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Dire de quelqu’un qu’il est optimiste à l’égard de l’intelligence artificielle est facile. Prouver cette conviction avec des chiffres est beaucoup plus difficile. Pour ma part, la thèse de l’IA devient de plus en plus convaincante, car l’accélération de la demande en puissance de calcul, les investissements massifs des hyperscalers et les contraintes d’approvisionnement touchant les composants essentiels des semi-conducteurs agissent de concert. L’IA n’est plus simplement un récit logiciel ; elle devient l’un des plus grands déploiements d’infrastructures de cette génération. Mais les marchés ne récompensent pas éternellement les récits. À terme, le cours, les bénéfices, la valorisation, la liquidité et la demande réelle doivent confirmer cette histoire.
Au centre de ce cycle se trouve Nvidia. Le titre a clôturé autour de 223,67 dollars le 9 septembre 2026, en baisse de 0,91 %, avec une capitalisation boursière d’environ 5,39 billions de dollars et un volume d’échanges d’environ 79,27 millions d’actions.

Deux séances seulement auparavant, il s’échangeait près de 230,36 dollars, tandis que le 2 septembre avait enregistré une hausse de 3,21 % sur environ 156,55 millions d’actions. Le 28 août, Nvidia a chuté de 4,57 %, tandis qu’environ 194,28 millions d’actions ont changé de mains. Sa fourchette sur 52 semaines s’établit autour de 164,27–236,54 dollars, ce qui laisse le titre proche de son plus haut annuel et toujours environ 36 % au-dessus de son plus bas sur 52 semaines.
La performance à long terme explique pourquoi Nvidia reste l’actif phare de l’IA. Depuis le début de l’année, le titre progresse d’environ 17,36 %, contre 10,90 % pour le S&P 500. Sur un an, Nvidia a gagné environ 23,44 %, contre 16,22 % pour l’indice. Sur trois ans, le titre progresse d’environ 380,58 %, contre 70,31 % pour le S&P 500, tandis que sa progression sur cinq ans s’élève à environ 875,72 %.

Un volume quotidien moyen d’environ 130–133 millions d’actions représente approximativement 29–30 milliards de dollars échangés lors d’une séance normale. Un bêta sur cinq ans proche de 2,22 confirme également que Nvidia est un moteur de croissance très volatil plutôt qu’une valeur défensive.
Les chiffres fondamentaux sont encore plus impressionnants. Nvidia a publié environ 96,22 milliards de dollars de chiffre d’affaires au deuxième trimestre fiscal, en hausse de 18 % par rapport au trimestre précédent et de 106 % sur un an, une progression extraordinaire. Le chiffre d’affaires des centres de données a atteint environ 89 milliards de dollars, tandis que le bénéfice net s’est établi près de 59,69 milliards de dollars, générant une marge nette supérieure à 62 %. Une entreprise de plusieurs billions de dollars affichant encore une croissance du chiffre d’affaires à trois chiffres montre pourquoi la thèse de l’IA ne peut pas simplement être rejetée comme un phénomène spéculatif.

La valorisation rend cette histoire encore plus intéressante. Le ratio cours/bénéfice historique de Nvidia est d’environ 28, tandis que son multiple prévisionnel se situe près de 14. Les objectifs des analystes se concentrent autour de 323–328 dollars, ce qui implique une hausse d’environ 45 % par rapport à 223,67 dollars. Une progression à 250 dollars représenterait environ 12 % de hausse, 275 dollars environ 23 %, 300 dollars approximativement 34 %, 325 dollars environ 45 %, 350 dollars autour de 56 % et 400 dollars près de 79 %. Il s’agit de scénarios, pas de garanties. Une volatilité annualisée autour de 41,8 % et un RSI proche de 52,7 montrent également que le titre n’était pas dans une situation technique manifestement surachetée à cette date.

L’un des développements les plus intéressants est que Nvidia a sous-performé le secteur élargi des semi-conducteurs. L’indice Philadelphia Semiconductor a gagné environ 61 % en 2026 jusqu’à la fin août, tandis que Nvidia n’avait progressé que d’environ 11,7 %, créant un écart de performance relative de près de 49 points de pourcentage. Je n’y vois pas la preuve d’un affaiblissement de l’IA. J’y vois la preuve que l’opportunité s’élargit. Les capitaux se dirigent vers la mémoire, les réseaux, l’optique, l’alimentation électrique, le refroidissement et les équipements pour semi-conducteurs. Un centre de données dédié à l’IA est un écosystème, pas une seule puce.

Broadcom apporte une autre confirmation puissante. Le titre s’échangeait autour de 416,05 dollars, en hausse d’environ 20,65 % depuis le début de l’année et de 33,97 % sur douze mois. Le chiffre d’affaires trimestriel a atteint environ 22,19 milliards de dollars, en hausse de 47,9 % sur un an, tandis que le chiffre d’affaires des semi-conducteurs liés à l’IA a atteint environ 10,8 milliards de dollars, soit une progression extraordinaire de 143 %. Lorsque Nvidia et Broadcom publient simultanément une forte croissance liée à l’IA, il devient beaucoup plus difficile de décrire cette thèse comme une bulle limitée à une seule entreprise.

La mémoire fournit peut-être la preuve la plus claire du caractère physique de cette demande. Les prix de la DRAM auraient bondi d’environ 90 % au premier trimestre 2026, tandis que les prix de la DRAM, de la NAND et de la HBM au sens large ont augmenté d’environ 80–90 %. Les prix spot de la DRAM destinée aux consommateurs auraient été presque 700 % plus élevés sur un an. La demande de HBM devrait croître d’environ 70 % en 2026 et absorber environ 23–25 % de la production de plaquettes de DRAM. Le marché de la HBM est estimé à environ 54,6 milliards de dollars, en hausse d’environ 58 %, tandis que SK Hynix et Micron ont indiqué que leur production de HBM pour 2026 était pratiquement entièrement vendue. Il s’agit d’un véritable déséquilibre entre l’offre et la demande, et non d’un simple engouement sur les réseaux sociaux.

Micron se négocie autour de 6–7 fois les bénéfices prévisionnels, tandis que SK Hynix affiche un multiple prévisionnel proche de 5. Ces valorisations deviennent particulièrement intéressantes au regard de la croissance rapide de la demande de mémoire liée à l’IA. Lorsque les clients se disputent une capacité limitée et que les prix augmentent, le marché nous montre les réalités économiques physiques qui sous-tendent l’essor de l’IA.

Vient ensuite le carburant qui alimente l’ensemble de la machine : les dépenses d’investissement. Les prévisions combinées de dépenses pour 2026 des quatre plus grands hyperscalers se sont rapprochées de 720–745 milliards de dollars. En incluant Oracle, ce chiffre atteint environ 835 milliards de dollars, tandis que d’autres estimations situent les cinq plus grands acteurs autour de 775–800 milliards de dollars, soit environ 64 % de plus que l’année précédente. Les prévisions pour 2027 ont déjà dépassé 1 billion de dollars. Si ces budgets se traduisent par de véritables infrastructures, les bénéficiaires s’étendent bien au-delà des fabricants de GPU, à la mémoire, aux serveurs, aux réseaux, à l’électricité, aux transformateurs, au refroidissement et à la construction de centres de données.

C’est pourquoi je pense que la principale question concernant l’IA n’est pas simplement de savoir quelle action remportera la course. La question plus importante est de savoir combien de capitaux continueront à circuler dans l’ensemble de la chaîne d’infrastructures. Chaque cluster d’IA nécessite de la HBM, des réseaux, du stockage, des baies, une alimentation électrique, du refroidissement, une capacité du réseau et des espaces physiques dans les centres de données. Cela crée plusieurs moyens de tirer profit de la même tendance structurelle.

L’histoire des infrastructures physiques est déjà visible. Vertiv a augmenté ses ventes trimestrielles d’environ 24 % sur un an, à environ 3,27 milliards de dollars, et relevé ses prévisions annuelles vers 14 milliards de dollars. Dell a entamé son exercice avec un carnet de commandes de serveurs d’IA proche de 43 milliards de dollars. Ces chiffres démontrent l’effet multiplicateur des dépenses d’investissement dans l’IA : l’argent dépensé dans la puissance de calcul finit par circuler vers les serveurs, la mémoire, les réseaux, les systèmes électriques et le refroidissement.

Mais une analyse rigoureuse doit remettre en question le récit optimiste. La BCE a averti que les précédentes révolutions technologiques montrent comment des valorisations excessives peuvent finalement se corriger, tandis que le Conseil de stabilité financière a souligné l’effet de levier, les prix élevés des actifs et l’interconnexion des investissements dans l’IA. Ces avertissements ne prouvent pas qu’un krach de l’IA est imminent. Ils rappellent simplement qu’une croissance extraordinaire n’élimine pas le risque de valorisation.
Le financement circulaire constitue un autre risque à surveiller. Nvidia a engagé d’importants capitaux auprès d’OpenAI, qui est également un client majeur du matériel de Nvidia, tandis que d’autres dispositifs de financement se sont développés au sein de l’écosystème de l’IA. Cela ne rend pas automatiquement la demande artificielle, mais les investisseurs doivent surveiller la part de la demande soutenue par une véritable génération de liquidités des utilisateurs finaux, par rapport à celle reposant sur des structures de financement de plus en plus complexes.

Les flux de trésorerie disponibles, les amortissements et l’économie des GPU comptent également. Les équipements d’IA représentent une part bien plus importante des dépenses d’investissement des hyperscalers qu’il y a quelques années, tandis que certains actifs de calcul peuvent avoir une durée de vie économique relativement courte. Si les conditions de financement se resserrent ou si les tarifs de location des GPU chutent fortement à mesure que l’offre augmente, les rendements des nouvelles infrastructures pourraient subir des pressions. L’IA peut rester un succès technologique tandis que les rendements financiers des infrastructures déçoivent temporairement.

C’est pourquoi je distingue la thèse de l’IA de la stratégie de court terme. Je reste structurellement optimiste à l’égard de l’IA sur un horizon de plusieurs années, mais Nvidia n’a pas besoin de progresser chaque mois ni chaque trimestre. Un marché haussier structurel peut tout de même connaître des corrections de 20 %, 30 % ou même plus profondes sans nécessairement détruire la thèse à long terme.
Mon cadre de scénarios est simple. Dans le scénario haussier, les dépenses consacrées à l’IA approchent 800 milliards de dollars en 2026, dépassent 1 billion de dollars en 2027, la HBM reste soumise à des contraintes d’offre et les bénéfices de Nvidia continuent de progresser rapidement. Dans cette combinaison, la zone de 320–400 dollars devient un objectif haussier crédible. À partir de 223,67 dollars, 320 dollars représentent environ 43 % de hausse, 350 dollars autour de 56 % et 400 dollars près de 79 %. Dans le scénario central, les dépenses continuent d’augmenter, mais la croissance ralentit vers 20–40 %, permettant aux bénéfices de rattraper la valorisation. Dans le scénario baissier, le financement se resserre, les tarifs de location des GPU diminuent, les hypothèses d’amortissement évoluent et les multiples de valorisation se contractent plus rapidement que les bénéfices ne progressent.

Les prochains catalyseurs majeurs seront les résultats attendus de Nvidia en novembre 2026 et les annonces importantes liées à l’IA, comme l’événement développeurs de Meta des 23–24 septembre. Pour ma part, je surveillerais les dépenses d’investissement des hyperscalers, les prix de la HBM, les tarifs de location des GPU, les flux de trésorerie disponibles des fournisseurs cloud, les prévisions de Nvidia et la relation entre le volume et le prix. Si Nvidia s’échange régulièrement sur des volumes de 130–190 millions d’actions sans franchir la résistance, une phase de distribution pourrait devenir préoccupante. Si des volumes élevés accompagnent les cassures à la hausse, la progression des anticipations de bénéfices et l’amélioration de la largeur du secteur des semi-conducteurs, cela suggérerait une accumulation institutionnelle.

Ma conclusion est claire : la thèse optimiste sur l’IA reste fondamentalement puissante, mais elle ne doit jamais être confondue avec un optimisme aveugle. La croissance de 106 % du chiffre d’affaires de Nvidia, la croissance de 143 % des semi-conducteurs liés à l’IA de Broadcom, les hausses de 80–90 % des prix de la mémoire, les prix de la DRAM destinée aux consommateurs apparemment presque 700 % plus élevés sur un an, la croissance de près de 70 % de la demande de HBM et les dépenses des hyperscalers approchant 800 milliards de dollars créent un contexte fondamental extraordinaire.

Pour moi, la conclusion la plus solide n’est pas simplement que « l’IA va progresser ». La conclusion plus forte est que la demande d’infrastructures d’IA reste suffisamment puissante pour justifier des perspectives constructives sur plusieurs années, tandis que la trajectoire à court terme demeure incertaine. La croissance nous explique pourquoi le secteur peut prendre de l’ampleur. Les bénéfices nous indiquent si cette croissance devient économiquement réelle. La valorisation nous montre quelle quantité de croissance future est déjà intégrée dans les cours. La liquidité nous indique avec quelle violence le positionnement peut changer.
Je reste optimiste, car les chiffres confirment de plus en plus la technologie. L’IA ne se contente plus de transformer les logiciels ; elle remodèle l’architecture physique de l’économie technologique mondiale. Nvidia reste au centre, mais la mémoire, les réseaux, l’alimentation électrique, le refroidissement, les serveurs et les équipements pour semi-conducteurs deviennent tous partie intégrante du même cycle d’investissement colossal. La tendance pourrait encore disposer d’une marge de progression significative, mais les chiffres doivent continuer à justifier cette confiance.
Rendre les scénarios haussier et baissier plus clairs