Février a été un mois de peur : la peur du déplacement.
Il y a eu des ventes massives qui ont écrasé des paniers d’actions dans des secteurs similaires sur une base hebdomadaire, selon le type de plug-in qu’Anthropic a publié.
Cela marque un changement clair dans la façon dont les investisseurs évaluent l’exposition à l’IA. Pendant une grande partie des deux dernières années, le simple fait d’être lié à l’IA suffisait à accroître les multiples, car le marché récompensait principalement l’ambition, la participation et les dépenses d’investissement annoncées.
Les investisseurs classent désormais l’écosystème en trois catégories : les entreprises qui permettent le développement de l’IA, les entreprises qui monétisent durablement l’IA et les entreprises dont l’économie pourrait être fragilisée par la perturbation engendrée par l’IA.
Chaque vague technologique de productivité accrue engendre une destruction créatrice. Les modèles d’affaires et l’économie unitaire doivent être reconsidérés. Cela me porte à croire que certains de ces mouvements sont exagérés à court terme, mais insuffisants à long terme.
Le marché consacre plus de temps à la conversion de trésorerie, aux périodes de récupération et à la preuve que les investissements supplémentaires se traduisent par des rendements supplémentaires. La posture sous-jacente demeure constructive en ce qui concerne l’IA en tant que thème séculaire, mais la barre a été placée plus haut, exigeant de prouver que l’IA améliorera la rentabilité unitaire de votre entreprise.
C’est particulièrement vrai pour les plus gros dépensiers, alors commençons par là.
Le rendement des mégacapitalisations sur l’IA rencontre la taxe sur les dépenses en immobilisations
Les hyperscalers continuent de dépenser à une échelle extraordinaire, mais la tolérance aux dépenses illimitées a diminué. Les investisseurs sont moins intéressés par des déclarations générales sur la nécessité stratégique et se concentrent davantage sur une simple chaîne de causalité : ce qui est construit, la rapidité avec laquelle cela devient une capacité de production et les revenus ou les gains d’efficacité que cela génère.
Il s’agit de la plus grande mobilisation de capitaux de l’histoire de l’humanité. Evercore ISI rapporte que les hyperscalers prévoient collectivement des dépenses d’investissement d’au moins 630 milliards de dollars en 2026, dont une grande partie sera consacrée aux centres de données et aux processeurs d’IA. Si l’on élargit l’univers au-delà des hyperscaleurs, on obtient plus de 800 milliards de dollars.
Ce qui est tout aussi stupéfiant que l’ampleur, c’est le rythme de changement des prévisions. En moins d’un an, les taux de croissance sont passés de +37 % à +85 % pour 2025 et de +9 % à +73 % en 2026 (à partir d’une base plus élevée). Même pour les entreprises ayant des bilans de premier ordre, une courbe d’investissement qui se comporte de manière exponentielle alors que la monétisation croît de manière plus linéaire crée une tension qui apparaît rapidement dans les débats sur l’évaluation.
La composition du financement est également redevenue un sujet de discussion. Alors que les dépenses d’investissement augmentent, les marchés surveillent de plus près si la construction reste majoritairement financée par les flux de trésorerie disponibles ou si le financement externe devient un contributeur marginal significatif. Lorsque l’histoire évolue vers les marchés financiers qui contribuent à financer l’expansion de l’IA, les investisseurs commencent à appliquer une sensibilité différente à la duration et aux baisses, car « autofinancé » comporte un profil de risque différent de « partiellement financé ».
Les perspectives de flux de trésorerie ajoutent à la pression. Les dépenses d’investissement pour les centres de données représentent une sortie de fonds immédiate, tandis que l’amortissement répartit le coût dans l’état des résultats au fil du temps. Par conséquent, les bénéfices peuvent sembler résilients même lorsque les flux de trésorerie disponibles diminuent. Cet écart est devenu plus important parce que le marché tente de faire la distinction entre les entreprises dont les investissements en IA s’auto-renforcent et celles dont les investissements se comportent comme une taxe croissante sur la génération de trésorerie à court terme.
Dans le secteur des grandes technologies, la direction des déplacements compte autant que le nombre absolu. Même si ce ne sont pas toutes les entreprises qui affichent des flux de trésorerie négatifs, le marché modélise de plus en plus un monde où la conversion de trésorerie se détériore au sommet de la construction, et où les débats sur le rendement de l’IA (ROAI) deviennent un obstacle persistant à la valorisation jusqu’à ce que les retombées soient plus visibles.
NVIDIA : des résultats solides, plus de scepticisme quant à la prochaine étape
Le changement de sentiment s’est manifesté le plus clairement par la réaction à l’annonce des résultats trimestriels de NVIDIA. Selon les données fondamentales déclarées, le trimestre a été exceptionnel : les revenus du quatrième trimestre de l’exercice 2026 se sont élevés à 68,1 milliards de dollars, en hausse de 20 % d’un trimestre à l’autre et de 73 % d’une année à l’autre; les revenus des centres de données se sont élevés à 62,3 milliards de dollars, en hausse de 22 % d’un trimestre à l’autre et de 75 % d’une année à l’autre; la marge brute GAAP s’est établie à 75 %; et les prévisions pour le premier trimestre de l’exercice 2027 sont d’environ 78 milliards de dollars, plus ou moins 2 %. NVIDIA a également fait remarquer que ses prévisions ne tiennent pas compte des revenus de calcul des centres de données provenant de Chine, ce qui souligne la solidité des prévisions, même avec cette contrainte.
Malgré cela, la réaction du titre a été modérée. Cela ne concerne que rarement le trimestre en question; cela reflète généralement l’incertitude des investisseurs quant à la prochaine phase. Dans ce cas, la question est centrée sur la durabilité des dépenses qui animent les chiffres à court terme de NVIDIA. Le marché croit toujours en la demande d’IA, mais il se demande de plus en plus si l’intensité de la construction peut continuer à s’accroître au même rythme sans créer de pression ailleurs dans le système, que ce soit par le biais des marges des hyperscalers, des flux de trésorerie ou de la volonté de continuer à augmenter les dépenses d’investissement.
En d’autres termes, les résultats de NVIDIA peuvent rester solides tout en incitant les investisseurs à réduire la valeur d’un scénario où le dollar marginal des dépenses en centre de données devient plus difficile à justifier et où les cycles d’approvisionnement deviennent plus variables. Le marché tente de déterminer si l’industrie approche d’une phase où l’optimisation et l’utilisation importent plus que l’expansion brute, ce qui ne mettrait pas fin au cycle de l’IA, mais pourrait modifier la cadence des commandes et la pente des dépenses d’investissement.
Goulots d’étranglement rotatifs : où le pouvoir de fixation des prix se manifeste-t-il maintenant?
À mesure que les débats sur le ROAI s’intensifient au niveau des plateformes, les investisseurs se sont davantage tournés vers les secteurs où la croissance des bénéfices et le pouvoir de fixation des prix sont visibles aujourd’hui. Le marché s’est effectivement transformé en un goulot d’étranglement rotatif : les contraintes sont passées des GPU à l’alimentation électrique, puis au refroidissement et à la mise en réseau, et plus récemment à la mémoire, au stockage et à l’optique.
La mémoire a été le bénéficiaire le plus évident de la rotation. Une crise d’approvisionnement mondiale a été amplifiée par la demande d’infrastructures d’IA, les fabricants détournant leur capacité vers la mémoire à large bande passante (HBM) utilisée dans les serveurs d’IA, ce qui a réduit l’offre dans d’autres segments. Les mouvements de prix ont été spectaculaires dans certaines parties du marché, y compris dans des secteurs qui ont plus que doublé depuis le début de 2025. La performance des actions a suivi le signal de prix, l’attention des investisseurs se tournant fortement vers les fournisseurs de mémoire et la Corée du Sud se distinguant comme un pôle de leadership du marché, y compris de fortes progressions depuis le début de l’année pour Samsung et la société sud-coréenne de semi-conducteurs SK Hynix pendant la période de rotation.
Le stockage a suivi un modèle similaire, stimulé par l’intensité des données de la formation, du réglage fin et de l’inférence à grande échelle, et amplifié par les flux de travail agentiques qui génèrent et récupèrent de grands volumes de données structurées et non structurées. SanDisk est devenue un exemple parfait de cette tendance après une forte hausse, accompagnée de perspectives qui désignaient la demande de stockage axée sur l’IA comme un contributeur significatif aux prévisions de revenus.
L’optique représente les « tuyaux » du déploiement, et le marché a recommencé à valoriser les composants permettant la bande passante à mesure que les grappes s’étendent. Lorsque les investisseurs sont moins disposés à accorder des primes générales à l’IA aux plateformes qui sont encore en pleine phase d’investissement, ils ont tendance à se tourner vers les fournisseurs qui reçoivent déjà des paiements et qui démontrent un pouvoir de tarification tangible. C’est pourquoi la rotation du goulot d’étranglement est importante. Il s’agit à la fois d’un pari sur la rareté et d’un moyen d’exprimer l’exposition à l’IA tout en évitant le débat sur le rendement de l’IA au niveau de la plateforme.
Le stress du capital-investissement et ses retombées sur les entreprises technologiques publiques
Février a également mis en évidence un risque de second ordre qui a été sous-estimé : le stress du capital-investissement peut se transmettre aux marchés technologiques publics par le biais des conditions de financement, de la dynamique de sortie et de la réévaluation des multiples.
Les placements privés ont accumulé une exposition importante aux logiciels pour des raisons familières : revenus récurrents, marges brutes élevées et levier d’exploitation. De nombreuses transactions ont été exécutées à des multiples maximaux, souvent supérieurs à 20x la valeur d’entreprise/BAIIA en 2021, et structurées avec un fort effet de levier, atteignant environ 10x le BAIIA au cours de la période la plus agressive. Même après le sommet, l’effet de levier est demeuré élevé pour les nouvelles transactions, s’établissant en moyenne à environ 7x le BAIIA de 2022 à 2025.
Ajoutez à cela la perturbation de l’IA, et le calcul devient inconfortable. Si l’IA comprime les remparts et la durabilité de la croissance, les multiples se compriment. Avec l’effet de levier, un modeste réajustement des multiples peut se traduire par une grave dépréciation des capitaux propres. C’est pourquoi les scénarios de risque de crédit incluent de plus en plus les perturbations causées par l’IA comme facteur d’augmentation des défauts de paiement, y compris des estimations selon lesquelles les taux de défaut de paiement dans le crédit privé pourraient augmenter de manière significative dans des conditions de perturbation rapide.
Le canal de transmission est la liquidité, en particulier par le biais de structures semi-liquides et du marché secondaire. Lorsque les rachats augmentent dans les véhicules qui promettent une liquidité périodique, les gestionnaires peuvent être contraints de limiter les rachats ou de vendre des actifs à des offres plus faibles, ce qui peut entraîner une baisse des valorisations et renforcer l’aversion au risque. Parallèlement, les acheteurs sur le marché secondaire exigent des rabais plus importants, qui, dans certains cas, se sont élargis pour atteindre 20 %, comparativement à des chiffres de mi-seule décennie il y a quelques semaines à peine. Cela signale une détérioration du prix de compensation marginal pour les portefeuilles privés à forte composante technologique.
Les marchés publics le ressentent par le biais de multiples compressions, de conditions de financement plus strictes pour les entreprises en croissance, de moins de sorties saines et d’une offre plus faible pour les fusions et acquisitions de logiciels. De nombreux investisseurs ont traité les marchés privés comme un écosystème distinct, mais le cycle est partagé, et le mois de février a rendu ce lien plus difficile à ignorer.
Regard sur la transition vers le modèle SaaS par l’entremise de Salesforce
Le débat sur la « mort du logiciel » dure depuis deux ans, mais la transaction a eu lieu en deux mois. Le FNB Expanded Tech-Software Sector (IGV), qui suit un indice d ’ actions de logiciels nord-américains, a baissé de 9,7 % en février, après une baisse de 14,5 % en janvier, le rendement de -23 % sur deux mois étant le pire depuis la crise financière mondiale.
Rétrospectivement, il y avait un catalyseur évident. Des avancées majeures avec Opus 4,5 et le codex GPT 5,3 ont marqué une nette distinction, permettant aux agents de désormais concevoir, tester et corriger des applications de bout en bout complètes. Avant, ça se passait un peu en arrière-plan. En décembre 2025, c’est devenu une réalité. Alors que le coût marginal du développement de logiciels diminue rapidement, l’ensemble du secteur est en proie à des guerres d’essais sur Twitter concernant la valeur terminale des logiciels.
Le débat sur l’évaluation porte sur l’évolution du modèle d’affaires plutôt que sur les bénéfices trimestriels. Salesforce a commencé à mettre l’accent sur les mesures agentiques, y compris 2,4 milliards d’unités de travail agentiques livrées et 19 billions de jetons traités à ce jour, ce qui signale un virage vers l’encadrement de l’utilisation et de la consommation. Ce changement est rationnel, mais il entraîne une transition difficile pour l’économie SaaS classique.
La monétisation SaaS basée sur le nombre de postes a été conçue autour d’un moteur simple : vendre des utilisateurs, augmenter le nombre de postes et composer le revenu annuel récurrent. L’IA agentique modifie l’unité de travail. Si les agents effectuent des tâches qui nécessitaient auparavant des utilisateurs humains, les clients pourraient avoir besoin de moins de postes, même si le volume total de travail augmente. Salesforce doit donc développer une nouvelle unité de monétisation qui peut prendre de l’ampleur, tout en gérant une migration qui protège les relations avec les clients et maintient les marges dans une fourchette acceptable, à mesure que les coûts d’inférence de l’IA deviennent une composante réelle du coût des marchandises vendues (CMV).
Salesforce doit cannibaliser ses propres activités pour y parvenir. Je doute fortement que ce soit le cas.
Les marchés ont tendance à pénaliser ces transitions rapidement, car le comportement budgétaire passe des licences aux résultats, la tarification devient plus expérimentale et les marges peuvent se comprimer avant que les structures de coûts ne se normalisent. Cette dynamique permet d’expliquer pourquoi les logiciels ont chuté et pourquoi les investisseurs ont été plus prompts à récompenser les investissements dans les entreprises qui fournissent les outils et les services nécessaires, pendant les périodes où le retour sur l’investissement des plateformes demeure incertain.
La question de Google : dépenser plus ou exécuter mieux
Google demeure l’une des rares entreprises capables de soutenir une concurrence subventionnée et durable dans les modèles, l’infrastructure et la distribution, grâce à Search, YouTube, Android, Workspace et ses puces internes. En principe, cela permet des dépenses agressives et une stratégie à long terme.
Dans la pratique, deux contraintes s’appliquent toujours. Premièrement, le capital n’est plus gratuit sur les marchés publics, et le marché intègre activement l’incertitude du rendement des actifs investis dans les plus grandes entreprises. Deuxièmement, le point final de l’industrie importe plus que la course aux armements, car gagner en dépensant est moins attrayant si le prix est une compression prolongée des flux de trésorerie avec un retour sur investissement incertain. Google jouera-t-elle le rôle d’apaisement boursier, ou jouera-t-elle le jeu à long terme et se perturbera-t-elle aussi?
La lentille unificatrice : l’économie des grands modèles linguistiques et la voie vers l’équilibre
La façon la plus utile de relier ces thèmes est l’économie sous-jacente de l’IA de pointe. Les économies unitaires au niveau du modèle peuvent être attrayantes, avec des marges brutes élevées possibles pour chaque génération une fois entraînée. En même temps, la rentabilité au niveau de l’entreprise peut rester sous pression, car l’industrie réinvestit dans des modèles de prochaine génération de plus en plus coûteux et dans l’infrastructure pour les servir.
Ce cadre s’inscrit dans le marché plus large. Les mégacaps peuvent voir leurs flux de trésorerie disponibles se comprimer parce qu’elles financent des cycles de développement successifs. NVIDIA peut afficher des résultats extraordinaires tandis que les investisseurs débattent de savoir si le prochain cycle de dépenses d’investissement restera aussi important. Les fournisseurs de goulots d’étranglement peuvent surperformer parce qu’ils monétisent la rareté dans la phase actuelle. Le stress lié aux placements privés s’accélère, car l’effet de levier pénalise la durée et la compression multiple. Les entreprises SaaS sont confrontées à un analogue logiciel, où elles peuvent offrir de la valeur tout en absorbant les coûts de transition et les pressions de cannibalisation.
L’équilibre qui importe est le point où l’intensification de la formation se modère, les coûts d’inférence diminuent suffisamment pour étendre largement les cas d’utilisation, et la monétisation croît plus rapidement que la facture de calcul. Le marché est toujours optimiste quant à l’existence de cet équilibre, mais il devient plus sélectif quant aux entreprises qui sont en mesure de l’atteindre avec des résultats attrayants pour les actionnaires.
Le message de février était cohérent dans tous les domaines : l’IA demeure un thème dominant, mais les investisseurs veulent des réponses plus claires sur qui capte la valeur économique, à quelle vitesse ils la captent et quel est le coût cumulatif jusqu’à ce que les rendements deviennent visibles.
Fortes convictions. Détenu de manière souple.
— Nick Mersch, CFA
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