Par Marcel Oldenkott, co-directeur des investissements chez BIT Capital

Le débat autour de l’intelligence artificielle a considérablement évolué ces derniers temps. La question de savoir si les investissements massifs dans les infrastructures d’IA sont justifiés sur le plan économique occupe de plus en plus le devant de la scène. Le scepticisme des marchés financiers est compréhensible. Les dépenses d’investissement des grandes entreprises technologiques atteignent des niveaux historiques et rappellent les bulles technologiques du passé. Un examen des fondamentaux révèle toutefois une image plus nuancée.

Pourquoi le cycle actuel de l’IA est différent

Contrairement à l’ère des dotcoms, le cycle actuel de l’IA n’est pas porté par de jeunes entreprises hautement spéculatives, mais par des groupes très rentables disposant de flux de trésorerie solides et de modèles économiques bien établis. La récente hausse des valorisations de nombreuses entreprises technologiques a été principalement soutenue par la croissance des bénéfices et moins par une expansion massive des multiples de valorisation.

Le financement de la vague d’investissements actuelle diffère également fondamentalement des bulles technologiques précédentes. Les investissements importants dans l’IA sont principalement financés par les flux de trésorerie d’exploitation. Cela réduit la dépendance vis-à-vis des capitaux externes et renforce la stabilité du système. Dans le même temps, les attentes concernant la monétisation future de l’IA augmentent toutefois considérablement.

Ce que cela signifie pour les investisseurs

Pour les investisseurs, cela signifie que le risque réside actuellement moins dans une bulle spéculative classique que dans la question de savoir quelles entreprises pourront réellement transformer leurs investissements en chiffre d’affaires et bénéfices durables. La forte intensité capitalistique du secteur renforce les barrières à l’entrée et consolide potentiellement la position sur le marché d’un petit nombre de grands acteurs. Dans le même temps, la tolérance des marchés à l’erreur diminue.

Le développement des infrastructures comme avantage stratégique

Le développement de l’infrastructure de l’IA revêt ici une importance particulière. La mise en place de centres de données, de puces spécialisées et de capacités d’approvisionnement en énergie nécessite des investissements colossaux. Parallèlement, cela donne naissance à des structures oligopolistiques qui pourraient permettre des rendements élevés à long terme. Les goulots d’étranglement en matière d’approvisionnement énergétique et de puissance de calcul agissent en outre comme une limite naturelle à une offre excédentaire potentielle.

Une durée de vie plus longue que prévu

Un autre point central du débat concerne la durée de vie économique des GPU modernes. Les détracteurs font souvent valoir que les progrès technologiques sont si rapides que le matériel devient économiquement obsolète après seulement quelques années. Dans la pratique, cependant, la réalité est tout autre. Les puces plus anciennes sont de plus en plus utilisées pour l’inférence, les applications classiques d’apprentissage automatique ou les processus moins gourmands en ressources de calcul. Cela prolonge considérablement leur durée de vie économique.

La monétisation prend de l’ampleur

La question de la monétisation effective de l’IA reste toutefois déterminante pour le développement à long terme. On observe désormais une dynamique marquée dans ce domaine. Le niveau des applications connaît un développement particulièrement fort – c’est-à-dire les solutions logicielles qui intègrent directement l’IA dans des processus de travail concrets.

C’est surtout dans des domaines tels que la programmation, le service client, le design ou la documentation médicale que naissent de nouveaux modèles économiques suscitant une forte disposition à payer. Les outils de programmation basés sur l’IA atteignent très rapidement des milliards de chiffre d’affaires. Parallèlement, l’utilisation évolue de plus en plus des simples assistants de chat vers des systèmes d’agents autonomes capables d’exécuter des tâches complexes de manière indépendante.

Dans le service client également, on constate à quel point l’IA transforme les modèles économiques traditionnels. Les modèles de tarification basés sur les résultats gagnent en importance au détriment des modèles de licence classiques. Les entreprises paient de plus en plus pour les demandes clients effectivement résolues ou les processus automatisés. Il en résulte un lien direct entre productivité et chiffre d’affaires.

L’IA touche l’économie réelle

L’adoption industrielle de l’IA en dehors du secteur technologique revêt toutefois une importance particulière pour les investisseurs. C’est là que l’impact économique le plus important devrait se faire sentir à long terme. Les entreprises intègrent de plus en plus l’IA dans leurs processus clés afin d’accroître leur productivité et de réduire leurs coûts de personnel.

Les premiers exemples concrets montrent déjà des gains d’efficacité considérables. Les entreprises de logistique automatisent une grande partie de leurs processus de fret et réduisent considérablement les délais de traitement. Les prestataires de services financiers raccourcissent les vérifications de solvabilité de plusieurs heures à quelques minutes. Dans le même temps, la productivité des employés augmente nettement. L’IA ne transforme ainsi pas seulement certains marchés logiciels, mais potentiellement l’ensemble du monde du travail à l’échelle mondiale. Le marché potentiel dépasse largement les dépenses informatiques classiques et englobe une grande partie des services à forte intensité de connaissances.

Les gagnants et les perdants se dessinent

Il en résulte un environnement complexe pour les investisseurs. D’une part, les données disponibles à ce jour suggèrent que l’importance économique de l’IA est structurellement sous-estimée. D’autre part, l’énorme intensité en capital accroît la pression sur les entreprises pour qu’elles répondent effectivement aux attentes élevées.

Parmi les gagnants potentiels figurent les entreprises occupant une position de leader technologique tout au long de la chaîne de valeur de l’IA – par exemple les fournisseurs d’infrastructures cloud et de calcul, les entreprises de semi-conducteurs ou les éditeurs de logiciels natifs de l’IA. Parallèlement, les entreprises des secteurs traditionnels qui intègrent l’IA de manière productive et précoce dans leurs processus clés en tirent profit.

En revanche, les modèles économiques à forte intensité de main-d’œuvre, à faible différenciation et à faibles barrières à l’entrée seront mis sous pression, à moins qu’ils ne parviennent à se forger leurs propres avantages concurrentiels technologiques.

Les années à venir devraient donc être marquées par une différenciation croissante. Toutes les entreprises ne tireront pas le même profit de l’IA. Il apparaît plutôt que les gagnants structurels, qui occupent une position de leader technologique, se démarqueront des entreprises qui peinent à intégrer l’IA de manière productive.

Dans ce contexte, les stratégies d’investissement actives et sélectives gagnent en importance. Il sera déterminant d’identifier les entreprises qui ne se contentent pas de profiter d’une euphorie à court terme, mais qui sont capables de se forger des avantages concurrentiels durables, de réaliser des économies d’échelle et d’exploiter leur potentiel de monétisation.

L’IA comme tournant structurel

Dans l’ensemble, l’évolution actuelle semble moins refléter une exagération classique qu’une phase précoce d’une transformation technologique profonde. L’IA s’impose de plus en plus comme une technologie polyvalente dont l’importance pourrait être comparable à celle d’Internet, des appareils mobiles ou du cloud.

Pour les investisseurs, cela signifie avant tout une chose : les répercussions économiques de l’IA n’en sont probablement qu’à leurs débuts – dans le même temps, la volatilité, les attentes élevées et les fortes rotations de marché devraient marquer les années à venir.

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