IA: la promesse à l’épreuve des marchés edit

21 July 2026

Le 12 juin 2026, SpaceX entrait en Bourse et onze jours plus tard, l’entreprise plaçait 25 milliards de dollars d’obligations. Les trois grandes agences avaient alors classé sa dette dans la catégorie « investissement », mais, à la mi-juillet, son obligation arrivant à échéance en 2056 offrait une prime de rendement proche de celle d’émetteurs spéculatifs. Ce décalage n’est pas contradictoire car les agences évaluent surtout la capacité de remboursement à moyen et long terme, tandis que l’écart de rendement, ou « spread », intègre aussi la durée, la liquidité de l’obligation et l’appétit des investisseurs pour le risque. Il illustre néanmoins un changement de régime. Depuis sa cotation, SpaceX fait l’objet de jugements publics, continus et parfois divergents de la part des actionnaires et des créanciers. La société intègre Grok, l’IA lancée par Elon Musk, mais reste largement dédiée aux activités spatiales et de connectivité ce qui ne la rend pas tout à fait comparable à OpenAI ou à Anthropic. Elle fournit toutefois un repère utile pour appréhender leurs projets d’introduction en Bourse, qui soumettraient le pari économique central de l’IA au jugement direct des marchés.

Pour mesurer la portée de ce qui s’annonce, il faut rappeler comment l’IA a été financée jusqu’alors. En 2025, l’OCDE a évalué les investissements mondiaux en capital-risque dans l’IA à 259 milliards de dollars ; la même année, neuf grands acteurs technologiques liés à l’IA ont émis 122 milliards de dollars d’obligations ; la Banque des règlements internationaux estime par ailleurs que le crédit privé accordé aux secteurs liés à l’IA dépasse désormais 200 milliards de dollars. Ces chiffres ne recouvrent ni les mêmes entreprises ni les mêmes instruments, mais ils attestent d’une architecture financière hybride. Les entreprises créées pour développer des modèles d’IA ont principalement été financées par des fonds propres privés et des investisseurs stratégiques, d’ailleurs OpenAI et Anthropic ont encore levé respectivement 122 et 65 milliards de dollars en 2026. Les grands fournisseurs de cloud financent une large part de leurs investissements grâce à leurs flux de trésorerie, tout en recourant davantage au marché obligataire. Enfin, les centres de données et certaines infrastructures énergétiques peuvent être financés par du crédit privé, des contrats de location ou des véhicules spécialisés. Un développeur, un fonds d’infrastructure ou un véhicule ad hoc emprunte alors pour construire un site, tandis que le fournisseur de cloud s’engage à louer la capacité pendant une longue période, à acheter un volume minimal de services ou dans certains montages à garantir des paiements. Ces engagements donnent aux prêteurs la visibilité nécessaire pour financer un projet porté par d’autres. La BRI parle à ce sujet de « shadow borrowing » : des obligations économiquement proches de la dette, mais situées en grande partie hors du bilan financier classique du donneur d’ordre. La dette ne disparaît pas, mais elle change de porteur.

Le passage des marchés privés aux marchés cotés constituera donc un test. Dans le privé, les investisseurs peuvent examiner les comptes et négocier des protections contractuelles, mais les valorisations restent ponctuelles, conclues entre un petit nombre d’acteurs et difficiles à comparer. Une cotation impose au contraire la publication régulière d’informations financières auditées, élargit la base d’investisseurs et transforme la valorisation en un prix continuellement révisé. Les marchés cotés ne sont pas pour autant une machine à produire la vérité car l’euphorie, le pessimisme et le mimétisme peuvent brouiller le jugement. Leur apport tient plutôt à la continuité de l’évaluation et à la confrontation répétée des promesses aux résultats. Ainsi, le véritable test ne se jouera pas lors des seules premières séances, mais sur plusieurs trimestres, à mesure que seront observés les coûts de calcul, les marges, les engagements d’achat de capacité et les flux de trésorerie. La cotation fera aussi apparaître deux lectures complémentaires du même pari : l’actionnaire valorisera surtout le potentiel de croissance, tandis que le créancier se concentrera sur la capacité de remboursement. Ces lectures pourront diverger mais elles seront corrélées à la même question : les revenus tirés de l’IA suffiront-ils à couvrir ses coûts et à dégager des marges durables ?

C’est à cette lumière que les projets d’introduction en Bourse d’OpenAI et d’Anthropic deviennent importants. Toutes deux ont déposé un dossier auprès du régulateur américain en juin 2026, sans que l’on dispose encore d’un calendrier précis. Leur cotation ne ferait pas entrer le risque lié à l’IA dans le système financier car il y est déjà présent à travers les actions et les obligations des fabricants de puces, des fournisseurs de cloud et des producteurs d’électricité, ainsi que par le crédit privé, même lorsque celui-ci reste hors des marchés cotés. La nouveauté tient à la nature des entreprises évaluées. Jusqu’ici, les marchés ont surtout valorisé l’IA à travers les entreprises qui fournissent des puces, du calcul et de l’énergie. Avec OpenAI et Anthropic, ils jugeraient directement deux entreprises qui portent le narratif central de l’IA : prouver qu’être au point de convergence des semi-conducteurs, de l’électricité et du cloud peut devenir rentable.

Trois scénarios sont alors possibles. Des introductions triomphales, réalisées à des valorisations élevées et suivies d’une bonne tenue des cours, conforteraient le récit d’une IA générative promise à une rentabilité rapide et durable. Mais elles élargiraient probablement aussi l’exposition au risque, puisqu’elles accéléreraient la constitution de capacités supplémentaires financées par encore plus d’emprunts, de locations ou d’engagements contractuels de long terme. Des opérations réussies mais disciplinées, à un prix prudent et sans emballement spéculatif, constitueraient probablement le scénario le plus sain : OpenAI et Anthropic lèveraient les capitaux recherchés tout en étant contraintes de démontrer la soutenabilité de leurs coûts, la réalité de leurs marges et la conversion de l’adoption en profits. Enfin, une opération reportée, fortement décotée par rapport au dernier tour privé ou suivie d’une baisse durable après les premières publications de résultats deviendrait une nouvelle référence pour l’ensemble du secteur. Les tours de table suivants se feraient à des conditions plus exigeantes, certaines participations détenues par des fonds seraient réévaluées, les rémunérations en actions perdraient de leur pouvoir d’attraction et les acquisitions payées en titres deviendraient plus coûteuses. Un tel choc ne prouverait pas que la technologie est inutile mais il signalerait que le prix payé pour ses bénéfices futurs était trop élevé ou que ceux-ci arriveront plus lentement que prévu.

Dans ce dernier scénario, la révision des anticipations se transmettrait ensuite mécaniquement à l’infrastructure. Si les marchés doutent de la rentabilité des modèles, ils reverront également à la baisse leurs hypothèses sur la vitesse à laquelle ceux-ci pourront utiliser les capacités de calcul déjà commandées. Les actions des fournisseurs d’infrastructures pourraient donc baisser, les écarts de rendement sur leurs obligations s’accentuer et les nouveaux centres de données devenir plus difficiles à financer. Les véhicules spécialisés, qui empruntent pour construire un actif en comptant sur un contrat de location de longue durée, seraient particulièrement sensibles à une baisse anticipée des taux d’occupation, des loyers ou de la valeur résiduelle des équipements. Une boucle de rétroaction vers OpenAI et Anthropic pourrait même apparaître si le renchérissement du crédit et la baisse de la valeur des actifs rendaient plus coûteux le renouvellement des équipements informatiques et le calcul, exerçant ainsi une pression supplémentaire sur leurs marges et le rythme de déploiement de leurs modèles.

Le choc pourrait aussi toucher les patrimoines et l’économie réelle. La concentration des grands indices américains autour de quelques valeurs technologiques fait qu’une correction de l’IA ne resterait pas cantonnée aux investisseurs spécialisés. Les dix premières valeurs du S&P 500, dont neuf liées à l’IA, représentent ainsi 36,4% de l’indice, tandis que les actifs de retraite américains atteignaient 47 600 milliards de dollars au premier trimestre 2026, soit 34% des actifs financiers des ménages. Une baisse durable des principales valeurs exposées à l’IA réduirait donc probablement le sentiment de richesse et la consommation. Sans nécessairement annoncer un troisième hiver de l’IA, des introductions décevantes d’OpenAI et d’Anthropic seraient à tout le moins le signe d’un refroidissement sérieux.

Faudrait-il y voir alors le prélude d’une crise financière de grande ampleur ? Pas nécessairement. Le premier véritable signal d’alarme serait un accident de financement : de fortes pertes dans certains fonds, la défaillance d’un véhicule dédié aux centres de données ou des difficultés de refinancement chez des emprunteurs fragiles. Pour devenir systémique, le choc devrait ensuite être amplifié par la combinaison d’un endettement élevé, de financements courts adossés à des actifs longs et illiquides, de ventes forcées et d’interconnexions importantes entre fonds, assureurs et banques. Si l’opacité et les interconnexions de certains financements de l’IA justifient la vigilance, elles ne suffisent pas à elles seules à annoncer une crise similaire à celle de 2008. Ce d’autant que plusieurs amortisseurs existent et doivent également être pris en compte. Les grands fournisseurs de cloud disposent par exemple de flux de trésorerie importants, d’activités diversifiées et d’un historique favorable sur les marchés. Une partie des financements de l’IA est engagée à long terme et de nombreux fonds privés ne promettent pas un remboursement rapide à leurs investisseurs ; les pertes seraient donc d’abord absorbées par les actionnaires et les créanciers les plus subordonnés. Les repères historiques laissent en revanche dans le flou sur le lien entre correction financière, transformation technologique et crise systémique. L’éclatement de la bulle Internet a ainsi détruit beaucoup de capital et provoqué une récession, sans déclencher une crise bancaire systémique. Le chemin de fer offre lui un exemple plus ambigu car il est admis que la « Railway Mania » britannique a contribué à la crise financière de 1847.

Les révolutions sont rarement univoques. Présentée comme une rupture immatérielle faite d’algorithmes, l’IA repose aussi sur une infrastructure industrielle de puces, de data centers et d’électricité. Il faut désormais la regarder sous un troisième angle : celui de la finance. À ce titre, les projets d’introduction en Bourse d’OpenAI et d’Anthropic marqueraient un changement de régime en fournissant un nouveau point de référence à l’ensemble de la chaîne de financement de l’IA tout en rendant plus visible le risque financier qui lui est associé. Ce test boursier dira ainsi si les revenus de l’IA se matérialisent assez vite et avec des marges suffisantes pour justifier les capitaux mobilisés et les engagements pris en son nom. Les modèles d’IA ne délivrent pas de vérité, mais des vraisemblances statistiques. Les marchés, eux, fixeront un prix. Il ne dira pas toute la vérité sur la valeur de l’IA, mais il dira ce qu’il en coûte d’y croire.