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

Le « scénario baissier » concernant l’IA ne repose pas sur un seul argument, mais sur trois. Burry sur les résultats financiers. Bernstein sur le financement circulaire. Le MIT sur le chiffre d’affaires. Deux d’entre eux ont en partie raison. Le troisième s’effondre face aux données.

Le 11 novembre, Michael Burry a rompu un silence de deux ans pour accuser les plus grandes entreprises technologiques mondiales de falsifier leurs comptes, qualifiant cette pratique de l’une des fraudes les plus courantes de l’ère moderne. Cela a attiré l’attention, et à juste titre. Quand l’homme qui a misé à la baisse sur la bulle immobilière affirme que les résultats financiers de l’IA sont faux, on l’écoute. Mais le scénario baissier concernant l’IA, qui s’est renforcé au cours des six derniers mois, ne repose pas sur un seul argument. Il en comporte trois. Et lorsqu’on les examine séparément, deux d’entre eux s’avèrent être de réels risques, tandis que le troisième s’effondre face aux données.

Trois arguments, pas un seul

Voici le problème avec la manière dont les arguments baissiers sur l’IA sont généralement présentés. Les sceptiques confondent trois affirmations distinctes en un seul et même sentiment.

  • Les bénéfices sont faux.
  • La demande est artificielle.
  • Les dépenses ne seront jamais rentables.

Chacune de ces affirmations renvoie à une réalité, mais chacune est également poussée au-delà de ce que les faits permettent d’étayer. Et surtout, cela se produit souvent dans la même phrase.

J’ai consacré la majeure partie de l’année à cette question. L’été dernier, j’ai soutenu que Le problème du déficit trouverait sa solution dans les infrastructures d’IA. Puis, le mois dernier, j’ai soumis cette thèse à un test de résistance en la comparant aux analyses de Goldman et j’ai reconnu que mes calculs initiaux concernant le multiplicateur étaient trop optimistes. Je ne défends donc pas ici une position « permabull ». Je fais ce que mes clients attendraient de moi : présenter les arguments des baissiers sous leur meilleur jour, puis vérifier les faits. Passons en revue ces trois arguments dans l’ordre où les sceptiques les avancent habituellement.

Les arguments baissiers sur les bénéfices liés à l’IA

Commençons par Burry, car c’est lui le plus perspicace. À savoir :

«Sous-estimer l’amortissement en prolongeant artificiellement la durée de vie utile des actifs gonfle les bénéfices. »

Son raisonnement est le suivant. Les hyperscalers amortissent le matériel Nvidia sur cinq ou six ans, alors que la durée de vie économique réelle d’une puce, sur un cycle de trois ans, est plus proche de deux ou trois ans. En allongeant le calendrier et en sous-estimant la charge annuelle, le bénéfice déclaré apparaît plus élevé que ne le justifie la réalité économique. Il estime cet écart à environ 176 milliards de dollars d’amortissements sous-évalués pour l’ensemble du secteur entre 2026 et 2028. Selon ce même raisonnement, les résultats d’ Oracle seraient surévalués de près de 27 % et ceux de Meta de près de 21 % d’ici 2028.

A-t-il tort ? Pas sur le plan comptable. Les hypothèses relatives à la durée de vie utile constituent un véritable levier, et il est légitime de s’interroger sur un cycle des puces de deux à trois ans dans un calendrier de six ans. Si vous détenez ces titres en vous basant uniquement sur les résultats publiés, prenez cet argument au sérieux.

C’est là que l’argument devient tiré par les cheveux. L’amortissement est une charge hors trésorerie. Certes, il influe sur le BPA publié, mais il n’affecte pas d’un seul dollar le flux de trésorerie d’exploitation. Alphabet a tout de même généré environ 165 milliards de dollars de flux de trésorerie d’exploitation en 2025, et ce chiffre ne tient pas compte de la manière dont les comptables amortissent un serveur. Le problème décrit par Burry, même en admettant tous les chiffres, est une question de qualité des résultats et de valorisation. Les pessimistes confondent « les résultats sont surévalués » et « l’entreprise ne fonctionne pas », et seule la première affirmation résiste à l’examen des documents financiers.

Financement circulaire et demande artificielle

Le deuxième argument est de nature circulaire. Nvidia investit dans OpenAI. OpenAI achète des services cloud à Oracle. Oracle achète des puces à Nvidia. Stacy Rasgon, de Bernstein, a déclaré que ce montage« alimenterait clairement les inquiétudes liées à un circuit fermé », et la comparaison avec le financement des fournisseurs de la bulle Internet — Nortel et Lucent prêtant de l’argent à leurs clients pour qu’ils achètent leur propre matériel — s’impose d’elle-même. Les analystes ont estimé ces montages à plus de 800 milliards de dollars.

Cette inquiétude est légitime pour ces transactions spécifiques. L’erreur consiste à considérer ce circuit comme l’ensemble du tableau. UBS a estimé que l’accord OpenAI-Nvidia représenterait jusqu’à 13 % du chiffre d’affaires prévisionnel de Nvidia pour 2026. Les 87 % restants proviennent de clients achetant dans des conditions de pleine concurrence. La majeure partie du chiffre d’affaires des hyperscalers en matière d’IA provient d’entreprises et de consommateurs qui paient de l’argent réel pour le cloud et les logiciels, et non de ces mêmes dollars qui tournent en boucle entre cinq entreprises.

Cette partie circulaire mérite-t-elle qu’on s’y attarde ? Absolument. OpenAI serait en passe d’enregistrer une perte d’environ 14 milliards de dollars cette année, et les accords de garantie de fournisseur comme celui d’AMD sont exactement le genre de stratagème qui semble astucieux jusqu’à ce que la demande s’effondre. Mais le fait que « une partie du financement soit circulaire » constitue un signal d’alerte. Cela ne constitue pas, en soi, une thèse de bulle.

Les arguments baissiers concernant les revenus de l’IA

Passons maintenant à celui qui s’effondre. La version à sensation provient de l’étude du MIT intitulée « GenAI Divide » : 95 % des projets pilotes d’IA en entreprise n’ont montré aucun impact mesurable sur les bénéfices, malgré des milliards dépensés. Les pessimistes y voient la preuve que les dépenses d’investissement ne généreront jamais de retour sur investissement. Des dépenses d’investissement sans chiffre d’affaires. L’histoire des dot-coms qui se répète.

Deux problèmes se posent. Premièrement, lisez ce que le MIT a réellement constaté. Les échecs étaient d’ordre organisationnel, et non technologique. Les entreprises développaient des outils en interne au lieu de les acheter, et les destinaient au marketing plutôt qu’aux services administratifs. Dans la même enquête, environ 90 % des employés ont déclaré utiliser des outils d’IA personnels au travail, contre seulement 40 % des entreprises disposant d’abonnements officiels.

Voici le point le plus crucial. Les revenus sont bien là. Ils ne transitent simplement pas toujours par le budget IA de l’entreprise.

Deuxièmement, et c’est là le point que les partisans du « pas de chiffre d’affaires » omettent : l’étude mesure le retour sur investissement de l’acheteur, et non le chiffre d’affaires du vendeur. Morningstar estime qu’en 2025, le secteur américain de l’IA a généré environ 100 milliards de dollars de chiffre d’affaires lié aux services. Cela suffit à couvrir le coût d’exploitation des modèles. La question n’a jamais été de savoir si ces revenus étaient RÉELS. Il s’agit de savoir si ces revenus couvrent à terme la formation des modèles et la recherche, et pas seulement le coût de l’inférence. C’est là une question d’actualité. L’argument « personne ne paie pour cela » ne l’est pas.

Récapitulons donc où nous en sommes. Deux des trois arguments des pessimistes constituent de réels risques liés au prix et au financement. Le troisième, selon lequel ces dépenses ne généreront jamais de revenus, est celui qui s’effondre face aux données.

Sur quoi les pessimistes ont-ils raison ?

J’apprécie le secteur de l’IA. Dans l’ensemble. Ce qui continue de me tracasser, ce ne sont pas les revenus. C’est le flux de trésorerie disponible. Les quatre hyperscalers ont dépensé environ 410 milliards de dollars en dépenses d’investissement en 2025, et les prévisions pour 2026 indiquent un chiffre proche de 700 milliards de dollars. C’est de l’argent bien réel qui sort de l’entreprise. Pivotal Research prévoit que le flux de trésorerie disponible d’Alphabet chutera de près de 90 % cette année, passant de 73 milliards de dollars à environ 8 milliards. Celui d’Amazon pourrait devenir négatif.

Mais la baisse du flux de trésorerie disponible n’est pas automatiquement le signal d’alarme qu’elle semble être, et c’est là que je me démarque des plus grands pessimistes. Il y a une différence entre une entreprise qui saigne ses liquidités pour maintenir à flot un modèle en déclin et une autre qui dépense des sommes record pour en construire un nouveau. Alphabet, Amazon et Microsoft ne rachètent pas leurs actions à ces niveaux. Ils réinvestissent ces liquidités dans leurs activités.

L’hypothèse sous-jacente au scénario baissier, selon laquelle ces dépenses ne généreront jamais de rendement et que le flux de trésorerie disponible ne se redressera jamais, constitue en soi un pari contre trois des meilleurs gestionnaires de capital de ces vingt dernières années. Pendant une décennie, on a reproché à Amazon de se disperser avec AWS. Microsoft avait été considéré comme perdu avant le lancement d’Azure. « Cette fois-ci, c’est différent » est une expression dangereuse dans les deux sens. La mise en garde honnête est que la véritable différence cette fois-ci ne réside pas dans les entreprises, mais dans l’actif : un GPU, avec un cycle de deux à trois ans, doit être rentabilisé rapidement, contrairement à ces investissements dans les infrastructures sur une décennie qui n’ont jamais eu à l’être.

Ainsi, la version honnête de l’argument baissier sur l’IA n’est pas « les bénéfices sont fictifs » ou « personne ne paie ». Elle est la suivante : les dépenses devancent de plusieurs années le retour sur investissement, et chaque hyperscaler se développe comme si le rendement avait déjà été prouvé. Ce n’est pas encore le cas. Ce qui est crucial, c’est qu’on peut avoir raison sur les fondamentaux et pourtant payer beaucoup trop cher pour ces actifs. Cisco enregistrait un chiffre d’affaires réel en 2000. Son cours a tout de même chuté de 80 % et il a fallu près de deux décennies pour retrouver ce niveau.

Ce que le scénario baissier de l’IA signifie pour les investisseurs

Il faut distinguer ces deux risques, car ils appellent des réponses différentes. Le risque lié au chiffre d’affaires, illustré par l’argument du MIT sur l’« absence de retour sur investissement », n’est pour l’essentiel qu’un bruit de fond pour un investisseur diversifié. C’est le risque lié à la valorisation et aux flux de trésorerie qu’il convient de gérer. Il n’y a aucun mal à détenir des titres liés au développement de l’IA avec une pondération raisonnable. En revanche, il ne faut pas les détenir en partant du principe que chaque dollar de dépenses d’investissement promises se transforme directement en bénéfice.

C’est ainsi que nous avons positionné notre stratégie. Nous conservons une exposition à l’IA à la fois dans les modèles « Equity Aggressive Growth » et « Equity Conservative Growth », mais nous l’avons maintenue à un poids cible plutôt que de laisser les valeurs performantes atteindre une concentration qui pourrait s’avérer douloureuse en cas de compression des multiples. Lorsque le secteur sera réévalué – ce qui arrivera tôt ou tard –, l’écart entre une position de 4 % et une position de 9 % correspondra à la différence entre une baisse que vous maîtrisez et une baisse qui vous maîtrise.

En résumé : le scénario baissier lié à l’IA mérite d’être pris au sérieux en matière de cours et de financement. Il ne mérite pas d’être pris au sérieux en matière de demande. Quiconque vous vend l’ensemble comme un tout, qu’il soit optimiste ou pessimiste, vous vend un état d’esprit, pas une analyse.

Le chiffre d’affaires est bien réel. C’est le flux de trésorerie qu’il faut surveiller. Fixez le prix en conséquence.

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