Pourquoi le plus grand potentiel de croissance de l'IA pourrait encore ne pas être exploité : une perspective différente sur le cycle actuel

La révolution de l’intelligence artificielle a fondamentalement changé la façon dont les investisseurs évaluent les actions technologiques, mais la plus grande différence par rapport aux précédents boom technologiques ne réside pas dans le niveau d’enthousiasme, mais dans les résultats financiers tangibles. Contrairement à l’ère des dot-com, les entreprises d’aujourd’hui dans l’IA génèrent de véritables revenus et bénéfices, créant un paysage d’investissement très différent.

Le paradoxe de la rentabilité : Qu’est-ce qui distingue ce cycle des bulles passées

Pendant l’ère des dot-com, l’enthousiasme des investisseurs était presque entièrement alimenté par la spéculation. Les entreprises n’avaient qu’à ajouter “.com” à leur nom pour attirer des capitaux, peu importe si elles disposaient d’un modèle économique viable. Ce décalage entre valorisation et bénéfices créait un environnement insoutenable — lorsque la bulle a éclaté, les investisseurs ont subi des pertes dévastatrices.

Le paysage de l’IA fonctionne selon des règles complètement différentes. Les résultats du troisième trimestre fiscal 2026 de Nvidia illustrent ce changement : l’entreprise a généré près de $32 milliards de revenus, principalement grâce à la vente de GPU alimentant l’infrastructure IA. Il ne s’agit pas d’une tarification spéculative ; c’est une appréciation basée sur les bénéfices.

Les grandes entreprises technologiques ont suivi le mouvement. Microsoft et Meta Platforms ont toutes deux amélioré leur rentabilité grâce à des flux de revenus liés à l’IA et à des gains d’efficacité opérationnelle. CrowdStrike exploite l’IA pour renforcer ses offres en cybersécurité, tandis que Walmart déploie la technologie pour optimiser ses opérations d’entrepôt et réduire ses coûts de main-d’œuvre. Il ne s’agit pas de bénéfices théoriques — ce sont des améliorations mesurables sur les bilans.

Déploiement de capital : Où circule l’argent réel

L’ampleur des investissements des entreprises dans l’infrastructure IA est stupéfiante. On prévoit que les géants de la tech consacreront plus de $400 milliards à l’IA en 2025, avec des plans explicites pour des dépenses encore plus importantes en 2026. Ce redéploiement de capital raconte une histoire importante : les grandes entreprises ne déploient pas des milliards sans calculs rigoureux de retour sur investissement.

La stratégie d’Alphabet illustre parfaitement ce principe. Google fait face à une concurrence existentielle de la part de chatbots alimentés par l’IA comme ChatGPT et Grok, qui menacent de désintermédier la recherche. Les engagements importants de l’entreprise en capex pour l’IA, l’infrastructure Google Cloud et la flotte de véhicules autonomes Waymo ne sont pas discrétionnaires — ce sont des nécessités stratégiques. De même, d’autres mégacapés technologiques reconnaissent qu’un sous-investissement dans l’IA pourrait les rendre vulnérables à la disruption.

L’ampleur des dépenses en IA commence à influencer les indicateurs macroéconomiques, dépassant l’impact des dépenses de consommation sur le PIB. Ce niveau d’intégration systémique dans l’économie suggère que la tendance dépasse le simple battage médiatique.

L’opportunité en aval : Au-delà des noms évidents

Alors que Nvidia et les géants hyperscalers occupent la majorité des titres, une opportunité secondaire émerge alors que les investisseurs prennent conscience de l’étendue de l’écosystème IA. Les entreprises opérant à la couche infrastructure — traitant des goulets d’étranglement des centres de données, des demandes énergétiques et de l’optimisation du matériel — se positionnent pour des rendements substantiels.

Iren et Cipher Mining répondent à la pénurie critique de capacité de centres de données compatibles IA. Les besoins énergétiques des systèmes IA avancés ont simultanément créé une demande pour des solutions innovantes en énergie : des startups nucléaires comme NuScale et Oklo gagnent du terrain alors que les investisseurs identifient les petits réacteurs modulaires comme des solutions potentielles à long terme pour la puissance des centres de données.

Les spécialistes des systèmes de refroidissement liquide et de l’extraction de minéraux rares représentent d’autres opportunités issues de cette même tendance structurelle. Les précédents historiques suggèrent que ces types d’entreprises fondamentales produisent souvent des rendements multibagger pour les investisseurs patients — à l’image de ce que les premiers investisseurs dans les entreprises facilitant l’infrastructure ont connu comme gains remarquables au fil des décennies.

Repenser la question du timing

La comparaison avec l’ère des dot-com révèle finalement pourquoi les préoccupations actuelles concernant une « bulle IA » pourraient être exagérées. Lorsqu’on examine les plus grands gagnants des vagues technologiques émergentes, le timing est généralement moins important que la durabilité de la thèse. La rentabilité des leaders actuels de l’IA, combinée à la nécessité économique qui pousse les investissements en capex des entreprises, suggère que les nouveaux investisseurs ne sont pas arrivés trop tard.

Le cycle de hype autour de l’IA semble encore à ses débuts, avec les plus grands gains potentiels encore à venir pour ceux qui sauront identifier les bonnes entreprises au sein de l’écosystème en expansion.