Le mois d’août a mis en évidence le même thème sur lequel nous insistons : l’intelligence artificielle n’est pas seulement une tendance, c’est la force centrale qui remodèle les bénéfices, la réglementation, l’infrastructure et même le réseau électrique.
Des résultats exceptionnels de NVIDIA à la décision antitrust de Google, en passant par le rapport de mise en garde du MIT et, enfin, la course aux électrons pour alimenter les charges de travail de l’IA, le mois dernier nous a donné un autre ensemble de feuilles de thé à passer au crible des deux côtés de la thèse à long terme.
Résultats de NVIDIA : Le percepteur de l’IA continue d’imprimer
NVIDIA a une fois de plus affiché des chiffres qui ressemblaient davantage à ceux d’un hyperscaler qu’à ceux d’une entreprise de puces. J’irai droit au but : une telle croissance, à cette échelle, avec de telles marges, est sans précédent, probablement dans l’histoire du monde. Alors que nous pouvons débattre de la manche de la construction dans laquelle nous nous trouvons (je crois que nous sommes à la 5ᵉ ou 6ᵉ manche), le thème de l’IA est toujours bien vivant.
Pour le deuxième trimestre de l’exercice 2026, les produits de la société ont atteint 46,7 G$ (+56 % d’une année à l’autre), les ventes des centres de données s’élevant à 41,1 G$, ce qui représente de loin la majeure partie des activités. Les marges brutes se sont établies à 72 %, ce qui souligne l’économie de type logiciel de la vente des outils nécessaires au développement de l’IA. Les prévisions de 54 G$ pour le troisième trimestre suggèrent que la courbe de la demande demeure exponentielle.
La microarchitecture Blackwell de l’entreprise a entraîné une croissance séquentielle de 17 %, les réseaux étant considérés comme un poste exceptionnel. Aucune expédition de processeurs graphiques H20 n’a été enregistrée en Chine en raison des restrictions à l’exportation, mais même avec cet obstacle, le carnet de commandes reste complet jusqu’en 2026. NVIDIA a également autorisé un rachat d’actions de 60 G$, ce qui nous rappelle que cette entreprise génère tellement de liquidités qu’elle peut à la fois financer des feuilles de route de R et D hyper agressives et tout de même remettre du capital aux actionnaires.
Message clé : La cadence est importante. Rubin – la prochaine génération après Blackwell – est déjà en cours de déploiement, avec des attentes de doubler la performance. En bref, NVIDIA possède l’écosystème complet (processeur graphique, réseautage, logiciel), et elle force le reste de la chaîne d’approvisionnement à rattraper son retard.
Pour l’instant, il semble que personne ne les rattrape. Pas même proche.
Affaire antitrust de Google : le couperet tombe sur la distribution
L’affaire de longue date du ministère de la Justice contre Google a finalement abouti en août à des mesures qui, sans aller jusqu’à un démantèlement, frappent directement son modèle de distribution. Google ne sera pas forcée de se départir de Chrome ou d’Android, mais elle ne pourra plus payer des milliards pour un placement de recherche par défaut exclusif, et elle devra partager son index de données de recherche avec ses rivaux.
Bien que le marché ait largement salué cette décision comme étant favorable (ce qu’elle est, dans l’ensemble), il y a des implications sous-jacentes auxquelles nous devons prêter attention. Pour le domaine de l’IA, la décision est cruciale. Il interdit explicitement à Google d’étendre les pratiques d’exclusivité à la recherche et aux assistants d’IA. Cela signifie que des concurrents comme OpenAI, Microsoft ou même Apple peuvent obtenir des occasions de distribution qui étaient auparavant inaccessibles. L’accès aux données de requête pourrait également réduire l’écart de formation pour les concurrents, améliorant ainsi leurs modèles d’IA.
Message clé : L’action d’Alphabet s’est redressée, car Chrome et Android ont été épargnés, mais l’incidence à long terme est que Google devra se perturber efficacement à la nouvelle ère de l’IA, ce qu’elle pourrait très bien réussir. La concurrence dans la recherche par IA est maintenant codifiée dans la loi, ce qui crée des vents favorables pour les moteurs de réponse et les assistants d’IA émergents.
Rapport du MIT : les pilotes sont bon marché, mais 95 % échouent toujours
Une nouvelle étude du MIT, publiée en août, nous a rappelé une dure réalité : les gains d’efficience de l’IA ne signifient rien si les entreprises ne peuvent pas les mettre en œuvre. Le marché a vu cela comme un signe avant-coureur, mais nous n’en sommes qu’au début. Le MIT a constaté que plus de 95 % des projets pilotes d’IA ne parviennent pas à être mis en production. Il s’agit moins de mathématiques que de la réalité complexe de l’adoption organisationnelle.
Le rapport met en évidence trois coupables :
- Qualité et fragmentation des données : Les entreprises sous-estiment la difficulté de centraliser des ensembles de données propres et étiquetées.
- Goulots d’étranglement en matière de talents : Il n’y a tout simplement pas assez d’ingénieurs en apprentissage automatique et de gestionnaires de produits d’IA pour encadrer les projets pilotes dans les flux de travail.
- Difficultés d’intégration : Les piles informatiques existantes sont fragiles. Brancher l’IA sur ces systèmes, c’est comme essayer d’installer une batterie de Tesla dans une calèche.
Ce taux d’échec est important, car il tempère le discours sur l’adoption linéaire de l’IA. Les entreprises ne passent pas du jour au lendemain de zéro à une autonomie complète; elles trébuchent, dépensent des budgets et reviennent sur leurs pas.
Mais voici le paradoxe : ces échecs pourraient en fait accroître la demande à long terme d’infrastructures. Chaque pilote échoué consomme toujours des ressources informatiques, et chaque nouvel essai renvoie davantage de charges de travail aux fournisseurs de services infonuagiques et aux nuages de GPU. À long terme, ces projets pilotes se concrétiseront en engagements à plus long terme, mais nous avons besoin de plus de preuves.
Message clé : Les gains d’efficience au niveau du modèle ne garantissent pas l’efficience au niveau de l’entreprise. Pour l’instant, l’IA est encore une course aux expériences. Les investisseurs devraient toujours se concentrer sur les fournisseurs d’outils (semi-conducteurs, infonuagique et infrastructure de données) qui sont rémunérés, que les projets pilotes réussissent ou non. Les revenus des applications arrivent, mais ils ne sont pas encore là (en dehors de Microsoft, OpenAI et Anthropic).
Bénéfices des mégacapitalisations : l’Atlas du S&P 500
Arrêtez-moi si vous avez déjà entendu ça : les sept magnifiques continuent de soutenir le marché. En 2024, ils représentaient environ 73 % de toute la croissance des bénéfices du S&P 500. En 2025, ils sont en bonne voie de contribuer 50 %, même s’ils ne représentent que 25 % du poids des bénéfices et environ 39 % de la capitalisation boursière.
Encore une fois, les hyperscalers et les sociétés d'infrastructure d'IA continuent de générer des résultats. Microsoft a déclaré une croissance de 39 % pour Azure, les charges de travail d’IA étant le principal moteur. Meta a affiché une croissance de 22 % de ses revenus et une augmentation de 36 % de ses bénéfices, l’engagement généré par l’IA ayant stimulé les rendements publicitaires. Amazon a connu une croissance de 12 % avec un chiffre d’affaires de 30,9 G$ pour AWS, qui continue de prendre de l’expansion. Google Cloud a bondi de 32 % d’une année à l’autre pour atteindre un taux annualisé de 54 G$. Les résultats de NVIDIA parlent d’eux-mêmes.
Message clé : L’ampleur demeure historiquement étroite. Seulement deux noms, Microsoft et NVIDIA, ont représenté 42 % des gains du S&P 500 au premier semestre de 2025. Cette concentration n’est pas seulement narrative; elle est fondamentale. Tant que le pouvoir bénéficiaire ne s’élargira pas, les mégacapitalisations demeureront à la fois le lest et le bêta du marché.
Complexe énergétique : Le nouveau facteur limitatif
Si les semi-conducteurs sont le cerveau de l’IA, l’électricité en est le sang, et nous commençons à voir des signes de tension. Les centres de données ont consommé environ 460 térawattheures (TWh) l’an dernier, et les prévisions indiquent que ce chiffre doublera d’ici 2026. Un seul campus d’IA à très grande échelle exige maintenant plus d’un gigawatt de puissance, ce qui équivaut à un réacteur nucléaire ou à un million de foyers.
Le gaz naturel est la solution à court terme. Les services publics en Virginie, au Texas et dans le sud-est des États-Unis se précipitent pour ajouter de la capacité, Duke Energy affirmant que plus de la moitié de sa file d’attente de projets est maintenant constituée de centres de données. Environ les deux tiers des nouvelles centrales au gaz prévues sont directement liés à la demande générée par l’IA.
Le jeu à long terme, c’est le nucléaire. Nous avons maintenant vu les géants de la technologie conclure des ententes mesurées en gigawatts : le contrat de 18 G$ d’Amazon pour 1,9 GW d’énergie nucléaire, l’entente de 1,1 GW de Meta en Illinois, le financement par Microsoft du redémarrage de Three Mile Island pour 0,8 GW, et le soutien de Google aux projets de petits réacteurs modulaires (PRM). Ces chiffres sont stupéfiants et ils soulignent que l’alimentation durable de l’IA est désormais aussi importante que la construction des GPU eux-mêmes.
Message clé : Les goulots d’étranglement sont déjà là. Dominion, en Virginie, a dû ralentir les raccordements de nouveaux centres de données, et les modèles du DOE prévoient des centaines d’heures de pénuries potentielles dans les points chauds d’ici 2030 si aucune nouvelle offre n’est construite. L’énergie n’est plus une question secondaire; elle représente un risque et une opportunité fondamentaux dans le commerce de l’IA.
Conclusion
Le mois d’août nous a rappelé que l’IA est omniprésente : NVIDIA a enregistré des profits records, Google a été contrainte d’ouvrir ses portes, les percées en matière d’efficacité des modèles d’IA ont élargi l’adoption, les mégacapitalisations ont supporté le fardeau des bénéfices et les réseaux énergétiques ont fléchi sous l’effet des nouvelles courbes de demande.
La thèse séculaire demeure intacte : plus de puissance de calcul, plus d’adoption, plus de puissance. La volatilité viendra, mais la direction à long terme est claire. Nous demeurons surpondérés en ce qui a trait aux infrastructures (NVIDIA, Broadcom, Arista), aux hyperscalers (Microsoft, Google, Amazon, Meta) et à certains titres énergétiques (Vistra, Constellation, développeurs nucléaires) qui permettent cette transition.
La fusée de l’IA est toujours sur la rampe de lancement, et le mois d’août nous a montré que les propulseurs sont en marche.
Fortes convictions. Tenue lâche.
— Nicholas Mersch, AFC
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