Le paradoxe de l'investissement en IA : une technologie de pointe ne garantit pas une allocation de capital optimale
Dernière mise à jour : il y a 6 jours
Une technologie révolutionnaire peut-elle malgré tout produire un mauvais rendement pour l’investisseur ?
Oui. Une technologie peut transformer l’économie alors que les investisseurs obtiennent un rendement décevant si les entreprises dépensent trop de capital, si la concurrence réduit la rentabilité ou si les attentes intégrées dans les cours sont déjà excessives.
Le mécanisme central est l’allocation du capital : réussite technologique et réussite d’un investissement ne sont pas synonymes. Il faut examiner le rendement économique du capital engagé, son coût et les attentes déjà présentes dans la valorisation.
L'intelligence artificielle pourrait bien devenir l'une des technologies les plus importantes de ce siècle.
Cela ne signifie pas pour autant que chaque dollar investi dans la construction d'infrastructures d'IA générera automatiquement un retour sur investissement attractif.
Ces deux affirmations peuvent être vraies simultanément :
L'IA peut transformer l'économie.
et
Les entreprises peuvent encore investir trop de capitaux pour tenter de gagner la course à l'IA.
Cette distinction est essentielle.
Une grande partie du débat actuel porte sur la question de savoir si l'intelligence artificielle est « réelle » ou une « bulle ».
C'est peut-être la mauvaise question.
La question la plus importante est :
Une technologie de rupture peut-elle générer un faible retour sur investissement parce que trop de concurrents dépensent trop, trop vite ?
Plus de 1 000 milliards de dollars
La Banque des règlements internationaux estime que les cinq plus grands géants du cloud devraient investir plus de 1 000 milliards de dollars dans l’intelligence artificielle entre 2025 et 2026. La BRI note que ces engagements dépassent la croissance des bénéfices et des flux de trésorerie disponibles, ce qui contraint certaines entreprises à contracter des emprunts supplémentaires.
L'ampleur est remarquable.
Mais la taille à elle seule ne nous dit rien sur l'efficacité de l'allocation des capitaux.
Imaginez cinq concurrents qui pensent tous que seuls deux d'entre eux domineront un marché futur.
Chacun a intérêt à dépenser de manière agressive.
Pour une entreprise, refuser d'investir pourrait être fatal si ses concurrents construisent d'abord une infrastructure supérieure.
Mais lorsque chaque concurrent réagit de manière rationnelle à la même incitation, le secteur dans son ensemble peut développer une capacité supérieure à ce que justifient les futurs retours économiques.
Il s'agit d'un problème stratégique classique :
Ce qui est rationnel pour chaque concurrent peut devenir irrationnel pour l'ensemble du secteur.
Le modèle de course aux investissements de la BRI
Un document de travail de la BRI publié en juillet 2026 tentait de modéliser précisément ce problème.
Son scénario de référence calibré suggère que les investissements dans l'IA pourraient dépasser d'environ 50 % le niveau socialement optimal modélisé, avec un surinvestissement encore plus important en cas de scénarios de demande moins favorables. Le modèle met également en évidence une fragilité potentielle liée à la spécialisation du matériel, au financement par emprunt et aux liens financiers entre les entreprises.
Cette statistique nécessite une importante précision.
Il s'agit d'un résultat illustratif , et non d'une preuve que l'industrie de l'IA actuelle a empiriquement surinvesti de 50 %.
Cette distinction est importante.
L'article examine les conséquences possibles de certains scénarios concurrentiels et financiers. Il ne faut pas en conclure, de manière simpliste, que « la moitié des investissements en IA est gaspillée ».
Ce faisant, on détruirait la nuance même que la recherche tente de mettre en lumière.
L'idée pertinente est différente :
La pression concurrentielle peut inciter les entreprises à investir au-delà de ce que les seules données économiques du secteur justifieraient.
La technologie peut réussir même si les investisseurs font de mauvais calculs.
L'histoire démontre à maintes reprises que la réussite technologique et la réussite des investissements ne sont pas identiques.
Les chemins de fer ont transformé les économies.
Les télécommunications ont transformé la communication.
Internet a transformé le commerce.
Pourtant, la course aux infrastructures autour des technologies transformatrices a également engendré des périodes où trop de capitaux ont afflué vers les mêmes opportunités.
Les actifs créés pendant ces périodes de forte croissance sont souvent restés utiles longtemps après que les investisseurs qui en avaient financé une partie aient subi des pertes.
Voilà la subtile distinction.
Un secteur d'activité peut créer une énorme valeur sociale tandis que certaines entreprises détruisent le capital des actionnaires.
Une infrastructure peut être utile sans pour autant être suffisamment rentable.
La demande peut croître sans pour autant croître suffisamment vite pour justifier le prix payé pour la capacité.
La technologie peut triompher.
L'allocation de capital peut entraîner des pertes.
Mais nous devons remettre en question cette thèse
Il existe de solides arguments contraires.
Les grandes transitions technologiques paraissent souvent coûteuses avant que leur pleine valeur économique ne devienne visible.
La demande peut augmenter en fonction des capacités de production.
La baisse des coûts informatiques permet de créer des applications qui étaient auparavant impossibles.
Les infrastructures construites « trop tôt » peuvent devenir essentielles par la suite.
Des données récentes suggèrent que l'IA est associée à des gains de productivité. Le BIS note que les secteurs américains les plus exposés à l'IA ont enregistré des gains de productivité plus importants, malgré une croissance de l'emploi en partie plus faible.
Cela signifie que des investissements massifs dans l'IA pourraient finalement s'avérer rationnels si l'IA génère suffisamment de productivité, de demande et de nouveaux revenus.
L'argument contraire est donc substantiel :
Le marché ne surinvestit peut-être pas dans l'économie de l'IA actuelle. Il construit peut-être plutôt l'infrastructure d'une économie qui n'existe pas encore pleinement.
C’est précisément pourquoi il serait prématuré de déclarer aujourd’hui que cette croissance est rationnelle ou irrationnelle.
La question du meilleur investissement
Le véritable travail analytique commence après avoir accepté les deux possibilités.
Au lieu de demander :
L'IA est-elle transformatrice ?
demander:
Quel rendement cet investissement doit-il générer pour justifier le capital engagé ?
Au lieu de:
La demande en IA va-t-elle croître ?
demander:
La demande augmentera-t-elle suffisamment vite par rapport à la capacité installée ?
Au lieu de:
Quelle entreprise possède la meilleure technologie ?
demander:
Le leadership technologique peut-il se traduire par une rentabilité durable une fois pris en compte la concurrence et l'intensité capitalistique ?
Et au lieu de :
Quel est le montant investi ?
demander:
Quelles hypothèses concernant les revenus futurs, les marges et la structure du marché sont nécessaires pour que cet investissement atteigne son coût du capital ?
C'est une question relative au renseignement sur les actifs.
La décision PerCapita
La qualité technologique ne représente qu'une dimension d'une thèse d'investissement.
Une technologie de pointe peut coexister avec :
forte concurrence, intensité capitalistique excessive, rendements décroissants sur les investissements supplémentaires, hypothèses d'évaluation optimistes et rentabilité décevante pour les actionnaires.
À l'inverse, un surinvestissement apparent aujourd'hui pourrait devenir rationnel si la productivité et la demande dépassaient sensiblement les prévisions actuelles.
La thèse ne devrait donc pas être :
Les investissements dans l'IA sont excessifs.
Il devrait être :
Plus le boom des investissements devient extraordinaire, plus il est important de distinguer l'importance technologique du retour sur investissement économique.
Voilà le paradoxe.
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