Deals IA : bulle financière ?
La question de savoir si le boom actuel de l'IA représente un tournant technologique ou une bulle financière est de plus en plus discutée. Les investissements dans les centres de données, les GPU et les startups de l'IA atteignent des dimensions historiques, traçant des parallèles avec l'ère dotcom. En particulier, les "deals IA circulaires", dans lesquels des conglomérats technologiques et des entreprises d'IA se financent mutuellement et s'achètent des services, intensifient ce débat.
Source: Représentation propre
Aperçu du marché de l'IA
Le boom actuel de l'IA est un projet d'infrastructure gigantesque et, en même temps, un pari sur la demande future. Cela conduit à des discussions sur la formation d'une bulle de l'IA ou sur la question de savoir si les valorisations sont couvertes par des investissements et des bénéfices réels. Ceux qui recherchent "explication possible de la bulle financière des deals IA circulaires" se retrouvent au cœur de ce débat.
Le marché mondial de l'infrastructure de centres de données atteindra, selon IoT Analytics plus d'un billion de dollars par an d'ici 2030. Rien qu'en 2024, environ 290 milliards de dollars ont été dépensés, dont Alphabet, Microsoft, Amazon et Meta ont contribué près de 200 milliards en dépenses d'investissement. La Guardian-Analyse quant à la "dépense de 3 billions de dollars pour les centres de données" ajoute que des banques comme Morgan Stanley prévoient des investissements cumulés dans les centres de données d'environ 3 billions de dollars d'ici 2028, dont environ 1,5 billion pourrait être financé par endettement.
Dans le même temps, les valorisations sont spectaculaires. Selon le Guardian, Nvidia est devenue la première entreprise avec une capitalisation boursière de 5 billions de dollars, tandis que Microsoft et Apple se situent autour de 4 billions. OpenAI est évaluée à environ 500 milliards de dollars après une restructuration, y compris une participation de Microsoft de plus de 100 milliards.
Deals IA circulaires
Bloomberg décrit un réseau de transactions entre OpenAI, Nvidia et AMD. Nvidia s'est engagée à investir jusqu'à 100 milliards de dollars dans OpenAI pour financer une nouvelle génération de centres de données. OpenAI, à son tour, s'engage à remplir ces centres de données avec des millions de puces Nvidia.
Peu de temps après, un accord similaire a été conclu avec AMD : OpenAI prévoit d'acheter pour plusieurs milliards de dollars de matériel IA d'AMD sur plusieurs années, tout en devenant l'un des principaux actionnaires d'AMD. Ceci est abordé, entre autres, dans le Harvard Business Review et dans VanEck thématisé.
Source: seekingalpha.com
Reuters rend compte parallèlement de la société de cloud CoreWeave, dont les transactions illustrent la logique de ces "deals IA circulaires". Le partenariat entre CoreWeave et OpenAI a désormais un volume allant jusqu'à 22,4 milliards de dollars, y compris un nouveau contrat de 6,5 milliards et des accords antérieurs de 11,9 et 4 milliards de dollars.
Nvidia a acquis plus de 5 % de CoreWeave. CoreWeave, à son tour, achète du matériel Nvidia pour des milliards et Nvidia s'engage contractuellement à reprendre les capacités cloud inutilisées de CoreWeave.
- Nvidia investit des capitaux propres dans des clients comme OpenAI ou CoreWeave.
- Ces clients utilisent le capital pour passer de grosses commandes de puces chez Nvidia.
- Les commandes apparaissent comme du chiffre d'affaires chez Nvidia, ce qui renforce la valeur boursière et le bilan.
- Dans le même temps, les valorisations des partenaires de l'IA augmentent, ce qui fait prendre de la valeur aux participations de Nvidia.
Bloomberg résume ce réseau comme une "toile de deals circulaires" qui stimule un marché d'environ 1 billion de dollars dans le domaine de l'infrastructure IA, tout en suscitant des craintes qu'une partie de ce boom soit davantage portée par des transactions mutuelles que par une véritable demande des clients finaux.
Les "deals IA circulaires" sont donc un modèle concret où l'argent et les revenus circulent au sein d'un cercle d'entreprises relativement restreint, soutenant ainsi à la fois les chiffres opérationnels et les valorisations. Cela soulève la question d'une possible bulle financière.
Comparaison avec la bulle dotcom
La comparaison entre la bulle dotcom et le battage actuel autour de l'IA se concentre sur la structure : qui finance qui, la solidité des modèles économiques et la mesure dans laquelle les valorisations dépendent des histoires plutôt que des flux de trésorerie.
La bulle dotcom de la fin des années 1990 était caractérisée par des startups Internet avec des revenus minimaux, valorisées à des multiples de revenus difficiles à justifier. Le NASDAQ Composite a fortement augmenté jusqu'en mars 2000, puis a perdu environ 78 % de sa valeur jusqu'en 2002, comme Investopedia et Goldman Sachs rapportent.
World Economic Forum souligne que la phase actuelle de l'IA diffère en ce sens qu'aujourd'hui, d'énormes sommes sont investies dans l'infrastructure physique comme les centres de données, les réseaux électriques et la fabrication de semi-conducteurs – pas seulement dans les cours des actions.
Dans le même temps, le sentiment dans certaines parties du marché rappelle fortement des manies connues. Le WEF souligne des parallèles avec l'époque dotcom et même avec la manie des tulipes du XVIIe siècle, alimenté par l'idée que les prix peuvent continuer à augmenter tant qu'un acheteur est trouvé qui paiera encore plus.
Des investisseurs de renom comme Ray Dalio, fondateur de Bridgewater, ont explicitement comparé l'euphorie de l'IA à la phase dotcom. Robin Li, PDG de Baidu, a déclaré en 2024 que la situation actuelle lui rappelle la bulle Internet, comme le World Economic Forum et les Financial Times rapportent.
Source: YouTube
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La différence décisive par rapport à l'époque dotcom : aujourd'hui, quelques conglomérats dominants avec des bénéfices et des flux de trésorerie existants – Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta et Nvidia – dominent, au lieu de centaines de nouveaux entrants boursiers à peine rentables. Ceci est souligné par VanEck et The Guardian souligné.
Évaluation du marché de l'IA
La question de savoir si le marché de l'IA est surévalué n'est pas facile à répondre, car les données sont contradictoires.
D'une part, il y a d'énormes investissements dans l'infrastructure. IoT Analytics estime que le marché mondial de l'infrastructure de centres de données atteindra plus d'un billion de dollars par an d'ici 2030. Rien qu'en 2024, environ 290 milliards de dollars ont été dépensés, dont Alphabet, Microsoft, Amazon et Meta ont contribué près de 200 milliards en dépenses d'investissement.
Guardian-Analyse quant à la "dépense de 3 billions de dollars pour les centres de données" ajoute que des banques comme Morgan Stanley prévoient des investissements cumulés dans les centres de données d'environ 3 billions de dollars d'ici 2028, dont environ 1,5 billion pourrait être financé par endettement.
Source: bain.com
Dans le même temps, nous constatons des valorisations qui, même dans ce contexte, sont spectaculaires. Selon Guardian Nvidia est devenue la première entreprise avec une capitalisation boursière de 5 billions de dollars, tandis que Microsoft et Apple se situent autour de 4 billions. OpenAI est évaluée à environ 500 milliards de dollars après une restructuration, y compris une participation de Microsoft de plus de 100 milliards.
D'autre part, le même Guardian-Recherche souligne qu'une grande partie de cette infrastructure est basée sur des prévisions de revenus très optimistes pour l'IA générative : Morgan Stanley s'attend à une augmentation des revenus de l'IA générative de 45 milliards de dollars l'année précédente à 1 billion de dollars d'ici 2028 – une croissance qui reste à prouver.
Particulièrement décevant : les auteurs du Guardian font référence à une étude du MIT selon laquelle 95 % des entreprises n'ont jusqu'à présent réalisé aucun retour financier sur leurs projets pilotes d'IA générative.
La Banque Mondiale et d'autres analyses, par exemple dans le VanEck mettent en garde contre une concentration du risque : si un petit groupe d'entreprises réalisant des investissements massifs en IA faiblit, d'autres investisseurs – comme les fonds de pension – pourraient également subir des pertes sensibles, ce qui, à son tour, pourrait freiner la consommation et la croissance. The Guardian Dans le même temps, des acteurs du marché comme
soutiennent que l'expansion actuelle est fondamentalement différente de la spéculation dotcom : les grandes entreprises technologiques investissent majoritairement à partir de cash-flow courant. Amazon prévoit des dépenses d'investissement d'environ 100 milliards de dollars pour 2025, Microsoft environ 80 milliards, Alphabet environ 85 milliards et Meta entre 66 et 72 milliards – principalement financés par des activités principales rentables. Reuters-Interview La Réserve Fédérale américaine reflète cette ambivalence : Philip Jefferson, vice-président de la Fed, a déclaré dans un
que la hausse des actions stimulée par l'IA ressemble moins à la bulle dotcom car de nombreux gagnants de l'IA sont des entreprises établies et rentables avec des bilans solides. Dans le même temps, le dernier rapport sur la stabilité financière indique qu'environ 30 % des participants du marché interrogés considèrent l'éclatement de l'optimisme de l'IA comme un risque important.
- Thèse de la bulle: Les valorisations et les investissements dans l'infrastructure devancent largement la demande réalisée ; les projets pilotes échouent, et une partie des revenus pourrait provenir de "deals IA circulaires" plutôt que de relations stables avec les clients finaux. (Bloomberg, Reuters)
- Thèse de la transformation: Le boom de l'IA est une phase précoce d'un changement structurel à long terme, analogue aux chemins de fer, à l'électrification ou à Internet – avec des fluctuations violentes, mais un gain de productivité réel. (World Economic Forum, VanEck)
Investissements IA durables
De nombreux investisseurs recherchent "comment identifier les startups IA durables pour investir" afin d'avoir de la substance dans leur portefeuille. Ici, des indicateurs concrets aident, surtout à la lumière des deals circulaires. Un premier critère est le mix de revenus. Une startup IA dont les revenus principaux proviennent presque exclusivement d'un ou deux grands projets avec des investisseurs stratégiques, se rapproche de la logique "circulaire". Ceci est particulièrement vrai si le même conglomérat est impliqué en tant qu'investisseur, attribue de gros contrats et achète de l'infrastructure. Reuters illustre ceci avec l'exemple de CoreWeave : Nvidia est actionnaire, fournit du matériel à l'entreprise et s'engage en même temps à racheter la capacité excédentaire.
Une startup semble plus durable lorsque ses revenus récurrents sont répartis sur de nombreux clients, secteurs et régions – et dont la croissance ne dépend pas d'un seul partenaire. Harvard Business Review met expressément en garde contre des structures où les revenus et la valorisation se renforcent mutuellement, sans création de valeur clairement mesurable pour les clients finaux.
Source: user-added
Un deuxième critère est la structure des coûts. Les entreprises IA sérieuses indiquent de manière transparente combien du capital est investi dans les GPU, l'infrastructure cloud, le personnel et le développement de produits – et comment cela se traduit par les marges brutes et les délais de retour sur investissement. Si une startup collecte des fonds presque exclusivement pour des coûts de GPU, mais investit peu dans le produit, la vente ou l'intégration, cela indique plutôt une spéculation sur l'infrastructure qu'un modèle économique productif. Des analyses comme celles de IoT Analytics montrent à quel point les centres de données axés sur les GPU sont coûteux – et à quel point leur rentabilité dépend d'une utilisation élevée.
Troisième critère : des gains de productivité réels au lieu du "théâtre de démonstration". Les Guardian-Recherche soulignent le problème que de nombreux pilotes d'IA générative sont achetés mais non mis à l'échelle – selon les données du MIT, 95 % des organisations ne tirent actuellement aucun retour mesurable de leurs projets. Si une startup présente des démos impressionnantes, mais ne peut pas présenter de cas ROI solides, de clients de référence ou de renouvellements de contrats, il faut être prudent.
Harvard Business Review souligne que les investissements IA durables se reconnaissent au fait que les produits sont profondément intégrés dans les processus métier, réduisent les taux d'erreur, raccourcissent les délais ou augmentent les revenus de manière démontrable – et que les clients sont prêts à conclure des contrats à long terme pour cela, pas seulement à expérimenter à court terme avec des budgets pilotes.
Un quatrième point est le financement. Les Guardian-Analyse montrent à quel point les structures de crédit privé et d'autres formes de shadow banking font pression sur l'infrastructure IA, souvent avec des hypothèses très optimistes sur la valeur des centres de données. Une startup IA qui s'appuie sur des crédits à intérêt élevé et des tours de table de plus en plus importants, sans que les flux de trésorerie ne suivent le rythme, présente un risque différent de celui d'une entreprise qui croît organiquement ou est modérément endettée.
Ceux qui veulent voir ce sujet traité de manière concise trouveront dans des vidéos comme "Let's Talk About the AI Bubble" une discussion instructive sur les niveaux de valorisation, les flux de capitaux et la question de savoir quels modèles économiques sont durables à long terme.
Implications pour les DAF et les régulateurs
Du point de vue des DAF de grandes entreprises, l'IA n'est plus une mise technologique abstraite, mais un programme d'investissement de plusieurs milliards avec des impacts très concrets sur le bilan. Des études comme celle de VanEck montrent que les hyperscalers dirigent désormais presque la totalité de leur flux de trésorerie disponible vers les centres de données IA.
Cela oblige les directeurs financiers à examiner de plus près quels projets IA sont réellement stratégiques et lesquels sont davantage motivés par des accords de partenariat. Un projet qui ne voit le jour que parce qu'un grand fournisseur de puces offre en retour du capital ou un soutien marketing, est présenté différemment dans le compte de résultat qu'un projet initié à partir d'une logique claire d'efficacité ou de revenus.
Les régulateurs, quant à eux, surveillent avant tout les risques systémiques. Reuters rapporte que les banques centrales et les autorités de réglementation accordent de plus en plus d'attention à la manière dont l'infrastructure IA est financée par l'endettement et le crédit privé, et à la rapidité avec laquelle les actifs sous-jacents – en particulier les GPU spécialisés – deviennent obsolètes sur le plan économique. Les Guardian-Analyse complètent ces préoccupations.
Das World Economic Forum met en garde contre le fait que les projets de centres de données surendettés pourraient, dans le pire des cas, devenir une sorte de "nouvelle ruine de centre commercial" – des infrastructures coûteuses et sous-utilisées dont personne n'a plus besoin, mais dont les dettes pèsent sur l'économie réelle.
Pour les DAF, cela signifie :
- Les investissements en IA doivent être clairement liés à des indicateurs opérationnels – tels que le coût par ticket traité, les revenus par utilisateur ou le gain de temps par processus.
- Les contrats avec les partenaires IA doivent être structurés de manière à non seulement augmenter à court terme les revenus et les valorisations, mais aussi à créer des flux de trésorerie autonomes et viables.
- La dépendance à l'égard de fournisseurs uniques de puces ou de cloud doit être gérée activement afin de ne pas se retrouver dans une situation de négociation unilatérale.
Une approche sobre et axée sur les chiffres est également importante, car le débat public est fortement marqué par des narratifs et des symboles. Des vidéos comme "Why the A.I. Boom Isn't A Bubble" montrent comment les investisseurs professionnels tentent de séparer l'histoire du noyau de substance – exactement ce qui devrait faire partie du quotidien du contrôle.
Le boom de l'IA évolue dans un domaine de tension. D'une part, il y a des investissements réels et gigantesques : des dépenses d'investissement dans les centres de données qui pourraient atteindre plus d'un billion de dollars par an d'ici 2030, des commandes de GPU de plusieurs milliards de dollars et une infrastructure physique dont la taille rappelle les chemins de fer, les réseaux électriques et les premières phases de l'Internet. IoT Analytics, VanEck)
D'autre part, on observe un nombre croissant de signaux d'alarme : des deals IA circulaires qui font tourner les revenus et les valorisations en cercle ; des projets de centres de données basés sur des structures d'endettement agressives ; et des études qui montrent que de nombreuses entreprises ne tirent pas encore de ROI clair de leurs pilotes d'IA générative. Bloomberg, Reuters, The Guardian)
L'image ressemble à l'épisode dotcom, mais avec des différences cruciales. À l'époque, un paysage large et souvent non rentable de startups s'est effondré. Aujourd'hui, le risque se concentre sur quelques très grandes entreprises, majoritairement rentables, et sur des acteurs spécialisés des infrastructures. Le World Economic Forum résume bien la situation : l'essentiel n'est pas tant de savoir s'il existe une bulle IA, mais ce qu'il en restera – en termes d'infrastructure, de productivité et de modèles économiques réels et viables.
Pour les investisseurs ou les décideurs d'entreprise qui ne veulent pas se perdre dans le "brouillard du battage médiatique", il faut donc penser à deux niveaux : d'une part, il faut prendre au sérieux l'importance à long terme de l'IA en tant que technologie de base, d'autre part, chaque investissement concret en IA doit être traité comme tout autre grand projet – avec une analyse de risque minutieuse, des attentes de rendement claires et un sain scepticisme à l'égard des constructions qui ne semblent bonnes que parce que toutes les parties impliquées s'achètent et se vendent mutuellement.
Le battage médiatique autour de l'IA est réel – la question est de savoir quelle partie est de la substance et quelle partie est de l'acrobatie de valorisation. C'est précisément cette question qui détermine si nous parlerons dans dix ans d'une bulle éclatée ou d'une vague d'investissements qui a jeté les bases de la prochaine poussée de productivité.