Pour la première fois dans l’histoire, l’intelligence elle-même devient une ressource que nous pouvons adapter.
L’intelligence artificielle a pris les marchés d’assaut, passant d’une expérience de niche à un moteur de productivité grand public. L’adoption s’accélère, et une grande partie des travailleurs utilisent désormais l’IA dans leur flux de travail quotidien. L’IA touche presque toutes les fonctions, de la rédaction de code et du service à la clientèle à la gestion des stocks et aux travaux créatifs. Il en résulte un changement radical de la productivité et une refonte complète de la structure des organisations.
Principaux points à retenir de l’année en IA :
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Les dépenses en immobilisations des mégacapitalisations technologiques ont jeté les bases de la construction de l’infrastructure d’IA,, les goulots d’étranglement passant de l’approvisionnement en puces à la production d’électricité.
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Bien que les risques de bulle soient réels, plusieurs facteurs distinguent l’essor de l’IA de l’ère des points-com, notamment des acteurs principaux rentables et l’utilisation constante de centres de données.
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Les entreprises de premier plan continueront de se consolider et de s’intégrer verticalement, Microsoft, Google et Amazon se positionnant tous sur l’ensemble de la pile d’IA.
Nous commençons à voir des équipes plus légères et des structures organisationnelles plus horizontales, car l’IA gère les tâches répétitives à faible valeur ajoutée. Les grandes entreprises technologiques déclarent déjà des économies substantielles grâce à la réduction des effectifs des services administratifs et à l’intégration d’outils d’IA. C’est comme si chaque travailleur du savoir avait soudainement acquis un adjoint numérique infatigable.
Plus important encore, l’IA n’est pas seulement une question d’efficacité; elle permet des capacités qui n’étaient pas réalisables auparavant. Les modèles modernes peuvent rédiger des documents juridiques, déboguer des bases de code complexes, concevoir des campagnes et résoudre des problèmes en plusieurs étapes. Des percées comme GPT-4 ont ouvert la voie, et en deux ans, ChatGPT a atteint des centaines de millions d’utilisateurs hebdomadaires. Les copilotes d’entreprise deviennent la norme dans les suites de productivité, mais de ce côté, nous n’en sommes qu’à l’aube.
Des industries entières sont en train d’être recâblées. Dans le commerce de détail, les systèmes basés sur l’IA réduisent les coûts d’exploitation et augmentent les ventes grâce à une meilleure personnalisation et à une plus grande précision des stocks. Les centres d’appels, les entreprises de développement de logiciels, les banques, les exploitants logistiques et les fournisseurs de soins de santé déploient l’IA pour réduire les cycles et augmenter le débit.
Il ne s’agit pas d’une simple histoire de robots contre des emplois. L’histoire montre que les technologies à usage général modifient le type de travail que nous effectuons plutôt qu’elles n’éliminent complètement le travail. La révolution agricole a poussé la main-d’œuvre des fermes vers les usines. L’ordinateur a fait passer le travail du papier aux écrans. L’IA fera passer le travail de l’exécution de tâches routinières à la créativité, au jugement et à l’établissement de relations à plus forte valeur ajoutée.
Je crois que ceux qui adopteront l’IA comme un outil pourraient voir leur productivité et leur rémunération augmenter. Ceux qui l’ignorent risquent d’être laissés pour compte.
En ce sens, l’IA est à la fois le moteur à vapeur de l’esprit et le grand réorganisateur du lieu de travail. L’avantage pourrait revenir à ceux qui patinent là où la rondelle va en adoptant la productivité basée sur l’IA.
Le supercycle des dépenses d’investissement
Cet enthousiasme à l’égard de l’IA a déclenché le plus important cycle technologique de dépenses en immobilisations depuis des décennies. Nous en sommes encore aux premières étapes, mais les chiffres des dépenses en capital ressemblent déjà à quelque chose sortant de la course à l’espace des années 1960.
Selon Evercore ISI Research, les hyperscalers mondiaux, y compris Microsoft, Amazon, Google et Meta, devraient collectivement dépenser plus de 450 milliards de dollars en dépenses d’investissement liées à l’IA en 2025 seulement. Cet investissement a principalement été consacré aux centres de données, aux puces de pointe, à la mise en réseau et aux systèmes de soutien. Les prévisions d’Evercore suggèrent que ce chiffre pourrait atteindre 600 milliards de dollars d’ici 2026, car personne ne veut être la plateforme infonuagique qui manque de capacité d’IA.
Ces dépenses servent à bâtir les usines numériques de l’ère de l’IA. Des dizaines de milliards de dollars sont investis dans de nouveaux campus dotés de semi-conducteurs de pointe, de réseaux optiques denses, de systèmes de refroidissement sophistiqués et d’infrastructures électriques à haute tension. Les semi-conducteurs sont à l’avant-garde. La demande d’accélérateurs d’IA est bien supérieure à l’offre.
NVIDIA a clairement été le premier gagnant. Ses GPU sont devenus les « outils » par défaut pour l’IA, ce qui a entraîné des arriérés de commandes d’un an et une croissance extraordinaire des bénéfices. Il est rare de voir une entreprise d’une valeur de 1 billion de dollars afficher une croissance à trois chiffres, soutenue par des marges brutes de l’ordre de 70% et un flux de trésorerie disponible robuste. Cela reflète non seulement la domination de la puce silicium, mais aussi un écosystème logiciel qui fidélise les développeurs.
La vague de dépenses en capital est plus vaste qu’une seule entreprise. Les fabricants d’équipement, les fournisseurs de services de réseautage, les fabricants de mémoire spécialisée, les constructeurs de centres de données et les intégrateurs bénéficient tous de puissants facteurs favorables. Les fournisseurs de services infonuagiques conçoivent également leurs propres puces, comme les TPU de Google et les Trainium d’Amazon, afin de diversifier l’offre et d’améliorer la rentabilité.
Les goulots d’étranglement moins attrayants pourraient en fin de compte être les plus importants. Les centres de données d’IA consomment énormément d’électricité et génèrent une chaleur intense.Ils représentent déjà une part importante de la demande d’électricité aux États-Unis, et des scénarios crédibles prévoient une augmentation significative de cette part d’ici 2030. Dans plusieurs régions clés, le réseau local, et non l’approvisionnement en puces, devient le facteur limitant des nouvelles constructions. Les transformateurs, les appareillages de commutation, les tours de refroidissement et la production d’appoint sont tous nécessaires, ce qui ralentit les projets et modifie l’emplacement des nouvelles capacités.
Globalement, les dépenses d’infrastructure liées à l’IA devraient atteindre 3 à 4 billions de dollars à l’échelle mondiale.Contrairement aux manies précédentes, celle-ci n’est pas principalement financée par l’effet de levier. Les mégacapitalisations dépensent grâce à d’énormes flux de trésorerie et à d’importants soldes de trésorerie. Microsoft seul affiche un rythme d’environ 80 milliards de dollars de dépenses en immobilisations annuelles, tout en continuant de générer un fort flux de trésorerie disponible. Cet autofinancement offre une marge de sécurité par rapport aux booms alimentés par l’endettement.
Cela dit, l’ampleur et la rapidité du cycle d’investissement soulèvent naturellement la question suivante : s’agit-il du fondement d’une nouvelle ère informatique, ou allons-nous trop vite?
Répondre aux préoccupations concernant les bulles
Tout boom technologique puissant attire les discussions sur les bulles, et l’IA ne fait pas exception. Il y a de véritables signaux d’alarme qui méritent qu’on s’y attarde.
Une préoccupation est la circularité. Les grandes plateformes infonuagiques investissent massivement dans les jeunes entreprises d’IA, qui, à leur tour, dépensent une partie importante de ce capital dans l’infonuagique et les puces des mêmes plateformes. Les revenus semblent solides, mais une partie d’entre eux est essentiellement du recyclage de capital. La bulle des télécommunications a connu un phénomène similaire avec les échanges de capacité. Ça a mal fini.
Un autre problème est l’écart entre l’investissement et les revenus visibles. Les estimations des dépenses d’infrastructure d’IA aux États-Unis pour une seule année se chiffrent à des centaines de milliards de dollars américains, tandis que les revenus d’IA clairement identifiables n’en représentent encore qu’une fraction. Les sondages suggèrent que la plupart des entreprises n’ont pas encore généré de rendements financiers positifs grâce aux programmes d’IA. Les services aux consommateurs comme ChatGPT ne monétisent encore qu’une petite partie de leur base d’utilisateurs.
Il y a aussi des questions comptables. Les GPU et le matériel connexe deviennent rapidement obsolètes, mais certaines entreprises les amortissent sur des périodes plus longues, ce qui améliore les bénéfices à court terme.
Ce sont des problèmes valables, et dans les titres plus petits et plus spéculatifs, nous voyons déjà des signes de comportement de bulle. Plusieurs facteurs différencient toutefois ce cycle de l’ère des dot-com.
Premièrement, les principaux acteurs sont parmi les entreprises les plus rentables de l’histoire, et non des concepts en prédémarrage. Microsoft, Google, Amazon et NVIDIA intègrent l’IA dans des produits que les clients paient déjà et constatent une réelle augmentation de leurs revenus. La croissance d’Azure s’est accélérée de nouveau, les charges de travail d’IA y ayant contribué de façon significative sur une base de plus de 80 milliards de dollars. OpenAI a déjà un taux de revenus annualisé de plusieurs milliards de dollars et connaît une croissance rapide. Il ne s’agit pas d’espoirs spéculatifs, mais d’entreprises de taille.
Deuxièmement, la capacité qui est mise en place est utilisée. Au cours des deux dernières années, la contrainte n’a souvent pas été la demande, mais l’accès aux GPU. De nombreux nouveaux centres de données sont effectivement prévendus. C’est très différent des réseaux de fibre optique vides du début des années 2000.
Troisièmement, les avantages en matière de productivité et de réduction des coûts sont tangibles. Les entreprises réduisent les coûts, simplifient les processus et améliorent les niveaux de service grâce à l’IA. Le déploiement interne de copilotes et d’agents permet aux grandes entreprises de ralentir l’embauche ou même de réduire les effectifs tout en soutenant davantage d’activités. Cet effet de levier opérationnel est difficile à ignorer pour un directeur financier.
Enfin, la technologie sous-jacente s’améliore à un rythme inégalé. Le coût d’exploitation d’un niveau donné de capacité d’IA a chuté d’environ 1 000 fois en quelques années seulement. Lorsque le coût marginal de l’intelligence s’effondre, de tout nouveaux cas d’utilisation apparaissent.C’est la dynamique classique de Jevons : à mesure qu’une ressource comme l’IA devient plus efficace, la consommation de cette ressource augmente. Je crois que cela appuie l’idée qu’il s’agit d’une technologie à usage général qui suscite une demande large et durable, et non d’une mode passagère.
Rien de tout cela ne signifie qu’il n’y aura pas de baisses ou de déceptions. Les valorisations des chefs de file intègrent déjà de fortes attentes. Certains projets échoueront, et les cycles des dépenses en immobilisations et du sentiment sont inévitables. Mais comme pour internet et l’infonuagique, même si certaines parties du commerce s’avèrent spéculatives, je crois que l’infrastructure et les plateformes construites pendant l’essor alimenteront la prochaine décennie de croissance numérique.
Les gagnants de l’écosystème : verticalisation et envergure
À l’horizon 2026 et au-delà, le leadership se concentrera probablement chez les acteurs qui contrôlent plusieurs niveaux de la pile technologique.
Les géants du nuage se positionnent comme des plateformes d’IA complètes. Le partenariat de Microsoft avec OpenAI s’est transformé en un volant stratégique, Azure fournissant la puissance de calcul, OpenAI les modèles et la suite Microsoft 365 intégrant l’IA en profondeur dans les flux de travail quotidiens. Amazon et Google suivent des stratégies similaires, associant des puces et des modèles propriétaires à une portée client et une intégration massives.
De plus, les plateformes de données et de logiciels qui peuvent se situer au milieu des parcs de données d’entreprise et orchestrer l’IA sont en train de devenir d’importants gagnants. Des noms comme Snowflake et Databricks évoluent de bases de données à des plateformes d’applications d’IA qui connectent les modèles, les données et la logique métier. Plus ils centralisent des données et des processus de travail, plus ils deviennent précieux.
Un changement majeur est également en cours dans la monétisation des logiciels. À mesure que les agents d’IA deviennent capables d’effectuer des tâches complexes, la tarification liée aux postes semble de plus en plus décalée par rapport à la valeur. Attendez-vous à une tarification davantage basée sur l’utilisation et les résultats, à mesure que les fournisseurs expérimentent la facturation des tâches accomplies, des informations fournies ou des économies générées. Les détenteurs qui possèdent déjà des systèmes de référence et des points d’intégration approfondis devraient être en mesure d’ajouter des agents et de saisir cette valeur. Les jeunes entreprises natives de l’IA exerceront probablement une pression par le bas.
En fin de compte, l’échelle sera importante. Ceux qui disposent du plus grand nombre de données, de capacités de calcul, de distribution et d’intégration seront en mesure d’offrir une meilleure IA à un coût marginal plus faible, ce qui attirera plus d’utilisateurs et de données, et améliorera davantage le produit. Cette boucle de rétroaction peut produire de nouvelles formes de concentration, comme nous l’avons vue dans la recherche, les médias sociaux et l’infonuagique.
En conclusion…
À l’approche de 2026, les perspectives en matière de technologie et d’IA sont optimistes, mais il faut les aborder avec lucidité.Nous sommes aux premiers stades d’une explosion de productivité stimulée par l’IA qui redéfinit les modèles d’affaires et l’allocation du capital. Un cycle historique de dépenses en immobilisations semble jeter les bases, l’énergie et le silicium d’un monde axé sur l’IA.
Il existe de réelles préoccupations concernant la circularité, la comptabilité et l’enthousiasme excessif dans certains secteurs du marché, et les investisseurs devraient s’attendre à de la volatilité. À mon avis, le cœur de ce cycle est ancré dans des produits réels, des revenus réels et des gains d’efficacité réels chez certaines des franchises les plus solides des marchés mondiaux.
Pour les investisseurs institutionnels, je crois qu’il est important de rester concentré sur la tendance séculaire tout en étant sélectif quant à l’exposition. Examinez les plateformes verticalement intégrées et axées sur l’échelle, ainsi que les infrastructures essentielles et les couches de données qui les soutiennent. Méfiez-vous des récits purement narratifs qui manquent de flux de trésorerie et d’avantages concurrentiels.
La donne évolue vers une économie où l’intelligence est peu coûteuse, abondante et profondément intégrée à chaque processus de travail. Les sociétés qui sauront le mieux concevoir, distribuer et exploiter cette intelligence sont susceptibles de générer des rendements supérieurs au cours de la seconde moitié de cette décennie. Notre rôle consiste à les acquérir, à les dimensionner de manière appropriée et à garder notre sang-froid alors que nous franchissons le prochain obstacle technologique.
Nous sommes la première génération à collaborer avec une intelligence non humaine. La façon dont nous choisirons d’utiliser ce partenariat définira le siècle.
Convictions fermes. Détenu de manière souple.
— Nicholas Mersch, CFA
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