La logique d'investissement en risque liée à l'IA est en train de changer : du financement supplémentaire à la réévaluation des retours

Un signal évident sur le marché récemment est le changement dramatique dans l’attitude des investisseurs envers le capital-risque dans l’IA. Lorsqu’un géant de la technologie annonce une réduction des dépenses en capital, cela suscite auparavant de l’enthousiasme sur le marché ; aujourd’hui, cela entraîne une chute importante des cours. Ce contraste reflète en réalité un changement profond dans la logique stratégique du capital-risque — passant d’un récit optimiste axé sur l’expansion du capital à une évaluation plus froide de la rentabilité réelle des investissements. Qu’est-ce que le marché craint exactement ? En analysant le retour sur capital, la pression de financement et le risque lié aux entreprises, nous identifions trois grands risques dans le domaine de l’IA.

La grande dépense en capital peut-elle se transformer en véritable rendement ?

La caractéristique la plus marquante de cette vague d’IA est l’investissement sans précédent des entreprises technologiques dans la puissance de calcul et les centres de données. Selon FactSet et Bloomberg, les cinq principaux fournisseurs de services cloud dans le monde ont consacré au cours des quatre derniers trimestres 357,2 milliards de dollars en capital dans l’IA, et ce chiffre devrait atteindre environ 500 milliards de dollars d’ici 2026.

Que cela signifie-t-il ? Du point de vue du flux de trésorerie, ces cinq entreprises ont consacré en moyenne 60 % de leur flux de trésorerie disponible à l’IA. En d’autres termes, près des deux tiers de leur cash généré sont investis dans ce domaine. Certaines entreprises sont encore plus extrêmes — pour certaines, la dépense en capital représente plus de 500 % de leur flux de trésorerie d’exploitation, ce qui signifie que leur cash interne ne couvre pas du tout leurs besoins d’investissement.

La question clé est : ces investissements massifs peuvent-ils réellement générer les retours attendus ?

Sur le plan de la commercialisation, bien que l’IA soit reconnue comme la technologie la plus prometteuse, ses voies de monétisation restent encore floues, et le modèle de profit n’est pas encore établi. Cela introduit deux incertitudes : d’une part, la capacité à atteindre une échelle de profitabilité significative à l’avenir ; d’autre part, la marginale efficacité des investissements en IA tend probablement à diminuer à mesure que leur volume augmente.

Cela correspond à une règle économique classique. Selon laquelle, l’investissement en capital suit la loi du rendement marginal décroissant — plus on investit, plus la croissance ralentit. Cependant, le coût de l’IA n’a pas diminué en conséquence. Depuis 2023, le prix des équipements informatiques et de traitement de l’information continue d’augmenter, contrastant fortement avec la baisse constante des prix des biens d’équipement lors de la bulle Internet des années 1990. En d’autres termes, l’investissement actuel en IA est encore dans une phase de « non-économie d’échelle » — de gros investissements n’entraînent pas une baisse proportionnelle des coûts.

Ce phénomène pousse le marché à réévaluer la valorisation des actions. Si l’optimisme excessif sur les dépenses en capital persiste, une correction est inévitable. La forte baisse du cours d’Oracle envoie déjà ce signal : l’époque où l’on racontait uniquement des histoires de dépenses en capital est révolue ; le marché veut désormais voir des retours concrets, pas des flux de capitaux sans fin.

Une telle correction des attentes n’est pas nouvelle. À chaque révolution technologique, on observe des fluctuations de prix similaires. Bien que l’IA, en tant que technologie générale, ait un potentiel à long terme pour augmenter la productivité du travail, ses progrès technologiques sont souvent par phases, non linéaires. Dans un grand cycle industriel, on observe généralement plusieurs phases d’expansion et de correction sur 3 à 5 ans. En tant qu’indicateur avancé, le prix des actions est souvent plus volatile. Comme le disait Keynes, les acheteurs d’actions ont souvent une compréhension limitée de ce qu’ils achètent, et lorsque leurs illusions excessives se brisent, le marché se met à baisser.

La dépendance accrue au financement et le risque de crédit sous-jacent

Les investissements massifs des entreprises prennent souvent plusieurs années à se réaliser, mais les coûts liés à la main-d’œuvre et aux matières premières doivent être payés immédiatement. Cela signifie que les entreprises doivent dépenser beaucoup d’argent avant que leurs projets ne génèrent des retours. Ces fonds proviennent soit de leur cash interne, soit de financements externes.

L’accès au financement et son coût dépendent d’un facteur clé : la confiance des prêteurs dans la capacité de remboursement et la viabilité opérationnelle de l’entreprise. Si cette confiance s’érode, les conditions de crédit se resserrent, ce qui augmente le coût du financement et menace la continuité des plans d’investissement.

Prenons l’exemple d’Oracle : ses ambitions en IA reposent en grande partie sur un financement externe. Selon ses derniers résultats, le cash flow disponible est devenu négatif, à -10 milliards de dollars. Sur le bilan, ses bénéfices s’élèvent à 28,9 milliards, mais sa dette nette atteint 97,7 milliards — un décalage énorme qui alarme le marché.

Le marché commence à réévaluer le risque de crédit d’Oracle. Un indicateur clé est l’écart de spread du Credit Default Swap (CDS) — le coût de protection contre le défaut de paiement. Le CDS d’Oracle a augmenté ces derniers mois, dépassant 140 points de base, atteignant ainsi le plus haut niveau depuis la crise financière de 2008. Cela indique une inquiétude accrue quant à sa solvabilité, et une demande de compensation plus élevée pour le risque. En conséquence, le coût et la difficulté de financement futurs d’Oracle vont probablement augmenter sensiblement.

Ce phénomène n’est pas isolé. D’autres entreprises liées à l’IA rencontrent des difficultés similaires — croissance de revenus inférieure aux attentes, mais besoins de financement toujours importants. Certains fournisseurs de cloud à haute performance ont revu à la baisse leurs prévisions de revenus en raison de retards dans l’exécution de contrats, puis ont émis de nouvelles obligations convertibles pour lever des fonds, accentuant les inquiétudes du marché. Leur cours a chuté de 37 % récemment, et leurs CDS ont bondi de moins de 400 à 773 points de base, traduisant une dégradation notable de leur profil de crédit.

Les géants de la tech tissent leur réseau : qui supportera le risque lié ?

Ce cycle de l’IA est marqué par le fait que les géants de la technologie jouent désormais le rôle des investisseurs en capital-risque. Ils investissent non seulement dans des startups, mais orientent aussi toute la dynamique du secteur. Sur le papier, cette approche favorise la synergie industrielle, réduit l’asymétrie d’information et augmente l’efficacité globale.

Mais elle introduit aussi une nouvelle vulnérabilité : la complexité des relations d’investissement et de financement entre ces entreprises crée un réseau interconnecté. Le risque d’un seul acteur peut rapidement se propager à toute la chaîne, provoquant une réaction en chaîne.

Actuellement, Nvidia, OpenAI, Oracle ont développé des collaborations à plusieurs niveaux : investissements directs, achats de services cloud, déploiement de puces, R&D conjointe. Ces entreprises sont « liées » par des contrats et investissements croisés, formant un réseau étroit.

Concrètement : Nvidia s’engage à investir jusqu’à 100 milliards de dollars dans OpenAI, achète pour 6,3 milliards de dollars de services cloud, investit 5 milliards de dollars dans Intel, et prévoit de co-développer des puces. OpenAI a signé un accord de 300 milliards de dollars pour la cloud avec Oracle, et s’engage à payer jusqu’à 22,4 milliards de dollars à d’autres fournisseurs d’infrastructure, tout en déployant des dizaines de milliards de dollars en puces AMD.

Cette structure très imbriquée signifie que si l’un de ces acteurs échoue ou fait faillite, l’impact négatif se propagera rapidement à ses partenaires, pouvant entraîner une réaction en chaîne dans l’industrie. Après la forte chute d’Oracle la semaine dernière, d’autres entreprises liées ont vu leur cours baisser également. Même les sociétés de semi-conducteurs performantes ont subi des chocs, leur cours étant aussi affecté. La réaction du marché montre que les investisseurs réévaluent les risques implicites de cette « coalition » d’IA, et que le risque de contagion commence à être pris en compte.

La décélération de l’IA, qu’est-ce que cela signifie pour l’économie américaine ?

En 2025, l’économie américaine montre une résilience notable, mais cette vigueur repose en grande partie sur l’expansion des investissements en actifs fixes liés à l’IA. Selon les estimations, l’IA contribue à environ 0,7 point de pourcentage à la croissance annuelle du PIB réel américain, représentant environ un tiers de la croissance totale. Cela signifie qu’en excluant l’impact de l’IA, la croissance des secteurs traditionnels est dépourvue de dynamique interne forte, et la performance globale n’est pas aussi robuste qu’elle en a l’air.

Pour 2026, si la méfiance quant à la rentabilité des investissements en capital en IA persiste, et si le contexte de financement devient plus contraignant pour ces entreprises, il est raisonnable de prévoir : le rythme de croissance des investissements en actifs fixes liés à l’IA va ralentir nettement.

Ce risque ne peut être simplement compensé par une politique monétaire accommodante, car le problème central n’est pas le coût du financement, mais l’incertitude sur la réalisation des retours. De plus, les politiques tarifaires actuelles augmentent aussi le prix des biens d’équipement en IA, ce qui constitue une contrainte d’offre que la politique monétaire ne peut pas résoudre.

L’effet de richesse lié à l’IA mérite aussi d’être souligné. Des études montrent que près de la moitié des dépenses de consommation aux États-Unis proviennent des 10 % de la population les plus riches, qui détiennent environ 87 % des actions américaines. Ces riches ont bénéficié ces dernières années de rendements élevés sur les marchés financiers. Si la correction du marché réduit cet effet de richesse, la consommation pourrait en pâtir.

Par ailleurs, le marché du travail américain montre déjà des signes de faiblesse persistante, et l’incertitude sur l’emploi pèse sur la confiance des consommateurs. L’expérience historique indique que, lors d’un cycle économique en phase de déclin, la faiblesse de la demande de consommation devient une caractéristique marquante. La « polarisation » actuelle — avec une consommation stable chez les hauts revenus et une pression à la baisse chez les autres — pourrait être un signe annonciateur de cette tendance.