Repousser les limites

Tuan Huynh, BlackRock Investment Institute

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Les portefeuilles doivent intégrer un scénario alternatif, faire preuve d’une grande agilité et privilégier des sources de performance idiosyncratiques.

 

Nous défendons depuis longtemps l’idée qu’un tournant structurel est en cours à l’échelle mondiale, sous l’effet de quelques mégatendances majeures: fragmentation géopolitique, transition énergétique et transformation du système financier. Mais c’est dans l’intelligence artificielle que cette mutation apparaît avec le plus de netteté, tant sa diffusion est rapide et d’une ampleur inédite. Le basculement vers un régime de croissance fortement intensif en capital modifie en profondeur le paysage de l’investissement et met sous tension les cadres physiques, financiers et sociopolitiques habituels. Un nombre limité forces macroéconomiques structurantes implique nécessairement un nombre restreint de moteurs boursiers dominants. La concentration actuelle des marchés reflète ainsi une concentration économique plus profonde, une réalité à laquelle, selon nous, les investisseurs ne peuvent se soustraire.

Les montants engagés dans l’IA sont vertigineux. Ce qui naît au niveau microéconomique s’impose progressivement comme un moteur macroéconomique de premier plan et constitue le pilier central de notre scénario à l’horizon 2026. Les perspectives de revenus supplémentaires pourraient justifier ces investissements massifs, même si la répartition de la valeur entre les différents acteurs technologiques demeure incertaine. Dans ce contexte, ces entreprises préservent une marge de manœuvre stratégique et pourraient revoir leurs ambitions à mesure que la visibilité sur la rentabilité s’améliorera ou si des contraintes sévères sur l’offre d’énergie venaient à émerger. Ces contraintes pourraient ralentir l’expansion de l’IA, mais aussi ouvrir de nouveaux champs d’investissement. Nous conservons une posture pro-risque et maintenons une surpondération des actions américaines liées à l’IA. Pour les investisseurs actifs capables d’anticiper les futurs bénéficiaires de cette dynamique, l’environnement actuel est particulièrement porteur.

Les entreprises engagées dans l’essor de l’IA augmentent parallèlement leur recours au levier financier, notre deuxième axe de réflexion. Une évolution que nous jugeons nécessaire, les investissements devant précéder la génération de revenus. Combinée à des niveaux de dette publique déjà élevés, cette dynamique contribue à un système financier plus endetté et donc plus sensible aux chocs, notamment à une hausse des rendements obligataires dans un contexte où les banques centrales doivent arbitrer entre désinflation et soutenabilité budgétaire. Nous considérons le crédit privé comme un vecteur clé du financement des infrastructures, tandis que nous sous-pondérons, à des fins tactiques, les obligations du Trésor américain à longue échéance.

Enfin, notre troisième thème interroge un principe largement admis: la diversification. Des allocations pensées pour diluer le risque peuvent, dans les faits, se transformer en expositions actives concentrées. Nos travaux sur les actions américaines montrent qu’une fois neutralisés les facteurs traditionnellement explicatifs des performances boursières comme la  «value» ou le «momentum», une part croissante des rendements des actions américaines dépend d’un moteur unique. Dès lors, nous estimons que les investisseurs gagneraient à moins disperser les risques de façon mécanique et à les assumer de manière plus intentionnelle, en adoptant une approche résolument plus active. Les portefeuilles doivent intégrer un scénario alternatif, faire preuve d’une grande agilité et privilégier des sources de performance idiosyncratiques, en particulier sur les marchés privés.

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