L’engouement pour l’intelligence artificielle continue de stimuler des investissements massifs, mais des signaux d’alerte émergent quant à la pérennité de cette croissance exponentielle. L’ETF iShares Future AI & Tech de BlackRock, exposé à l’ensemble de la chaîne de valeur de l’IA, affiche déjà une performance remarquable de 31,39 % depuis le début de l’année.
Ce fonds investit dans 71 entreprises clés, des concepteurs de puces et fabricants de mémoires aux fournisseurs d’équipements de réseau comme Eaton, en passant par les géants du cloud. Il reflète l’ambition de déployer une couche algorithmique dans presque tous les aspects de nos interactions numériques.
Selon un rapport de Dealogic publié en décembre, le secteur technologique mondial a émis 428,3 milliards de dollars (environ 395 milliards d’euros) d’obligations en 2025, témoignant d’un appétit vorace des investisseurs. Les États-Unis dominent ce marché, représentant à eux seuls 341,8 milliards de dollars (environ 317 milliards d’euros).
La majeure partie de ces fonds est destinée aux dépenses d’investissement (capex) liées à l’IA. Les swaps sur défaut de crédit (CDS) à 5 ans, indicateurs de risque, ont presque doublé depuis septembre, suggérant une appréhension croissante des investisseurs.
Les chiffres de Crunchbase confirment cette tendance : le secteur de l’IA a attiré 202,3 milliards de dollars (environ 187 milliards d’euros) de capitaux en 2025, soit une augmentation de 75 % par rapport aux 114 milliards de dollars (environ 105 milliards d’euros) de 2024. Les géants du cloud (hyperscalers) ont investi à eux seuls 106 milliards de dollars (environ 98 milliards d’euros) en IA, avec ou sans infrastructure dédiée.
Goldman Sachs prévoit même une accélération de ces investissements, révisant ses estimations pour 2026 à la hausse, de 465 milliards de dollars (environ 430 milliards d’euros) à 527 milliards de dollars (environ 487 milliards d’euros). Cela représente désormais 0,8 % du produit intérieur brut (PIB), un niveau proche de celui atteint lors des précédentes vagues technologiques.
Cependant, des signes de refroidissement sont apparus fin janvier, avec une perte de 600 milliards de dollars (environ 555 milliards d’euros) de capitalisation boursière en Australie en une seule journée. Cette vente massive a été déclenchée par DeepSeek, une entreprise chinoise dont le modèle de langage (LLM) rivalise avec les meilleurs modèles américains, mais à un coût de formation considérablement inférieur.
Cette découverte remet en question la nécessité d’investissements massifs dans la production d’électricité et les centres de données. Néanmoins, les experts soulignent que la demande en puissance de calcul ne se limite pas au traitement du texte et s’étend à des applications plus gourmandes comme la génération d’images et de vidéos.
L’efficacité accrue des modèles d’IA ne se traduit pas nécessairement par une réduction de la consommation d’énergie, mais plutôt par une expansion des cas d’utilisation, un phénomène connu sous le nom d’effet Jevons. Comme l’expliquait l’économiste anglais William Stanley Jevons, une plus grande efficacité conduit souvent à une augmentation de la demande.
Cet effet ne se maintiendra toutefois que si l’IA permet de véritables gains de productivité et de raisonnement, sans tomber dans des erreurs ou des fabrications. C’est là que réside la limite de la bulle : si l’IA stagne et ne parvient pas à se traduire en gains concrets, l’efficacité ne suffira plus à stimuler la demande.
Par ailleurs, l’écosystème de l’IA est confronté à un risque de financement circulaire. L’exemple de Larry Ellison d’Oracle, qui pousse pour un investissement de 300 milliards de dollars (environ 277 milliards d’euros) dans des centres de données pour OpenAI, illustre cette interdépendance. Nvidia, principal fournisseur d’OpenAI, investit également 100 milliards de dollars (environ 92 milliards d’euros) dans l’entreprise et détient des parts dans CoreWeave, un fournisseur de services cloud pour Oracle. CoreWeave est également un client majeur de Microsoft, qui a conclu des accords de plusieurs milliards de dollars avec OpenAI.
Ce recyclage constant du capital au sein d’un cercle fermé crée une forte dépendance et gonfle artificiellement la croissance. Le développement de l’IA est si coûteux qu’il ne peut être financé que par des flux de trésorerie internes, sans possibilité de sortie.
En conclusion, bien que l’IA soit souvent qualifiée de bulle, les efforts concertés et les enjeux géopolitiques impliqués suggèrent une dynamique plus complexe. L’IA représente un outil de contrôle puissant, et les indicateurs actuels pointent vers une nouvelle année de croissance en 2026, tant pour les entreprises spécialisées dans l’IA que pour celles qui y sont liées.
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