Marchés technologiques : l’IA comme révélateur des forces structurelles

La volatilité marquée observée ces derniers mois, notamment sur les valeurs logicielles, reflète moins une détérioration des fondamentaux qu’un changement de paradigme technologique provoqué par l’essor rapide des modèles d’IA générative.

Le marché s’interroge désormais sur l’impact potentiel de l’IA sur les modèles logiciels, sur l’évolution des marges et sur la solidité des valorisations actuelles. Cette incertitude a entraîné une revalorisation de nombreux titres, souvent de manière globale et peu différenciée.

L’infrastructure avant les modèles : pourquoi les « hyperscalers » disposent d’un avantage structurel

La qualité des modèles d’IA et la rentabilité des plateformes sous-jacentes tendent à se dissocier. Des entreprises comme Microsoft, Amazon ou Alphabet bénéficient moins du succès d’un modèle spécifique que de l’adoption massive de l’IA dans son ensemble.

Chaque application, qu’il s’agisse de recherche, de logiciels d’entreprise ou d’automatisation des processus, génère de la puissance de calcul. Et cette demande se traduit directement par des besoins accrus en infrastructures cloud, en réseaux et en centres de données. Même si les prix ou les marges au niveau des modèles subissent des pressions, la demande structurelle en puissance de calcul liée à l’IA reste solide

C’est précisément ce qui explique la résilience des grandes plateformes cloud, malgré des niveaux d’investissement élevés à court terme.

L’intensité capitalistique comme facteur de risque dans la chaîne de valeur de l’IA

Avec le déplacement de la valeur vers les infrastructures, le cycle d’investissement devient un élément central. Les segments les plus capitalistiques réagissent particulièrement aux variations de la demande, notamment les fabricants de GPU (processeur graphique), les producteurs de mémoire ou les fonderies de semi-conducteurs.

Des entreprises comme Nvidia ou les acteurs du stockage haute performance ont fortement bénéficié du boom de l’IA. Mais l’augmentation rapide des capacités crée aussi un risque de surcapacités temporaires si les décisions d’investissement ralentissent ou si la monétisation progresse moins vite que prévu. Le cycle du capital devient ainsi un facteur clé pour la rentabilité et une source d’incertitude pour les valorisations.

Convergence des modèles et pression sur les prix

Un autre moteur structurel réside dans la convergence rapide des performances entre les grands modèles de langage. L’écart entre modèles commerciaux et alternatives open source de qualité se réduit, alors que les différences de prix restent parfois importantes. Pour de nombreux utilisateurs, il devient difficile de justifier le recours à une solution seulement marginalement plus performante mais nettement plus coûteuse.

Cette évolution accroît la pression sur les fournisseurs de modèles, tout en soutenant la demande pour les infrastructures sous-jacentes. Les modèles peuvent devenir plus interchangeables, mais les capacités de calcul, l’intégration des données et les plateformes opérationnelles restent difficiles à remplacer.

Logiciels : entre inquiétudes de marché et robustesse structurelle

Le secteur du logiciel est aujourd’hui celui où l’écart entre perception de marché et réalité fondamentale semble le plus marqué. Les mouvements de vente généralisés donnent parfois l’impression d’une fragilité structurelle du secteur. Une analyse plus fine révèle toutefois une situation bien plus nuancée.

Les risques peuvent être regroupés en trois grandes catégories :

• Les effets d’automatisation susceptibles de réduire le nombre d’utilisateurs humains, ce qui relève avant tout d’un enjeu de modèle tarifaire plutôt que d’un risque existentiel
• La génération de code assistée par IA, qui accélère le développement mais ne remplace pas la conception de systèmes robustes et conformes aux exigences réglementaires
• L’émergence d’architectures natives de l’IA, qui constitue le défi structurel le plus important à long terme, mais dont l’adoption prendra du temps

Des systèmes ERP [1] comme SAP ou des logiciels d’ingénierie complexes reposent sur des décennies d’expertise sectorielle et réglementaire. Cette profondeur constitue un facteur de stabilité pour de nombreux acteurs établis.

Technologies collaboratives et infrastructures réseau : des piliers résilients

Les entreprises profondément intégrées aux processus organisationnels et aux infrastructures physiques apparaissent également solides. Atlassian illustre bien cette catégorie de logiciels de collaboration et de gestion de projets, dont la pertinence demeure, que le code soit écrit par des humains ou par des agents autonomes. Planification, documentation, coordination et traçabilité restent essentielles.

Des acteurs technologiques plus traditionnels, tels que Nokia ou Ericsson, souvent moins visibles dans les portefeuilles technologiques, bénéficient également de tendances structurelles favorables : intensité concurrentielle plus faible, flux de trésorerie prévisibles et importance croissante des infrastructures réseau face à l’explosion des flux de données.

Un marché entre réaction excessive et transformation réelle

Le secteur technologique traverse une phase où le rythme du progrès dépasse celui de l’appropriation par les marchés financiers. Les investissements massifs commencent à produire des effets tangibles, tandis que leur durabilité est simultanément remise en question. Certaines entreprises logicielles sont sanctionnées de manière généralisée, alors que seule une partie d’entre elles fait face à un risque structurel réel.

L’enjeu principal ne réside plus dans le « si » de la révolution de l’IA, mais dans la vitesse et la manière dont la création de valeur se répartira le long de la chaîne de valeur.

Conclusion : la différenciation comme facteur clé

Le boom de l’IA fait émerger des gagnants structurels, notamment parmi les modèles économiques évolutifs, les infrastructures technologiques clés et les entreprises profondément intégrées aux processus opérationnels. Il pousse également investisseurs et analystes à examiner plus finement les chaînes de valeur et à évaluer les risques avec davantage de nuance.

Toutes les disruptions ne sont pas immédiates, et tous les cycles ne sont pas durables. Mais là où technologie, données, infrastructure et organisation convergent, le potentiel à long terme reste élevé malgré une volatilité persistante.