La croissance mondiale demeure bien orientée
Les indicateurs économiques demeurent bien orientés. Hors choc exogène (géopolitique au moyen orient !), la croissance devrait rester soutenue cette année. Cette lecture mérite toutefois d’être nuancée.
Depuis plusieurs trimestres, les ménages américains puisent dans leur épargne pour maintenir leur niveau de consommation. Par ailleurs, une part significative de la croissance tient aux investissements massifs dans les centres de calcul dédiés à l’intelligence artificielle.
L’équilibre apparaît ainsi plus fragile que ne le suggère la seule lecture des agrégats macroéconomiques.
L’investissement dans les centres de calcul, force de croissance aux États-Unis
En 2025 et 2026, l’investissement dans les capacités de calcul s’impose comme un moteur de croissance essentiel, particulièrement aux États-Unis. Une poignée de grandes entreprises développent les infrastructures destinées à entraîner et exploiter les modèles d’intelligence artificielle. L’entraînement des grands modèles de langage (LLM) repose sur des architectures lourdes mobilisant des milliers de GPU, des interconnexions à très haut débit et une consommation énergétique considérable pour entraîner les modèles de nouvelle génération. Ces capacités sont concentrées chez les grands acteurs du cloud et requièrent des capitaux. Les niveaux d’investissement requis atteignent les centaines de millions de dollars, rendant ces infrastructures stratégiques et difficilement réplicables.
L’annonce des plans d’investissement des quatre grandes entreprises américaines (Microsoft, Meta, Alphabet, Amazon) a surpris les investisseurs par leur ampleur et leur accélération. Le montant annoncé pour 2026 est particulièrement élevé. Une part majeure de ces dépenses est orientée vers les infrastructures liées à l’intelligence artificielle.
Logiciels : une chute boursière sans précédent en dehors des phases de récession
Il y a des périodes au cours desquelles les indices boursiers sont stables ou en progression alors que des forces sous-jacentes extrêmement violentes sont à l’œuvre. Ainsi, depuis quelques mois, le secteur des logiciels et une partie des médias s’effondrent, avec un mouvement sans précédent en dehors des périodes de récession. Les progrès rapides de l’IA et l’émergence des agents ont entraîné une remise en question brutale des valorisations. Cette correction est d’autant plus notable que les résultats opérationnels restent solides. Les bénéfices progressent encore, mais les multiples se contractent fortement, les anticipations de croissance à long terme semblant menacées.
La menace de l’IA sur le secteur est bien réelle
Jusqu’à récemment, les éditeurs de logiciels de qualité bénéficiaient d’un modèle particulièrement robuste : prix élevés, taux de rétention importants, marges confortables, croissance régulière et concurrence limitée. Le développement de ces solutions exigeait des années de travail, des équipes nombreuses et une double expertise, à la fois métier et technologique. Des millions de lignes de code étaient progressivement enrichies pour élargir le périmètre fonctionnel, créant au fil du temps des produits complexes et profondément intégrés aux processus des clients.
La remise en question du modèle économique du logiciel
L’intelligence artificielle, et plus encore les agents d’IA, viennent bousculer cet équilibre. Pendant longtemps, la complexité des interfaces constituait une barrière à la sortie : une fois formés, les utilisateurs hésitaient à changer d’outil en raison des coûts de transition et de la perte temporaire de productivité. Désormais, la possibilité d’interagir en langage naturel réduit cette dépendance. La couche conversationnelle tend à se substituer à certaines interfaces traditionnelles, affaiblissant la différenciation fondée sur la complexité fonctionnelle.
Les conséquences sont multiples. D’un côté, la diminution des coûts de changement fragilise la justification de tarifs premium. De l’autre, elle abaisse les barrières à l’entrée pour de nouveaux acteurs. La génération de code et l’utilisation de modèles fondamentaux permettent à des équipes restreintes de développer rapidement des solutions couvrant une large part des besoins standards. Une offre moins chère, répondant à 70 ou 80 % des usages, peut ainsi émerger plus facilement.
Les experts métier peuvent désormais formaliser eux-mêmes une partie de la logique applicative, ce qui intensifie la concurrence potentielle. L’exploitation des données publiques est également transformée. La capacité à structurer et interroger des corpus complexes constituait un avantage concurrentiel significatif. Les modèles de langage savent désormais lire, synthétiser et interpréter ces documents, rendant certaines fonctionnalités plus facilement réplicables.
La logique de bundling est elle aussi questionnée. Regrouper plusieurs modules pour renforcer le verrouillage client était un levier puissant de fidélisation. Les agents d’IA, capables d’orchestrer différents services et de recomposer des chaînes de valeur, favorisent une forme de désintermédiation et accentuent la pression sur les prix.
Les inquiétudes actuelles portent principalement sur deux points
D’abord, si le développement devient moins coûteux grâce à l’IA, les prix pourraient baisser et comprimer les marges. Ensuite, la perspective d’une automatisation accrue soulève la question de la pérennité de certains modèles économiques. Il devient alors plus difficile d’estimer une valeur terminale lorsque la technologie semble susceptible de transformer en profondeur la structure des coûts et des métiers.
Après une forte croissance à la sortie de la pandémie en 2021, le secteur a connu un ralentissement, en partie lié à l’équipement massif des entreprises. Néanmoins, la croissance reste jusqu’ici globalement solide et les taux de rétention élevés, sans substitution mesurable à grande échelle à ce stade.
Les atouts des grands du logiciel
Malgré la pression concurrentielle de l’intelligence artificielle, certaines barrières à l’entrée conservent un caractère déterminant. Les données propriétaires, lorsqu’elles sont véritablement exclusives et difficilement reproductibles, demeurent un actif stratégique majeur. Les modèles de langage ont même tendance à accroître la valeur des données rares, structurées et de qualité.
Le verrou réglementaire constitue un autre facteur de protection. Dans les secteurs soumis à des exigences strictes en matière de conformité, de traçabilité ou de certification, changer de fournisseur implique des coûts élevés, des délais importants et des risques opérationnels significatifs. L’intelligence artificielle ne supprime pas ces contraintes structurelles.
Les effets réseau conservent également toute leur portée. Lorsque la valeur d’un logiciel augmente avec le nombre d’utilisateurs, la concurrence devient structurellement asymétrique. L’émergence des modèles de langage ne détruit pas ces dynamiques ; elle peut même les amplifier en enrichissant les interactions et les services proposés.
Sur le plan boursier, les marchés réagissent souvent de manière rapide et indifférenciée face à une rupture technologique. Dans un second temps seulement, les investisseurs feront le tri : d’un côté, les entreprises capables d’intégrer l’IA, de défendre leurs avantages structurels et de continuer à créer de la valeur ; de l’autre, celles dont le modèle reposait surtout sur une interface ou sur un accès simplifié à des données publiques.
Et si l’effondrement des sociétés de logiciel n’était que le début de la transformation de notre économie par l’IA ?
Un article d’une petite société de recherche américaine, Citrini, publié le 1er mars, tente d’imaginer les effets d’un développement massif des agents IA pour l’ensemble des acteurs économiques. Si aujourd’hui, les LLM et les premiers agents IA aident les employés à être plus productifs, ils devraient tendre progressivement vers une automatisation totale des tâches pour aboutir à remplir le rôle complet d’un employé pour une fraction de son coût, sans jamais s’arrêter de travailler et en étant très fiable. Il en résulterait une montée rapide du chômage, touchant massivement les cols blancs et aboutissant à un effondrement de la consommation dans une société de plus en plus productive avec, à terme, une intervention de l’état, déjà trop endetté, mais devant soutenir des millions de ménages sans revenu.
Derrière cette vision très préoccupante, on pourra se rassurer un peu en se rappelant qu’au cours de l’histoire, la génération d’une plus grande productivité a été porteuse d’une plus grande richesse et que l’IA, si elle tient ses promesses, pourrait aussi permettre à beaucoup de petits entrepreneurs de développer des services qui leur auraient demandé beaucoup trop d’investissement quelques années plus tôt. Il s’agit là d’un mécanisme déflationniste pouvant toucher tous les secteurs et finalement favorable au pouvoir d’achat des ménages. Comme dans toute révolution industrielle, il va falloir comprendre comment bien utiliser cette nouvelle technologie et se positionner pour ne pas en être victime mais au contraire en bénéficier.
Les marchés
Les indices boursiers américains sont demeurés à peu près stables tandis que les flux des investisseurs continuent de s’orienter vers l’Europe et les pays émergents, le tout résultant d’une poursuite de la forte rotation sectorielle et géographique initiée il y a quelques mois.
En dépit d’excellents résultats, les sociétés du Nasdaq plafonnent, l’indice étant en léger recul depuis le début de l’année. Outre les craintes de rupture des modèles économiques du secteur des logiciels, des sociétés telles que Nvidia ou Microsoft, pourtant premier bénéficiaire du développement des agents IA, sont en repli. Il semble que les investisseurs se montrent plus méfiants et commencent à s’interroger sur l’ampleur et la pérennité de la dynamique de ces investissements.
Les énormes variations de valorisation de ces dernières semaines peuvent inciter l’investisseur à considérer ce qui peut à la fois être une opportunité et un piège. Il s’agit de bien évaluer la chaîne de valeur de l’IA.
Faut-il investir dans les semi-conducteurs dont les marges explosent du fait des sous-capacités de production actuelles, qui vont probablement durer jusqu’à 2027 ou 2028, avec le risque de les acheter au pic de leur cycle boursier ? Ou dans la puissance de calcul des centres abrités par Amazon, Microsoft, Alphabet ? Ou bien encore investir dans les modèles fondamentaux eux-mêmes, qui finiront par s’introduire en bourse, mais dont les marges futures sont inconnues et qui supportent un risque de banalisation ? Ou doit-on rechercher les sociétés capables de développer des agents IA (Microsoft) ou des logiciels ayant des bases de données propriétaires stratégiques et rajoutant une couche d’IA à leur interface ?
L’incertitude est grande et invite à une certaine prudence. Alors que les promesses de l’IA et les niveaux de valorisation sont élevés, le plus dommageable serait une déception quant à l’essor de la productivité attendue grâce à l’IA. Le risque actuel tient à la fois au coût économique et social des nouvelles infrastructures créées (induisant une hausse des prix de l’électricité, de l’eau, et une pression sur les chaînes d’approvisionnement) et à l’incertitude quant à leur rentabilité future. Historiquement, les rotations sectorielles à la fin des bulles précèdent de quelques mois une baisse plus généralisée des marchés. Pour l’instant, la conjoncture est bien orientée, soutenant les marchés, mais l’investisseur de long terme pourra songer à réduire un peu son exposition aux actifs risqués.
Sources principales : Banque de France, Federal Reserve, FMI, OCDE, BIS, BEA, BCE, BOJ, BOC, Bloomberg, CGPConseils, Reuters, Factset, Financial Times, Agence Internationale de l’Énergie, OMC, INSEE, Euler Hermès, Coface, MIT, ISTAT.
rédigée le 28 février 2026
