Un crash annoncé : Le boom boursier des actions IA, par Ernst Lohoff

18 Décembre 2025 Texte repris du post de Palim Psao

Un crash annoncé

Le boom boursier des actions IA

Ernst Lohoff

Le secteur de l’IA mobilise des sommes astronomiques de capital financier. Pour les entreprises technologiques qui y investissent, ce n’est pas encore une activité rentable, mais leurs actions atteignent néanmoins des niveaux records. Les avertissements concernant une bulle IA qui pourrait bientôt éclater se multiplient, suggérant une comparaison avec la bulle Internet de la fin des années 1990. Cependant, la structure du marché et la dynamique de dépréciation des deux secteurs diffèrent considérablement.

En règle générale, les experts économiques ne voient pas venir l’éclatement des bulles financières, ou alors très tardivement. C’est ce qui s’est produit à l’automne 1845, lorsqu’un krach boursier a mis fin brutalement au premier grand boom ferroviaire en Angleterre et ruiné financièrement de nombreux investisseurs, dont Charles Darwin. Au début de notre millénaire, la situation était similaire. Quelques mois avant le krach des dotcoms en mars 2000, la plupart des économistes prévoyaient encore une poursuite de la hausse des cours des actions informatiques.

Aujourd’hui, la situation est différente. Jamais les signes avant-coureurs n’ont été aussi longs. Il y a cinq ans déjà, au tout début du boom de l’IA, des articles parus notamment dans le Financial Times et le Wall Street Journal évoquaient une possible bulle de l’IA. Aujourd’hui, presque tout le monde met en garde contre son éclatement.

Le Fonds monétaire international (FMI) et la Banque d’Angleterre se montrent tout aussi inquiets que la Deutsche Bank et la presse économique locale. Des personnalités éminentes du secteur informatique telles que Sam Altman, directeur général d’Open AI, Mark Zuckerberg, Jeff Bezos et Bill Gates se font désormais les prophètes d’un krach imminent.

Dans l’émission « Heute-Show », Oliver Welke a plaisanté fin octobre sur la « faiblesse de la bulle IA ». La même semaine, le journal télévisé « Tagesschau » annonçait que « le fabricant de puces Nvidia était la première entreprise à atteindre une valeur boursière de cinq mille milliards de dollars américains ». Suite à ce record, l’indice boursier Nasdaq de la bourse technologique américaine a également atteint un niveau record.

Bien sûr, il y a aussi des voix dissidentes comme celle de Jerome Powell. Tenu par ses fonctions de faire preuve d’optimisme, le président de la Réserve fédérale américaine (Fed) a récemment déclaré que le boom de l’IA n’était pas une bulle. Il n’y aurait aucun parallèle entre la bulle Internet et la hausse actuelle des cours des entreprises d’IA.

Comparaison avec la bulle Internet

Une similitude saute toutefois aux yeux : dans la seconde moitié des années 90, les cours d’innombrables start-ups ont explosé, alors que seules quelques-unes d’entre elles ont jamais réalisé des bénéfices. Il suffisait qu’elles aient un lien quelconque avec l’Internet, encore jeune à l’époque. Depuis le début de cette décennie, le mot magique « IA » a un effet similaire, stimulant l’imagination des investisseurs. Ceux qui promettaient de gagner de l’argent grâce à l’IA pouvaient jusqu’à présent mobiliser des capitaux à grande échelle pour une activité qui, dans un premier temps, coûte surtout beaucoup d’argent.

Open AI, l’opérateur de Chat GPT, en est un exemple frappant. Rien qu’au troisième trimestre de cette année, l’entreprise aurait enregistré une perte de douze milliards de dollars américains. Malgré ces chiffres profondément dans le rouge, sa valeur a grimpé en flèche pour atteindre 500 milliards de dollars américains. Il en va de même pour les six plus grands groupes technologiques américains (Nvidia, Microsoft, Apple, Amazon, Meta, Alphabet), qui investissent des milliards dans l’IA. Leur valeur boursière a augmenté d’environ huit mille milliards de dollars au cours des deux premières années suivant le lancement de Chat GPT en novembre 2022. Pour illustrer l’ampleur du phénomène, cela représente environ le double de la performance économique annuelle de l’Allemagne.

Comme l’a montré le krach des dotcoms, ces énormes quantités de « capital fictif » (Marx) peuvent toutefois s’évaporer lorsque les bénéfices escomptés ne se concrétisent pas et que les investisseurs déçus prennent la fuite. À l’époque, cinq billions de dollars de capitalisation boursière des entreprises informatiques ont été détruits en trois ans à l’échelle mondiale. La Bourse de Francfort n’a pas été épargnée non plus. Lorsqu’elle a suspendu la cotation de l’indice Nemax en mars 2003, les entreprises cotées sur le Neuer Markt (segment de la Bourse allemande introduit dans les années 1990 sur le modèle du Nasdaq) avaient perdu 95 % de leur valeur par rapport au pic de spéculation. Il a fallu 15 ans au Nasdaq américain pour retrouver son niveau de mars 2000.

Une chose est claire : le scénario du crash de la nouvelle économie ne se répétera pas simplement sous la forme d’un crash de l’IA. Tout d’abord, la poursuite du processus de numérisation a fondamentalement changé la situation initiale. La numérisation est devenue omniprésente, et ce, de manière perverse, sous la forme d’une économie privée. Les géants technologiques d’aujourd’hui sont les survivants de l’extinction économique massive d’alors. L’ensemble de l’infrastructure numérique mondiale est détenue par ces entreprises privées. Les « sept glorieux » (qui comprennent, outre les entreprises technologiques déjà mentionnées, Tesla) occupent notamment des positions stratégiques clés qui leur rapportent, comme on le sait, d’énormes profits.

Lors de la bulle Internet, les jeunes start-ups étaient porteuses d’espoir, à l’exception des entreprises de télécommunications. Dans le cas de la bulle IA, les géants informatiques établis ne sont pas seulement impliqués en tant que bailleurs de fonds, mais sont également à l’avant-garde du développement de l’IA. Les besoins financiers pour le développement du secteur de l’IA sont également bien plus élevés que ceux qui avaient été nécessaires pour la mise en place du secteur informatique. Bien sûr, la mise en place des réseaux mobiles et de l’infrastructure numérique a également nécessité des investissements considérables. Mais comparé aux sommes colossales que les entreprises d’IA ont déjà dépensées et comptent encore dépenser, les besoins en capitaux de l’époque semblent presque dérisoires.

C’est surtout l’extension des capacités de calcul qui engloutit des sommes astronomiques. Selon une estimation des analystes de la banque d’investissement new-yorkaise Morgan Stanley, les dépenses mondiales pour la construction de centres de données atteindront environ trois mille milliards de dollars d’ici 2028. Cela dépasse même la capacité financière des grands groupes technologiques. Selon les estimations des analystes, ceux-ci ne pourront supporter qu’à peine la moitié de cette somme. Le manque à gagner devra être comblé par d’autres moyens, principalement par des emprunts.

Leur part dans le financement des projets d’IA a déjà augmenté de manière spectaculaire. Même des groupes comme Meta, qui ont financé leurs investissements pendant de nombreuses années à partir de leur trésorerie, ont modifié leur politique financière. Pour construire le centre de données Hyperion en Louisiane, plus de 26 milliards de dollars américains sont dépensés à crédit en collaboration avec la société d’investissement et copropriétaire Blue Owl Capital – Meta investit six milliards de dollars de son propre capital. La situation de l’endettement des entreprises d’IA de deuxième et troisième rangs est encore plus dramatique. « Même la petite entreprise britannique d’IA cloud Fluidstack, qui n’employait que dix personnes l’année dernière, aurait emprunté jusqu’à dix milliards de dollars à la banque d’investissement australienne Macquarie, selon les médias », rapportait le Frankfurter Allgemeine Zeitung (FAZ) début novembre. Les puces IA de l’entreprise servent de garantie.

Particularités de la bulle IA

La poursuite des flux financiers externes considérables nécessaires à l’alimentation de l’engouement pour le secteur de l’IA dépendra bien sûr de la capacité à maintenir les rendements attendus par les investisseurs. L’évolution du chiffre d’affaires sera déterminante. Selon une prévision publiée en septembre par le cabinet de conseil Bain & Company, les entreprises spécialisées dans l’IA devront générer deux mille milliards de dollars de chiffre d’affaires par an d’ici 2030 pour devenir rentables. Or, le leader du marché, Open AI, n’a réalisé qu’un chiffre d’affaires de 4,3 milliards de dollars au premier semestre 2025.

Le marché des applications commerciales de l’IA va-t-il réellement connaître une croissance aussi rapide et aussi exorbitante que prévu ? Cela semble peu probable, car l’enthousiasme des utilisateurs potentiels fortunés de l’IA s’est entre-temps émoussé. Si l’on en croit l’étude « State of AI in Business 2025 » du Massachusetts Institute of Technology, 95 % des entreprises qui ont commencé à utiliser l’IA n’ont jusqu’à présent enregistré aucune augmentation de leur productivité ou de leur croissance.

Il s’agit probablement d’un phénomène transitoire. L’adaptation des processus opérationnels à l’IA prend du temps et les employés qui craignent pour leur emploi opposent une résistance. Børge Brende, président du Forum économique mondial (WEF), prévoit à long terme des gains de productivité pouvant atteindre 10 % grâce à l’utilisation de l’IA, c’est-à-dire des économies d’emplois. Mais cela nécessite de la persévérance, et la rentabilité pourrait devenir un objectif inaccessible pour la plupart des fournisseurs d’IA. Comme on pouvait le lire dans The Economist, « même si la technologie exploite tout son potentiel, beaucoup de gens perdront leur chemise ».

Cela est d’autant plus probable que les progrès techniques dans le secteur de l’IA sont si rapides que les équipements et les produits risquent de devenir obsolètes bien avant que leur coût ne soit amorti, ce qui constitue une menace pour tous les investissements dans l’IA. Le fait que le progrès technique entraîne une dépréciation du capital existant n’est pas un phénomène nouveau en soi. Marx avait déjà analysé ce processus et lui avait donné le nom quelque peu étrange d’« usure morale ». Cependant, cette usure morale s’est longtemps limitée aux moyens de production. Elle était également insidieuse et restait partielle.

Il en va autrement pour l’IA. D’une part, même les produits créés à l’aide d’énormes ressources deviennent rapidement obsolètes. Une génération d’outils d’IA succède à la suivante, rendant ainsi les efforts de développement des outils dépassés économiquement inutiles. D’autre part, à la suite des avancées technologiques, une infrastructure d’IA encore ultramoderne hier peut être déjà bonne à jeter demain.

La réalité de ce danger est apparue clairement en janvier, lorsque la société chinoise Deepseek a présenté son modèle linguistique. Il serait meilleur que Chat GPT et aurait été entraîné sans puces trop sophistiquées et avec des capacités de calcul bien inférieures à celles des produits concurrents de la Silicon Valley. Lorsque cette nouvelle a été annoncée, non seulement les investisseurs qui avaient misé leur argent dans des centres de données ont retenu leur souffle, mais c’est tout le secteur américain de l’IA qui a été ébranlé. En une seule journée, l’action du fabricant de « superpuces » Nvidia a chuté de 17 %. À lui seul, cet événement a fait disparaître pour l’instant près de 600 milliards de dollars de valeur boursière.

IA et monopoles naturels

Les manuels d’économie chantent généralement les louanges de la concurrence. Le « monopole naturel » constitue une exception : si vous recherchez ce terme sur Google, l’IA vous donnera la réponse suivante : « Un monopole naturel apparaît lorsqu’il est plus rentable pour une seule entreprise d’approvisionner un marché que pour plusieurs fournisseurs. Cela s’explique généralement par des coûts fixes élevés et des économies d’échelle, qui rendent la concurrence inefficace. Les entreprises de services publics telles que l’approvisionnement en électricité ou en eau en sont des exemples, car la construction de réseaux supplémentaires serait peu rentable. »

Et en effet : ce serait un énorme gaspillage de ressources et d’argent que de construire et d’entretenir des réseaux électriques ou des systèmes d’approvisionnement en eau parallèles dans la même ville. Cela n’a toutefois pas empêché la société capitaliste de commettre régulièrement de telles absurdités au cours de son développement. C’est ainsi que le projet d’infrastructure de loin le plus important du XIX^e siècle, la construction d’un réseau ferroviaire, s’est déroulé sous cette forme, ce qui a entraîné le gaspillage de sommes considérables pour des structures parallèles superflues, en particulier dans le pays pionnier qu’était la Grande-Bretagne. C’est une multitude hétéroclite de sociétés anonymes concurrentes qui ont d’abord créé des lignes ferroviaires sur l’île, puis sur le continent européen, sans plan global et en se faisant concurrence. En Allemagne, ce n’est qu’en 1885 que toutes les grandes compagnies ferroviaires privées ont été transférées à l’État et ainsi réunies sous un même toit – un résultat qui s’est fait attendre encore plus longtemps dans les autres grands pays capitalistes d’Europe.

À la fin du XX^e siècle, la pratique consistant à faire de la construction de nouvelles infrastructures un domaine d’activité pour les capitaux privés concurrents a fait son grand retour à grande échelle. Dans les années 1990, sous l’égide de la religion néolibérale du marché, les réseaux de téléphonie mobile et l’ensemble de l’infrastructure informatique ont été construits de cette manière, et les deux sont encore aujourd’hui entre les mains d’entreprises à but lucratif.

L’idéologie néolibérale de la concurrence ne change toutefois rien au fait que certains segments centraux du secteur informatique ont une forte tendance à former un « monopole naturel ». La multitude de systèmes d’exploitation différents ne fait qu’engendrer des problèmes de compatibilité. La plupart des gens utilisent le service de messagerie que tout le monde utilise, et les recettes publicitaires se concentrent en conséquence. C’est pourquoi la phase au cours de laquelle de nombreuses start-ups se sont fait concurrence sur le même segment de marché n’a duré que quelques années dans plusieurs secteurs clés. Le krach des dotcoms, qui a entraîné la faillite de tant de jeunes entreprises, n’a fait qu’accélérer le processus de concentration, il ne l’a pas provoqué.

Une fois qu’une entreprise a acquis une position dominante sur le marché et qu’elle impose la norme dans un domaine, il n’est plus si facile de lui retirer cette position. Depuis des années, environ 90 % des recherches mondiales sur Internet sont effectuées sur Google et, récemment, plus de 70 % des ordinateurs de bureau dans le monde fonctionnaient encore avec le système d’exploitation Windows. Seuls les bouleversements technologiques ouvrent de nouvelles perspectives. Jusque-là, les entreprises en situation de monopole de fait dans le secteur informatique ont en quelque sorte des profits garantis.

Contrairement aux « monopoles naturels » classiques, qui se limitaient à un territoire donné, les monopoles numériques s’étendent au monde entier. Jusqu’à la prochaine révolution technologique, ils peuvent imposer des redevances d’utilisation à la société mondiale, ce qui revient presque à une licence pour imprimer de l’argent. Il n’est donc pas étonnant que les dix entreprises les plus riches du monde appartiennent toutes au secteur informatique.

Des pans importants du secteur de l’IA obéissent également à cette logique du « winner takes it all ». John Lovelock, analyste technologique chez le cabinet de conseil Gartner, a résumé la situation dans le quotidien allemand FAZ en déclarant récemment à propos des chatbots : « Les grands fournisseurs d’IA sont engagés dans une course jusqu’au dernier homme. » Lovelock s’attend à ce qu’il ne reste finalement qu’un ou deux modèles d’IA. Et dans l’ensemble du secteur de l’IA, les signes du temps indiquent également un processus de concentration accéléré : « Nous partons du principe que dans les années à venir, seuls 10 % des start-ups actuelles continueront à fonctionner de manière indépendante. » Les autres seront soit absorbées, soit fermeront boutique.

Dès le début, les géants de l’informatique ont fondé leurs stratégies d’entreprise sur le principe que la révolution de l’IA allait engloutir presque tous ses enfants. Ils ont tous pour objectif d’être parmi les rares survivants de la grande bataille finale afin de pouvoir ensuite, en tant que maîtres de l’univers de l’IA, percevoir des tributs de la société mondiale qui éclipseront tout ce qui a existé jusqu’à présent. Cela signifie toutefois que tous les investisseurs qui n’ont pas misé sur le gagnant ont investi dans le néant. La forme que prendra la destruction du capital fictif reste ouverte. Mais il ne fait aucun doute qu’elle aura lieu.

Home of all bubbles

L’importance du battage médiatique autour de l’IA, en particulier pour les États-Unis, mais aussi pour l’économie mondiale dans son ensemble, ne peut être surestimée. L’économiste de Harvard Jason Furman est arrivé à la conclusion qu’au premier semestre 2025, 92 % de la croissance du produit intérieur brut des États-Unis était attribuable aux investissements dans l’infrastructure de l’IA. Le secteur de la construction en profite tout particulièrement. En 2024, un montant record de 180 milliards de dollars américains a été investi dans la construction de centres de données IA.

L’extension des capacités des centrales électriques qui alimentent ces nouveaux consommateurs d’énergie en électricité crée également des emplois et des profits dans les secteurs conventionnels. Alors que la consommation électrique mondiale des centres de données IA s’élevait à 50 milliards de kilowattheures en 2023, elle devrait être multipliée par quatre d’ici 2030 pour atteindre 550 milliards de kilowattheures – une catastrophe pour la protection du climat, mais une aubaine pour le produit intérieur brut.

Si les rêves florissants de l’IA s’effondrent, ce n’est pas seulement le seul moteur de croissance restant aux États-Unis qui disparaîtra. Une réaction en chaîne menace également les marchés financiers. Le point de départ le plus probable serait les banques parallèles telles que les fonds d’investissement. Cette partie non réglementée du système financier a connu une croissance considérable ces dernières années et a largement contribué au financement de l’engouement pour l’IA. Elle serait donc la plus touchée par un revers. Dans son rapport sur la stabilité financière mondiale publié en octobre, le FMI se montre en tout cas préoccupé à cet égard. Il met non seulement en garde contre le risque de « corrections soudaines et brutales du marché » pour les actions liées à l’IA, mais aussi contre le fait que les banques parallèles pourraient se retrouver en difficulté. Cela pourrait à son tour avoir un effet « amplificateur de choc ».

L’éclatement de la bulle IA n’affecterait pas seulement un secteur économique, mais déclencherait une crise générale. Cela vaut bien sûr en premier lieu pour le berceau des géants de la technologie. À l’ère du capitalisme axé sur la dynamique des marchés financiers, les États-Unis ont déjà été à l’origine de deux crises qui ont secoué l’économie mondiale : l’éclatement de la bulle Internet et la grande crise financière de 2008. À chaque fois, la récession a été surmontée grâce à l’apparition de nouvelles bulles encore plus importantes aux États-Unis, qui ont permis à l’économie mondiale de renouer avec la croissance. Cependant, l’éclatement de la bulle de l’IA pourrait bien signifier la fin du rôle des États-Unis en tant que berceau de toutes les bulles mondiales.

Publié à l’origine dans Jungle World 2025/47 du 20/11/2025

Ernst Lohoff est notamment le co-auteur avec Norbert Trenkle de l’ouvrage La Grande dévalorisation ? Pourquoi la spéculation et la dette de l’Etat ne sont pas les causes de la crise, Crise & Critique, 2023.