Nouveaux Records du CAC 40 : 7 actions de l’indice qui ont encore un gros potentiel

Les investissements dans l’IA constituent désormais l’explication faisant l’unanimité pour expliquer la résilience de l’économie américaine en 2026, et leur ampleur reste impressionnante.

Une note récente de la Réserve fédérale offre l’un des aperçus les plus clairs de la manière dont le cycle d’investissement dans les infrastructures d’IA alimente la croissance, et des lacunes qui subsistent dans les données. Son élément central consiste à suivre les dépenses d’investissement trimestrielles des plus grandes entreprises technologiques américaines à partir des documents déposés auprès de la SEC. L’accélération observée depuis 2024 est indéniable.

Ce que reflètent les dépenses d’investissement des hyperscalers

Le graphique ci-dessous s’appuie sur les achats de biens immobiliers et d’équipements déclarés dans les documents déposés par les entreprises. Il est utile, mais peut à la fois sous-estimer et surestimer les dépenses liées à l’IA.

Il sous-estime les investissements en excluant les retombées économiques plus larges : la construction de centres de données génère des revenus pour les entrepreneurs, les fournisseurs de services publics et les fabricants d’équipements, tandis que le chiffre des dépenses d’investissement ne rend compte que de la dépense initiale. Il peut également ne pas prendre en compte les capacités louées auprès d’opérateurs tiers.

Il les surestime en incluant des dépenses non liées à l’IA. Amazon reste le plus gros investisseur, mais une grande partie de ses investissements soutient la gestion des commandes et la logistique plutôt que l’IA ; les serveurs et les réseaux ne représentaient qu’environ un tiers de la valeur brute de ses immobilisations corporelles à la fin de 2025.

Il n’existe pas de poste budgétaire dédié aux investissements en IA dans les rapports financiers ou les comptes nationaux ; toute estimation précise repose donc sur des hypothèses. Trois indicateurs peuvent aider : les dépenses d’investissement des hyperscalers (générales mais sujettes à des variations), la construction de centres de données privés selon le recensement (un indicateur avancé, mais les bâtiments ne représentent qu’une partie de la valeur du projet) et les dépenses en matériel informatique du NIPA du BEA (difficiles à distinguer de l’informatique de bureau classique).

La contribution à la croissance américaine

En valeur brute, les investissements technologiques actuels pourraient ajouter près d’un point de pourcentage à la croissance du produit intérieur brut américaine en 2026, concentrés au sein d’une poignée d’entreprises.

L’estimation de la Fed est plus prudente : elle combine les investissements dans les logiciels, les centres de données, l’énergie et le matériel informatique, puis les ajuste pour tenir compte de la hausse des importations qui en découle. Les logiciels et le matériel informatique ont généré les gains les plus importants depuis 2025, mais une grande partie de ce matériel est importée ; les exportations nettes compensent donc en partie la relance des investissements nationaux.

L’investissement brut est donc important, tandis que la contribution nette au PIB est plus inégale, ce qui reflète la part des importations et les limites de mesure plutôt que des doutes quant à la vigueur du cycle.

Le développement est visible, mais les retombées ne le sont pas

L’étude n’établit pas de lien direct entre ce cycle et la géopolitique, mais elle aide à expliquer la résilience de l’économie américaine en 2026. Les programmes des hyperscalers sont approuvés plusieurs années à l’avance et s’appuient sur des contrats à long terme, ce qui les rend moins sensibles aux chocs à court terme que les dépenses habituelles des entreprises. Les centres de données restent exposés aux prix de l’électricité, et la forte part des importations limite le bénéfice direct sur le PIB, mais ces programmes restent relativement à l’abri de la volatilité à court terme.

Un ralentissement des dépenses d’investissement pourrait signifier que la demande a été satisfaite, que les rendements ont baissé ou que les conditions de financement se sont durcies ; toutefois, les dépenses pourraient rester élevées même si la construction atteint un plateau, s’orientant plutôt vers les serveurs, les logiciels et les coûts d’exploitation.

La note souligne également que la faisabilité technique ne va pas de pair avec un déploiement économiquement viable. La baisse des coûts marginaux d’exploitation des modèles importe moins que les coûts fixes liés à leur intégration : nettoyage des données, refonte des processus et connexion des systèmes existants. Les prix des jetons constituent donc un indicateur incomplet, car les tarifs publics, les conditions contractuelles et l’efficacité des modèles varient tous.

Les coûts matériels ont baissé, mais la mémoire à large bande passante apparaît comme une contrainte majeure. La Fed utilise les prix à l’exportation des semi-conducteurs coréens comme indicateur de référence, compte tenu de la position dominante de Samsung et de SK Hynix dans la production de DRAM et de HBM, ce qui fait des prix de la mémoire un indicateur à surveiller.

L’adoption est en hausse, en particulier parmi les grandes entreprises, mais l’intensité d’utilisation semble plus modérée que ne le laisse supposer le taux d’adoption global. Les données sur la productivité restent peu concluantes : les secteurs exposés à l’IA affichent une croissance légèrement plus forte, mais l’écart ne s’est pas creusé de manière décisive, ce qui reflète peut-être des effets différés, des goulots d’étranglement ailleurs, ou des gains que les statistiques classiques ne prennent tout simplement pas en compte.

Le marché du travail ne permet pas de tirer de conclusion claire

Le chômage global ne montre guère de signes d’une substitution généralisée due à l’IA. Les premiers effets pourraient plutôt se traduire par un ralentissement du recrutement, en particulier pour les postes de débutants, ce qui rend les offres d’emploi plus révélatrices que les demandes d’allocations de chômage. Cela est important car les postes juniors permettent d’acquérir les compétences nécessaires à l’évolution de carrière.

Conclusion

Le cycle d’investissement dans l’IA est plus important que ne le suggèrent les dépenses d’investissement globales une fois les capacités louées prises en compte, mais plus modeste une fois les importations et les dépenses non liées à l’IA exclues. Il a contribué à amortir les chocs géopolitiques et énergétiques subis par l’économie américaine, car ces projets s’inscrivent dans le long terme et sont relativement à l’abri des chocs de confiance à court terme. Le retour économique reste toutefois incertain : si les investissements sont visibles partout dans les données, les gains de productivité généralisés ne le sont pas encore.

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