Comment l’IA a-t-elle réussi à entraîner l’ensemble du monde dans une bulle ?

« La seule victoire possible est de ne pas jouer. »

En octobre, Michael Burry a partagé cette citation sur les réseaux sociaux. Issue du film « WarGames » (1983), elle est prononcée par un superordinateur qui, après avoir simulé des scénarios de guerre nucléaire à l’infini, tire cette conclusion.

Quelques jours plus tard, Burry dévoile son portefeuille du troisième trimestre. Connu pour ses positions short visionnaires lors de la crise des subprimes de 2008, il a mis près de 80 % de son fonds — soit environ 1 milliard de dollars — sur une seule orientation : la vente à découvert de NVIDIA et Palantir.

Pour lui, le moyen le plus radical d’échapper à la frénésie irrationnelle du « long » est de la shorter.

Le pari de Burry ne vise pas uniquement quelques sociétés surévaluées ; il remet en cause le consensus dominant de l’époque. Dans ce consensus, l’IA n’est plus seulement une révolution technologique, elle devient une croyance financière.

Comment ce consensus s’est-il constitué, et comment a-t-il atteint son apogée ? Alors que le mécanisme de croyance tourne sans relâche, quel en est le véritable coût ?

Évangile

Chaque emballement financier repose sur un récit — répété, intégré et diffusé par le plus grand nombre.

La vague IA illustre à la perfection la fabrication d’un récit. Trois forces l’animent : les leaders technologiques bâtissent le « mythe », Wall Street fournit la « logique », et les médias prêchent le « sermon ».

Les premiers scénaristes sont les évangélistes de la singularité. Des figures comme Sam Altman (dirigeant d’OpenAI) et Demis Hassabis (cofondateur de Google DeepMind) ont transformé l’Intelligence Artificielle Générale — jadis réservée à la science-fiction ou aux cercles académiques — en une « nouvelle divinité » imminente, censée résoudre les plus grands enjeux de l’humanité.

Altman, lors de sa tournée mondiale, martèle que l’AGI sera « le plus grand saut technologique de l’histoire », apportant une abondance « inimaginable ». Hassabis, dans un registre plus philosophique, la présente comme un outil capable de déverrouiller les mystères les plus profonds de l’univers.

Leur vocabulaire reflète une ferveur quasi religieuse pour « l’avenir » et « l’intelligence », conférant à ce mouvement une dimension qui dépasse le simple commerce — presque sacrée.

Si les leaders tech écrivent le mythe, Wall Street et les économistes lui confèrent une légitimité « rationnelle ».

Face au ralentissement global et à la montée des tensions géopolitiques, l’IA devient le « remède miracle » pour restaurer la confiance du capital dans l’avenir.

Goldman Sachs, dans un rapport fin 2024, prévoit que l’IA générative pourra faire progresser le PIB mondial de 7 % — soit environ 7 000 milliards de dollars — sur la prochaine décennie. Morgan Stanley considère l’IA comme le « cœur de la quatrième révolution industrielle », la comparant à la machine à vapeur et à l’électricité pour ses effets sur la productivité.

Chiffres et analogies servent à convertir l’imaginaire en actifs, la croyance en valorisation boursière.

Les investisseurs estiment qu’un PER de 60x pour NVIDIA n’a rien d’irrationnel — ils achètent le moteur de la croissance mondiale future, bien plus qu’un fabricant de puces.

Depuis l’arrivée de ChatGPT en novembre 2022, les actions liées à l’IA représentent 75 % des rendements du S&P 500, 80 % de la croissance des bénéfices et 90 % de la hausse des investissements. Ce récit technologique est devenu le principal pilier des marchés actions américains.

Enfin, médias et réseaux sociaux jouent le rôle d’amplificateurs suprêmes.

Du lancement spectaculaire du modèle texte-vidéo Sora à chaque mise à jour des géants comme Google ou Meta, chaque avancée est mise en scène, partagée, amplifiée — les algorithmes propulsent cette foi dans chaque fil d’actualité.

En parallèle, le débat sur le « remplacement de l’humain par l’IA » se propage — ingénieurs, enseignants, designers, journalistes : tous s’interrogent sur leur place dans l’ère à venir.

La peur et l’émerveillement avancent de concert, et un mythe fondateur épique, quasi inattaquable, se construit — préparant l’une des plus importantes mobilisations de capitaux de l’histoire.

Machine

À mesure que « l’évangile » s’étend, les ingénieurs financiers les plus aguerris entrent en scène.

Leur objectif : transformer la croyance en machine — un système de capitaux cyclique et auto-entretenu. Ce n’est pas une bulle, c’est un moteur financier sophistiqué, bien plus complexe que les dérivés de 2008.

Ce cœur de machine est bâti par quelques géants de la tech, qui tissent capital, calcul et revenus dans une boucle fermée — les flux s’amplifient et se recyclent, tel un mouvement perpétuel orchestré par les algorithmes.

D’abord, Microsoft investit massivement dans les laboratoires d’IA comme OpenAI. Depuis l’ère du cloud, le groupe a injecté plus de 13 milliards de dollars dans OpenAI. En quelques années, la valorisation d’OpenAI est passée de quelques milliards à près de 100 milliards de dollars, créant une nouvelle légende des marchés financiers.

Ces financements géants rendent possible des entraînements coûteux. Pour concevoir GPT-4, OpenAI s’est appuyée sur plus de 25 000 GPU NVIDIA A100, et les modèles à venir exigeront encore plus de puissance. Toutes ces commandes vont à NVIDIA — le monopole du secteur.

Le chiffre d’affaires des centres de données NVIDIA est passé de 4 milliards de dollars en 2022 à 20 milliards en 2025, avec des marges dépassant 70 %. L’action s’envole, propulsant NVIDIA au rang de première capitalisation mondiale.

Les principaux actionnaires de NVIDIA sont les mêmes géants tech et investisseurs institutionnels — dont Microsoft. La hausse du titre NVIDIA valorise leurs propres bilans.

Mais l’histoire ne s’arrête pas là — l’entraînement n’est qu’un début ; le déploiement est le nouveau terrain de dépenses.

OpenAI a besoin d’hébergement en nuage pour ses modèles, et Microsoft est son partenaire central. Des milliards de frais de cloud annuels alimentent les comptes de Microsoft, accélérant la croissance d’Azure.

Une boucle parfaite se crée : Microsoft investit dans OpenAI ; OpenAI achète des GPU NVIDIA et du cloud Microsoft ; NVIDIA et Microsoft voient leurs revenus et leurs cours s’envoler ; la hausse du titre Microsoft valorise son investissement initial.

Tout au long du processus, les fonds circulent entre quelques géants, générant des « revenus » et des « profits » colossaux à partir de rien — la croissance auto-entretenue s’impose, dopant les valorisations mutuelles. La machine se nourrit d’elle-même, sans réelle demande économique pour ce « mouvement perpétuel ».

Bientôt, ce cœur s’étend à tous les secteurs.

La fintech et les paiements font partie des premiers à s’intégrer.

Stripe en est l’exemple type. Avec une valorisation supérieure à 100 milliards de dollars, l’entreprise a traité 1 400 milliards de dollars de paiements en 2024 — soit 1,3 % du PIB mondial. Un an plus tard, elle annonce un partenariat avec OpenAI pour lancer le « paiement instantané » dans ChatGPT, intégrant le paiement directement au dialogue avec le modèle de langage.

Stripe joue un double rôle : elle achète de l’infrastructure IA pour améliorer ses algorithmes de détection de fraude et de recommandations, et, en tant que bénéficiaire direct, elle crée de nouveaux canaux de paiement grâce aux modèles de langage — faisant grimper sa propre valorisation.

PayPal a suivi. En octobre 2025, le géant des paiements devient le premier portefeuille entièrement intégré à ChatGPT.

Mais les effets dépassent la finance. L’industrie, secteur traditionnel, a été parmi les premiers bouleversés, passant de l’automatisation matérielle à la facturation pour des algorithmes.

En 2025, un constructeur automobile allemand annonce un plan IA de 5 milliards d’euros sur trois ans — la majorité des fonds consacrée au cloud et aux GPU pour redéfinir le « système nerveux » de la production et de la chaîne logistique. Il n’est pas seul : automobile, acier, électronique et autres secteurs adoptent le calcul comme nouveau carburant.

Commerce, logistique, publicité — tous les secteurs vivent cette mutation.

Ils achètent de la puissance de calcul IA, signent des contrats avec les sociétés de modèles, et brandissent leur « stratégie IA » lors des résultats financiers, comme si l’acronyme suffisait à générer une prime. Les marchés les récompensent : valorisations en hausse, collecte de fonds facilitée, et le récit perdure.

Mais tous les chemins mènent aux mêmes groupes dominants. Quel que soit le secteur, les capitaux finissent chez NVIDIA, Microsoft, OpenAI — les acteurs centraux — pour financer GPU, clouds et modèles. Leur chiffre d’affaires grimpe, les actions montent, et l’histoire IA s’intensifie.

Coût

Cette machine ne se bâtit pas ex nihilo. Son carburant provient de ressources économiques et sociales réelles, extraites, transformées et consommées pour la croissance. Ces coûts sont souvent masqués par le vacarme du capital, mais ils restructurent l’économie mondiale.

Premier coût : l’opportunité du capital.

Dans le capital-risque, l’argent vise toujours la rentabilité maximale. La ruée vers l’IA a créé un trou noir inédit. PitchBook indique qu’en 2024, un tiers des fonds mondiaux de capital-risque ont été fléchés vers l’IA ; à mi-2025, deux tiers du capital-risque américain se consacrent à l’IA.

Cela signifie que des financements qui auraient pu soutenir les technologies climat, la biotech ou l’énergie propre sont captés de façon disproportionnée par une seule narration.

Quand tout l’argent intelligent converge sur un récit, le terreau de l’innovation s’appauvrit. La concentration du capital n’est pas toujours synonyme d’efficacité — elle peut miner la diversité.

En 2024, l’énergie propre n’a reçu qu’un cinquième des financements VC de l’IA. Le climat reste le plus grand défi de l’humanité, mais les fonds s’orientent vers le calcul et les modèles. La biotech subit le même sort. Des fondateurs admettent que les investisseurs délaissent leurs recherches car « l’histoire IA est plus séduisante, avec des retours plus rapides ».

Cette frénésie du capital approche un seuil critique.

La croissance des dépenses d’investissement technologiques aux États-Unis tutoie le pic de la bulle Internet de 1999-2000. À l’époque, tout le monde vantait les « nouveaux paradigmes », les sociétés croissaient avant d’être rentables, les investisseurs rêvaient de « changer le monde » — jusqu’à l’éclatement de la bulle et la perte des deux tiers du Nasdaq, plongeant la Silicon Valley dans un long hiver.

Vingt-cinq ans plus tard, l’ambiance renaît — l’IA joue le premier rôle. Les courbes d’investissement s’accélèrent, les géants investissent des milliards dans les centres de données et les grappes de calcul, comme si dépenser garantissait l’avenir.

Les résonances historiques sont inquiétantes ; l’issue peut différer, mais une telle concentration des capitaux fait peser le risque sur la société si la tendance s’inverse.

Deuxième coût : le talent intellectuel.

La vague IA provoque une fuite globale des cerveaux. Les meilleurs ingénieurs, mathématiciens et physiciens sont détournés des grands défis de l’humanité pour se concentrer sur un seul horizon.

Dans la Silicon Valley, la ressource la plus disputée est désormais les scientifiques d’élite dédiés aux grands modèles. Google, Meta, OpenAI et consorts offrent des salaires qui éclipsent tous les autres domaines.

Les chiffres de l’industrie montrent que les chercheurs IA expérimentés peuvent toucher plus de 1 million de dollars par an, alors qu’un professeur de physique titulaire dans une grande université gagne souvent moins du cinquième de ce montant.

L’écart de rémunération traduit une mutation : les esprits les plus brillants quittent les filières à long terme — sciences fondamentales, innovations énergétiques, biologie — pour se regrouper sur un marché ultra-commercialisé. La diffusion des connaissances s’accélère, mais les domaines concernés se réduisent.

Troisième coût : le risque stratégique pour l’industrie.

Emportées par la vague IA, presque toutes les sociétés traditionnelles se retrouvent sous pression. Elles se lancent dans une coûteuse course aux armements, formant des équipes et dépensant massivement, alors que peu disposent d’une feuille de route claire pour le retour sur investissement.

Dell’Oro Group estime que les dépenses d’investissement mondiales dans les centres de données atteindront 500 milliards de dollars en 2025, majoritairement pour l’IA ; Amazon, Meta, Google et Microsoft totalisent à eux seuls plus de 200 milliards d’investissements. La frénésie dépasse la tech.

Un important distributeur prévoit d’investir des dizaines de millions de dollars sur trois ans dans le calcul IA pour optimiser recommandations et inventaire.

Mais selon le MIT, la plupart de ces projets IA d’entreprise génèrent des retours bien inférieurs à leurs coûts. Pour ces sociétés, l’IA n’est pas un outil, c’est un marqueur d’appartenance. Souvent, la dépense est motivée par la crainte de « décrocher » plus que par une vraie stratégie.

Tournant

Réduire la vague IA à une bulle ou à une mauvaise allocation occulte l’essentiel. Au-delà des marchés, des mutations structurelles profondes et irréversibles s’imposent discrètement.

« Intelligence » et puissance de calcul remplacent capital et travail comme moteurs de la production.

Ils deviennent aussi essentiels que l’électricité au XIX^e siècle ou l’internet au XX^e — irréversibles, indispensables. Ils infiltrent tous les secteurs, redéfinissant coûts et concurrence.

S&P 500 : poids cumulé des 7 plus grandes valeurs à chaque instant | Source : Sparkline

La course au calcul est le nouvel « or noir ». Maîtriser les semi-conducteurs avancés et les centres de données n’est plus un simple affrontement industriel — c’est un enjeu de souveraineté nationale.

Le CHIPS Act américain, les restrictions européennes à l’export, et les subventions en Asie orientale dessinent de nouveaux fronts géoéconomiques — la bataille mondiale pour la « souveraineté du calcul » s’accélère.

Parallèlement, l’IA fixe une nouvelle norme pour chaque secteur.

Avoir une stratégie IA claire détermine désormais la crédibilité d’une entreprise sur les marchés financiers et sa viabilité future. Qu’on le veuille ou non, il faut apprendre la langue de l’IA — c’est la nouvelle grammaire de l’économie et de la survie.

Michael Burry n’a pas toujours eu raison ; il s’est trompé sur les marchés à plusieurs reprises ces dernières années. Ce pari confirmera peut-être sa vision — ou fera de lui une victime de l’époque.

Mais, quelle que soit l’issue, l’IA a irréversiblement transformé le monde. Le calcul est le nouvel or, la stratégie IA est vitale pour l’activité, et capitaux, talents et innovations convergent ici.

Même si la bulle éclate et que la vague retombe, ces mutations perdureront — elles continueront de façonner notre monde comme fondement irréversible de cette ère.

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