Depuis plus de trente ans, nous n’avions pas assisté à un tel engouement pour une nouvelle technologie. L’arrivée de ChatGPT, il y a un peu moins de trois ans, a démocratisé ce que l’on appelle désormais «l’intelligence artificielle générative» (GEN AI). De quoi déchaîner les passions, aussi bien du grand public que des marchés financiers.

Mais, comme pour le cloud une décennie plus tôt, le déploiement de ces modèles exige des investissements mirobolants et débouche sur des valorisations boursières extravagantes, tandis qu’une incertitude subsiste quant à leur pérennité financière. L’emballement actuel soulève donc une question centrale: assistons-nous à la formation d’une nouvelle bulle technologique? On en parle avec Eric Ghernati, gérant et analyste actions US chez J.P. Morgan AM.

Concernant tout ce qui se passe autour des GEN AI, peut-on y déceler certaines similarités rappelant la bulle Internet du début du siècle?

Je pense effectivement que certains parallèles entre la bulle technologique de la fin des années 1990 et l’actuel essor de l’IA sont difficiles à ignorer. Les deux époques se caractérisent par un tourbillon d’innovations et des impacts profonds à long terme.

À la fin des années 90, l’internet représentait une nouvelle frontière: il a déclenché une vague d’avancées technologiques et d’investissements massifs qui ont permis à l’économie numérique de prospérer. Aujourd’hui, c’est l’IA qui occupe le devant de la scène, portée par les percées en apprentissage automatique et en traitement du langage naturel, qui stimulent l’imagination et attirent les capitaux.

Dans les deux cas, l’enthousiasme médiatique et l’appétit des investisseurs ont conduit à une surévaluation de certaines entreprises, mais ils ont aussi mis en lumière le potentiel transformateur de ces révolutions technologiques.

S’il existe des similitudes, il est toutefois important de souligner que le contexte et les caractéristiques d’aujourd’hui sont uniques. Le secteur de l’IA, par exemple, bénéficie de technologies plus matures, d’entreprises aux bilans financiers solides et d’un éventail d’applications bien plus large que l’internet à ses débuts.

Sommes-nous vraiment en train d’assister à la formation d’une nouvelle bulle technologique? Et si c’était le cas, faudrait-il réellement redouter les conséquences d’un éventuel krach boursier?

L’intelligence artificielle existe depuis des décennies, mais ce qui change aujourd’hui, c’est la vitesse fulgurante de ses progrès et son déploiement à une échelle sans précédent. Là où il avait fallu des décennies pour apprendre à des systèmes à reconnaître une écriture manuscrite, comprendre la parole ou identifier des objets dans une image, l’IA a, en quelques années, accompli des avancées spectaculaires et progresse désormais à une vitesse vertigineuse.

Désormais, elle dépasse largement les tâches de reconnaissance visuelle : elle rivalise, voire surpasse, l’expertise humaine dans des domaines tels que la physique, la biologie ou les mathématiques. Elle écrit du code, génère des documents juridiques et conduit même des voitures dans le trafic urbain.

Les deux dernières années ont marqué le début d’investissements massifs et sans précédent dans les infrastructures d’IA: les cinq plus grands hyperscalers mondiaux ont dépensé plus de 350 milliards de dollars en 2023 et 2024, et s’apprêtent à investir environ 300 milliards supplémentaires en 2025.

Si le débat sur l’ampleur de ces dépenses se poursuivra, nous pensons qu’à long terme, elles se stabiliseront à des niveaux de capex élevés mais plus efficaces, offrant un retour sur investissement massif. À mesure que l’IA évolue d’un simple outil d’efficacité vers un véritable substitut au travail humain, le ROI devient facilement mesurable et les investissements en capital se stabilisent. Surévalué à court terme, mais sous-estimé à long terme.

Contrairement à l’ère des dot-com, les leaders actuels de l’IA génèrent déjà des flux de trésorerie substantiels tout en réinvestissant dans le prochain grand basculement technologique. Comme souvent, ces bouleversements de plateforme ouvrent la voie à des innovations encore plus profondes, capables de transformer l’économie pendant une décennie, voire davantage. Nous restons donc extrêmement confiants dans le potentiel de l’IA à remodeler durablement tous les secteurs de l’économie.

Sur le plan du pari financier pris par l’industrie, sommes-nous dans une situation comparable à celle du cloud une décennie plus tôt, soit des dépenses énormes sans aucune garantie sur sa rentabilité?

Sur le plan financier, l’essor actuel de l’IA présente des similitudes frappantes avec le boom du cloud computing d’il y a une dizaine d’années. Les deux vagues sont d’ailleurs étroitement liées. Dans les deux cas, on observe des investissements massifs portés par la promesse d’un potentiel transformateur, mais entourés d’incertitudes quant à leur rentabilité.

Il y a dix ans, le cloud était un secteur naissant dans lequel les entreprises injectaient des sommes colossales en infrastructures et en développement. La promesse était claire: révolutionner la manière dont les organisations fonctionnent en offrant des ressources informatiques évolutives et accessibles à la demande. Mais à l’époque, la rentabilité restait incertaine et les modèles économiques encore à définir, suscitant des interrogations sur la pertinence de telles dépenses.

Aujourd’hui, l’IA connaît effectivement une dynamique comparable. Les entreprises misent gros sur son potentiel pour transformer des secteurs entiers. Qu’il s’agisse d’apprentissage automatique ou de traitement du langage naturel, les progrès sont rapides et impressionnants, mais le pari financier reste considérable et l’industrie doit encore relever plusieurs défis.

Dans les deux cas, le pari repose sur une conviction: des bénéfices à long terme et un pouvoir transformateur de la technologie. Tout comme le cloud computing a fini par s’imposer comme une pierre angulaire des opérations modernes, l’espoir est que l’IA concrétise ses promesses malgré les incertitudes et les risques financiers actuels.

En tant qu’investisseurs, nous constatons déjà des percées technologiques et de nouvelles opportunités de monétisation qui justifient l’ampleur des dépenses en infrastructures. L’ampleur potentielle de la création de valeur économique grâce à l’adoption de l’IA par secteur est réellement impressionnante. Les résultats du deuxième trimestre confirment une extension rapide des cas d’usage de l’IA, notamment:

1. les chatbots pour les clients ou les employés;
2. l’automatisation de tâches répétitives;
3. le développement de nouveaux produits, allant des snacks aux médicaments salvateurs;
4. la maintenance préventive, qu’il s’agisse de puits pétroliers ou de réseaux de télécommunications.

Dans nombre de ces situations, les entreprises parviennent déjà à quantifier les bénéfices.

Les GEN AI ont-elles le potentiel - sur le long terme - d’être aussi rentables que le cloud?

L’intelligence artificielle générative (Gen AI) possède sans aucun doute le potentiel d’être aussi rentable que le cloud computing – voire davantage. Ce potentiel repose sur deux leviers majeurs: la diversité de ses cas d’usage dans pratiquement tous les secteurs, et sa capacité à générer des économies de coûts.

La Gen AI s’applique déjà à de nombreux domaines, de la santé et de la finance au divertissement et à l’éducation. Sa faculté à produire du contenu, automatiser des tâches et améliorer la prise de décision ouvre de multiples sources de revenus. En automatisant des processus complexes, elle permet aux entreprises de réduire considérablement leurs coûts opérationnels, ce qui se traduit par des économies substantielles et une rentabilité accrue.

Au-delà de ces économies, la Gen AI stimule l’innovation. Elle favorise l’émergence de nouveaux produits et services, tout en renforçant les technologies existantes comme le cloud computing, qu’elle enrichit de capacités avancées d’analyse, de personnalisation et d’automatisation. Cette combinaison offre aux entreprises des solutions plus complètes et à plus forte valeur ajoutée.

Les résultats du deuxième trimestre en témoignent : la forte progression des revenus liés au cloud est due à l’IA, qui devient un moteur significatif de cette activité. Les trois derniers mois ont été particulièrement impressionnant pour Azure et GCP, moins pour AWS, mais la tendance devrait s’inverser à mesure que de nouvelles capacités seront mises en service...Quoi qu’il en soit, le marché perçoit cette demande croissante d’IA comme le signal d’un tournant imminent dans l’adoption par les entreprises des charges de travail liées à la Gen AI.

Le potentiel de rentabilité de la Gen AI est donc immense. À mesure que la technologie gagne en maturité et que son adoption s’accélère, son impact sur la performance financière devrait croître de manière exponentielle.

Dans la course actuelle, DeepSeek a montré que les vainqueurs actuels ne seront pas forcément ceux de demain dans les GEN AI…Partagez-vous cette opinion qu’il ne faut pas sous-estimer le potentiel de la Chine dans ce domaine?

Il apparaît clairement que l’IA générative n’est pas seulement une affaire américaine ou chinoise: c’est une histoire mondiale. DeepSeek a toutefois prouvé qu’il était possible de développer des modèles à des coûts plus compétitifs. La course à l’IA reste ouverte à tous, même si les États-Unis conservent aujourd’hui l’avantage.

Le modèle de DeepSeek constitue une rupture pour l’intelligence artificielle. Son émergence est sans doute positive pour l’ensemble du marché et de l’économie, même si elle déplace une partie de la valeur: des semi-conducteurs, des infrastructures de centres de données et de l’énergie vers les hyperscalers, mais aussi vers les entreprises bénéficiaires en termes de revenus et de productivité.

Des modèles plus efficaces pourraient accélérer l’accessibilité de l’IA, réduire les dépenses d’investissement et atténuer les besoins énergétiques. Dans le même temps, leur moindre coût devrait stimuler l’adoption, tant par les entreprises que par les ménages. En technologie, une seule constante demeure: la disruption, quelle qu’en soit l’origine.

Enfin les Gen AI ont-elles le potentiel d’être aussi révolutionnaires que la création d’Internet ou de Google Search?

Chaque décennie, un changement de plateforme technologique entraîne une profonde disruption dans le leadership du secteur. Au fil de ces transitions, certaines entreprises parviennent à maintenir leur position dominante, mais elles demeurent rares. Même les sociétés les plus puissantes peuvent être fragilisées si elles échouent à capter la prochaine plateforme ou si elles perdent du terrain sur leur cœur d’activité.

Dans un environnement marqué par des évolutions rapides et de nombreuses incertitudes, l’humilité et une approche itérative sont indispensables. Au sein de la communauté de l’IA, les praticiens débattent activement de la trajectoire et du rythme des avancées, en s’interrogeant sur les choix architecturaux fondamentaux, les limites de la taille des modèles de LLM, ou encore les moyens de produire des données plus efficaces pour l’entraînement.

À mesure que la technologie progresse et clarifie nos imaginaires actuels, de nouveaux horizons émergent – encore trop flous pour être pleinement compris. L’importance de l’IA se révèle déjà avec plus de netteté en comparaison à ce que l’on pourrait appeler le «moment iPhone». 

Lorsque Apple a vécu ce moment fondateur en 2007, il a été suivi par une série d’itérations incrémentales mais décisives, qui ont élargi l’utilité du smartphone et redéfini rétrospectivement sa première version. À travers un cycle de centralisation et de décentralisation, l’informatique mobile a donné naissance à des industries entières. Le même schéma se reproduit aujourd’hui, avec ChatGPT d’OpenAI et DeepSeek, et il est probable que, d’ici dix ans, nous assisterons à des transformations encore plus profondes. Ce qui nécessite de devoir rester agiles.