L'IA est-elle surévaluée ?

Katharine Wooller est une commentatrice respectée des technologies de pointe en matière de banque et de services financiers.

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Lu par des dirigeants de JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna et bien d’autres

Ces derniers mois, beaucoup de tergiversations et d’articles ont été consacrés à la question de savoir si l’investissement effréné dans l’IA dépasse la réalité, et à l’idée que l’IA serait peut-être une bulle sur le point d’exploser.

Des analogies de “doigts pointés” sont faites avec d’autres cycles d’investissement qui ont été plus portés par le battage médiatique que par le fond : les tulipes de 1636 et l’ère dot.com du nouveau millénaire. Assurément, il y a eu d’énormes rendements pour ceux qui ont eu la chance d’investir tôt dans les titans de l’IA : 1 000 USD investis dans Nvidia avant son introduction en bourse vaudraient, au pic, 8,3 M USD, ce que les partisans de l’IA estiment, à juste titre, un taux de rendement peu probable d’être reproduit dans le secteur !
 
À première vue, la somme d’argent considérable jetée sur l’IA suggère qu’il y a tout simplement trop d’élan pour que ce soit un feu de paille. Les entreprises technologiques “léviathans”, comme Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet, investissent massivement ; les dépenses d’infrastructure IA pour 2025 dans l’ensemble de ces entreprises se situeront autour de 400 MdUSD, soit l’un des plus grands cycles d’investissement de l’histoire. 
 
On a beaucoup parlé de la manière exacte dont l’argent est investi dans le cycle actuel. Beaucoup de firmes privées d’IA ont pu lever des milliards grâce à du “vapeur et de la fumée” — car cela n’a pas de MVP, ni même de produit en tant que tel : seulement une idée et beaucoup de promotion.

Il existe aussi une forme de finance circulaire intéressante : des entreprises d’IA investissent dans des investissements mutuels et des partenariats ; un schéma de la façon dont les flux d’investissement circulent ressemble beaucoup à une assiette de spaghetti, et suivre où l’argent est allé vous donnera rapidement mal à la tête. Cela crée un risque énorme lié à l’interdépendance, et même un bref examen montre comment la somme pharaonique d’investissement crée des boucles de revenus qui peuvent artificiellement gonfler les valorisations.

Il y a aussi la question de savoir qui soutient les valorisations de l’IA : certaines grandes firmes tech créent des structures opaques pour faire déporter les dépenses hors du bilan, ce qui pose la question suivante : qui assume le risque si cela tourne mal.
 
Il y a également la question du rythme d’adoption de l’IA. Le paysage des fournisseurs est assurément complexe et a besoin d’une consolidation significative ; de plus, de nombreux projets stagnent au stade de POC, et le ROI est souvent difficile à déterminer. Toutefois, selon moi, cela est le symptôme de toute nouvelle technologie, et il faudrait avoir une vision plus équilibrée du potentiel de l’IA, ce dont dépend en fin de compte le cycle d’investissement : un pari réfléchi sur l’endroit où la technologie se situera à moyen et à court terme.
 
Bien sûr, cela repose sur le fait que les clients tirent de la valeur du déploiement de la technologie.  Peu d’entreprises FTSE of NASDAQ ont une stratégie qui exclut l’IA, et il semble qu’elle offre une promesse significative pour réduire les coûts et les risques dans la plupart des secteurs. En effet, les services financiers sont présentés comme l’une des industries les plus susceptibles d’être perturbées par l’IA : une enquête Softcat en 2025 auprès de responsables technologiques a révélé que 48% ont choisi l’IA comme priorité, et Gartner a constaté une hausse de 88% des dépenses en lien avec l’IA.  
 
Ne sous-estimons pas la grande perturbation que l’IA apporte : il est difficile de prétendre qu’il ne s’agit pas d’une avancée technologique réelle. ChatGPT (même si cela ne génère pas de profit !) est universellement reconnu comme un outil de productivité, des enfants à l’école jusqu’aux PDG, dans pratiquement toutes les industries et fonctions d’entreprise. En toute franchise, même si les gains de productivité ne représentent que quelques pourcents, l’effet sur les résultats des entreprises soutiendrait les valorisations actuelles de l’IA. De plus, les progrès considérables réalisés grâce aux avancées des GPU, des puces sur mesure et de l’efficacité des modèles garantissent la viabilité future : ce serait un désastre si l’usage théorique de l’IA était entravé par une infrastructure insuffisamment puissante ; investir en avance sur la demande du marché est, dans la réalité brutale du jour, une bonne chose.
 
Certes, il existe des freins importants à l’adoption qui freinent les progrès. Et, particulièrement important dans notre propre secteur, il y a l’éléphant dans la pièce : la réglementation — ou son absence ! Partout dans le monde, nous ne sommes encore qu’au tout début des réflexions sur la manière dont nous appliquons des règles à l’usage de l’IA.

Il y a aussi une question plus large d’éthique, et la façon dont nous nous assurons que l’IA est utilisée de manière responsable, avec des solutions technologiques spécialisées prometteuses dès le départ pour la gouvernance et l’assurance. Il existe des enjeux majeurs en matière d’ESG, et en particulier le coût environnemental considérable de l’IA, à la fois à cause de la puissance significative nécessaire et de l’amortissement de l’infrastructure physique.  Même si ces problèmes existent, beaucoup d’entreprises hésitent à desserrer complètement les contraintes sur l’IA — elles adoptent plutôt une approche pragmatique de “wait and see” et suivent la trace des premiers utilisateurs. Dans mon travail au quotidien, où j’accompagne l’innovation chez des entreprises de services financiers en 2000, je constate beaucoup d’inquiétude chez les firmes qui souhaitent n’être ni les premières ni les dernières dans la course à l’IA !
 
La technologie, par nature, est cyclique et les thèses d’investissement sont toujours une base de “meilleure estimation”.  Nous avons dépassé la crise de la Tulipe de 1637 — nous avons, heureusement, un marché pour l’IA presque illimité, ce qui n’existait malheureusement pas pour les investisseurs amateurs qui achetaient des contrats à terme dans des ampoules de bulbes, avec une demande faible à nulle.  
 
Pour un exemple plus récent, le vieux monde de la crypto se moque quelque peu quand nous lisons que l’IA est “trop échauffée” : Bitcoin a perdu 80% de sa valeur en 2018, passant de $19,783 à $3,200, avant d’atteindre ensuite un sommet historique de $126,000 en 2025. La technologie n’a perdu aucune puissance, même si les valorisations avaient pris de l’avance sur la réalité.

En fait, si j’avais une livre pour chaque fois que j’entendais dire que la crypto est morte, je serais déjà parti à la retraite depuis longtemps ; je ne peux m’empêcher de penser que la même chose est vraie pour les détracteurs actuels de l’IA. Bien que certaines corrections dans les actions tech ne soient pas une mauvaise chose, cela ne signifie pas que la technologie a échoué, ni que la demande future soit autre chose que solide. L’avènement de l’informatique quantique est susceptible d’injecter du carburant dans l’IA, et donc aussi dans les cours des actions de ces entreprises tech qui devraient en bénéficier.