La révolution technologique actuelle constitue un moteur durable de productivité ou une illusion coûteuse d’élan économique
Suite du dernier ‘’point marché’’ : comment analyser la flambée mondiale des investissements dans l’intelligence artificielle et ses implications macroéconomiques.
Par Patrick Gautier
Je vous propose pour ce dernier point marché de l’année de continuer notre dernière analyse en nous concentrant sur l’IA. Ainsi, nous pourrons presque boucler la boucle car le premier point marché de l’année faisait un focus sur l’IA.
Il y a dix ans, quand Sam Altman avec un petit groupe de chercheurs et d’investisseurs de la Silicon Valley fondait le laboratoire à but non lucratif OpenAI, sans doute n’imaginait-il pas que la mise en ligne de ChatGPT, son robot conversationnel dopé à l’intelligence artificielle générative qui fête ses 3 ans aujourd’hui (30/11), créerait un tel bouleversement.
En seulement 36 mois, un tsunami a balayé le monde de la tech, de la finance, du travail, de la science, des médias… nos habitudes et nos performances cognitives.
ChatGPT compte déjà 800 millions d’utilisateurs hebdomadaires et l’entreprise non cotée est valorisée 500 milliards de dollars, du jamais-vu !
L’IA sont devenus deux lettres si puissantes que chaque annonce dans le domaine fait grimper les valorisations au sommet et alimente les craintes autour d’une bulle spéculative et d’un effondrement de tout l’écosystème. Notons que NVIDIA, Broadcom, AMD, Micron, Google, Amazon et Microsoft ont vu leur capitalisation augmenter de plus de 10 000 milliards de dollars, soit le double de la taille du secteur de la santé dans le S&P 500.
Pourtant, les entreprises qui utilisent l’IA n’ont pas connu une hausse de valorisation similaire. C’est là que réside, selon nous, la prochaine opportunité : investir dans les sociétés qui exploitent l’IA pour accroître leur chiffre d’affaires et réduire leurs coûts, augmentant ainsi leur flux de trésorerie disponible.
Demande réelle ou artificielle pour l’IA ?
Les grandes entreprises technologiques affirment que la demande pour les produits et services liés à l’IA justifie l’augmentation des dépenses d’investissement. Il est donc primordial de surveiller les indicateurs de demande, en particulier l’utilisation globale des jetons numériques (tokens), qui constitue aujourd’hui la mesure la plus fiable. Les jetons représentent l’unité de base du calcul dans les modèles d’IA : chaque fois qu’un modèle traite un mot, une instruction ou une ligne de code, il consomme des jetons. Google a publié des données sur l’utilisation des jetons dans ses produits : l’utilisation mensuelle est passée de 480 000 milliards en mai à 980 000 milliards en juillet, puis à 1 300 000 milliards en octobre. Même si le rythme de croissance a ralenti (de 104 % en début d’année à 33 % plus récemment), la trajectoire globale reste solide, témoignant de la vigueur de l’utilisation des plateformes d’IA.
Un autre indicateur pertinent est le taux d’adoption de l’IA. Ramp, un fournisseur d’infrastructures de cartes de crédit, a récemment actualisé son Indice Ramp AI pour suivre l’adoption de l’IA parmi les entreprises américaines. Selon cet indice, l’adoption de l’IA a progressé de 0,9 point de pourcentage pour atteindre 44,8 % des entreprises en octobre.
Pression sur les marges liée au capex IA :
Avec la croissance attendue de la demande, il est nécessaire pour les entreprises d’augmenter leurs investissements dans des projets d’infrastructure liés à l’IA. Même en présence d’une demande robuste, le maintien de marges bénéficiaires saines reste une préoccupation majeure si ces investissements ne sont pas soigneusement gérés. Les Big 4 représentent près de 80 % des dépenses d’investissement en IA aujourd’hui, et devraient encore en représenter 56 % d’ici 2030. Il est donc essentiel d’examiner leur compte de résultat pour évaluer leur profil de marge et leur capacité à investir dans l’IA.
La thématique IA a profondément changé la dynamique du secteur technologique ces dernières années, en raison des investissements initiaux importants, requis dans le calcul IA (et l’infrastructure associée) pour l’entraînement et l’inférence. L’intensité des dépenses d’investissement des Big 4 (capex/CA) est passée de 11,5 % en 2020 à 20,8 % en 2025, et devrait atteindre environ 27 % d’ici 2030, selon les estimations de UBS. Malgré une augmentation plus rapide des charges d’amortissement (Un taux de croissance annuel moyen d’un investissement de 24 % sur cinq ans), la majorité des autres coûts opérationnels (88 % des dépenses des Big 4) progresseront à un rythme plus modéré de 8,5 % par an entre 2025 et 2030, soit moins que la croissance attendue du chiffre d’affaires total (11 % par an). Nous pensons donc que la marge des Big 4 restera relativement résiliente, proche du niveau actuel de 27 %.
Selon nos projections, les dépenses mondiales en capital liées à l’IA devraient atteindre 1.300 milliards de dollars d’ici 2030. À ce niveau de capex, les Big 4 devraient collectivement maintenir des marges stables, égales ou supérieures à celles de 2025. Si les dépenses d’investissement dépassent ce seuil, le risque de pression sur les marges pourrait augmenter en raison de l’amortissement de ces investissements.
Cependant, il y a des deals qui boucle la boucle :
Par exemple, AMD s’engage à fournir jusqu’à 6 gigawatts de capacités GPU (processeur graphique) à OpenAI sur plusieurs années, en commençant par un premier gigawatt dès 2026. Mais plus notable encore, AMD a accordé à OpenAI un warrant (une option d’achat) de 160 millions d’actions, pouvant représenter environ 10% du capital, si divers jalons sont atteints (livraison, performances, cours de l’action jusqu’à 600 USD). Autrement dit : OpenAI paye des puces à AMD, mais obtient aussi le droit de devenir actionnaire d’AMD. Ce genre de transaction crée une boucle financière (ou "circularité") dans laquelle les flux de revenus, les investissements et les transactions techniques s’entremêlent.
Pourquoi cette circularité est stratégique (et risquée) ? Alignement des intérêts… mais dépendance accrue. Ce mécanisme incite AMD à livrer et à réussir pour que son cours augmente, ce qui bénéficie à OpenAI tant comme client que comme actionnaire. Mais cela crée aussi une dépendance mutuelle : les performances d’AMD deviennent un enjeu critique pour OpenAI, et vice versa.
Une telle structure signale une forme d’intégration verticale implicite dans l’IA : celui qui consomme le "compute" devient copropriétaire du "fournisseur de compute". C’est une autre façon de verrouiller l’écosystème. Nvidia, déjà réputée pour construire un "moat" (en français c’est un avantage compétitif durable) autour de son architecture (matériel, logiciels, interconnexions) suit une logique similaire pour rendre ses clients captifs de son environnement technologique. Pression sur les marges et la trésorerie.
Pour AMD, céder des actions ou des warrants en échange d’un contrat peut réduire la rentabilité immédiate, mais parie sur une valorisation future. Pour OpenAI, payer des puces tout en recevant des actions revient à subventionner partiellement son achat, mais ce pari n’est rentable que si le cours d’AMD atteint les jalons fixés.
À force de s’auto-alimenter, ce type de montage peut créer des boucles de dépendance financière. Si le cours d’AMD stagne ou recule, certains jalons ne seront pas atteints, fragilisant la rentabilité du deal pour OpenAI. On se retrouve dans une "danse circulaire" où les entreprises sont simultanément client, fournisseur et investisseur, ce qui rend leurs équilibres financiers plus sensibles aux chocs externes.
Quels impacts pour Nvidia, AMD et l’écosystème IA ?
AMD gagne en légitimité dans le domaine des GPU pour l’IA : son action a bondi de plus de 20% après l’annonce. Nvidia, de son côté, reconfigure son rôle : elle a récemment signé un accord massif avec OpenAI pour fournir ses propres systèmes GPU, tout en investissant dans l’entreprise. OpenAI cherche ainsi à diversifier ses fournisseurs (Nvidia, AMD, Broadcom) afin de réduire sa dépendance à un seul acteur et d’obtenir de meilleures conditions d’approvisionnement. Enfin, l’écosystème IA dans son ensemble semble évoluer vers davantage d’interdépendance, via des alliances croisées, des prises de participation réciproques et des contrats pluriannuels qui mêlent financement, technologie et capital.
Le rapprochement entre OpenAI et AMD ne se résume pas à une simple vente de matériel. Il illustre une transformation structurelle de l’économie de l’intelligence artificielle : les flux financiers, industriels et technologiques deviennent circulaires, les frontières s’estompent, et les géants du secteur bâtissent des écosystèmes fermés où tout (du silicium aux revenus) tourne en boucle. Cette circularité peut accélérer l’innovation, mais elle rend aussi l’ensemble du système plus vulnérable : si l’un tombe, c’est toute la chaîne qui vacille.
Cependant, les entreprises qui annoncent des accords à deux chiffres en milliards de dollars dans le domaine de l'intelligence artificielle bénéficient toujours d'un coup d'accélérateur en Bourse. C'est le principe depuis des mois.
Autre exemple : Amazon, qui va fournir encore plus de capacités à OpenAI pour créer encore plus de vidéos amusantes mettant en scène votre voisin dans une position délicate ou touchantes avec des chatons en peignoir qui se font un câlin.
Il faut espérer qu'OpenAI va finir par gagner des sous un jour ou sera en mesure de lever suffisamment d'argent dans les années à venir pour payer toutes ses factures, parce que tous les grands groupes technologiques occidentaux ont des monceaux de créances sur l'entreprise. Que se passerait-il en cas d'accident de parcours ? C'est la question que se pose la publication américaine de référence de la technologie, The Information, qui rappelle qu'OpenAI a besoin de 1 400 milliards de dollars pour mener ses projets à bien.
Peut-être que l'entreprise est déjà to big to fail, c’est-à-dire trop grosse pour qu'on la laisse mourir ?
En tout cas ses partenaires, de Microsoft à Amazon en passant par Nvidia et tutti quanti ont les poches bien pleines. Et puis Sam Altman inspire la confiance. Pour l'instant, l'argent coule à flots et l'histoire est suffisamment entêtante pour continuer à absorber la majeure partie de l'investissement mondial.
Nvidia, Apple, Microsoft, Alphabet et Amazon, c'est 19 000 milliards de poids boursiers. Soit environ 6 fois le PIB de la France (3.000 milliards). Certes, je compare un peu des choux et des carottes, mais c'est pour donner une échelle.
Mais le plus étonnant, c'est la colonne PER, c’est-à-dire le ratio de valorisation le plus basique qui soit. Le PER 2025 médian des 20 plus grosses entreprises américaines est de 34,6, contre une moyenne 10 ans de 18,6 pour le S&P 500. Les entreprises les moins bien valorisées de la liste font partie des secteurs traditionnels. JPMorgan Chase (15,3) dans la banque, Exxon Mobil (17) dans le pétrole et Johnson & Johnson (17) dans la pharmacie. Est-ce que les multiples de Nvidia (46), Broadcom (87) ou Oracle (53) sont justifiés ? Actuellement, le marché répond par l'affirmative.
Pour autant, le signal d'alarme de la bulle IA sonne depuis quelques semaines déjà. A intervalle régulier, les investisseurs font une petite overdose qui les force à vendre des actions technologiques. Mais au fond, les investisseurs préfèrent ne rien faire pour le moment : ils sont accros et ils replongent assez vite.
Comme à chaque fois, la question est : qu’est-ce qui va déclencher une correction, qui va devenir une consolidation, qui va se muer en marché baissier ? Avec un krach quelque part au milieu, pour que ce soit un peu spectaculaire ?
Sur les marchés financiers, rares sont ceux qui nient le contexte de bulle. Des banquiers, des politiques, des régulateurs, des gérants, des stratèges, des vendeurs de peur, des gens raisonnables ont multiplié les alertes ces dernières semaines. Trop vite, trop haut, trop fort, s'alarment-ils, sans contester que l'IA constitue une profonde transformation pour l'économie et, probablement, pour l'humanité.
Le cortège des sceptiques a été rejoint par Michael Burry, le gérant qui a fait fortune en 2008 en anticipant la crise immobilière liée aux subprimes, dont Hollywood a fait un film, The Big Short.
Il a pris une position à la vente sur Nvidia et Palantir, ce qui a fait un peu de bruit dans le microcosme financier. Burry a eu raison une fois, par son talent et la chance qui va avec, et s'est beaucoup planté depuis. N'empêche qu'il a toujours une petite aura.
En 2015 il annonce une bulle généralisée et le S&P 500 termine plus haut. En janvier 2017 il prédit un effondrement financier mondial et une troisième guerre mondiale imminente. En septembre 2019 il affirme que les ETF sont les nouveaux CDO de 2008 promis à imploser mais le marché continue de progresser. En décembre 2020 il spécule à la baisse sur TESLA en déclarant que le prix de l’action est ridicule et voué à s’effondrer. L’Action a doublé depuis. En février 2021 il affirme que le marché « danse sur le fil du rasoir » mais les indices continuent leur hausse. En aout 2023 il mise 1.6 milliards via des options sur un krach total et appelle publiquement à vendre puis admet « I was wrong to say to sell ». Enfin, en novembre 2025 il annonce la fin des megacaps et du cycle d’investissement IA.
Dun autre côté, et vous savez que je suis un inconditionnel de Monsieur Warren BUFFETT, vous avez Berkshire Hathaway qui a communiqué il y a 15 jours environ une prise de participation de 17,85 millions d’actions Alphabet (maison mère de google) au troisième trimestre. Pour rappel sur plus de 60 ans, la performance composée moyenne de l’action Berkshire Hathaway avoisine 19% par an avec un processus d’investissement méthodique, constant et éloigné des effets de mode.
Je ne dis pas que le marché est exempt de risques, mais que l’environnement macroéconomique mondial actuel ne présente pas encore les caractéristiques typiques d’une bulle liée à l’IA.
Pourquoi ?
Les bulles ne se résument pas à des valorisations élevées. Les bulles résultent d’une combinaison d’excès de prix d’actifs et de déséquilibres économiques généralisés. Elles sont alimentées non seulement par des anticipations sur les fondamentaux (justifiées ou non), mais aussi par une dimension émotionnelle qui introduit une part d’irrationalité. À la fin des années 1990, lors du boom et du krach des télécommunications, l’économie américaine a connu une flambée des investissements technologiques, une forte progression de l’endettement des entreprises et des ménages, ainsi qu’une détérioration des soldes extérieurs. Ces déséquilibres s’accompagnaient d’un pic des marges bénéficiaires, d’une dégradation de la santé financière des entreprises, d’un élargissement des écarts de crédit et d’une volatilité accrue des marchés des actions.
Les données macroéconomiques globales semblent aujourd’hui plus saines que pendant l'ère des dotcoms. Certes, le ratio cours/bénéfices prévisionnels de l’indice des actions américaines, le S&P 500, est élevé tant au niveau de l'indice que pour le secteur technologique dans son ensemble mais le contexte macroéconomique semble bien plus sain aujourd’hui que pendant la bulle d’internet. Les marges bénéficiaires des entreprises restent robustes, avec des marges comptables nationales avoisinant les sommets atteints en 35 ans, soit de 13%. Dans l'ensemble, les plus grandes entreprises technologiques financent les dépenses d'investissement principalement à partir des flux de trésorerie disponibles plutôt que de la dette. L'endettement global des entreprises est stable et les taux d'épargne des ménages n'ont pas chuté. Le déficit du compte courant américain, bien que persistant, ne s'est pas creusé de manière spectaculaire en réponse au cycle d'investissement dans l'IA. Et bien que les dépenses d'investissement liées à l'IA augmentent, elles restent modestes par rapport au boom des investissements de la fin des années 1990 en tant que part du PIB américain.
Conclusion :
L’IA est en constante évolution et c'est une tendance de long terme qui va impacter l'activité économique et humaine. Elle augmente la productivité et elle va réduire les coûts et accroître la capacité de création dans de très nombreux domaines.
Il y a différentes IA :
- L'IA générative c'est une technologie qui crée des contenus nouveaux et sophistiqués
- L'IA argentique elle prend ses propres décisions dans l'espace numérique et n'a pas besoin d'une orientation humaine constante
- L'IA physique qui utilise les 2 pour l'automatisation et la robotique dont le monde réel physique.
Tout comme l'émergence et l'essor des smartphones l'IA va rimer avec opportunité d'investissement. On estime que l'IA a généré une valeur ajoutée équivalente à plus de 100 milliards de dollars en 2022 et Mac kinsey estime qu'elle sera de 23.000 milliards de dollars d'ici à 2034. Soit plus de 100 fois la valeur ajoutée actuelle de l'IA en moins de 20 ans. Concernant l’IA générative Bloomberg intelligence estime que les revenus pourraient passer de 36 milliards de dollars en 2022 à 1800 milliards de dollars en 2032 soit fois 50 en seulement 10 ans. Enfin, en 2022 l’IA c’était 0.1% du PIB mondial, ceci nous montre le potentiel à venir.
L’effet le plus visible de l’IA concerne aujourd’hui la transformation interne des entreprises.
Chez Amazon, l’IA sert de levier de rationalisation : plus de 14 000 postes administratifs et logistiques vont être supprimés dans le cadre d’un recentrage sur l’automatisation et la robotique d’entrepôt. Le groupe déploie des systèmes d’optimisation des flux et de prévision de la demande qui permettent de réduire les coûts d’exploitation de plusieurs milliards de dollars par an tout en améliorant la vitesse de livraison.
Chez Alphabet, la même logique s’impose : la réorganisation de certaines équipes support et recrutement, combinée à l’intégration d’agents IA dans Google Ads et YouTube, a permis de maintenir une croissance des marges supérieure à +25 %, malgré une base de coûts historiquement élevée.
Enfin, J.P. Morgan Chase consacre environ 2 milliards $ par an à ses programmes d’IA, pour des économies équivalentes.
L’IA « du monde réel » devient par ailleurs le second moteur de croissance de cette technologie. McKinsey & Company prévoit que 25 % des investissements industriels seront consacrés à la robotique et à l’automatisation d’ici 2030, pour un marché de 115 milliards $ dès 2025 et 370 milliards $ en 2040. La mobilité autonome pourrait générer 300 à 400 milliards $ de revenus annuels dans les prochaines années.
En conclusion, les données fondamentales ne plaident pas, selon notre analyse, pour une bulle. L’investissement massif dans l’IA s’apparente à une mutation structurelle de l’économie mondiale. Le risque véritable n’est pas l’excès, mais plus probablement le sous-investissement, synonyme de perte durable de compétitivité.
Dix cas d’usage d’avenir à fort impact économique
Maintenance prédictive totale : les systèmes IA-robotique anticiperont les pannes d’usines, d’avions ou d’infrastructures publiques, réduisant jusqu’à 40 % les arrêts non planifiés.
Production énergétique optimisée : ajustement en temps réel des réseaux électriques et des parcs solaires/éoliens grâce à des IA de pilotage distribué.
Agriculture de précision automatisée : robots agricoles combinés à l’imagerie satellite pour optimiser chaque parcelle et réduire l’usage d’eau et d’engrais.
Bâtiments autonomes : gestion IA des flux thermiques, lumineux et humains dans les immeubles, abaissant les coûts énergétiques de 30 %.
Fabrication à la demande : micro-usines robotisées produisant localement selon les commandes, bouleversant les chaînes mondiales.
Santé préventive continue : IA embarquée dans les objets connectés, détectant précocement les pathologies métaboliques et cardiovasculaires.
Justice et administration augmentées : automatisation des tâches de traitement documentaire et d’analyse juridique, divisant les délais par dix.
Assistance cognitive au management : IA de planification prédictive capable de simuler des milliers de scénarios économiques ou climatiques.
Transport autonome multimodal : intégration de véhicules, drones et logistique portuaire dans un même réseau algorithmique.
Restauration et services automatisés : cuisines robotisées, hôtellerie prédictive et commerce sans caisse, réallouant le travail humain vers la conception et la relation client.
Patrick Gautier Directeur Gestion Privée Paris Valoria Capital