L’IA continuera d’évoluer, mais beaucoup ne survivront pas à la transition

Écrit par : Lovro Mršić, Collab Cart

Au cours des dernières semaines, vous avez sûrement remarqué plusieurs mouvements très intéressants dans le monde de la grande finance. Warren Buffett s’est retrouvé dans l’une des plus grandes positions de liquidités de sa carrière après avoir vendu environ 41,7 millions d’actions d’Apple. Michael Burry, l’homme qui est devenu célèbre pour avoir prédit la crise de 2008 mais qui a également manqué les dix-huit dernières prévisions d’une catastrophe majeure, a décidé de vendre à découvert Palantir et Nvidia. Et il y a quelques jours, Peter Thiel, l’un des membres clés de la mafia PayPal et une personne ayant de profondes connaissances sur la Silicon Valley, a vendu cent pour cent de sa participation dans Nvidia. Tout cela donne aux sceptiques des munitions supplémentaires pour affirmer que la vague actuelle d’IA, malgré des avancées technologiques impressionnantes, est en réalité une énorme bulle, souvent comparée à la période d’euphorie associée à l’essor des dot-com. Si l’histoire est en effet un professeur de vie, il peut être utile de revenir un peu plus loin dans le passé, à l’une des premières grandes frénésies spéculatives : la folie des tulipes.

Elle est apparue aux Pays-Bas dans la première moitié du 17ème siècle et reste un symbole de l’euphorie économique irrationnelle. Les prix des bulbes de tulipes se sont détachés de toute valeur réelle et ont augmenté presque exclusivement parce que les gens croyaient qu’ils vaudraient plus le lendemain. Le commerce s’est ensuite étendu aux contrats à terme, des accords pour acheter des tulipes à l’avenir à un prix prédéterminé, amenant beaucoup à spéculer sur des biens qu’ils n’avaient même jamais vus.

Une telle combinaison d’attentes et de psychologie collective a accéléré l’inflation des prix jusqu’à ce que la confiance disparaisse, et le marché s’effondre presque du jour au lendemain. Cet exemple illustre le mieux ce qu’est réellement une bulle. C’est une situation où le prix d’un actif augmente beaucoup plus vite et plus loin que sa valeur réelle, entraînée par des récits, des attentes et une croyance collective que la croissance peut durer indéfiniment. Et puis, à un moment donné, la confiance disparaît et le prix s’effondre.

Modèle commercial impressionnant

Si nous transposons cette logique à la vague actuelle d’IA, des questions très sérieuses se posent. Une grande partie des projets liés à l’intelligence artificielle est financée par des formes de dette qui ne sont pas visibles au bilan. Cela est connu sous le nom de dette cachée, qui apparaît dans des structures de crédit privé, divers modèles SPV et différentes formes de financement circulaire. Un exemple flagrant de telles dynamiques est Nvidia. La société a récemment annoncé des résultats du troisième trimestre qui ont dépassé toutes les attentes des analystes, confirmant encore sa domination dans l’écosystème de l’IA. Cependant, avec ces résultats, une question importante se pose : d’où provient exactement tous ces revenus, et combien de cette croissance provient réellement des fondamentaux, et combien provient d’une bulle potentiellement gonflée au sein du cycle de l’IA ?

Nvidia se trouve aujourd’hui dans l’une des positions les plus inhabituelles, mais aussi les plus favorables, de l’histoire des affaires technologiques. Ses plus grands clients sont également les plus grands cibles d’investissement d’aujourd’hui, et elle ne gagne pas seulement de l’argent en vendant des puces à ces entreprises, mais aussi en investissant dans leur capital. En d’autres termes, elle investit de l’argent dans des entreprises d’IA ayant le plus grand potentiel, et ces entreprises utilisent ensuite ce capital pour acheter ses puces. En conséquence, la valorisation de Nvidia augmente simultanément à deux niveaux. Premièrement, la valeur de son portefeuille d’investissement, qui est exposé aux entreprises d’IA les plus recherchées au monde, augmente. Deuxièmement, les revenus provenant des ventes de puces à ces mêmes entreprises qui viennent de recevoir du capital, en partie de Nvidia elle-même, augmentent également.

Où est le risque

De cette manière, une boucle fermée est créée dans laquelle le capital circule au sein du même écosystème. Nvidia finance ses clients, les clients achètent ses puces, et la demande générée de cette manière augmente la valorisation de Nvidia, ce qui lui permet ensuite de nouveaux investissements dans de nouveaux clients et de nouveaux cycles de croissance. De telles dynamiques semblent extrêmement puissantes tant que le capital circule abondamment, mais cela soulève la question de savoir combien de demande réelle du marché il y a pour les puces d’IA, et combien est le résultat d’un système dans lequel le producteur et l’acheteur partagent la même source de capital et amplifient mutuellement les valorisations.

C’est précisément là que l’histoire passe d’un modèle commercial impressionnant à un risque structurel potentiel pour l’ensemble du cycle de l’IA, c’est pourquoi la question de savoir dans quelle mesure la bulle est responsable d’une telle croissance des revenus est entièrement justifiée malgré d’excellents résultats du T3. L’un des points focaux de ce système est OpenAI. Parce que si Nvidia illustre un cercle fermé de capital, OpenAI en est l’extrême.

Au cours de la première moitié de 2025, elle a généré environ 4,3 milliards de dollars de revenus, un chiffre qui serait impressionnant pour presque n’importe quelle autre entreprise technologique. Cependant, parallèlement à cela, OpenAI prend des obligations et des coûts futurs qui, dans le cadre de divers projets, accords de partenariat et obligations futures assumées, s’élèvent à environ 1,4 trillion de dollars. C’est un niveau d’engagement financier qui dépasse non seulement les capacités du secteur privé mais aussi les budgets annuels de nombreux pays.

Expansion financière sans précédent

Ces obligations incluent le mégaprojet ‘Stargate’, évalué à environ 500 milliards de dollars, qui est développé en collaboration avec le gouvernement américain, Oracle et OpenAI. C’est un projet de construction d’un centre de données d’une capacité allant jusqu’à dix gigawatts. Pour comparaison, une centrale nucléaire moyenne produit environ un gigawatt d’énergie, suffisant pour alimenter environ un million de foyers. En d’autres termes, un seul centre de données devrait consommer une énergie comparable à la production de dix centrales nucléaires.

Lorsque vous ajoutez à cela le contrat d’infrastructure avec Oracle d’une valeur d’environ 300 milliards de dollars, vous obtenez un niveau d’investissement difficile à comparer à quoi que ce soit que l’industrie technologique ait jamais vu. Rien que cet accord avec Oracle dépasse largement les revenus annuels d’OpenAI et soulève la question de ce sur quoi repose le modèle commercial qui permet un tel niveau d’expansion financière. Plus directement, qu’est-ce qui dans cette équation vaut vraiment 1,4 trillion de dollars, et qu’est-ce qui n’est qu’un récit qui entraîne actuellement le marché et maintient l’illusion d’une croissance illimitée ?

En même temps, la valorisation de l’entreprise grimpe vers 500 milliards de dollars, ce qui en fait la plus grande entreprise privée américaine de l’histoire. Une éventuelle introduction en bourse d’un trillion de dollars en 2027 est déjà évoquée. Un tel départ serait le deuxième plus grand de l’histoire, juste après Saudi Aramco. Sur le papier, ce scénario semble même convaincant. Si OpenAI atteint les 100 milliards de dollars de revenus prévus d’ici 2027, un multiplicateur de dix fois les revenus ne serait pas inhabituel. Facebook est devenu public avec un multiple d’environ dix, Airbnb avec vingt.

La réalité est autre

Cependant, il y a une différence entre ce qui est possible sur le papier et ce qui est réel dans la pratique. Jusqu’à présent, il n’y a pas de chemin visible vers la rentabilité. OpenAI perd même de l’argent sur son abonnement le plus cher, Pro, qui coûte 200 dollars par mois, car les utilisateurs utilisent intensivement les modèles, et les coûts d’inférence continuent d’augmenter. Parallèlement, l’entreprise dépense plus de cinq milliards de dollars par an pour le développement du modèle vidéo d’IA Sora, qui est actuellement mieux connu pour des vidéos deepfake virales que pour sa réelle valeur commerciale.

La structure de la base d’utilisateurs est également une question ouverte. OpenAI prétend avoir plus de 800 millions d’utilisateurs, mais moins de cinq pour cent d’entre eux paient réellement. Cela signifie qu’une grande partie de sa popularité ne génère pas de revenus directs. OpenAI se trouve donc dans un paradoxe d’hypercroissance où l’utilisation de masse et la haute valorisation ne garantissent pas un modèle commercial durable. Pour des plateformes comme Facebook et YouTube, la monétisation était possible parce que le marché existait déjà. Pour OpenAI, le marché doit encore émerger, et il est incertain s’il émergera au rythme que le modèle financier exige.

L’entreprise base sa croissance à long terme sur le segment des entreprises. L’objectif est une intégration profonde dans les processus d’entreprise, l’automatisation des connaissances et l’introduction de systèmes intelligents. Cependant, selon le dernier rapport de McKinsey, moins de 15 pour cent des projets pilotes d’IA dans les entreprises passent à une mise en œuvre complète. La plupart des entreprises veulent expérimenter, mais seule une petite partie d’entre elles est prête à investir de grandes sommes dans une application permanente. Si cette statistique se maintient, les revenus du segment des entreprises pourraient être significativement inférieurs aux projections justifiant la valorisation actuelle.

Calculs avec le rôle de l’État

En réponse à la question directe de savoir comment OpenAI peut assumer de telles obligations importantes et apparemment irréalistes, Sam Altman a récemment répondu avec frustration dans un podcast, en disant que si quelqu’un veut vendre sa participation, il peut trouver un acheteur presque immédiatement. Quelques jours plus tard, il a ajouté que les gouvernements s’impliqueront de plus en plus dans le financement du développement de l’intelligence artificielle.

Ces déclarations suggèrent qu’OpenAI compte déjà sur une combinaison de capital privé et d’interventions gouvernementales pour assumer le fardeau du financement de sa croissance accélérée. En d’autres termes, elle ne se contente pas de franchir des frontières technologiques aujourd’hui, mais aussi des frontières de consommation de capital. La vitesse à laquelle elle le fait soulève des questions de plus en plus sérieuses sur qui finance réellement cette course, pourquoi ils le font, et combien de temps le marché tolérera un tel rythme avant d’exiger des résultats tangibles.

Deux extrêmes

Chaque fois que des bulles sont discutées, il est facile de tomber dans le piège de la simplification : certains affirment que tout est gonflé, tandis que d’autres disent que ce n’est que le début d’une nouvelle ère. Mais la vérité est, comme toujours, quelque part entre les deux. Les technologies capables de changer l’économie et la société ne se présentent pas souvent, et quand elles le font, elles sont presque toujours accompagnées des mêmes schémas comportementaux : euphorie, peur, attentes excessives, scepticisme, et finalement consolidation. Il n’y a pas de révolution industrielle sans manie, tout comme il n’y a pas de manie sans véritable innovation. La question, par conséquent, n’est pas de savoir si l’IA croît trop vite, mais si elle croît dans la bonne direction. Croît-elle sur des bases de valeur réelle ou sur un récit qui se nourrit de lui-même ? Croît-elle parce qu’elle apporte une véritable productivité ou parce que les investisseurs croient qu’elle doit croître ? En regardant le tableau d’ensemble, c’est là que se pose le carrefour le plus important du moment actuel. L’IA montre actuellement à la fois son potentiel le plus brillant et ses faiblesses les plus fragiles.

D’un côté, nous avons des systèmes qui peuvent déjà écrire du code, générer des vidéos et effectuer des tâches qui, il y a quelques années à peine, nécessitaient des équipes d’experts. L’IA entre dans toutes les industries, changeant la façon dont nous travaillons, créons et communiquons. En ce sens, il est difficile de ne pas voir un parallèle avec l’électrification, l’automobile, Internet, et même l’imprimerie.

De l’autre côté, nous avons la question fondamentale de la durabilité. Certaines entreprises d’IA dépensent de l’argent à un rythme sans précédent dans l’histoire. Les coûts d’infrastructure augmentent de manière exponentielle, et de nouveaux types de dettes et de constructions financières deviennent la norme. Le marché vit entre deux extrêmes. L’un dit que le monde est au bord d’une transformation complète, tandis que l’autre dit que cette période entière ne peut se terminer autrement que par un atterrissage douloureux.

Qui sera le gagnant, qui sera la victime

C’est là que se pose le plus grand défi du moment actuel : comment distinguer la véritable valeur à long terme de la manie à court terme ? L’IA est transformative, cela ne fait plus de doute. Mais il est tout aussi clair que le rythme actuel de croissance, d’investissement et de consommation de capital ne peut pas être soutenu indéfiniment. L’histoire nous enseigne que même les technologies les plus importantes passent par des phases d’exagération, de correction et de stabilisation, et n’entrent dans une phase de croissance mature qu’après cela.

Dans ce sens, la véritable question n’est pas de savoir si l’IA évoluera, mais qui survivra à la transition ; qui résistera au moment où l’engouement s’affaiblit et où seule la valeur concrète, et non la promesse de celle-ci, commence à être mesurée. Chaque révolution technologique a eu ses gagnants et ses victimes. Internet a changé le monde, mais la plupart des entreprises dot-com n’ont pas survécu. L’électrification a redéfini la civilisation, mais des centaines de fabricants précoces n’ont pas vécu pour voir sa maturité. Et aujourd’hui, nous avons plus de 1300 startups d’IA avec des valorisations supérieures à cent millions de dollars et presque 500 licornes, il est donc raisonnable de se demander combien une telle image peut être durable.

L’IA restera. Cela est déjà presque indiscutable. Mais l’histoire montre que le chemin vers la maturité technologique est toujours non linéaire, souvent chaotique, et presque toujours accompagné d’excès financiers. Pour cette raison, les années à venir sépareront ceux qui construisent une valeur à long terme de ceux qui construisent des récits. Nous sommes dans une période où la vision et l’illusion se chevauchent peut-être plus que jamais auparavant. Ceux qui réussissent à voir la différence seront les leaders d’une nouvelle ère ; ceux qui l’ignorent deviendront probablement des notes de bas de page dans le prochain chapitre de l’histoire que nos petits-enfants étudieront, tout comme nous étudions aujourd’hui la folie des tulipes et les dot-com. Si l’histoire est en effet un professeur de vie, alors elle nous enseigne une chose simple : les révolutions technologiques restent. Les bulles éclatent !