En 2022, alors que les rendements montaient en flèche, une question revenait souvent de la part des investisseurs auprès de leurs conseillers : « Combien ai-je investi dans les obligations et c’est quoi, au juste, la duration? ». La hausse de l’or en 2025 a suscité la question : « quelle quantité d’or est-ce que je possède? ». En 2026, la question a évolué vers : « quelle est mon exposition à l’IA dans mon portefeuille? »
Le calcul de la quantité d’or était simple, alors que celui de l’IA ne l’est pas? Cette « bulle », propulsée par une technologie révolutionnaire et la course à la mise en place de l’infrastructure nécessaire pour la déployer, ne concerne plus uniquement les hyperscalers, les semi-conducteurs ou la mémoire. La demande s’est étendue à d’autres fournisseurs de technologie, notamment dans les domaines de l’équipement de réseautage, des serveurs et des intégrateurs.
Au-delà du secteur technologique, ce déploiement d’infrastructures a des répercussions sur les services publics, les fournisseurs d’énergie (du gaz au nucléaire en passant par les énergies renouvelables), le stockage, l’alimentation de secours, la construction, l’ingénierie, le secteur industriel, le CVC, ainsi que sur la demande en cuivre et en terres rares.
Comme l’incidence de l’IA sur le marché devient omniprésente, tous les portefeuilles y sont exposés. Cela soulève la question de « quelle quantité d’IA? à « quel type d’exposition? à « d’où provient mon exposition à l’IA? ». Ce sont des questions plus difficiles à répondre, et ce n’est pas par manque de diligence. Le marché a discrètement fait de l’exposition à l’IA un paramètre par défaut, et aucun poste budgétaire sur un relevé ne l’indique.
L’Ethos de cette semaine n’est pas une autre contribution au débat sur la bulle (ou non) de l’IA (bien que nous penchions pour la première option). Il existe des raisons convaincantes de détenir une exposition importante ou limitée à l’IA. Toutefois, ne pas savoir dans quelle mesure votre portefeuille est exposé ou comment il l’est n’est pas une bonne chose. Voici un cadre pour vous aider à répondre à ces questions.
Le défi de l’IA partout
Si vous aviez demandé à n’importe qui, il y a un an, quelle était l’exposition à l’IA dans les marchés émergents, la plupart auraient probablement répondu que c’était très faible. Oups, il y en a énormément, de la Chine à la Corée en passant par Taïwan. En commençant par un marché plus familier, le score d’IA de l’indice S&P 500, basé sur notre modèle, est d’environ 45 % pour les sociétés liées à l’IA ou touchées par celle-ci. La chaîne d’approvisionnement en puces est liée à l’IA : le nuage et les centres de données, les concepteurs de modèles et les logiciels. Si l’on ajoute un certain nombre d’autres sociétés de secteurs non technologiques qui sont touchées, on arrive à près de la moitié de l’indice. Si vous détenez le marché, vous avez effectué une pondération importante et concentrée en IA simplement en étant exposé au plus grand marché boursier au monde.
Mais il ne s’agit pas uniquement d’une situation propre aux États-Unis, bien que la nature du phénomène varie selon les marchés, non seulement en fonction de l’exposition globale, mais aussi du type d’exposition.
Les marchés émergents et le Japon représentent environ un quart de cette exposition. L’Europe et le Canada sont moins exposés, à un niveau égal ou inférieur à 10 %. Cela représente un peu moins de 50 000 milliards de dollars de la capitalisation boursière mondiale qui semble être influencée par cette technologie en évolution, à des degrés divers.
Mais le chiffre global ne raconte que la moitié de l’histoire, car le type d’IA est complètement différent dans chaque barre. L’IA domiciliée aux États-Unis se compose principalement de puces et de plateformes de modèles — NVIDIA, Microsoft, Alphabet. L’IA du Japon se résume principalement aux puces électroniques et à un secteur que le S&P possède à peine : la robotique et l’automatisation. L’IA au Canada est presque entièrement axée sur les logiciels d’application — Shopify, Constellation — et n’a essentiellement aucune exposition aux puces ou aux modèles. Bien que les marchés émergents constituent les investissements les plus directs dans les outils de production de base : fonderies, mémoire et emballage.
Bien que la plupart des entreprises couvrent plusieurs sous-secteurs de l’IA, nous classons chaque société en fonction de son secteur dominant. NVIDIA est un facilitateur, l’infrastructure comprend à la fois des fournisseurs de logiciels ou de services publics comme Palantir ou Emera, Alphabet se trouve dans les modèles/plateformes, Salesforce dans les applications et l’IA physique regroupe la robotique et d’autres sociétés.
Même étiquette, mais quatre situations très différentes. Un client détenant des titres liés au Japon et un client détenant des titres de la TSX « possèdent tous deux de l’IA », mais leurs expositions n’ont presque rien en commun.
Hot-dog, pas hot-dog
Voici le défi : il n’existe aucun secteur de l’IA, aucune classification GICS, aucune catégorie Morningstar, ni aucun indice ayant une définition établie de l’IA. »Technologie » ne fonctionne pas — les services publics qui construisent l’alimentation électrique des centres de données sont dans le secteur, et de nombreuses entreprises technologiques ne le sont pas. Amazon est-elle une entreprise d’IA? Morningstar le classe sous la catégorie Commerce de détail sur Internet. Tesla? Il s’agit actuellement d’un constructeur automobile. Le cours des deux actions est clairement sensible à l’IA.
Vous voulez une preuve que le problème de définition est réel? Prenons les marchés émergents. Un fonds de marchés émergents standard pondéré par la capitalisation obtient un score d’environ 24 % d’IA selon notre cadre. Un fonds de marchés émergents qui exclut la Chine — ce qui entraîne une concentration plus élevée à Taïwan et en Corée — obtient un score d’environ 43 %. Même catégorie d’actifs, ligne similaire sur votre relevé, et l’exposition à l’IA double presque en raison d’une simple nuance dans l’exposition.
Comme l’a plaisanté notre gestionnaire de crédit Sandy Liang, il s’agit d’un défi du type « hot-dog ou pas hot-dog ». Ou, pour les lecteurs familiers avec le vocabulaire de l’apprentissage automatique, il s’agit d’un problème d’étiquetage. Une entreprise, ou plus précisément le cours de ses actions, est-elle touchée par cette révolution de l’IA?
Source : L’application de reconnaissance de hot-dogs offerte sur Android | The Verge
Pour compliquer encore davantage les choses, ce qui est considéré comme un hot-dog aujourd’hui ne l’était peut-être pas il y a un an et pourrait ne plus l’être en 2027. Cisco n’était pas une société sensible à l’IA il y a un an. C’est aujourd’hui. Il n’existe pas d’approche parfaite, et certains seront en désaccord avec notre cadre, mais il est clair et fondé sur des données probantes.
Notre approche « hot-dog, pas hot-dog » utilise deux signaux :
1. Le signal sectoriel - Une société est prise en compte si elle exerce ses activités dans un secteur pertinent pour l’IA — semi-conducteurs, équipement de fabrication de puces, logiciels d’infrastructure, et ainsi de suite, par paliers. Cela permet de saisir l’exposition structurelle, mais cela exclut Amazon (commerce de détail en ligne) et Tesla (automobiles).
2. Le signal de consensus - Une entreprise est également comptabilisée si les FNB thématiques liés à l’IA déjà établis sur le marché la détiennent. Appelez cela le test « le marché a déjà voté ». Cela permet de saisir Amazon et Tesla, mais, seul, cela exclurait les petites sociétés du secteur dont aucun fonds thématique ne se préoccupe.
Source : Investissements Purpose
Un nom qui déclenche l’un ou l’autre signal reçoit une pondération d’IA. Cette pondération est un score compris entre 0 et 1. Lorsque les deux signaux se déclenchent, c’est un 1. Un titre faisant consensus sur le marché se situe seulement entre 0,6 et 1,0, pondéré selon le nombre de fonds thématiques parmi les huit qui le détiennent ; et 0,9, 0,8 ou 0,4 pour un titre lié uniquement à un secteur, selon le lien direct de ses activités avec l’IA. Les fonds sont évalués en examinant leurs avoirs réels, et chaque titre est classé dans l’un des cinq groupes — puces et matériel, nuage et centres de données, développeurs de modèles, logiciels d’IA et robotique — car, comme le montre le graphique régional, le type d’investissement importe tout autant que le montant.
Une chose que ceci n’est délibérément pas, c’est une mesure des revenus liés à l’IA. Il mesure la part des capitaux propres investis dans des sociétés liées à l’IA au sein de votre portefeuille. Une question différente, mais celle qui détermine le comportement de votre portefeuille lorsque le marché bascule.
À quoi cela ressemble-t-il en pratique : un exemple illustratif
Nous avons soumis notre propre Fonds équilibré actif Purpose à ce cadre, parallèlement à un FNB équilibré passif populaire.
Le FNB équilibré populaire : 24,2 % de ses actions sont liées à l’IA selon notre méthodologie. Le fonds équilibré standard, que tant d’investisseurs utilisent, consacre un quart de ses actions au secteur de l’IA. Personne ne concevant ce produit passif n’a fait ce choix ; c’est l’indice qui l’a fait.
FNB équilibré actif Purpose : 11,5 %, soit moins de la moitié de l’exposition de l’autre FNB. Et lorsque nous ventilons ces résultats par source, chaque point de base est attribuable à la gestion indicielle. Il provient de vastes avoirs sur le marché, et non d’une position délibérée unique en IA.
Sommes-nous surpris d’être bas? Pas vraiment. Notre parti pris tend vers la défensive — une orientation axée sur le revenu, un penchant pour la valeur et une sous-pondération structurelle des titres de croissance à très grande capitalisation qui portent ce mouvement. Un fonds équilibré défensif devrait être léger ici. Si la tendance liée à l’IA se poursuit, nous accepterons cette sous-pondération comme un facteur défavorable. Toutefois, si notre intuition selon laquelle il s’agit d’une bulle est exacte, nous’préférons faire preuve de prudence. Une certaine exposition, mais pas trop.
Le point n’est toutefois pas la sous-pondération. C’est que nous pouvons maintenant le quantifier sous forme de nombre, et le justifier en tant que choix, plutôt que de le découvrir plus tard. Avant que nous ne procédions à la mesure, nous supposions que nous étions probablement sous-pondérés par rapport à la tendance de l’IA. Cela aide à le confirmer.
Réflexions finales
L’ironie ne nous échappe pas : nous avons utilisé l’IA pour aider à bâtir un modèle et à évaluer l’IA. Au bout du compte, voilà notre cadre de travail. Est-ce parfait? Absolument pas. Ce que nous espérons vous indiquer, c’est l’état de votre portefeuille, car dans une transaction d’une telle ampleur, c’est le seul élément que vous contrôlez réellement.
Près de la moitié du S&P repose sur un seul thème. Le même thème se manifeste chez un concepteur de puces en Californie, une fonderie à Taïwan, un fabricant de robots au Japon — et le risque n’est pas le même pour deux d’entre eux. Il n’y a aucune étiquette de secteur qui vous permettra de le repérer, et le fonds ou l’indice que vous choisirez pourrait en doubler la valeur sans vous consulter.
Il ne s’agit pas d’une recommandation d’achat ou de vente. Connaissez votre numéro et connaissez le type. Une pondération de 12 % en IA est parfaitement défendable. Il en va de même pour 45 %. Ce qui est difficile à défendre, c’est l’indifférence. Car en 2026, ce haussement d’épaules est une position, et une position importante.
Posez la question concernant votre portefeuille. Ne pas savoir si c’est rempli de hot-dogs ou non n’est pas une réponse acceptable. Et si vous souhaitez obtenir de l’aide, communiquez avec nous.
-- Spencer Morgan chez Investissements Purpose avec l’aide de Craig Basinger
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Sources : Les graphiques et les données proviennent de Bloomberg L.P., sauf indication contraire, en date du 23 juillet 2026.
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