Publié le 2025-11-19 20:32:00. L’essor fulgurant de l’intelligence artificielle suscite une demande massive de financement pour les centres de données et les processeurs graphiques (GPU), mettant à rude épreuve les marchés obligataires et suscitant des inquiétudes quant à une potentielle contagion du crédit.
- Les émissions obligataires liées à l’IA pourraient atteindre 1 500 milliards de dollars (1 375 milliards d’euros) d’ici 2030, représentant une part significative du marché obligataire des entreprises américaines.
- Des entreprises comme Amazon, Alphabet et Meta ont massivement émis des obligations pour financer leurs infrastructures d’IA, soulevant des questions sur la capacité du marché à absorber un tel volume.
- Les limites de capacité des investisseurs et les règles de diversification pourraient freiner la croissance du financement de l’IA et potentiellement nécessiter un soutien gouvernemental, selon certains experts.
La course à l’intelligence artificielle a propulsé les marchés à des niveaux records, attirant des investisseurs et incitant les entreprises à construire des centres de données à un rythme effréné. Cette frénésie a engendré une vague d’emprunts sans précédent, suscitant l’étonnement des banquiers.
Cependant, cette expansion rapide n’est pas sans risques. Lors de la conférence WSJ Tech Live à Laguna Beach en octobre, Sarah Friar, directrice financière d’OpenAI, a mis en garde contre la possibilité que le gouvernement doive fournir une garantie pour soutenir la dette liée à l’IA. Elle a évoqué la nécessité d’un « filet de sécurité » pour protéger les entreprises et les investisseurs, tout en soulignant que le public pourrait devoir absorber une partie du risque.
Mme Friar a-t-elle anticipé un futur plan de sauvetage en raison des centaines de milliards de dollars de dettes qui arrivent sur le marché pour financer l’infrastructure de l’IA ? Elle a tenté de nuancer ses propos le lendemain sur LinkedIn, précisant qu’elle parlait d’un « partenariat » et non d’une garantie gouvernementale pour faciliter l’accès à la dette. Cette clarification n’a cependant pas dissipé les inquiétudes de nombreux acteurs de la finance, qui craignent que le marché obligataire ne puisse pas supporter un pari aussi important et concentré.
Les limites imposées sur le montant des fonds pouvant être détenus par un secteur ou un émetteur unique, ainsi que le risque lié à la détention de transactions liées à l’IA dans de nombreuses entreprises, restreignent la capacité du marché à absorber cette demande. Les analystes de JPMorgan estiment que les émissions obligataires de qualité investissement liées à l’IA pourraient atteindre 1 500 milliards de dollars d’ici 2030, soit une part importante des 1 900 milliards de dollars (1 750 milliards d’euros) d’obligations d’entreprises américaines émises en moyenne chaque année depuis 2020. Le volume total des emprunts liés aux infrastructures d’IA devrait être encore plus élevé.
Les entreprises américaines ont déjà émis plus de 200 milliards de dollars (185 milliards d’euros) d’obligations liées à l’IA cette année, représentant environ 10 % du marché des obligations d’entreprises. Amazon a récemment annoncé une vente de 15 milliards de dollars le 17 novembre. Alphabet a émis 25 milliards de dollars plus tôt en novembre, avec des échéances allant jusqu’à 50 ans. Meta a levé 30 milliards de dollars en octobre, tandis qu’Oracle a vendu 18 milliards de dollars le mois précédent.
Paradoxalement, ces géants technologiques n’ont pas nécessairement besoin de ces prêts. La plupart disposent de réserves de liquidités considérables, de bilans solides et de notations de crédit de qualité investissement. Meta, par exemple, détient 44,5 milliards de dollars de liquidités et de titres à court terme, tandis qu’Alphabet et Amazon en ont chacun près de 100 milliards de dollars.
Cette situation a mis en évidence une tension sous-jacente sur le marché obligataire. Les investisseurs pourraient hésiter à continuer à acheter des obligations liées à l’IA si l’appétit diminue, ce qui pourrait inciter les émetteurs à offrir des rendements plus élevés ou à assouplir leurs conditions. Cela augmenterait probablement les coûts d’emprunt pour tous. Les entreprises les plus solides ont déjà commencé à relever la barre, comme l’ont souligné les analystes de Janus Henderson Investors, qui ont noté qu’Alphabet et Meta ont payé une « prime » de 10 à 15 points de base par rapport à leurs émissions précédentes pour accéder au marché de la dette. La demande pour les obligations d’Oracle s’est effondrée après l’arrivée des obligations de Meta sur le marché, l’écart de ses obligations à échéance 2055 par rapport aux bons du Trésor à 30 ans augmentant de 11 points de base en une seule semaine.
Les fonds pourraient se détourner des anciens crédits pour faire place aux nouveaux, ce qui ferait grimper les rendements et resserrer la liquidité sur le marché. Ce qui apparaît comme un boom de l’IA pourrait se traduire par un resserrement plus large du crédit.
Gil Luria, responsable de la recherche technologique chez D.A. Davidson, estime que des dizaines de milliards de dollars par an de prêts à l’IA sont gérables, mais que des centaines de milliards commenceraient à évincer les autres emprunteurs. « Le marché de la dette dans son ensemble va devenir de plus en plus concentré sur cet investissement très spécifique », a-t-il déclaré.
Les investisseurs en obligations d’entreprises supposent que la diversification les protégera. Mais lorsque de nombreux émetteurs dépendent du même modèle économique, la diversification perd de son efficacité. Des experts de S&P Global Ratings, dont David Tsui et Naveen Sarma, affirment que les émetteurs des secteurs de la technologie, des médias et des télécommunications pourraient réagir de manière coordonnée si la demande en capacité de calcul de l’IA ralentissait. Un choc dans un domaine pourrait avoir des répercussions sur les autres, transformant un risque spécifique en un risque systémique.
Les marchés du crédit ont déjà connu des situations similaires, comme le boom du schiste, qui a attiré environ 600 milliards de dollars d’investissements et remodelé les marchés du crédit. Todd Czachor, responsable mondial de la recherche sur les titres à revenu fixe chez Columbia Threadneedle Investments, estime que le cycle de l’IA suit un schéma similaire, bien qu’à une échelle plus importante. Son équipe estime que les dépenses totales en infrastructure d’IA pourraient atteindre 5 700 milliards de dollars, un projet d’une ampleur sans précédent.
M. Czachor s’attend à ce que les investisseurs sélectionnent les gagnants parmi les paris les plus risqués, comme ils l’ont fait dans le cas du schiste, mais souligne que le risque réside dans le volume d’émissions qui arrivent simultanément sur le marché. Il note que même les entreprises bien capitalisées testeront les limites de leur portefeuille si elles financent des centaines de milliards de nouveaux projets par le biais de la dette publique. Cette tension pourrait élargir les écarts entre les émetteurs des secteurs de la technologie, des médias et des télécommunications et se répercuter sur d’autres secteurs à mesure que l’offre augmente.
Les investisseurs institutionnels en obligations sont souvent confrontés à des limites quant au montant qu’ils peuvent détenir dans un secteur ou auprès d’un seul émetteur. Les fonds de pension, les assureurs et les fonds communs de placement fixent des plafonds pour maintenir l’équilibre de leurs portefeuilles. Ces limites deviennent des contraintes lorsqu’un seul secteur domine les nouvelles émissions. La même logique qui assure la sécurité des acheteurs d’obligations peut également exclure de nouveaux emprunteurs.
Cette concentration se manifeste également dans les indices qui servent de référence au marché obligataire. De nombreux indices de référence de qualité investissement limitent la taille d’un émetteur individuel. L’indice USD Investment Grade Corporate Bond de MSCI établit un plafond de 3 %. L’indice Fidelity des obligations de sociétés américaines de qualité supérieure toutes échéances limite chaque émetteur à 3,5 %. L’indice US Investment Grade 400 de MarketAxess utilise un plafond de 4 %.
Les mandats des fonds suivent le même schéma. Les plus grands ETF d’obligations d’entreprises de BlackRock héritent des capitalisations de leurs indices sous-jacents. L’ETF iShares iBoxx Investment Grade Corporate Bond (33 milliards de dollars d’actifs nets) utilise l’indice Markit iBoxx Investment Grade avec une limite d’émetteur de 3 %. Son ETF iShares iBoxx High Yield Corporate Bond (18 milliards de dollars) suit la version à haut rendement, qui utilise également un plafond de 3 %.
De nombreux fonds de pension et pools universitaires adoptent une approche similaire, limitant l’exposition à un secteur donné. Par exemple, le Fonds de rente et d’avantages sociaux des policiers de Chicago (4,6 milliards de dollars d’actifs) limite toute industrie à 25 % dans ses stratégies obligataires. Ces règles fonctionnent comme des limites de vitesse lorsqu’une vague de nouvelles émissions provenant d’un émetteur ou d’un secteur tente d’entrer sur le marché.
Pour l’instant, ces limites n’ont pas été dépassées. Dans l’ETF d’obligations de qualité investissement d’iShare, Oracle représente environ 2 % du fonds, et Meta est le seul autre emprunteur majeur lié à l’IA avec une pondération supérieure à 1 %.
Le financement privé était censé compléter le financement public de l’IA, mais Brij Khurana, gestionnaire de portefeuille obligataire chez Wellington Management, estime que cette perspective s’estompe. Les défauts précoces dans des secteurs non liés à l’IA ont rendu les prêteurs plus prudents, et les règles de diversification limitent le montant qu’un fonds peut investir dans l’exposition aux centres de données. Il estime que son cabinet estime que « peut-être 200 à 300 milliards de dollars » de dépenses totales en IA peuvent être absorbées par le secteur privé, ce qui est bien inférieur aux besoins.
M. Khurana souligne également que la structure de la plupart des portefeuilles masque à quel point le risque est devenu corrélé. Les directives de concentration ciblent généralement des émetteurs individuels et non des thèmes. Un fonds peut détenir des participations distinctes de 3 % dans Oracle, Alphabet, Meta et Microsoft, diversifiées par émetteur, mais fortement concentrées dans le risque lié à l’IA. Les règles traitent chaque nom comme différent, mais l’exposition sous-jacente est la même : un pari massif sur l’informatique et l’infrastructure de l’IA.
M. Khurana estime que la frénésie d’emprunts des grandes entreprises technologiques en matière d’IA a déjà des conséquences. « Ce sont toujours des sociétés de grande qualité et elles émettent à des spreads que vous n’avez pas vus depuis des années. Ce qui s’est passé, c’est que ces spreads sont restés larges et que le reste du marché a réévalué à la hausse », a-t-il déclaré. Il prévient qu’un émetteur de grande qualité prêt à payer encore plus réviserait les valorisations sur l’ensemble du marché des obligations d’entreprises. Dans ce scénario, les investisseurs se débarrasseraient d’abord des crédits de moindre qualité.
Quels sont les emprunteurs de « moindre » qualité ? AT&T, noté BBB par S&P, qui a actuellement 150 milliards de dollars d’encours en obligations, Comcast, noté A-, qui en a 100 milliards de dollars, et Verizon, noté BBB+, avec 120 milliards de dollars. Ces trois crédits comptent à eux seuls parmi les émetteurs d’obligations les plus importants et les plus actifs du marché. Ces piliers du secteur de la technologie, des médias et des télécommunications devront faire de la place à de plus grandes et belles obligations comme Alphabet, Meta et Amazon. Cela sera certainement coûteux pour de nombreuses entreprises emprunteuses, mais les risques systémiques pour les investisseurs obligataires pourraient être encore plus importants.
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