Il y a tout juste 25 ans, l’indice Nasdaq Composite à forte coloration technologique atteignait un sommet, provoquant l’éclatement de la bulle Internet. Alors que plusieurs grandes valeurs liées à l’intelligence artificielle (IA) se retrouvent aujourd’hui dans l’impasse, ce moment historique pourrait résonner dans l’esprit de certains investisseurs.

L’expérience de la bulle Internet peut-elle nous aider à comprendre la situation actuelle concernant la révolution de l’IA ?

Cinq des sociétés technologiques dites « Magnificent Seven » qui ont investi massivement dans l’IA – à savoir Apple, Microsoft, NVIDIA, Amazon et Alphabet – ont ainsi vu leur action reculer depuis le début de l’année, au point de sous-performer l’indice S&P 500 sur le trimestre.

Deux événements ont contribué à semer le doute sur les milliards investis dans la construction de centres de données dédiés à l’IA : l’annonce du développement d’un modèle d’IA générative à moindre coût par le chinois DeepSeek, et la décision prise par Microsoft de lever le pied sur certains projets de centres de données. Il faut bien sûr ajouter à cela la volatilité des marchés engendrée par l’instauration de droits de douane par l’administration Trump.

Ces craintes sont bien sûr légitimes, mais il convient de rappeler que toute technologie nouvelle suit un développement non linéaire, avec son lot de rebondissements.

Comme l’explique Jared Franz, économiste spécialiste du marché américain chez Capital Group, « L’alternance de phases d’enthousiasme et de déception est un phénomène fréquent dans le domaine des nouvelles technologies. La différence avec l’IA aujourd’hui est que ce processus est bien plus rapide. Après tout, de nouveaux modèles sont lancés toutes les deux semaines, ce qui générera d’autres retournements de situation. Mais à terme, il est important pour les investisseurs de se souvenir que l’IA aura des répercussions profondes sur l’économie et sur notre quotidien. »

Aux États-Unis, par exemple, le paysage économique est transformé, entre les régions jusqu’à récemment pénalisées par la fracture numérique qui rattrapent leur retard, et les opportunités qui en découlent pour les entreprises hors de la sphère technologique. Voici quatre facteurs à prendre en compte à l’heure d’évaluer l’impact de l’IA sur l’économie et les opportunités d’investissement qui en découlent.

1. L’intelligence artificielle transforme les régions moins dynamiques des États-Unis

Malgré la volatilité des actions liées à l’IA, les entreprises continuent d’investir massivement, et cela se voit sur le terrain.

La révolution de l’IA, qui a démarré avec l’essor du cloud computing dans la Silicon Valley et dans d’autres pôles technologiques, est devenue un véritable phénomène de réindustrialisation et de transformation économique, qui touche toutes les régions du pays. L’Arizona, le Texas, la Louisiane, l’Ohio et d’autres États capables d’offrir des terrains suffisamment grands, de l’électricité en abondance et une main-d’œuvre qualifiée sont ainsi devenus des destinations prisées pour l’implantation de centres de données.

Par exemple, la commune de New Albany, qui est située dans la banlieue de Columbus, en Ohio, abrite désormais une quarantaine de centres de données sur près de 1 500 hectares. Tous les « Magnificent Seven » y sont présents, et même Intel a décidé d’y construire une usine de semi-conducteurs de 28 milliards USD.

« Puisqu’il est très difficile d’apprécier un taux de croissance de 10 % tant qu’on ne le voit pas de ses propres yeux, j’ai voulu voir à quoi pouvaient bien ressembler ces dizaines de milliards de dollars d’investissement », raconte Dane Mott, analyste comptable chez Capital Group, qui s’est rendu à Columbus fin 2024 avec un groupe d’économistes et d’analystes spécialistes des questions politiques. « Partout où on regarde, il y a des grues et des camions qui s’affairent dans des chantiers de construction. »

« Cela m’a rappelé mes voyages en Chine il y a 20 ans, où l’on pouvait voir de vastes terrains autrefois consacrés à l’agriculture se transformer presque à vue d’œil. »

Ces projets disséminés en différents endroits des États-Unis contribuent à stimuler la demande, non seulement de semi-conducteurs et d’autres technologies de pointe, mais également d’électricité, d’équipement électrique, de systèmes de refroidissement, de terrains et de main-d’œuvre qualifiée.

2. La demande change, mais ne fléchit pas

La décision annoncée par Microsoft d’annuler la construction de plusieurs centres de données peut-elle être assimilée à un point culminant dans le déploiement de l’IA ?

« Je dirais plutôt que la demande est en train de changer. Elle reste forte dans l’ensemble de la chaîne de valeur industrielle, puisqu’elle continue de dépasser l’offre d’électricité, d’équipements électriques, de solutions HVAC (chauffage, ventilation, climatisation) et de main-d’œuvre », constate Nate Burggraf, analyste d’investissement actions chez Capital Group, chargé de suivre les sociétés industrielles américaines qui participent à la construction de centres de données.

Microsoft a renouvelé son intention d’investir 80 milliards USD dans des centres de données en 2025, tandis que d’autres « hyperscalers » (grands fournisseurs de services cloud) continuent d’investir massivement. Oracle (géant des bases de données) et Softbank (investisseur japonais dans les technologies) s’associent avec OpenAI pour construire des campus, et Meta prévoit un nouveau centre de données de 2,2 gigawatts (un investissement de 10 milliards USD) dans le nord-est de la Louisiane.

La décision de Microsoft semble toutefois révéler une réorientation stratégique des investissements dans l’IA, selon Nate Burggraf. Il existe deux types de modèles d’IA : les modèles d’entraînement, qui sont les principaux moteurs de l’IA, et les modèles d’inférence, qui nécessitent généralement des centres de données plus petits, avec des besoins différents en puissance de calcul et en électricité.

Et puis il y a le moteur DeepSeek, qui repose sur un entraînement moins coûteux à partir de puces moins avancées. Même si l’actualité du moment n’a pas dissuadé les « hyperscalers » d’investir massivement, le déploiement de centres de données plus performants pourrait avoir des implications pour les acteurs industriels situés le long de la chaîne de valeur.

« Cette dynamique pourrait notamment freiner la croissance des commandes et le pouvoir de fixation des prix de certains fournisseurs d’équipements électriques et de refroidissement, estime Nate Burggraf. Pour les investisseurs, il s’agit donc de faire preuve de sélectivité. »

3. Les goulets d’étranglement sont une source d’opportunités

Quels maillons de la chaîne d’approvisionnement des centres de données bénéficient-ils le plus d’investissements ?

Les centres de données sur lesquels reposent l’IA et l’économie numérique au sens large sont très variés. Ils peuvent mesurer de 200 000 à 1 000 000 de mètres carrés, et coûter plusieurs milliards de dollars, des sommes destinées principalement à financer la mise en œuvre de technologies, dont des serveurs et de vastes quantités de semi-conducteurs. Ces infrastructures ont également besoin de grandes quantités d’électricité, puisque les équipements d’IA consomment sept à huit fois plus d’énergie qu’un service de cloud computing classique.

Les centres de données requièrent également des millions de dollars d’investissement dans des terrains, des systèmes électriques (générateurs, transformateurs, commutateurs, etc.), mais aussi dans des solutions de refroidissement pour éviter la surchauffe des serveurs.

La demande sans précédent de serveurs observée au cours des deux dernières années provoque des goulets d’étranglement. Pour les investisseurs, tout l’enjeu réside dans la capacité à identifier rapidement ces points d’engorgement, et surtout, les sociétés en mesure de contribuer à les résorber. « Il y a un an, des goulets d’étranglement s’étaient formés tout le long de la chaîne d’approvisionnement, se remémore Nate Burggraf. « Mais certains se sont résorbés un peu plus rapidement que d’autres. »

Dans le cas des solutions HVAC, par exemple, la demande demeure supérieure à l’offre, mais les délais d’attente raccourcissent progressivement. Les fabricants comme Carrier Global, AAON et Modine Manufacturing ont tous l’intention d’investir dans des capacités de production supplémentaires. « De la même manière, les délais pour les équipements électriques (transformateurs, commutateurs pour protéger les serveurs, etc.) s’améliorent, mais l’offre reste insuffisante. »

La production d’énergie et la main-d’œuvre se heurtent aux mêmes défis : dans certaines régions, les délais de raccordement au réseau de distribution d’électricité atteignent jusqu’à six ans. Le carnet de commandes de GE Vernova, fabricant de turbines à gaz de grande puissance, est ainsi rempli jusqu’en 2029. Comme Caterpillar et Cummins, cette société fabrique aussi des turbines plus petites pouvant être utilisées pour alimenter des centres de données de taille plus modeste.

Pour ce qui est de la main-d’œuvre qualifiée, des sociétés comme Comfort Systems et Quanta Services recrutent des techniciens pour installer leurs solutions HVAC et leurs équipements de transport et de distribution d’électricité.

4. Le surinvestissement est une caractéristique de l’innovation

Le lancement d’un moteur d’IA à moindre coût par DeepSeek a secoué le monde de l’IA, car il a poussé les investisseurs à s’interroger sur la pertinence des montants colossaux qui y sont consacrés. Les géants de la tech qui dépensent des sommes considérables pour dominer le marché de l’intelligence artificielle ont clairement les moyens de continuer à investir. Et à mesure que les technologies évoluent et que la concurrence s’organise, le risque de surinvestissement est réel, fait remarquer Jared Franz.

« Il est important de se rappeler que le surinvestissement fait partie intégrante du processus en matière d’avancées technologiques, et que ce n’est en aucun cas une anomalie. » La course à l’IA aura ses gagnants et ses perdants, et les entreprises qui survivront finiront par investir avec plus de discernement. Malgré tout, il est peu probable que les excès mènent au même genre de faillite que celle subie par Global Crossing au moment de l’éclatement de la bulle Internet. 

Contrairement à ce spécialiste des télécommunications, qui n’a jamais réussi à parvenir à la rentabilité, les géants technologiques d’aujourd’hui sont largement bénéficiaires et génèrent d’importants cash-flows. Malgré tout, un fiasco à la Cisco Systems demeure possible : cette société reste aujourd’hui réputée pour sa grande contribution au développement d’Internet et du cloud, mais n’a toujours pas retrouvé sa capitalisation boursière de mars 2000, à l’époque la plus élevée au monde. D’où l’importance de tenir compte des valorisations, y compris quand on investit dans les sociétés les plus convoitées.

Si la construction d’infrastructures dédiées à l’IA s’apparente à une véritable ruée vers l’or, l’adoption d’outils d’IA par les entreprises reste lente. « L’adaptation est graduelle, le temps que les utilisateurs se familiarisent avec les nouveaux processus, explique Jared Franz. Il faudra peut-être attendre quelques années avant de pouvoir constater des gains de productivité. »

L’intelligence artificielle pourrait devenir une technologie polyvalente et avoir des effets bien au-delà des secteurs des technologies, de l’énergie ou encore de l’industrie. Jared Franz en est convaincu : elle aura un impact décisif sur l’ensemble de la société au cours de la décennie à venir

– y compris sur les investisseurs.