Les analystes de Wall Street ne cessent de revoir ā la hausse leurs prévisions concernant les dépenses dinvestissement liées ā lIA, certains estimant que les grandes entreprises technologiques notamment Amazon, Microsoft, Alphabet, Nvidia et Meta pourraient dépenser jusquā 1 400 milliards de dollars dici 2027. Gartner, un cabinet détudes et de conseil, prévoit que les dépenses mondiales en IA atteindront 2 500 milliards de dollars cette année.
Le montant colossal de capitaux actuellement alloué aux centres de données qui poussent comme des champignons aux États-Unis, aux équipements réseau de pointe et aux infrastructures électriques soulève une question cruciale : le développement de l’IA évince-t-il les investissements dans d’autres secteurs ? Commel’ont fait remarquer Jessica Rindels et David Mericle, économistes chez Goldman Sachs — que l’on est loin de considérer comme des luddites des temps modernes —, il existe un risque réel que l’IA prive d’autres secteurs productifs de capitaux et devienne un frein à la croissance.
En effet, comme l’a récemment souligné Torsten Slok, économiste en chef chez Apollo Global Management, le consensus parmi les investisseurs est que les dépenses d’investissement des hyperscalers atteindront environ 3 % du PIB par an entre 2027 et 2029. Cela représente une forte hausse par rapport aux 0,3 % du PIB enregistrés en 2019 et aux 1,4 % prévus pour 2025.
Les leaders du secteur de l’IA et les investisseurs affirment que l’essor actuel de l’IA pourrait générer d’énormes gains de productivité, transformant l’économie mondiale et améliorant le sort de chacun. À l’instar des révolutions technologiques précédentes, l’IA promet de restructurer des secteurs entiers, de la défense à l’industrie manufacturière en passant par l’éducation. Elle pourrait également réduire les coûts dans des secteurs, notamment l’éducation et la santé, où les gains d’efficacité se font depuis longtemps attendre.
Les investissements liés à l’IA sont déjà devenus un moteur majeur de la croissance économique américaine. Morgan Stanley estime que les dépenses d’investissement dans cette technologie pourraient contribuer à hauteur de 2,5 % à la croissance du PIB américain cette année et de plus de 3 % en 2027.
Mais cette frénésie de dépenses en IA se fait-elle au détriment d’autres secteurs ? En 2025, l’IA représentait 65,4 % de la valeur des opérations de capital-risque aux États-Unis. Compte tenu de son appétit vorace en capitaux, il existe un risque réel que ce secteur prive d’autres domaines prometteurs, tels que les biotechnologies et les nanotechnologies, des investissements dont ils ont cruellement besoin. Dès 2024, l’ingénieur en IA Abhay Gupta avait averti que les start-ups évoluant dans des domaines soudainement moins prestigieux, comme les technologies vertes et l’investissement à impact social, avaient beaucoup plus de mal à attirer des capitaux de capital-risque en raison de l’essor de l’IA.
L’effet d’éviction ne se limite pas au capital-risque. Il peut également se produire lorsque la concurrence acharnée pour les capitaux fait grimper les coûts d’emprunt à un niveau suffisamment élevé pour étouffer le financement de projets ou de secteurs qui seraient autrement attractifs.
On observe déjà des signes de cette dynamique sur les marchés des capitaux, le plus évident étant la hausse des coûts d’emprunt, mesurés par les taux d’intérêt réels. La récente flambée des rendements des bons du Trésor américain pourrait en partie refléter la demande croissante de financement alimentée par le boom des investissements dans l’IA ; l’approche restrictive du nouveau président de la Fed, Kevin Warsh, vis-à-vis de l’inflation y a sans doute également contribué. Pour la première fois depuis plus de 30 ans, le prix du capital est en train d’être réévalué, la demande commençant à dépasser l’offre. Si l’IA est à l’origine de ce changement, il pourrait en résulter un effet d’éviction massif.
Pour mettre en perspective l’ampleur des flux de capitaux vers l’IA, par rapport au PIB américain, le « super-cycle » de l’IA devance les précédents booms d’investissement, notamment le boom ferroviaire du milieu du XIXe siècle, la construction du réseau autoroutier inter-États américain de 1955 à 1970 et le programme spatial Apollo.
La diversité des outils de financement mobilisés pour répondre à cette demande est tout aussi frappante. Pratiquement tous les instruments financiers et toutes les innovations développés au cours des dernières décennies sont utilisés pour financer le déploiement de l’IA, des obligations classiques de qualité « investment grade » et des titrisations au crédit privé, en passant par les structures de type crédit-bail et les fonds de détail.
Naturellement, un volume aussi considérable d’émissions de dette (et de capitaux propres) a alimenté les inquiétudes concernant les montages financiers circulaires dans lesquels les principaux acteurs de l’IA, notamment les fabricants de puces et les fournisseurs de services cloud, financent des start-ups du secteur de l’IA. Ces start-ups dépensent ensuite ce capital pour acquérir du matériel et de la puissance de calcul auprès de ces mêmes fournisseurs.
Cette structure de financement circulaire présente des risques pour le système financier et l’économie réelle, en particulier dans un contexte de hausse des rendements obligataires, où l’endettement des entreprises du secteur de l’IA pourrait déclencher une crise financière. Le gouverneur de la Banque d’Angleterre, Andrew Bailey, a récemment mis en garde contre un «éclatement » potentiel, c’est-à-dire l’effondrement de la bulle spéculative liée à l’IA, qui pourrait déclencher une grave récession financière mondiale.
La grande pression
Cette flambée de la demande de capitaux est aggravée par une baisse de l’épargne. Depuis le lancement de ChatGPT par OpenAI en novembre 2022, le taux d’épargne des ménages américains est passé de 3,8 % à 3 %, tandis que les investissements dans l’IA ont bondi. Cela contraste fortement avec la situation qui prévalait sous le mandat de Ben Bernanke, alors président de la Réserve fédérale, de 2006 à 2014, lorsque l’excédent d’épargne coïncidait avec un secteur privé dominé par des entreprises aux besoins en capitaux relativement modestes, ce qui maintenait les taux d’intérêt à un niveau bas. Aujourd’hui, un secteur à forte intensité capitalistique domine les flux d’investissement, précisément à un moment où l’épargne diminue et où les taux d’intérêt augmentent.
Cela accroît le risque d’éviction des investissements dans d’autres secteurs. Le secteur privé dispose d’une réserve de capitaux limitée, dont le volume est largement déterminé par le montant que les particuliers sont prêts à épargner. Plus l’IA absorbe une part importante de cette épargne, moins il en reste pour tout le reste, y compris les usines et autres investissements nécessitant d’importants capitaux.
Les marchés de la dette donnent un premier aperçu de cette tension. Au cours des huit premiers mois de 2026, les cinq plus grands hyperscalers ont émis 132 milliards de dollars de dette, contre une moyenne annuelle de 35 milliards de dollars entre 2020 et 2024. Et ce chiffre n’inclut même pas le financement des centres de données, des fabricants de puces et des services publics. Vanguard estime que les émissions de dette liées à l’IA pourraient atteindre un total de 300 à 570 milliards de dollars sur l’ensemble de l’année.
La hausse des coûts de financement indique que la demande dépasse l’offre. Avec des flux de capitaux aussi importants vers les centres de données et les infrastructures d’IA, la hausse des taux d’intérêt rend le financement sur le marché obligataire plus coûteux pour les autres secteurs. À mesure que la demande de capitaux liée à l’IA augmente, les emprunts des autres secteurs doivent diminuer pour que le marché retrouve son équilibre. Lorsque l’offre de capitaux est inélastique, une partie de la demande reste inévitablement insatisfaite. Si cela se produit effectivement, l’économie pourrait bien connaître «l’hiver de l’innovation »contre lequel l’Eurasia Group avait mis en garde en 2019, comme conséquence potentielle d’une pénurie de capitaux.
Un autre signe de cet effet d'éviction est l'écart croissant entre la performance des actions liées à l'IA et celle du reste du marché. De 2023 à 2025, les « Magnificent Seven » — Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia et Tesla — ont largement surperformé l’indice S&P 500, représentant parfois jusqu’à deux tiers des gains totaux de l’indice.
À elles sept, ces entreprises représentent désormais plus d’un tiers de la capitalisation boursière totale du S&P 500. RBC Wealth Management a qualifié cette concentration de «Great Narrowing » (grandresserrement), la décrivant comme encore plus prononcée et ancrée que pendant l’ère des dot-com, qui s’est bien sûr soldée par un krach. Bien que RBC reconnaisse que cette concentration ne signifie pas nécessairement l’existence d’une bulle, les risques sont bien réels : ils vont des répercussions négatives qu’un seul rapport de résultats décevant pourrait avoir sur l’indice dans son ensemble à la menace plus grave qui pèserait sur l’économie si le sentiment à l’égard de l’IA venait soudainement à se détériorer.
Le capital n’est d’ailleurs pas la seule ressource pour laquelle l’IA est en concurrence. Sa demande insatiable en eau, en électricité, en terrains et en matériaux pourrait faire grimper les prix et contraindre d’autres secteurs à se disputer des ressources de plus en plus rares.
Les récentes conférences téléphoniques sur les résultats des entreprises suggèrent que ce phénomène est déjà en cours dans certains domaines. Intel, par exemple, a indiqué que l’approvisionnement en semi-conducteurs est réorienté vers l’IA au détriment des PC. Le fabricant d’ascenseurs Otis et le promoteur immobilier Lennar ont mis en avant des pénuries de main-d’œuvre qualifiée et de capacités de construction qui retardent leurs projets. IBM a noté que les budgets informatiques se réorientent vers l’IA au détriment du matériel et des logiciels traditionnels, tandis que Micron et SK Hynix ont signalé des pénuries de mémoire qui freinent la production d’ordinateurs personnels et de smartphones.
Effet d’éviction ou effet d’attraction ?
Malgré des preuves financières et anecdotiques considérables, l’affirmation selon laquelle l’IA évincerait d’autres investissements est loin d’être établie. Il existe au moins trois raisons de remettre en question ce discours, dont l’une suggère que l’essor de l’IA pourrait avoir exactement l’effet inverse.
Tout d’abord, les données macroéconomiques ne fournissent aucune preuve manifeste d’un effet d’éviction. L’IA absorbe peut-être une part plus importante des investissements, mais cela n’a pas été compensé par une baisse des investissements dans d’autres secteurs. En effet, les données du Bureau of Economic Analysis montrent que la part de l’investissement privé brut dans le PIB américain est restée globalement stable.
Deuxièmement, la hausse des taux d’intérêt pourrait refléter une réévaluation des actifs financiers plutôt qu’un effet d’éviction. Le rendement des bons du Trésor à 30 ans a augmenté de plus de 33 points de base depuis le début de l’année, mais cette hausse a été largement attribuée à la guerre en Iran et au regain d’inquiétudes inflationnistes suite à la flambée des prix de l’énergie. Avec autant de facteurs poussant les taux à la hausse, il est difficile de dire avec certitude dans quelle mesure cette tendance reflète l’impact de l’IA.
Le troisième contre-argument s’appuie sur ce qu’on appelle le paradoxe de Jevons : lorsqu’une nouvelle technologie rend une ressource plus productive et plus efficace, la baisse des coûts qui en résulte peut renforcer, plutôt qu’affaiblir, la demande pour cette ressource. Selon cette logique, l’IA pourrait accroître la productivité, réduire les coûts et stimuler la demande pour un large éventail de biens et de services, incitant ainsi les entreprises à investir davantage en conséquence. Les investissements dans l’IA pourraient donc devenir un catalyseur d’investissements dans d’autres secteurs — production d’électricité et services publics, services financiers et cloud computing — plutôt que de leur soustraire des capitaux.
Pour l’instant, l’IA semble évincer les investissements de manière marginale et non généralisée. Elle détourne clairement des capitaux et des ressources d’autres secteurs, mais il n’y a pas encore suffisamment de preuves pour conclure qu’elle freine l’investissement global ou la croissance économique.
By Dambisa Moyo
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