Je viens de creuser un peu ce qui me tracasse depuis un moment -- l'histoire de la valorisation de l'IA ne tient pas vraiment la route quand on regarde les chiffres d'utilisation réels.

Voici ce qui a attiré mon attention : Oui, 41 % des travailleurs américains ont expérimenté des outils d'IA, mais seulement 13 % les utilisent réellement tous les jours. C'est un écart énorme. Les gens essaient ces trucs, certes, mais ils ne les intègrent pas encore vraiment dans leurs flux de travail. L'Américain moyen passe moins de 6 % de sa journée de travail avec l'IA. Comparez cela à la façon dont le marché valorise ces entreprises, et on commence à voir le décalage.

Maintenant, il y a certainement un argument haussier ici. Meta, Microsoft, Alphabet et Amazon prévoient collectivement de dépenser plus de 500 milliards sur l'infrastructure IA cette année. Les entreprises ne s'engagent pas sur un tel capital sans croire qu'il y a une vraie opportunité devant elles. De plus, contrairement à l'époque du dot-com, ce ne sont pas des startups non rentables -- ce sont des machines à générer du cash. Et la technologie elle-même s'améliore légitimement. Nous approchons de systèmes d'IA agentiques capables de gérer des flux de travail complexes de manière autonome. Si cela se concrétise, le potentiel économique est vraiment énorme.

Mais c'est là que ça devient inconfortable. Les valorisations boursières liées à l'IA sont à des multiples extrêmes -- on parle de ratios P/E ajustés cycliquement qui n'ont explosé que lors du pic du dot-com et du krach de Covid. Il y a aussi cette circularité étrange : la majorité des revenus de l'IA actuellement provient d'entreprises vendant à d'autres entreprises. L'adoption réelle par les utilisateurs finaux et les flux de revenus externes ? Toujours assez faibles. C'est la base sur laquelle tout doit reposer, et ce n'est pas encore le cas.

Ce qui me préoccupe vraiment, c'est le facteur dette, qui n'est honnêtement pas assez discuté. Des entreprises comme CoreWeave s'endettent massivement pour construire leur infrastructure de centres de données, en pariant que la demande en IA va augmenter assez vite pour couvrir ces obligations. Ce mode opératoire ne finit jamais bien quand l'environnement de crédit change. On a déjà vu ce film -- 1929, 2000, 2008. Quand les taux étaient bas et que le capital coulait à flots, tout semblait aller bien. Mais dès que le crédit se resserre ou que les taux restent élevés, les joueurs trop endettés craquent en premier.

Voici le coup de grâce : une enquête de la Banque d'Angleterre a révélé que 9 dirigeants sur 10 ont dit que leurs initiatives IA n'ont pas produit d'améliorations mesurables en productivité. C'est un constat choquant face aux trillions de valeur de marché supposément justifiés par ces projets.

Je ne dis pas qu'il faut paniquer et tout vendre -- ce n'est jamais la bonne stratégie. Mais je pense que nous sommes plus proches d'une correction significative que d'un début de cycle haussier. La meilleure stratégie pour l'instant, c'est d'utiliser cela comme un test de résistance pour votre portefeuille. Regardez bien ce que vous possédez. Ce sont des entreprises qui peuvent réellement survivre à une chute importante ? S'en sortiront-elles plus fortes de l'autre côté ? C'est la question que je me pose.