Les géants du cloud et de la « tech » continuent d’investir massivement dans les centres de données et les puces dédiées à l’IA. Jusqu’à présent, la hausse des investissements liés à l’IA n’est pas particulièrement importante au regard des standards historiques.

Selon une étude de la Banque des règlements internationaux (BRI), à environ 1 % du PIB américain, elle est comparable au boom du pétrole et du gaz de schiste américain du milieu des années 2010 et moitié moins importante que l’essor des investissements informatiques lors de la bulle internet des années 1990. Les booms de l’immobilier commercial et de l’investissement minier observés au Japon et en Australie dans les années 1980 et 2010, respectivement, étaient plus de cinq fois supérieurs en proportion du PIB.

Elle n’a peut-être pas atteint l’ampleur de la fièvre ferroviaire du dix-neuvième siècle, mais elle s’en approche.

L’investissement total dans les technologies de l’information, y compris dans d’autres équipements de technologies d’information et logiciels, a atteint 5 % du PIB, dépassant ainsi son précédent pic, celui atteint en 2000 avec la bulle internet.

Les investissements liés à l’IA prennent diverses formes. La plus directe est l’investissement dans les centres de données, qui hébergent l’infrastructure informatique spécifique nécessaire pour entraîner, déployer et fournir des applications et des services d’IA. Ces dépenses incluent les coûts de construction des installations physiques, ainsi que les dépenses en technologies de l’information et autres équipements électriques nécessaires à leur fonctionnement, notamment les serveurs et les équipements réseau.

Contrairement à la bulle internet, qui a été alimentée presque entièrement par les dépenses des entreprises utilisatrices de technologies d’information, la bulle actuelle est, pour l’instant, portée par les entreprises productrices de technologies de l’information. Mais la situation évolue. Au-delà des centres de données, les investissements liés à l’IA peuvent aussi englober les usines de matériel informatique, qui produisent les puces et matériels spécialisés qui font fonctionner ces systèmes.

Enfin, les avancées en matière d’IA pourraient aussi stimuler plus largement l’investissement dans les produits informatiques, par exemple si l’IA incite les entreprises à moderniser leur matériel informatique ou à acheter de nouveaux logiciels. L’investissement lié à l’IA est donc devenu un moteur important de la croissance économique américaine. Alors que leur contribution était négligeable avant 2022, les dépenses consacrées aux usines de semi-conducteurs et aux centres de données ont contribué en moyenne à hauteur de 0,4 point de pourcentage à la croissance du PIB au cours des trois années suivantes.

On prévoit que les centres de données américains consommeront près de 10 % de la capacité du réseau électrique des Etats-Unis d’ici 2030, soit quatre fois la part prévue pour la Chine. Les États-Unis hébergent environ la moitié des centres de données mondiaux, alors qu’ils ne représentent que 4 % de la population mondiale.

Alors que l’activité manufacturière américaine reste atone, les investissements dans les technologies de l’information ont atteint, en pourcentage du PIB américain, leur plus haut niveau depuis 2001, stimulant fortement l’investissement global et l’activité des entreprises. Bien que ce boom informatique ait été concentré aux États-Unis, il génère aussi des retombées positives à l’échelle mondiale, notamment sur les exportations technologiques asiatiques.

L’investissement total dans les technologies de l’information, qui inclut aussi les dépenses des entreprises en équipements et logiciels facilitant l’utilisation de l’IA, a représenté près de la moitié de la croissance du PIB ces derniers trimestres, contribuant ainsi à limiter l’impact des droits de douane de Trump sur la croissance. Les dépenses annuelles consacrées aux centres de données pourraient augmenter de 100 à 225 milliards de dollars au cours des cinq prochaines années. Cela porterait la part des dépenses liées aux centres de données dans le PIB entre 0,8 et 1,3 %, contre 0,5 % actuellement.

L’enthousiasme des institutions financières pour le boom des actions liées à l’IA ne faiblit guère. Nvidia, Microsoft et Amazon prévoient d’investir ensemble 60 milliards de dollars dans OpenAI, le concepteur de ChatGPT. Amazon envisage d’investir à elle seule 50 milliards de dollars dans cette entreprise, tandis que SoftBank prévoit d’y investir 30 milliards de dollars supplémentaires. Parallèlement, OpenAI recherche 50 milliards de dollars auprès d’investisseurs du Moyen-Orient.

Les entreprises qui tirent actuellement le boom des investissements dans l’IA ont par le passé opéré avec moins de dette que les autres entreprises. Elles se sont plutôt appuyées sur leurs activités très rentables pour générer les flux de trésorerie nécessaires au financement de leurs investissements. Cependant, ces sociétés ont fortement accru leurs dépenses d’investissement, ces dernières augmentant à la fois en valeur absolue et en pourcentage du chiffre d’affaires. Ainsi, l’ampleur de ces investissements dépasse désormais les flux de trésorerie disponibles.

Le financement par la dette se généralise, augmentant l’effet de levier. Et c’est là que réside le risque d’éclatement de la bulle, si les rendements ne se concrétisent pas ou si les conditions financières se durcissent.

En outre, la rentabilité des investissements dans l’IA est très sensible à la dépréciation fréquente des puces. Cela comprime les marges bénéficiaires et nécessite donc de nouveaux emprunts. Les prêts accordés par des fonds de crédit privés (c’est-à-dire en dehors des banques traditionnelles) aux secteurs liés à l’IA ont connu une croissance rapide, dépassant désormais les 200 milliards de dollars, leur part dans le volume total des prêts en cours passant de moins de 1 % à près de 8 %. Les prêts en provenance de sources non réglementées pourraient tripler d’ici la fin de la décennie.

En outre, de nombreuses entreprises essentielles du secteur de l’IA ne sont actuellement pas cotées en Bourse. Leurs emprunts pourraient avoir des conséquences que nous n’avons pas vues durant la bulle internet.

OpenAI est généralement considéré comme le meneur dans la course à l’IA. Depuis le lancement de ChatGPT en 2022, la start-up a rassemblé 800 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires, soit plus du double du trafic des IA concurrentes développées par Meta Platforms (propriétaire de Facebook) et Alphabet (la maison mère de Google).

Mais cette position dominante implique d’énormes coûts. OpenAI prévoit d’augmenter sa puissance de calcul de 1,9 GW à 36 GW au cours des huit prochaines années et a conclu une série d’accords pour construire des centres de données et acquérir des puces de pointe, ce qui a augmenté ses passifs de 1 400 milliards de dollars. Ses plus importants concurrents, comme Alphabet et Meta, disposent d’activités historiques générant des centaines de milliards de dollars par an sur lesquelles ils peuvent s’appuyer. OpenAI, en revanche, ne peut survivre que tant que ses bailleurs sont prêts à la maintenir à flot.

OpenAI a levé plus de 60 milliards de dollars depuis 2015, dont 41 milliards l’an dernier lors d’une levée de fonds record conduite par SoftBank. Mais l’entreprise s’apprête à épuiser sa trésorerie cette année et, avec une rentabilité qui risque de ne pas être positive avant plusieurs années, la question est de savoir si les investisseurs sont prêts à financer ce géant déficitaire. L’entreprise fait face à un trou de 20 milliards de dollars dans ses comptes cette année, comme plusieurs accords de financement différé conclus avec des fournisseurs tels que Nvidia, Oracle et CoreWeave arrivent à échéance.

Cette situation met la start-up sous forte pression pour trouver de nouveaux investisseurs aux amples ressources financières afin d’assurer son avenir. Cette année pourrait être décisive pour OpenAI. Avec des recettes ne couvrant qu’une fraction de ses coûts croissants, le trou dans ses finances devrait atteindre environ 130 milliards de dollars au cours des deux prochaines années.

OpenAI envisage une introduction en Bourse la valorisant à 100 milliards de dollars. Ce montant serait plus de trois fois supérieur à celle de la plus grosse introduction en Bourse jamais réalisée jusqu’à présent : l’introduction de Saudi Aramco en 2019, d’une valeur de 29,4 milliards de dollars, qui générait à l’époque plus de 1 000 milliards de dollars de recettes pétrolières.

Un éclatement de la bulle de l’IA reste une hypothèse plausible pour 2026. L’effondrement des précédents booms d’investissement a retranché en moyenne un point de pourcentage à la croissance du PIB réel américain.

Comme l’indique la BRI, « si une baisse des investissements dans l’IA devait s’accompagner d’une correction boursière significative, les répercussions négatives pourraient être plus importantes que ne le laissent supposer les précédents booms. Les investisseurs ont privilégié les actions américaines pour s’exposer aux entreprises d’IA et un effet de levier caché pourrait avoir des retombées négatives sur le marché du crédit. Alors que l’IA pourrait donner un coup de pouce durable à la croissance économique, rien ne garantit que ce potentiel se matérialisera ».

Gita Gopinath, ancienne économiste en chef du FMI, a calculé qu’un krach boursier lié à l’IA, équivalent à celui qui a mis fin à la bulle internet, effacerait quelque 20 000 milliards de dollars de patrimoine des ménages américains et 15 000 milliards de dollars supplémentaires à l’étranger, suffisant pour étrangler la consommation et provoquer une récession mondiale.

C’est également l’avis du FMI, qui craint que les entreprises d’IA ne parviennent pas à dégager des bénéfices à la hauteur de leurs valorisations boursières élevées. Même une correction modérée des valorisations boursières liées à l’IA réduirait la croissance mondiale de 0,4 %. « Conjuguées à des gains de productivité totale des facteurs plus faibles qu’attendu et à une correction plus marquée des marchés boursiers, les pertes de production mondiale pourraient s’accroître, concentrées dans les régions à forte intensité technologique comme les États-Unis et l’Asie. »

Mais même si une bulle éclatait et plongeait l’économie américaine dans la récession, celle-ci ne serait peut-être que de courte durée, si l’adoption généralisée de l’IA dans tous les secteurs augmentait fortement la productivité américaine.

De nombreux économistes orthodoxes partagent cet optimisme. Eric Brynjolfsson, économiste à l’université de Stanford, prédit que l’IA suivra une « courbe en J » : dans un premier temps, son effet sur la productivité sera lent, voire négatif, car les entreprises investissent massivement dans cette technologie, avant d’en récolter les fruits. Puis viendra le boom.

On a observé une courbe en J dans la croissance de la productivité manufacturière américaine : celle-ci a chuté au milieu des années 1980, puis, après la récession de 1991, s’est fortement accélérée jusqu’au milieu des années 2000.

Ainsi, d’abord la bulle éclate, puis il y a une récession et enfin il y a une reprise basée sur les applications liées à l’IA, comme ce fut le cas après l’éclatement de la bulle ferroviaire au milieu du dix-neuvième siècle. Cela semble d’ailleurs être la vision de Kevin Warsh, le candidat de Trump à la présidence de la Réserve fédérale. Warsh estime que l’IA va tellement stimuler la productivité qu’elle constituera une « puissante force déflationniste ».

Telle est la théorie de la destruction créatrice, initialement développée par l’économiste autrichien Joseph Schumpeter au vingtième siècle. Sa théorie a récemment été ravivée par les derniers lauréats du « prix Nobel » d’économie, Philippe Aghion et Peter Howitt. Ils affirment que le rythme auquel émergent de nouvelles entreprises aux technologies innovantes et déclinent les entreprises vieillissantes aux technologies obsolètes est positivement corrélé à la croissance de la productivité du travail. « Cela pourrait refléter la contribution directe de la destruction créatrice. »

Mais la « destruction créatrice » comporte deux versants. La productivité augmente, certes, mais seulement après la destruction d’une partie du capital existant. Tout saut d’ampleur de la productivité ne sera possible qu’au prix d’une réduction de l’emploi. Le FMI estime que 60 % des emplois dans les économies avancées seront affectés. Les économistes de Morgan Stanley prévoient que les banques européennes pourraient réduire leurs effectifs d’environ 10 % d’ici 2030. Cette estimation repose sur une analyse de 35 grandes banques qui emploient au total environ 2,12 millions de personnes.

Une telle réduction se traduirait par la disparition d’environ 212 000 postes au cours des cinq prochaines années. D’ores et déjà, certains éléments suggèrent que l’adoption de l’IA affecte les perspectives d’emploi des travailleurs américains, selon une étude réalisée par trois chercheurs de l’Université de Stanford. Cette étude met en évidence « des preuves préliminaires et à grande échelle cohérentes avec l’hypothèse selon laquelle la révolution de l’IA commence à avoir un impact significatif et disproportionné sur les nouveaux entrants sur le marché du travail américain » : depuis 2022, les travailleurs âgés de 22 à 25 ans dans les emplois les plus exposés à l’IA, tels que le service client, la comptabilité et le développement de logiciels, ont connu une baisse de 13 % de l’emploi.

Une économie fondée sur des agents d’IA est en train d’émerger. Des agents d’IA commencent déjà à réserver des voyages et à effectuer de petits achats de manière autonome pour le compte de consommateurs. Bientôt, ils prendront en charge une part plus importante du processus d’achat, même pour les transactions complexes : négociation des prix et des conditions, coordination des livraisons et des retours et transactions avec d’autres agents à très haute vitesse. D’après les prévisions, le marché mondial des agents d’IA, estimé à 5,4 milliards de dollars en 2024, devrait atteindre 236 milliards de dollars d’ici 2034.

Pour les entreprises, cela signifie qu’une part croissante des clients ne seront plus des humains. Il s’agira d’agents agissant pour le compte d’individus, interagissant avec d’autres agents représentant des vendeurs, des prestataires logistiques et des prestataires de paiement. À terme, la majeure partie de la chaîne d’approvisionnement commerciale pourrait s’opérer d’agent à agent.

Mais historiquement, il y a un revers à l’impact de la technologie. Le changement technologique a été le principal moteur de la croissance de l’emploi tout au long de l’histoire. Aux États-Unis, environ 60 % des travailleurs occupent aujourd’hui des emplois qui n’existaient pas en 1940. Dans les années 1840, Friedrich Engels affirmait que la mécanisation entraînait des suppressions d’emplois, mais qu’elle créait également de nouveaux emplois dans de nouveaux secteurs. Dans les années 1850, Marx a clarifié ces deux versants de la destruction créatrice :

« Voici les faits réels, que l’optimisme des économistes déforme : les travailleurs, chassés de l’atelier par les machines, sont jetés sur le marché du travail. Leur présence sur ce marché accroît la quantité de force de travail disponible pour l’exploitation capitaliste… L’effet des machines, présenté comme une compensation pour la classe ouvrière, est au contraire un effroyable fléau… Dès que les machines ont libéré une partie des travailleurs employés dans une branche donnée de l’industrie, les hommes de l’armée industrielle de réserve sont également dirigés vers de nouveaux emplois et absorbés par d’autres branches ; entre-temps, les victimes initiales, durant la période de transition, ne mangent pas à leur faim et pour la plupart d’entre elles périssent » (Manuscrits des « Grundrisse »).

Cela implique que l’automatisation se traduit par une précarisation accrue de l’emploi et une augmentation des inégalités à long terme. Daron Acemoglu, « prix Nobel d’économie » et spécialiste de l’économie de la technologie, est parvenu à des conclusions similaires à celles d’Engels et de Marx :

« Je pense que l’une des choses qu’un économiste doit faire, c’est de garder en tête deux idées contradictoires », explique-t-il. « D’une part, la technologie peut générer de la croissance sans pour autant enrichir les masses (du moins pas avant longtemps). Le progrès technique est le principal moteur de l’épanouissement humain, mais on a tendance à oublier que ce processus n’a rien d’automatique ».

Dans un mode de production capitaliste axé sur le profit et non sur les besoins sociaux, il y a une contradiction. « Modéliser mathématiquement et comprendre quantitativement la lutte entre le capital, qui capte l’essentiel des bénéfices du progrès technologique, et le travail n’est donc pas une tâche facile. » En effet.

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Michael Roberts, « AI and creative destruction », sur son blog The Next Recession, 3 février 2026. Traduit par Martin Anota.