BOURSE & FINANCES
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FINANCES NEWS HEBDO JEUDI 14 MAI 2026
marges et en gains de productivité mesurables. C’est précisément ce lien qui reste fragile. À ce stade, les marchés semblent confondre trois choses : l’intensité de l’usage, la valeur économique créée et la capacité à capter cette valeur. Une technologie peut être massivement utilisée sans générer des profits proportionnels pour les entreprises qui la produisent. C’est déjà arrivé avec plusieurs infras- tructures numériques : elles ont transformé l’économie, mais tous les investisseurs initiaux n’en ont pas nécessairement capté les béné- fices. Il y a donc une utilité réelle de l’IA, mais cette utilité est encore dis- persée, inégalement appropriable et parfois difficile à monétiser. Les gains peuvent bénéficier aux uti- lisateurs, aux entreprises clientes ou aux concurrents, sans se trans- former automatiquement en pro- fits extraordinaires pour les déve- loppeurs de modèles. C’est là que je vois le principal risque. Les valorisations supposent non seulement que l’IA sera utile, mais aussi que cette utilité sera captée par un petit nombre d’entre- prises dominantes. Cette hypothèse est beaucoup plus forte. Elle sup- pose une concentration durable du marché, une différenciation techno- logique persistante et une capacité à faire payer les utilisateurs à un niveau suffisant. Or, ces conditions ne sont pas garanties. Si les modèles deviennent plus substituables, si les coûts de calcul restent élevés, si les entre- prises clientes internalisent une par- tie des usages, ou si la concurrence réduit les prix, la valeur sociale de l’IA pourra être élevée sans que les valorisations actuelles soient justi- fiées. F. N. H. : A ce stade, est-il pos- sible d’identifier un modèle économique pour l’industrie de l’intelligence artificielle ? A. K. : Il existe des modèles de revenus, mais je ne dirais pas qu’il existe déjà un modèle économique pleinement stabilisé pour l’industrie de l’IA générative. Aujourd’hui, les revenus proviennent principalement de plusieurs canaux : abonnements individuels, API factu- rées à l’usage, licences entreprises,
Les investissements associés à l’IA ont contribué à hauteur de 0,97 point de pourcen- tage à la croissance réelle du PIB américain sur les neuf premiers mois de 2025.
triels des grandes entreprises tech- nologiques, en particulier Nvidia, devenue un indicateur central de la dynamique financière du secteur. Un ralentissement des revenus, des marges ou des perspectives de croissance pourrait suffire à déclen- cher une réévaluation beaucoup plus large des valorisations liées à l’IA. La question devient alors macro- économique. Si la dynamique financière autour de l’IA se corrige brutalement, l’effet ne serait pas seulement boursier. En effet, aux États-Unis, une partie significative de la croissance récente dépend déjà des investissements liés à l’IA, notamment dans les data centers, les équipements informatiques, les semi-conducteurs et les infrastruc- tures énergétiques associées. Si l’on additionne les principales caté- gories d’investissement associées à l’IA (équipements de traitement de l’information, logiciels, R&D et data centers), la FED de Saint- Louis estime qu’elles ont contri- bué à hauteur de 0,97 point de pourcentage à la croissance réelle du PIB américain sur les neuf pre- miers mois de 2025, soit environ 39% de la croissance totale sur cette période. Ce chiffre doit tou- tefois être interprété comme une approximation large : ces catégo- ries ne relèvent pas exclusivement de l’IA. Mais il indique clairement que la dynamique d’investissement liée à l’IA et aux infrastructures numériques est devenu un moteur important de la croissance améri- caine récente. ◆
intégration dans des logiciels exis- tants, solutions cloud, outils d’au- tomatisation et contrats avec les grands comptes. Ces sources de revenus sont réelles. Le problème n’est donc pas l’absence totale de marché. Le problème est la soute- nabilité économique de ce marché. L’IA générative n’a pas exactement l’économie du logiciel traditionnel. Dans le logiciel classique, une fois le produit développé, le coût margi- nal de distribution peut devenir très faible. Dans l’IA générative, l’usage lui-même génère des coûts signifi- catifs; plus l’usage augmente, plus les revenus peuvent progresser, mais les coûts augmentent égale- ment, parfois à un rythme supérieur à celui des revenus. Cela rend la question des marges centrale. Une entreprise d’IA peut afficher une forte croissance de ses utilisateurs ou de son chiffre d’af- faires, tout en restant confrontée à une rentabilité fragile si chaque requête coûte cher à produire. Le modèle économique dépen- dra donc de trois conditions. Premièrement, la capacité à faire payer les utilisateurs finaux à un prix suffisant. Deuxièmement, la capacité à réduire fortement les coûts de calcul et d’infrastructure. Troisièmement, la capacité à créer une différenciation durable, car si les modèles deviennent substi- tuables, la concurrence exercera une pression directe sur les prix. Il faut aussi distinguer les segments de l’industrie. Les fournisseurs de puces, les opérateurs cloud et les propriétaires de centres de données
disposent aujourd’hui d’un modèle économique plus identifiable, dans la mesure où ils commercialisent l’infrastructure indispensable au fonctionnement et au déploiement des systèmes d’IA. En revanche, pour les développeurs de modèles, la question est plus complexe. Ils doivent prouver qu’ils peuvent cap- ter une part suffisante de la valeur créée par leurs outils. À mon sens, la rentabilité sera probablement très asymétrique. Quelques acteurs intégrés, capables de contrôler l’infrastructure, les données, les canaux de distribu- tion et la clientèle entreprise, pour- ront construire un modèle viable. Mais beaucoup d’entreprises d’IA risquent de rester dépendantes de financements externes, de partena- riats coûteux ou d’une croissance qui ne se transformera pas néces- sairement en profits. La véritable question n’est peut-être plus seulement de savoir si une bulle financière existe autour de l’IA, mais quelles seraient les consé- quences de son éventuel éclate- ment sur l’économie mondiale. À mon sens, une correction signifi- cative paraît probable à terme; la seule véritable incertitude concerne le moment où elle se produira. Les marchés sont aujourd’hui extrême- ment sensibles aux anticipations de croissance et aux résultats trimes-
A la fin du T3 2025, huit des plus grandes entreprises technologiques représentaient à elles seules plus de 30% de la capitalisation totale du S&P 500.
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