d’infrastructure énergétique, les foncières spécialisées et les fabricants de matériel (refroidissement, distribution d’énergie, assemblage) pourraient tirer des bénéfices plus durables que les logiciels IA encore spéculatifs.
3. Tech américaine vs. tech chinoise
Les États-Unis dominent toujours le paysage IA, mais la Chine revient en force. Des modèles comme DeepSeek, développés pour moins de 6 millions de dollars (contre plus de 100 M $ pour GPT‑4), changent la donne sur le plan des marges et des perspectives de monétisation.
La Chine bénéficie aussi d’une infrastructure énergétique robuste, incluant l’hydroélectricité et le nucléaire, offrant un avantage structurel à l’essor de l’IA.
Même si les États-Unis restent en tête (Nvidia et les hyperscalers en tête), les valorisations tendues pourraient pousser les investisseurs à se tourner vers la tech chinoise, moins chère mais plus efficiente. Les géants chinois — parfois surnommés les « Terrific Ten » — comme Alibaba, Tencent, Meituan, Baidu et Xiaomi suscitent un regain d’intérêt.
Si les tensions entre les deux pays s’apaisent, les flux de capitaux pourraient se diriger vers l’Asie, à la recherche d’une exposition IA à moindre coût.
Ce qu’il faut surveiller
Résultats de Nvidia (27 août) : leur stratégie sur la gamme Blackwell, la demande en Chine et les marges guideront l’ensemble du secteur.
Cas concrets de monétisation : surveiller les annonces de retours sur investissement dans les logiciels ou les conférences de résultats.
Signaux côté infrastructure : l’offre en mémoire haut débit, la capacité d’assemblage, les contrats d’électricité sont les nouveaux indicateurs clés.
Politiques chinoises et flux de capitaux : tout apaisement commercial ou assouplissement réglementaire pourrait raviver l’intérêt pour la tech chinoise.
Facteurs macroéconomiques : taux d’intérêt, prix de l’énergie et régulation peuvent modifier l’équilibre entre dépenses et retours.
Conclusion
Le cycle IA n’est pas terminé — mais il entre dans une phase de validation. Les investisseurs récompenseront les entreprises dotées d’infrastructures solides et de modèles de monétisation clairs, tout en sanctionnant les discours creux sans preuve concrète.
L’enjeu : distinguer les récits valorisés à l’extrême des entreprises qui produisent des résultats tangibles dès aujourd’hui. Ce n’est pas un effondrement, mais une dispersion croissante des performances qui caractérisera la suite de l’aventure IA.
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Ce document est un contenu à visée marketing et ne doit pas être considéré comme un conseil en investissement.
Le trading d’instruments financiers comporte des risques, et les performances passées ne garantissent pas les résultats futurs.
Microsoft prévoit de dépenser à lui seul 80 milliards de dollars cette année en infrastructures IA.
Amazon, Alphabet et Meta visent chacun entre 60 et 100 milliards.
Microsoft évoque plus de 500 millions de dollars d’économies grâce à ses centres d’appels et outils de développement dopés à l’IA.
Meta associe ses outils publicitaires IA à une forte croissance de ses revenus.
Résultats de Nvidia (27 août) : leur stratégie sur la gamme Blackwell, la demande en Chine et les marges guideront l’ensemble du secteur.
Cas concrets de monétisation : surveiller les annonces de retours sur investissement dans les logiciels ou les conférences de résultats.
Signaux côté infrastructure : l’offre en mémoire haut débit, la capacité d’assemblage, les contrats d’électricité sont les nouveaux indicateurs clés.
Politiques chinoises et flux de capitaux : tout apaisement commercial ou assouplissement réglementaire pourrait raviver l’intérêt pour la tech chinoise.
Facteurs macroéconomiques : taux d’intérêt, prix de l’énergie et régulation peuvent modifier l’équilibre entre dépenses et retours.
Le trading d’instruments financiers comporte des risques, et les performances passées ne garantissent pas les résultats futurs.