Chaîne de valeur IA : AMD, Alphabet, Amazon et Palantir entrent en scène pour dévoiler leurs résultats

• La demande en IA compte, mais ce sont surtout les perspectives communiquées qui comptent le plus, car elles structurent les attentes pour les 12 prochains mois.

• Surveiller les marges et la génération de trésorerie, pas uniquement la croissance du chiffre d’affaires. L’IA peut soutenir ces indicateurs, mais aussi les dégrader.

• Les gagnants les plus clairs démontrent des preuves d’usage réel, et pas seulement des marques d’intérêt.

L’intelligence artificielle (IA) commence à ressembler moins à un lancement de produit qu’à une charge récurrente. Tout le monde en veut, peu apprécient d’en supporter le coût, et le marché cherche désormais à identifier qui est capable de transformer ce coût en valeur.

Cette semaine, quatre segments de la chaîne de valeur de l’IA publient leurs résultats : Advanced Micro Devices (semi-conducteurs), Alphabet (publicité et cloud), Amazon.com (cloud et distribution) et Palantir Technologies (logiciels de déploiement de l’IA en entreprise).

On peut voir cela comme un relais. Palantir montre la vitesse à laquelle l’IA passe de la démonstration à l’usage opérationnel. Advanced Micro Devices indique si l’offre de matériel suit la cadence. Alphabet et Amazon.com révèlent ensuite si le cloud peut diffuser l’IA à grande échelle sans détériorer la rentabilité.

Le fil conducteur est simple : le marché ne valorise plus seulement « l’enthousiasme autour de l’IA ». Il valorise de plus en plus les « résultats concrets de l’IA ». C’est ce qui rend cette séquence de publications intéressante pour les investisseurs de long terme. L’enjeu n’est pas d’identifier un gagnant sur un trimestre, mais de comprendre où se situe le point de friction : capacité de calcul, intensité de la demande ou aptitude à transformer cette puissance en valeur économique.

À quoi ressemble une IA « de qualité », entreprise par entreprise

Pour Advanced Micro Devices, le sujet central n’est pas le mot « IA », mais la notion de volumes et de composition des ventes. Le marché cherche des signes montrant que les processeurs graphiques pour centres de données continuent de monter en puissance et que les contraintes d’approvisionnement s’assouplissent. L’autre point clé concerne la rentabilité. Les puces IA peuvent générer une forte valeur, mais les phases de démarrage s’accompagnent souvent de coûts, de remises et d’un mix produit complexe. Des marges plus lisibles suggèrent que l’activité gagne en maturité.

Pour Alphabet, la grande question est celle de l’équilibre économique. Les fonctionnalités d’IA peuvent améliorer la recherche et la publicité, mais elles augmentent aussi les coûts de calcul. Les observateurs regardent donc si l’IA soutient la croissance publicitaire sans peser progressivement sur les marges. Un autre point d’attention est Google Cloud, souvent le premier endroit où la demande liée à l’IA se matérialise, car les entreprises ont besoin de puissance de calcul pour entraîner et exploiter leurs modèles. Un indicateur simple est la capacité du cloud à maintenir sa croissance tout en améliorant sa rentabilité, avec une discipline sur les dépenses.

Chez Amazon.com, tout passe par Amazon Web Services (AWS). Le marché observe si la croissance d’AWS repart à la hausse avec l’essor des charges de travail liées à l’IA, et si les marges d’AWS restent solides malgré des investissements lourds dans les centres de données et les puces. En dehors du cloud, l’activité de distribution reste importante, car elle contribue à financer ces investissements. Si les marges du retail restent stables, les dépenses en IA sont généralement perçues comme un choix stratégique, et non comme une contrainte.

Pour Palantir Technologies, le critère central est la « preuve de déploiement ». L’entreprise fournit des logiciels permettant aux organisations d’utiliser concrètement les données et l’IA dans leurs opérations. Le marché se concentre sur la croissance commerciale, la dynamique des contrats et l’extension des usages chez les clients existants. Un trimestre solide ne se résume pas à davantage de projets pilotes, mais à des contrats plus importants, des clients récurrents et des indications claires montrant que l’IA passe du stade expérimental à un outil intégré aux processus métier.

Tableau de bord commun : perspectives, trésorerie et levier opérationnel

Pour l’ensemble de ces entreprises, les éléments les plus déterminants ne se trouvent pas toujours dans le compte de résultat, mais dans les commentaires prospectifs.

Premièrement, il convient d’identifier un discours reliant la demande en IA à des comportements clients concrets, plutôt qu’à des effets d’annonce. Des contrats plus longs, des déploiements élargis ou des volumes croissants constituent des signaux plus solides que de simples marques d’intérêt.

Deuxièmement, surveiller les dépenses d’investissement. L’IA nécessite des infrastructures lourdes, et donc de la trésorerie. Le marché accepte de plus en plus des niveaux de dépenses élevés si les entreprises démontrent un chemin crédible vers un retour sur investissement, via une hausse des revenus, une amélioration des marges, ou les deux. Les inquiétudes apparaissent généralement lorsque les dépenses augmentent alors que la croissance ralentit.

Troisièmement, observer le levier opérationnel de manière simple : les bénéfices progressent-ils plus vite que le chiffre d’affaires ? Dans les premières phases, les coûts peuvent augmenter plus rapidement. À terme, les acteurs les plus solides montrent que chaque euro de chiffre d’affaires additionnel contribue davantage à la rentabilité.