Bulle IA : le grand décryptage

Le dossier de la semaine. Mille milliards de dollars engagés, 95 % de projets sans retour, une valorisation à faire pâlir l’an 2000. Et une question à laquelle même les plus grands économistes ne répondent pas de la même façon. Enquête, chiffres en main.

Le 27 janvier 2025, il a suffi d’une application chinoise pour faire vaciller la plus grosse valorisation de la planète. En une seule séance, Nvidia a perdu 589 milliards de dollars de capitalisation, la plus lourde chute d’une entreprise en une journée dans toute l’histoire de la Bourse américaine. L’action a plongé de 17 %. Le déclencheur tenait en un nom : DeepSeek, un modèle d’intelligence artificielle développé par une startup chinoise pour une fraction du coût de ses rivaux américains.

Le message envoyé aux marchés était brutal. Et si toute cette dépense colossale reposait sur une illusion ?

Depuis, une seule question hante la Silicon Valley, Wall Street et les salles de réunion du monde entier : sommes-nous dans une bulle ? Le plus troublant, quand on prend le temps de creuser, c’est que ce débat n’oppose pas ceux qui comprennent la technologie à ceux qui n’y comprennent rien. Il oppose des gens qui la comprennent aussi bien, et qui arrivent pourtant à des conclusions radicalement opposées. Voici les chiffres qui nourrissent les deux camps.

Les chiffres du vertige

Commençons par l’échelle de la dépense, parce qu’elle dépasse l’entendement.

Selon le rapport annuel 2026 de la Banque des règlements internationaux, la BRI, souvent surnommée la banque centrale des banques centrales, les cinq plus gros hyperscalers (Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft et Oracle) vont dépenser plus de 1 000 milliards de dollars en investissements liés à l’IA sur la seule période 2025 à 2026. Pour la seule année 2026, les estimations de marché tournent autour de 600 à 690 milliards de dollars, soit une hausse d’environ 67 % en un an. Goldman Sachs, de son côté, projette près de 7 600 milliards de dollars d’investissements dans le calcul, les centres de données et l’énergie entre 2026 et 2031.

Cette montagne d’argent se reflète dans la valorisation des marchés. Le ratio CAPE de Shiller, qui compare le prix des actions à leurs bénéfices moyens sur dix ans, oscille autour de 40 en 2026. Pour situer : sa moyenne de long terme est d’environ 17, et la seule fois où il a été plus haut en cent cinquante ans de données, c’était à la toute fin des années 1990, au sommet de la bulle internet, à 44,19. Nous en sommes à quelques points.

La concentration, elle, a déjà battu le record de l’an 2000. Les dix plus grosses entreprises pèsent aujourd’hui entre 35 et 40 % de l’indice S&P 500, et le seul secteur technologique en représente près d’un tiers. Nvidia, à elle seule, a signé près d’un quart de la hausse de l’indice sur l’année et affiche un bénéfice net avoisinant les 120 milliards de dollars. L’indicateur Buffett, qui rapporte la valeur totale des actions au produit intérieur brut, dépasse les 220 % en 2026, quand son pic de l’an 2000 se situait autour de 150 %.

Autrement dit : jamais un marché n’a autant misé sur un si petit nombre d’acteurs, autour d’une seule technologie.

Le trou noir de la rentabilité

Voilà pour la dépense. Reste la question qui fâche : est-ce que ça rapporte ?

C’est ici que le dossier bascule. En août 2025, une étude du MIT, menée par son initiative NANDA et intitulée « State of AI in Business 2025 », a fait l’effet d’une douche froide. Après avoir analysé 300 déploiements publics, mené environ 150 entretiens avec des dirigeants et étudié entre 30 et 40 milliards de dollars investis dans des projets d’IA générative en entreprise, ses auteurs sont arrivés à un constat glaçant : 95 % de ces projets n’ont produit aucun retour mesurable sur le compte de résultat. Seuls 5 % passent réellement à l’échelle et créent de la valeur.

Le MIT appelle ce fossé la « GenAI Divide », la fracture de l’IA générative. D’un côté, une adoption massive : plus de 80 % des entreprises ont testé des outils comme ChatGPT ou Copilot. De l’autre, une transformation quasi nulle : sur le chemin qui va de l’évaluation au déploiement en production, on passe de 60 % des organisations à 20 %, puis à ces fameux 5 %. Le problème, selon les chercheurs, n’est ni la qualité des modèles ni la réglementation, mais l’incapacité de ces outils à s’intégrer aux processus réels et à apprendre de leurs erreurs.

Retiens ce grand écart, parce qu’il est le cœur du réacteur. D’un côté, des centaines de milliards engagés. De l’autre, une entreprise sur vingt qui en tire un profit concret. Une bulle, au fond, ce n’est pas autre chose : le moment où le prix d’une chose se détache de la valeur qu’elle produit réellement.

L’argent qui tourne en rond

Il y a plus inquiétant encore que la faible rentabilité, et c’est la manière dont tout cela est financé.

Au départ, les géants de l’IA payaient leurs investissements avec leur propre trésorerie. Mais les montants ont tellement gonflé que la BRI observe désormais un basculement vers la dette et vers des montages qu’elle qualifie elle-même d’opaques. Le terme technique est « financement circulaire » : un fabricant de puces prend une participation dans un laboratoire d’IA, qui s’engage en retour à lui acheter pour des années de calcul, lequel calcul tourne sur les serveurs d’un hyperscaler qui a lui-même investi dans le laboratoire. L’argent sort par une porte et rentre par une autre, et à chaque étape, quelqu’un l’inscrit comme du chiffre d’affaires ou de la demande.

La BRI alerte sur un risque précis : dans ces arrangements mal divulgués, un même actif peut être mis en gage plusieurs fois. Et si les hyperscalers venaient à ralentir leurs dépenses, toute une chaîne de sous-traitants aux bilans fragiles pourrait ne plus pouvoir rembourser sa dette. Torsten Slok, chef économiste du fonds Apollo, résume l’ampleur de la contamination : l’IA représenterait désormais près de la moitié des émissions d’obligations de qualité et environ 87 % du financement du capital-risque. Le phénomène a quitté le seul terrain des actions technologiques pour irriguer les marchés du crédit tout entiers.

La BRI en a fait l’un des quatre points de pression qui menacent l’économie mondiale, aux côtés du retour de l’inflation et de la fragilité des finances publiques.

Et pourtant, ce n’est pas 2000

Un bon dossier doit aussi présenter l’autre bord. Or l’autre bord n’est pas tenu par des naïfs.

La différence majeure avec la bulle internet tient en un mot : les profits. En l’an 2000, une bonne partie des entreprises qui s’envolaient en Bourse n’avaient ni revenus solides ni chemin clair vers la rentabilité. Aujourd’hui, les géants de l’IA sont massivement bénéficiaires. Le secteur technologique se paie environ 35 fois ses bénéfices attendus, contre près de 50 fois au sommet de 2000. Les bénéfices du Nasdaq 100 ont progressé d’environ 19 % sur un an. Tant que ce « E », le bénéfice, continue de croître, des valorisations élevées peuvent se justifier. La bulle n’éclate pas quand les multiples sont hauts, elle éclate quand les bénéfices cessent de grimper.

Et la technologie, elle, est bien réelle. La BRI elle-même le reconnaît : à l’échelle d’une tâche précise, les études montrent des gains de productivité de l’ordre de 20 à 50 % en temps gagné. L’adoption est massive et rapide, plus rapide que celle du PC ou d’internet en leur temps. Le problème n’est donc pas que l’IA ne sert à rien. Le problème est de savoir si les 600 milliards de dollars dépensés chaque année finiront par produire des revenus à la hauteur de la mise, et surtout quand.

Les signaux que même les initiés envoient

Reste un indice qu’un journaliste ne peut pas ignorer : le comportement de ceux qui savent.

Fin 2025, plusieurs grands investisseurs, dont le japonais SoftBank et Peter Thiel, ont allégé ou soldé leurs positions sur Nvidia. En juin 2026, les valeurs technologiques ont connu leur plus fort décrochage en plus d’un an, et des voix jusque-là silencieuses ont commencé à parier ouvertement contre une partie du secteur. Même Sundar Pichai, le patron de Google, a lâché une phrase qui en dit long : aucune entreprise ne serait à l’abri, y compris la sienne. Signe des temps, l’intérêt pour l’expression « bulle IA » sur les moteurs de recherche a explosé de plus de 1 500 % en un an.

L’économiste Ruchir Sharma a résumé le scénario noir par ce qu’il appelle les quatre O, en anglais : surinvestissement, survalorisation, surconcentration de la propriété et surendettement. La Deutsche Bank, elle, a décrit 2026 comme l’année où « 1999 rencontre 1990 ». Personne ne crie encore au feu. Mais la question, elle, est passée des colonnes financières au vocabulaire ordinaire des conseils d’administration.

La question à mille milliards

Alors, bulle ou pas ?

La vérité honnête, celle qu’aucun camp ne peut trancher pour vous aujourd’hui, c’est que les deux lectures reposent sur les mêmes faits. L’un voit une falaise, l’autre une piste d’envol, et ils regardent exactement la même industrie. Ce n’est pas un affrontement entre ceux qui comprennent et ceux qui ne comprennent pas. C’est un désaccord entre gens qui comprennent aussi bien, et c’est précisément ce qui rend le moment si vertigineux.

La vraie question n’est donc pas « bulle : oui ou non ». Elle est plus précise : les centaines de milliards engloutis chaque année dans les serveurs et l’électricité vont-ils générer des revenus qui justifient la mise, et à quelle échéance ? Tant que cette réponse n’existe pas, méfie-toi de quiconque te vend une certitude, dans un sens comme dans l’autre.

Ce dossier ne cherche pas à te dire quoi penser. Il te donne les chiffres et les sources pour te forger ton propre avis, loin du bruit et des titres à sensation. C’est exactement pour ça que ce genre de lecture existe : pour arrêter de scroller deux minutes, et regarder les faits en face.

Sources principales : Banque des règlements internationaux (Rapport annuel 2026), MIT NANDA (« State of AI in Business 2025 »), Forbes et CNBC (séance du 27 janvier 2025), données Shiller et multpl.com pour le ratio CAPE, Goldman Sachs Global Institute, Apollo Global Management. Les chiffres de valorisation et de capitalisation évoluent au jour le jour.