L’intelligence artificielle (IA) transforme la manière dont nous travaillons, effectuons des recherches, rédigeons des contenus et développons des logiciels. Wall Street parie qu’elle finira par bouleverser l’économie dans son ensemble. (Image : DC_Studio / envato)
Les géants de la technologie injectent des sommes colossales dans l’intelligence artificielle. Toutefois, la demande effrénée en nouveaux équipements, les pénuries d’énergie et la difficulté à obtenir un retour sur investissement tangible remettent en question la pertinence de ces efforts.
L’intelligence artificielle (IA) transforme la manière dont nous travaillons, effectuons des recherches, rédigeons des contenus et développons des logiciels. Wall Street parie qu’elle finira par bouleverser l’économie dans son ensemble. Dans une analyse publiée en octobre, J.P. Morgan a estimé que les dépenses d’investissement mondiales consacrées à l’IA atteindraient 900 milliards de dollars (plus de 800 milliards d’euro) en 2026, pour un total cumulé de 5 500 milliards de dollars d’ici 2030. La question est de savoir si les retours sur investissement seront à la hauteur de ces dépenses.
Derrière l’enthousiasme se cachent des défis complexes : des puces électroniques coûteuses, des centres de données en attente d’approvisionnement électrique, des entreprises qui peinent à transformer leurs expérimentations en IA en sources de profit, et une frénésie d’investissement de plus en plus financée par la dette et par des accords conclus entre une poignée d’acteurs dominants.
La comparaison avec l’ère des « dot-com » (la bulle Internet) est inévitable. Si les investisseurs avaient vu juste en prédisant que l’Internet changerait le monde, beaucoup s’étaient trompés sur les entreprises qui en tireraient profit : et sur la rapidité avec laquelle cela se produirait. L’IA pourrait, elle aussi, s’avérer être à la fois une avancée majeure et une bulle financière.
Le plus grand pari en matière d’infrastructures de l’histoire du secteur technologique
Les entreprises qui ont bâti leur fortune sur les logiciels et la publicité se comportent désormais comme de grandes industries lourdes, en termes de dépenses et de consommation de ressources. Elles ont besoin de centres de données gigantesques, de processeurs, de systèmes de refroidissement et d’une alimentation électrique fiable. Selon les estimations de J.P. Morgan, Amazon, Alphabet, Meta, Oracle et Microsoft pourraient, en 2026, consacrer aux infrastructures liées à l’IA un montant équivalent à la somme totale qu’elles y ont investie depuis le lancement de ChatGPT fin 2022.
« L’explosion des dépenses d’investissement liées à l’IA est devenue la caractéristique marquante de notre conjoncture économique », souligne Michael Feroli, économiste en chef pour les États-Unis chez J.P. Morgan.
Ces investissements sont concentrés entre les mains d’une poignée de géants de la technologie. Une étude de S&P Global prévoit qu’Amazon, Alphabet (Google), Microsoft, Meta et Oracle pourraient représenter 52 % de l’ensemble des dépenses d’investissement des entreprises du S&P 500 d’ici 2028, contre seulement 13 % en 2020. Bien que ces chiffres incluent des investissements étrangers à l’intelligence artificielle, ils illustrent à quel point les dépenses d’investissement du monde des affaires américain se concentrent désormais entre les mains de cinq entreprises.
« Les investisseurs sous-estiment à quel point l’IA transforme fondamentalement le modèle économique des géants de la technologie », a déclaré en juillet Shay Boloor, stratège en chef des marchés chez Futurum Equities, à l’agence Reuters. Le modèle traditionnel, fondé sur la vente de logiciels hautement extensibles, devient de plus en plus dépendant d’actifs physiques coûteux.
Une analyse réalisée par Reuters, s’appuyant sur des estimations de LSEG, prévoit une augmentation de 534 milliards de dollars des dépenses d’investissement annuelles de cinq grandes entreprises technologiques entre 2025 et 2027, alors que la hausse du flux de trésorerie opérationnel annuel ne devrait être que de 340 milliards de dollars. En d’autres termes, la croissance des investissements pourrait dépasser celle des flux de trésorerie de 194 milliards de dollars.
S&P Global Ratings anticipe un flux de trésorerie opérationnel libre négatif pour six « hyperscalers » (fournisseurs d’infrastructures à très grande échelle) en 2026 et 2027. Moody’s a également averti que certains emprunteurs ayant investi dans des infrastructures liées à l’IA pourraient rencontrer des difficultés à refinancer leurs dettes arrivant à échéance entre 2027 et 2029.
« À mesure que les investissements dans les infrastructures d’IA s’accélèrent, l’attention se porte non plus seulement sur le volume des dépenses, mais aussi sur les modèles de financement, les engagements financiers et les implications à long terme qui y sont associés », explique Naveen Sarma, directeur général chez S&P Global Ratings. Les capitaux sont dépensés dès aujourd’hui, alors que la majeure partie des revenus escomptés ne se concrétisera probablement que dans plusieurs années.
Des puces GPU coûteuses en attente d’électricité
Une partie de ce matériel ne peut même pas être mise en marche, faute d’alimentation électrique. Une enquête de *Business Insider* publiée en octobre révélait qu’Amazon Web Services (AWS) prévoyait l’acquisition de racks Nvidia GB300 pour une valeur d’environ 5 milliards de dollars, suivie d’investissements mensuels en équipements de l’ordre de 3 milliards de dollars, alors même que certains sites manquaient d’électricité pour faire fonctionner ces systèmes. Le matériel était stocké dans des entrepôts, et, selon certaines sources, une équipe d’AWS ne disposait pas de « plan de déploiement clairement défini ».
Amazon a qualifié le pré-positionnement du matériel à proximité des futurs sites de déploiement de « bonne pratique commerciale » et a contesté les allégations selon lesquelles l’entreprise ne disposerait pas d’un plan de déploiement global. Le problème n’est pas que chaque puce se retrouve inutilisable, mais que les retards peuvent réduire la durée de vie utile d’équipements acquis aux prix actuels.
Ce problème dépasse le cadre d’une seule entreprise. L’Agence internationale de l’énergie estime que les contraintes liées au réseau électrique pourraient retarder environ 20 % des capacités de centres de données prévues à l’échelle mondiale d’ici 2030. En Europe, Pamela MacDougall, responsable de l’énergie chez Amazon, a déclaré à Reuters qu’un raccordement au réseau électrique peut prendre sept ans, tandis que la construction d’un centre de données en nécessite environ deux.
« Il y a un décalage. Nous souhaitons nous développer et croître d’ici deux ans », a expliqué Mme MacDougall, soulignant que ces retards « entravent nos ambitions de croissance ».
Rien ne garantit non plus que les nouvelles centrales électriques et lignes de transport d’énergie seront mises en service dans les délais prévus. Certains projets envisagés ne verront jamais le jour. Cela ne signifie pas pour autant que l’électricité n’atteindra jamais les installations actuellement inachevées ; cela implique toutefois que les investisseurs pourraient payer pour des processeurs dont la valeur commerciale s’érode pendant qu’ils attendent cette alimentation.
Le problème comptable caché posé par l’intelligence artificielle
L’explosion des dépenses liées à l’intelligence artificielle soulève également la question de la durée pendant laquelle ce matériel restera économiquement utile. Les entreprises répartissent le coût des serveurs et des processeurs sur une durée de vie estimée. Une durée plus longue se traduit par des charges d’amortissement annuelles plus faibles et, toutes choses égales par ailleurs, par un bénéfice déclaré plus élevé.
Ces estimations représentent déjà des milliards de dollars. Alphabet a prolongé la durée de vie utile estimée de ses serveurs, la faisant passer de quatre à six ans, ce qui a ajouté environ 3 milliards de dollars à son bénéfice net pour 2023. Microsoft a procédé à un ajustement similaire, augmentant son bénéfice net d’environ 3 milliards de dollars pour l’exercice concerné. De son côté, Meta a prolongé en 2025 la durée de vie de ses serveurs et équipements réseau, augmentant ainsi son bénéfice net de 2,59 milliards de dollars. Ces changements comptables n’ont pas généré de nouvelles liquidités.
Amazon a ensuite adopté une approche inverse pour certains serveurs, en ramenant leur durée d’utilité à cinq ans en 2025. « Cette réduction de la durée d’utilité s’explique par l’accélération du développement technologique, notamment dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique », a précisé l’entreprise. Ce changement a amputé le bénéfice net d’environ 1 milliard de dollars.
En avril, le FMI a formulé un avertissement encore plus marqué : « Les processeurs graphiques (GPU) et les puces de pointe représentent une part majeure des coûts des serveurs et des infrastructures dédiés à l’intelligence artificielle : ils pourraient devenir obsolètes en l’espace de deux ans ».
Selon ses simulations de crise, une réduction de la durée d’utilité moyenne des équipements des géants du cloud (« hyperscalers ») : passant de sept à trois ans, pourrait faire chuter les marges opérationnelles de plus de neuf points de pourcentage. Il s’agissait là d’un scénario, et non d’une prévision.
Dans une analyse publiée le 29 octobre, Breakingviews (Reuters) a estimé qu’une réduction d’à peine un an des durées d’amortissement chez Alphabet, Amazon, Meta et Microsoft pourrait diminuer leur bénéfice net cumulé pour 2027 d’environ 36 milliards de dollars. Toutefois, les processeurs plus anciens peuvent conserver une utilité, notamment pour des tâches moins exigeantes. Le risque est qu’ils génèrent des revenus inférieurs aux attentes, bien avant de cesser totalement de fonctionner.
La révolution de la productivité qui se fait encore attendre
Malgré des démonstrations d’IA impressionnantes, les gains en matière de productivité restent inégaux. Une étude du MIT a révélé qu’à la fin de 2025, seules 11 % des entreprises du S&P 500 avaient profondément intégré l’IA, tandis que beaucoup d’autres en étaient encore au stade des projets pilotes. Les entreprises qui utilisent l’IA de manière intensive n’ont pas systématiquement affiché une productivité par employé plus élevée.
« La question est désormais : quel est le taux de réussite de ces projets pilotes ? » s’interroge Martin Fleming, chercheur au MIT. Installer un outil d’IA ne revient pas à adapter les processus de travail en conséquence.
Une version révisée, publiée en octobre, d’une étude du National Bureau of Economic Research a interrogé près de 9 000 cadres dans sept pays. Bien que 78 % des entreprises déclarent utiliser l’IA, les répondants n’attribuent à cette technologie qu’une hausse de 0,2 point de pourcentage de la croissance annuelle de la productivité du travail au cours des trois dernières années. Ils anticipent toutefois un gain plus important pour les trois années à venir.
Une enquête menée par McKinsey en 2026 met en évidence un décalage similaire : 80 % des répondants estiment que l’IA a amélioré leur productivité personnelle, mais seuls 37 % signalent un impact positif sur les bénéfices de leur entreprise. « La conviction des organisations quant au potentiel de l’IA progresse plus rapidement que les retombées financières immédiates qu’elles peuvent lui attribuer », concluent les chercheurs du cabinet.
Les chercheurs de la Réserve fédérale décrivent ce phénomène comme suit : « Nous observons un paradoxe de la productivité, où les gains de productivité perçus sont supérieurs aux gains de productivité mesurés. » Tout n’est cependant pas négatif : une étude de la Banque européenne d’investissement révèle une productivité du travail environ 4 % plus élevée au sein des entreprises européennes ayant adopté l’IA.
En d’autres termes, il existe des avantages réels, mais la question demeure de savoir dans quelle mesure ils peuvent être généralisés et obtenus à un coût abordable.
L’économie de l’IA, de plus en plus circulaire
Les capitaux ne se contentent pas d’affluer vers l’IA ; ils circulent parfois en boucle. Un fabricant de puces investit dans une entreprise de services cloud qui, en retour, achète ses puces. Un développeur d’IA lève des fonds qu’il dépense ensuite en services informatiques fournis par l’un de ses investisseurs. Si chaque opération peut se justifier sur le plan commercial, ces liens rendent difficile l’évaluation de la demande réelle provenant de clients payants extérieurs au cercle restreint du secteur.
Dans son Rapport sur la stabilité financière dans le monde (Global Financial Stability Report) d’octobre, le FMI a examiné 14 opérations de financement circulaire rendues publiques, impliquant environ 300 milliards de dollars en capitaux propres, 650 milliards de dollars en dette et 1 400 milliards de dollars en engagements de revenus futurs. Il s’agit de différents types d’exposition, et non de sommes déjà décaissées. Le risque est qu’une difficulté rencontrée par une entreprise puisse affecter simultanément ses investisseurs, ses prêteurs et ses fournisseurs.
Nvidia illustre cette interdépendance. Aux termes d’un accord conclu en 2025, l’entreprise s’est engagée à acheter, sous réserve de certaines conditions contractuelles, jusqu’à 6,3 milliards de dollars de capacité de calcul invendue auprès de CoreWeave. Nvidia fournit par ailleurs des processeurs à CoreWeave et a investi 2 milliards de dollars supplémentaires dans cette société en janvier 2026. Selon Nvidia, cet investissement vise à soutenir le développement de l’entreprise, et non à financer l’achat direct de puces.
En août, Nvidia a annoncé des garanties pouvant atteindre 105 milliards de dollars pour un projet de centre de données dans l’Ohio, destiné à servir OpenAI. Ces garanties constituent des engagements conditionnels, et non des décaissements en numéraire d’un montant de 105 milliards de dollars.
Jensen Huang, PDG de Nvidia, a déclaré : « Nous sécurisons des infrastructures durables pour les capacités de calcul de Nvidia, afin qu’OpenAI puisse déployer les usines d’IA les plus productives qui soient ».
Mark Habib, de S&P Global, a précisé que certains engagements financiers liés à l’IA pourraient être difficiles à déceler dans les documents publiés par les entreprises. « On peut raisonnablement supposer qu’il existe d’autres dettes que nous ne voyons pas », a-t-il affirmé. De son côté, Moody’s a attiré l’attention sur les risques de refinancement auxquels sont exposés les emprunteurs les plus fragiles dans le secteur des infrastructures d’IA.
Lors d’une présentation en octobre, des responsables du FMI ont mis en garde contre un possible « triple choc » : une chute du cours des actions, une dégradation de la dette et la disparition d’engagements de revenus futurs. Bien que ces opérations ne constituent pas en soi la preuve de manipulations comptables, l’interconnexion étroite au sein du secteur pourrait permettre à un ralentissement touchant une entreprise de se propager rapidement à de nombreuses autres.
La bulle commence-t-elle déjà à se dissocier du secteur technologique ?
La saison des résultats d’octobre montre que la réponse n’est pas simple. Alphabet a enregistré une forte croissance dans le cloud, mais a affiché un flux de trésorerie disponible (« free cash flow ») trimestriel négatif d’environ 9,1 milliards de dollars. Amazon Web Services a connu une croissance de près de 40 %, et pourtant, Amazon a déclaré un flux de trésorerie disponible négatif de 42,4 milliards de dollars sur les 12 derniers mois, sous l’effet d’une envolée de ses dépenses en équipements. De son côté, Azure, la plateforme de Microsoft, a vu ses revenus progresser de 48 %, tout en permettant à l’entreprise de générer un flux de trésorerie disponible trimestriel de 18,6 milliards de dollars.
Le PDG d’Amazon, Andy Jassy, a défendu ces investissements : « Nos investissements dans AWS, qu’il s’agisse de fonctionnalités ou d’infrastructures, portent leurs fruits », a-t-il déclaré dans le communiqué de résultats de l’entreprise. Satya Nadella, PDG de Microsoft, a quant à lui mis en avant la valeur apportée aux clients : « Nous offrons à nos clients davantage de capacités, de choix, de contrôle et d’efficacité économique à travers l’ensemble de notre gamme de solutions. »
Les investisseurs sont devenus moins patients. Selon un rapport de Reuters daté du 30 octobre, l’indice Nasdaq 100 a reculé de plus de 5,8 % au cours du mois, sur fond d’inquiétudes concernant les dépenses liées à l’intelligence artificielle (IA). Jake Behan, de la société Direxion, a résumé l’état d’esprit actuel : « À ce stade, le marché ne se contente plus de demander à quelle vitesse une entreprise peut croître ; il cherche à savoir combien elle doit dépenser pour y parvenir. »
L’IA génère déjà des revenus réels, et certaines des plus grandes entreprises ont les moyens de poursuivre leurs investissements. C’est un point important. Toutefois, la croissance des revenus ne garantit pas un bon rendement pour chaque centre de données, chaque emprunt ou chaque processeur graphique (GPU) acquis au plus haut du cycle.
Tout comme l’éclatement de la bulle Internet n’a pas fait de l’Internet un échec, une correction du marché de l’IA, même brutale, ne signifierait pas pour autant que la technologie de l’IA est un échec. Il est plutôt possible que les investisseurs aient anticipé une transformation plus rapide et plus rentable que ce que l’économie est réellement en mesure de produire.
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