Alors que les actifs risqués commencent à entrevoir une lueur d’espoir au-delà du brouillard épais de la guerre, la question se pose inévitablement de savoir ce qui pourrait, une fois encore, faire dérailler la dynamique actuelle des marchés boursiers. Au-delà des enjeux géopolitiques, nous avons identifié ces dernières semaines deux sources de préoccupation majeures qui continuent de peser lourdement sur les perspectives: la dette privée et les bouleversements liés à l’IA.
En ce qui concerne la dette privée, nous restons convaincus que les inquiétudes actuelles sont exagérées, notamment en raison d’une couverture médiatique négative persistante qui établit des parallèles avec la crise financière mondiale. En réalité, le secteur de la dette privée est moins endetté et, grâce à sa nature intrinsèquement illiquide, présente moins de risques systémiques que le secteur bancaire traditionnel. Par conséquent, même si les portefeuilles de certains gestionnaires devaient subir des pertes, nous estimons que le risque de répercussions systémiques demeure limité. Pour replacer les choses dans leur contexte, le marché de la dette privée représente environ 2000 milliards de dollars, soit près de 3% de l’encours total de la dette des ménages et des entreprises américains. A titre de comparaison, les prêts hypothécaires représentaient environ 60% de la dette totale des ménages et des entreprises américains au plus fort de la bulle immobilière en 2006.
La question de la disruption liée à l’IA s’avère plus difficile à évaluer, tandis que les évolutions se succèdent à une vitesse presque effrayante. Anthropic, l’une des principales entreprises d’IA et développeur de la famille de modèles linguistiques de grande taille (LLM) «Claude», a récemment annoncé qu’elle suspendait la publication de son dernier LLM, affirmant qu’il était «trop puissant pour le grand public». Cette décision a incité des responsables gouvernementaux du monde entier à ouvrir un dialogue sur les risques potentiels de ce modèle en matière de cybersécurité. L’annonce a provoqué une nouvelle forte correction du secteur des logiciels, déjà lourdement affecté fin 2025 et début 2026, avant de marquer une pause et de faire preuve d’une remarquable résilience durant les turbulences géopolitiques de mars. Les inquiétudes liées à l’affaiblissement du pouvoir de fixation des prix, à la pression structurelle persistante sur les marges des modèles économiques des éditeurs de logiciels, et, à l’extrême, à la perspective d’une disruption irréversible induite par l’IA, ont ainsi refait surface avec force.
Si les détracteurs considèrent le ton dramatique de l’annonce d’Anthropic comme un simple coup marketing réussi, visant à gonfler la valorisation déjà astronomique de cette entreprise privée – notamment en vue d’une éventuelle introduction en bourse prévue plus tard cette année –, cette avancée met néanmoins en évidence le rythme et l’intensité avec lesquels se déroule l’actuel supercycle de l’innovation. Certes, l’innovation est toujours souhaitable dans un système capitaliste, car elle constitue le moteur du progrès des sociétés. Toutefois, le rythme actuel de l’innovation rend la tâche des gestionnaires de fonds actifs de plus en plus difficile. Les derniers LLM sont sans aucun doute suffisamment puissants pour générer des gains de productivité significatifs dans de nombreux secteurs d’activité, avec un potentiel de profit important pour les laboratoires d’IA et les entreprises déployant les dépenses en capitaux associées. Dans le même temps, chaque avancée majeure des entreprises d’IA remet en question les modèles économiques fondés sur le savoir et accentue encore davantage l’écart de performance entre les gagnants et les perdants de l’IA, notamment dans le secteur des logiciels. Cette dynamique contraint les gestionnaires de fonds à réévaluer en permanence leur univers d’investissement, à réanalyser la solidité des avantages concurrentiels des entreprises et, par conséquent, leur vulnérabilité face aux bouleversements.
D’un point de vue plus général, une disruption partielle au sein d’un seul (sous-)secteur, tel que celui des logiciels, ne suffit évidemment pas à mettre un terme à la tendance haussière de fond des actions, car elle ne fait que renforcer la rotation en cours des modèles économiques axés sur les actifs intangibles vers ceux reposant sur des actifs tangibles. Cependant, la disruption n’est qu’une facette de l’IA. Le risque le plus important pour les marchés boursiers mondiaux réside dans une monétisation insuffisante du cycle d’investissement dans l’IA. Au cours des 15 dernières années, les géants technologiques américains, véritables machines à générer des flux de trésorerie disponibles, ont été les principaux moteurs de l’exceptionnalisme américain et ont tiré les marchés boursiers mondiaux vers le haut. Depuis le lancement de ChatGPT fin 2022, ils se sont toutefois transformés en d’importants dépensiers en capitaux, engageant des montants sans précédent dans le développement d’infrastructures d’IA et entamant leurs réserves de trésorerie autrefois considérables.
L’incapacité à rentabiliser ces dépenses d’investissement colossales pourrait radicalement inverser le sentiment du marché à l’égard des géants américains engagés dans la course à l’IA. Si l’un d’entre eux venait à fléchir et à suspendre ses investissements – en raison de contraintes de bilan, d’une détérioration de sa situation financière (exacerbée par un recours croissant à l’endettement) ou de contraintes matérielles (par exemple, les goulets d’étranglement actuels en matière d’approvisionnement énergétique) –, les répercussions s’étendraient probablement bien au-delà du seul secteur américain des technologies de l’information. Le prochain point de repère pour évaluer l’état actuel du cycle des dépenses d’investissement dans l’IA sera la saison des résultats trimestriels, qui a débuté la semaine dernière. Les investisseurs seront particulièrement attentifs aux intentions futures de chaque hyperscaler en matière de dépenses d’investissement, ainsi qu’à l’évaluation intermédiaire du succès de la monétisation. Pour mémoire, si les risques liés à une monétisation de l’IA inférieure aux attentes sont proportionnellement plus élevés aux États-Unis, les autres régions n’en sont pas pour autant à l’abri.