L’œil de Fénelon

Mark Twain affirmait : « L’histoire ne se répète pas, mais elle rime. » À l’heure où l’intelligence artificielle suscite un enthousiasme mondial, la formule retrouve une actualité troublante. Après les chocs pétroliers, la bulle internet ou la crise financière de 2008, une question s’impose : l’IA pourrait elle devenir la prochaine grande exubérance des marchés ?

Une course mondiale alimentée par des investissements colossaux

Les géants technologiques américains n’ont jamais autant investi dans une technologie. Selon CNBC, Meta, Amazon, Alphabet et Microsoft prévoient plus de 300 milliards de dollars d’investissements en 2025, pouvant atteindre 320 milliards de dollars. D’autres estimations évoquent même 364 milliards de dollars pour 2025 selon Yahoo Finance.
Cette intensification reflète une rivalité stratégique entre États-Unis, Chine et Europe, mais aussi une conviction quasi dogmatique : l’IA serait la prochaine infrastructure fondamentale, au même titre que l’électricité ou Internet. Les « Magnificent Seven » — Apple, Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta, Nvidia et Tesla — représentent désormais 36 % de la capitalisation du S&P 500, contre seulement 10 % une décennie plus tôt. Une concentration inédite qui renforce la dépendance des marchés à ces quelques acteurs.
Mark Zuckerberg résumait récemment l’état d’esprit ambiant : « If Meta ends up misspending $200 billions, it’s worth it » (« Si Meta finit par gaspiller 200 milliards de dollars, cela vaut la peine »). Une phrase qui illustre la logique du « coûte que coûte » dans la course à l’IA.

Un circuit financier circulaire entre les grandes entreprises technologiques

Derrière cette effervescence se cache un mécanisme moins visible : un circuit financier circulaire entre les géants technologiques. Microsoft finance OpenAI, qui achète massivement ses services cloud. Microsoft, de son côté, dépend des puces Nvidia, dont la valorisation a été multipliée par six en un an. Nvidia réinvestit ensuite dans des startups d’IA… qui consomment à nouveau du cloud et des GPU. Chaque flux est comptabilisé comme un revenu, créant une impression de croissance organique alors qu’il s’agit parfois d’un jeu à somme quasi nulle. OpenAI, par exemple, affiche une valorisation plus de quarante fois supérieure à ses revenus estimés. Cette mécanique rappelle les excès de la bulle internet, où les entreprises se finançaient mutuellement en gonflant artificiellement leurs métriques.
Comme le rappelait l’investisseur Sir John Templeton : « The four most expensive words in investing are: “This time it’s different.” » (« Les quatre mots les plus coûteux en investissement sont : “Cette fois, c’est différent.” »). En témoigne la performance du titre Nvidia, multipliée par six sur une période contenue d’un an, ou bien encore la valorisation de l’entreprise OpenAI 42 fois supérieure à son revenu (500 / 12 = 42 environ).

Analyse du Data Wall : une limite structurelle ?

Un autre facteur, moins médiatisé mais potentiellement déterminant, est la contrainte des données. Plusieurs analyses indiquent que les modèles d’IA ont déjà absorbé la quasi totalité des données publiques disponibles. Selon des travaux prospectifs (AI Futures Project), les modèles pourraient atteindre un « Data Wall » d’ici 2027, faute de nouvelles données textuelles accessibles en ligne. Or, sans nouvelles sources de données, la progression des modèles pourrait ralentir, remettant en cause les anticipations de croissance qui justifient aujourd’hui les valorisations records.
Au delà de l’enthousiasme légitime que suscite l’intelligence artificielle, les signaux de surchauffe s’accumulent : valorisations stratosphériques, investissements hors norme, dépendance à un petit nombre d’acteurs, et limites structurelles encore mal comprises. L’IA transformera sans doute l’économie, mais cela n’exclut en rien une phase d’exubérance irrationnelle. L’histoire financière montre que les innovations les plus révolutionnaires sont aussi celles qui génèrent les bulles les plus spectaculaires avant de trouver leur véritable rythme de croisière. Dans ce contexte, la prudence n’est pas un frein à l’innovation, mais un garde fou indispensable. Comme le rappelait Hyman Minsky, « la stabilité engendre l’instabilité » : c’est précisément lorsque tout semble aller de soi que les excès se forment. L’IA n’échappera pas à cette logique. Reste à savoir si nous sommes au début d’un cycle durable… ou au sommet d’une euphorie passagère.

SOURCES :
•Technology & Markets - Bloomberg
•Artificial Intelligence & Markets - Financial Times
•Tech Spending & Big Tech Earnings - CNBC
•Tech & Semiconductors - Reuters
•AI Industry & OpenAI - The Information
•Data Availability & “Data Wall” Studies - Epoch AI
•AI Research & Industry Trends - MIT Technology Review