Dans une interview à chaîne CNBC le 28 octobre, Bill Gates, à la parole habituellement rare et mesurée, s’est inquiété de l’existence d’une « bulle de l’IA », comparable à celle d’Internet dans les années 1990, dont l’explosion lui a laissé de très mauvais souvenirs. D’autres « voix autorisées », venues de la tech comme Luc Julia, co-fondateur de Siri, mais aussi de la banque comme Jamie Dimon, PDG de J.P. Morgan Chase, ou encore Esther Duflo, prix Nobel d’économie en 2019 ont exprimé les mêmes craintes. Elles ont été relayées par le FMI, en septembre et en octobre. Dès la première semaine de novembre, on a pu croire à l’éclatement de la bulle, avec un décrochage de cinq pour cent de l’indice Nasdaq 100, qui a fait perdre, selon le Financial Times, près de mille milliards de dollars de capitalisation boursière aux principaux acteurs du secteur, dont les deux tiers au détriment des seules Nvidia et Microsoft. Est-ce le début de la glissade ?
Les grandes sociétés cotées, en lien plus ou moins direct avec l’IA, sont devenues les chouchous des marchés financiers, surtout aux États-Unis puisqu’elles sont toutes américaines. En un an, le cours de Nvidia a augmenté d’un tiers (sur trois ans il a été multiplié par 15,4) et celui d’Alphabet de soixante pour cent. La progression a été moindre, mais néanmoins soutenue chez Apple et Microsoft qui ont gagné autour de vingt pour cent. Leur valorisation a ainsi atteint des niveaux inédits. Le 29 octobre, la capitalisation d’Apple franchissait la barre des 4 000 milliards de dollars. Microsoft l’avait passée trois mois plus tôt. Le lendemain, Nvidia, une société moins connue du grand public, devenait la première capitalisation mondiale avec plus de 5 000 milliards de dollars, à peine quatre mois après s’être hissée au-dessus des 4 000 milliards. Il faudrait ajouter à ce palmarès les innombrables start-ups non cotées, au premier rang desquelles OpenAI, créatrice de ChatGPT, valorisée 500 milliards de dollars, soit une fois et demi plus que le géant mondial du luxe LVMH.
Tous les ratios habituellement utilisés par les boursiers montrent une surévaluation des valeurs technologiques. Ainsi, celles qui composent l’indice Nasdaq 100 (qui a pris environ vingt pour cent en un an, contre 13,5 pour cent pour le S&P 500 plus généraliste) présentaient sur longue période un PER (Price Earning Ratio) de 24 environ, ce qui signifie que le cours de l’action représente 24 fois les bénéfices estimés. Début novembre 2025, il est en moyenne de 38. Microsoft a un PER estimé de 36,4, Apple de 36 et Amazon de 34, tandis que celui de Nvidia frôle les 63 !
Ces sociétés mènent la danse de l’IA, en étant les principaux fournisseurs de matériels (les puces), d’infrastructures (les data centers), de logiciels et d’espace de stockage dans le cloud. À cause de la rapide diffusion de cette technologie « de rupture », elles doivent faire face à une demande finale qui, dans certains cas, est même difficile à satisfaire, comme on le voit dans le stockage de données en ligne. Forte activité et perspectives de profit sont des critères appréciés par les investisseurs qui se ruent sur ces valeurs depuis l’arrivée de ChatGPT en novembre 2022. En même temps ils ne cachent plus leur inquiétude, nourrie des doutes sur la manière de rentabiliser dans un délai raisonnable des investissements colossaux . Selon la banque suisse UBS, en 2025 les dépenses liées à l’IA devraient atteindre 375 milliards de dollars et dépasser 500 milliards en 2026, seulement pour les États-Unis, des chiffres rendus rapidement obsolètes par les annonces constantes de nouveaux projets. La construction de data centers et des infrastructures électriques pour les alimenter (en 2025 Microsoft leur aura consacré 80 milliards de dollars et Alphabet 75) booste le PIB américain et compense les effets négatifs des décisions trumpiennes.
Les investissements sont d’autant plus importants qu’ils doivent être renouvelés fréquemment, en raison notamment de la rapide obsolescence des processeurs, de nouvelles puces apparaissant tous les 12 à 24 mois. Les investissements sont financés, pour moitié, sur les réserves de trésorerie : entre 2023 et 2025 la « consommation de liquidités » des Magnificent Seven (les cinq GAFAM auxquelles on ajoute Nvidia et Tesla) a doublé, à 385 milliards de dollars. Le reste est financé en crédits classiques (140 milliards en 2025 selon Goldman Sachs) et surtout par émissions d’obligations. Depuis le début 2025, elles en ont émis pour 200 milliards de dollars, soit le quart des levées obligataires privées. Fin octobre, Meta a réalisé la plus grosse émission de dette d’entreprise en 2025 : trente milliards de dollars sur des durées de cinq à quarante ans. Les marchés étaient prêts à lui prêter quatre fois plus. Au même moment, l’éditeur de logiciels Oracle a levé 18 milliards, tandis qu’Alphabet a placé pour 22 milliards de dollars début novembre, sur des échéances allant de trois à cinquante ans, avec un taux généreux.
Pour savoir si ces dépenses pharaoniques pourront être rentabilisées, il faut s’intéresser à la demande finale, celle des particuliers comme celle des entreprises. Les particuliers sont très nombreux à utiliser l’IA dans leur vie quotidienne, surtout dans les pays développés. Le seul ChatGPT compte, trois ans seulement après son lancement, 800 millions d’utilisateurs hebdomadaires sur la planète, soit dix pour cent de la population mondiale. Mais les usages personnels de l’IA, tels qu’assistants vocaux, chatbots, génération d’images ou de textes, ou encore outils de recommandation (musique, séries TV, achats et parfois vie sentimentale) restent assez simples au regard du potentiel des outils existants. Ce qui a pour conséquence que la très grande majorité des utilisateurs se satisfont de versions gratuites, souvent jugées suffisantes pour un usage occasionnel ou modéré. Seulement environ cinq pour cent des particuliers, surtout parmi les plus jeunes (Génération Z) acceptent de payer pour des fonctionnalités IA avancées.
La « faible monétisation » actuelle des services d’IA aux particuliers laisse une large marge de progression, sans pour autant qu’une tendance claire se dégage quant à la manière de mieux les rentabiliser. Du côté des entreprises, les choses se présentent mieux, a priori. Elles sont proportionnellement plus nombreuses que les particuliers à utiliser l’IA. Dans l’UE, le taux d’adoption est d’environ cinquante pour cent, avec de grandes disparités selon le secteur, la taille et le pays d’implantation. D’ici à 2030, l’usage de l’IA pourrait être généralisé. De plus, l’acquisition est la principale voie d’accès aux technologies d’IA, plutôt que le développement interne ou d’autres modalités gratuites. Plus de sept entreprises utilisatrices sur dix se fournissent en logiciels ou systèmes d’IA via des achats de licences ou des abonnements.
Mais un gros écart persiste entre les promesses de l’intelligence artificielle et ses résultats concrets. Fin septembre 2025, le cabinet américain Oliver Wyman a révélé les principaux résultats d’une étude sur l'intégration de l'IA dans les stratégies des entreprises. Parmi celles qui travaillent avec l’IA, les deux tiers sont encore dans une phase d’exploration. Quarante pour cent des dirigeants déclarent qu’ils ne voient pas d’effet tangible, contre dix à quinze pour cent qui commencent à en percevoir les effets. « Il n’y a pas d’effet waouh » selon le cabinet, qui juge encore plus inquiétant que sur 5 000 cas d’usage recensés, vingt seulement ont un impact réel. Deux mois plus tôt, en juillet 2025, l’équipe NANDA (Networked Agents And Decentralized Architecture) du MIT avait publié un document intitulé « The GenAI Divide : State of AI in Business 2025 » qui repose sur 500 entretiens avec des dirigeants et cadres et sur l'analyse de plus de 300 cas de déploiement de projets d'IA générative en entreprise. Il en ressort que seulement cinq pour cent des projets entraîneraient un effet positif sur les revenus des entreprises, ce qui signifie que 95 pour cent échouent, en n’arrivant pas à avoir un impact financier tangible.
Cette étude confirmait les résultats d’une étude publiée par IBM en mai 2025. Il y apparaissait d’abord que seulement seize pour cent des projets mis en place étaient déployés à l’échelle de toute l’entreprise. Mais le principal résultat était que les trois-quarts des entreprises engagées dans l’IA n’avaient pas atteint le retour sur investissement prévu. La cause principale est la précipitation. En voulant développer rapidement des solutions à base d’IA, de peur de se faire distancer par les concurrents (la fameuse Fear Of Missing Out) beaucoup d’entreprises se sont lancées dans une « course à l’aveugle » sans connaître tous les tenants et les aboutissants qu’un tel projet. Près des deux-tiers des dirigeants interrogés ont reconnu que le risque de rester à la traîne « les pousse à investir dans certaines technologies avant même d’avoir une compréhension claire de ce qu’elles apportent à l’entreprise ».
Face à ces difficultés de nombreuses entreprises pourraient être amenées à réduire leur demande, d’autant que les derniers modèles d’IA comme GPT-5 ont déçu, ce qui affecterait inévitablement la rentabilité de leurs fournisseurs, et celle des fournisseurs de leurs fournisseurs. Certains experts se veulent rassurants en notant que, contrairement à ce qui s’était passé à la fin des années 90, les grands acteurs de l’IA sont rentables (à l’époque, Amazon par exemple avait dû attendre neuf ans avant de dégager un premier bénéfice annuel). Mais ce constat est en trompe-l’œil. Parmi les grandes sociétés actives dans l’IA, seule Nvidia est très spécialisée, les autres, comme Apple, Amazon ou Meta ayant d’autres sources de revenus qui maintiennent un « étiage de profits ». En revanche, les start-ups non cotées, même de bonne taille, ont un vrai problème de rentabilité : selon le Financial Times, OpenAI aurait perdu huit milliards de dollars au premier semestre 2025, et pourrait en perdre autant au second malgré un chiffre d’affaires en forte hausse.
Les investisseurs savent se montrer patients. Mais si les résultats ne suivent pas, ils pourraient se détourner des actions liées à l’IA. En mars 2000, l'éclatement de la bulle Internet a fait perdre à l’indice Nasdaq près de 80 pour cent de sa valeur en l'espace de 18 mois. La destruction de valeur au détriment des investisseurs s’était traduite par une crise durable de confiance dans le secteur des technologies en particulier et dans les marchés financiers plus généralement. Il a fallu exactement quinze ans au Nasdaq pour retrouver son niveau de mars 2000, là où le Dow Jones moins spécialisé n’a mis que six ans et demi. Aujourd’hui, si personne ne semble croire à un tel scénario, une possible correction de quinze à vingt pour cent des cours des acteurs de l’IA est souvent évoquée, après celle de début novembre. Mais comme la valeur totale des Sept Magnifiques représente près de la moitié de celle des sociétés qui constituent l’indice S&P 500, la plus forte concentration observée depuis plus de cinquante ans, l’impact financier global pourrait être significatif, avec des conséquences délétères pour l’économie réelle, en raison de la dépendance des États-Unis (et par contrecoup du monde entier) aux investissements en IA.