BOURSE & FINANCES
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FINANCES NEWS HEBDO JEUDI 14 MAI 2026
Entreprises Tech Quand l’IA dope les valorisations
achètent leurs infrastructures, leurs puces ou leurs services cloud. Cela contribue à soutenir artificiellement la perception d’une demande expo- nentielle et permanente. Le cas Nvidia est particulièrement révéla- teur. L’entreprise bénéficie certes d’une position technologique domi- nante, mais plusieurs analyses sou- lignent que la dynamique actuelle dépend largement du maintien de dépenses massives des hypersca- lers et des géants technologiques dans les data centers et les GPU. Une part tout aussi importante des valorisations actuelles provient de ce que certains spécialistes quali- fient de «AI hype». Ceux-ci insistent d’ailleurs sur le caractère performa- tif de cette exagération (ou «hype»). Autrement dit, ces récits ne sont pas seulement des discours média- tiques; ils influencent directement les investissements, les décisions stratégiques des entreprises, les flux financiers et même les poli- tiques publiques. À mon sens, nous sommes donc dans une situation où les marchés financiers valorisent moins des pro- fits présents que la possibilité d’une domination future de l’économie numérique par quelques acteurs majeurs de l’IA. Le problème est que cette projection repose encore sur des hypothèses très incertaines concernant la rentabilité réelle, la productivité effectivement générée par l’IA et la capacité des entre- prises à transformer cette adoption technologique en profits durables. F. N. H. : De ce fait, pensez- vous que ces niveaux de valo- risation soient décorrélés de la réalité utilitaire de l’IA ? A. K. : La corrélation existe, mais elle est très imparfaite. Les valori- sations actuelles ne reflètent pas seulement l’utilité présente de l’IA; elles incorporent surtout une option sur sa capacité future à devenir une infrastructure centrale de produc- tion, de décision et d’automatisa- tion. Le problème est que cette option est aujourd’hui valorisée comme si sa réalisation était presque acquise. Or, du point de vue économique, l’utilité d’une technologie ne suffit pas à justifier n’importe quel niveau de valorisation. Il faut que cette utilité se traduise en revenus, en
L’intelligence artificielle investit de plus en plus de domaines et les investissements dans les infrastructures numériques ne cessent de croître. Dans cette dynamique, les entreprises de la tech ont vu leur valorisation franchir de nouveaux sommets. Dans cet entretien, Ahmed Kchikeche, enseignant-chercheur en économie appliquée à la FJES d’El Jadida, analyse les dynamiques autour de ces niveaux de valorisation et leurs implications à terme.
Propos recueillis par J. M.
chiffres avec prudence. Cette même étude montre que les effets éco- nomiques concrets restent encore relativement modestes. Plus de 90% des dirigeants interrogés déclarent que l’IA n’a eu jusqu’à présent aucun impact significatif sur l’emploi dans leur entreprise, tandis que 89% ne constatent pas d’effet notable sur la productivité. La majorité des études sur l’IA et la performance des entreprises trouvent effectivement des effets positifs sur la productivité ou la performance, mais elles insistent également sur la faible maturité des usages, forte hétérogénéité des résultats et risque de biais de sélection ou de reporting. Il faut se méfier d’une possible surestimation des succès de l’IA. Les entreprises ayant obtenu de bons résultats sont davantage susceptibles de commu- niquer sur leurs expériences, tandis que les échecs ou les projets aban- donnés restent moins visibles. À mon sens, il faut donc distinguer deux choses. D’un côté, l’IA pos- sède déjà des applications utiles et économiquement pertinentes dans plusieurs secteurs. De l’autre, nous sommes encore loin d’une transfor- mation généralisée de l’économie comparable à ce que suggèrent cer- taines valorisations financières ou certains discours très enthousiastes sur une révolution immédiate de la productivité.
F. N. H. : A votre avis, sur quoi se fondent les valorisations d’entreprises d’IA constatées actuellement ? A. K. : Ces valorisations reposent principalement sur des anticipations extrêmement optimistes concernant l’avenir du secteur plutôt que sur des performances économiques déjà consolidées. Les marchés valorisent aujourd’hui l’idée selon laquelle un nombre limité d’entre- prises pourrait contrôler demain les infrastructures centrales de l’écono- mie numérique. Le phénomène est d’autant plus spectaculaire qu’il se concentre sur un petit nombre d’acteurs. Une étude récente consacrée à la dyna- mique financière des entreprises liées à l’IA montre qu’à la fin du troi- sième trimestre 2025, les huit plus grandes entreprises technologiques représentaient à elles seules plus de 30% de la capitalisation totale du S&P 500. Nvidia, principal symbole de cette dynamique, a vu son cours boursier multiplié par plus de dix entre la sortie de ChatGPT et la fin de l’année 2025. Mais ces valorisations reposent aussi sur une logique auto-entre- tenue et sur l'existence de méca- nismes de financement circulaires dans l’écosystème de l’IA. Certaines grandes entreprises investissent massivement dans des parte- naires ou des clients qui, en retour,
Finances News Hebdo : Concrètement, quelles sont les réelles applications de l’intelligence artificielle dans l’économie réelle ? Ahmed Kchikeche : Aujourd’hui, les applications réelles de l’intelli- gence artificielle existent bel et bien, mais elles sont plus ciblées et plus limitées que ne le suggère parfois le discours dominant autour de l’IA générative. Les usages les plus répandus concernent principalement l’auto- matisation de tâches information- nelles telles que la rédaction, la syn- thèse, la traduction, l’assistance au codage, le traitement de données, l’analyse documentaire, le service client, la détection de fraude, la maintenance prédictive ou encore l’aide à la décision. Les données disponibles montrent d’ailleurs que l’adoption de l’IA progresse rapidement. Une étude récente du NBER, réalisée auprès d’environ 6.000 dirigeants d’entre- prises aux États-Unis, au Royaume- Uni, en Allemagne et en Australie, indique que 69% des entreprises déclarent déjà utiliser au moins une technologie d’IA. Les usages les plus fréquents sont la génération de texte par de grands modèles de langage, le traitement de données par machine learning et la création de contenu visuel. Cependant, il faut interpréter ces
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