Les investisseurs remettent en question le ROI de l'IA (AI) alors que les craintes d'une bulle s'amplifient

L'ère d'optimisme sans limites entourant l'intelligence artificielle (artificial intelligence) traverse son test de résistance le plus important à ce jour. Après des années de croissance exponentielle et des envolées de valorisation atteignant des milliers de milliards, le récit à Wall Street passe du « fear of missing out » à la « fear of overspending ». Le 2 février 2026, les inquiétudes quant à la durabilité du boom de l'IA se sont cristallisées lorsque des capital-risqueurs et des analystes du secteur ont formulé des critiques sévères sur les coûts d'infrastructure massifs du secteur par rapport à ses revenus réels.

La « AI Gold Rush », caractérisée par des injections de capitaux illimitées dans les unités de traitement graphique (GPUs) et les centres de données, se heurte désormais à la froide réalité de l'économie unitaire. Avec des leaders du secteur comme OpenAI sous le feu des projecteurs pour la durabilité opérationnelle et de grands fonds de capital-risque avertissant d'une économie « circulaire », le marché exige des preuves concrètes que les centaines de milliards de dollars en dépenses en capital (CapEx) produiront les rendements promis.

L'avertissement sur la « dépense circulaire »

À la tête du chœur de la prudence se trouve Bradley Tusk, PDG de Tusk Ventures, qui est intervenu sur CNBC pour souligner un risque structurel croissant dans l'écosystème de l'IA. Tusk a fait allusion à ce qu'il décrit comme une « dépense circulaire » : un phénomène où les revenus déclarés par les entreprises d'IA proviennent en grande partie de financements de capital-risque qui retournent dans l'écosystème plutôt que d'une utilité réelle pour les entreprises ou les consommateurs.

« Nous assistons à une boucle fermée où les startups lèvent des fonds pour acheter des crédits cloud auprès des mêmes géants technologiques qui investissent en elles, » a noté Tusk. Cette dynamique crée une illusion de demande du marché qui pourrait ne pas exister en dehors de l'environnement subventionné de la Silicon Valley. Lorsque le capital-risque qui subventionne ces coûts de calcul se resserrera, les chiffres de revenus des principaux fournisseurs cloud pourraient subir une correction soudaine.

Le commentaire de Tusk souligne une anxiété plus large : les modèles économiques sous-jacents de nombreuses entreprises au niveau des applications d'IA ne sont pas encore viables sans d'énormes subventions externes. Si la « couche application » n'arrive pas à matérialiser des cas d'utilisation rentables, l'énorme infrastructure construite pour la soutenir pourrait devenir un fardeau coûteux.

Le casse-tête du CapEx : l'infrastructure face à la réalité

Le cœur de l'inquiétude des investisseurs réside dans l'écart grandissant entre les dépenses d'infrastructure et les revenus générés par l'IA. Les géants technologiques, souvent qualifiés d'« hyperscalers », se sont engagés dans des dépenses en capital qui rivalisent avec le PIB de petits pays. Si ces dépenses établissent une base solide pour la technologie future, le délai de retour sur investissement (ROI) s'allonge au-delà de ce que nombre d'actionnaires jugent acceptable.

Le tableau suivant illustre le décalage qui inquiète Wall Street, en comparant les dépenses d'infrastructure projetées aux revenus nécessaires pour les justifier.

Table : L'écart entre l'infrastructure IA et les revenus (estimations 2026)

Cet « écart de ROI » suggère que pour chaque dollar dépensé en H100s de Nvidia ou en puces Blackwell, le marché ne génère actuellement que des centimes en revenus logiciels rentables. Alors que les optimistes soutiennent que l'infrastructure précède toujours la couche d'application (en la comparant au déploiement de la fibre optique dans les années 1990), les pessimistes se souviennent que l'essor de la fibre s'est terminé par un krach spectaculaire avant que l'internet ne mûrisse finalement.

OpenAI et la question de la durabilité

Au centre du récit sur la bulle se trouvent des inquiétudes entourant OpenAI, le porte-étendard de l'industrie. Malgré sa domination en termes de notoriété de marque et de base d'utilisateurs, des rapports ont émergé remettant en question la trajectoire de rentabilité de l'entreprise. Le coût d'entraînement des modèles de pointe, combiné à l'énorme puissance de calcul requise pour servir des millions d'utilisateurs, a créé un taux de combustion que certains analystes qualifient « d'insoutenable ».

La préoccupation sur la « durabilité » est double :

1. Financière : Le coût d'acquisition et de service d'un client dépasse souvent les revenus d'abonnement, en particulier pour les utilisateurs en freemium ou pour les requêtes complexes.
2. Ressource : La consommation d'énergie et d'eau nécessaire pour alimenter ces modèles attire l'attention des régulateurs et augmente les coûts opérationnels.

Si le leader du marché a du mal à faire fonctionner l'économie unitaire, cela jette une ombre sur les milliers de petites startups qui tentent de rivaliser avec une fraction des ressources. Les investisseurs examinent désormais si les lois d'échelle (scaling laws) — l'idée que davantage de puissance de calcul conduit toujours à de meilleures performances et à plus de revenus — offrent des rendements marginaux décroissants.

Réaction du marché : une fuite vers la qualité

La réaction sur les marchés actions a été rapide. Les investisseurs commencent à réorienter le capital, passant des actions purement axées sur le battage médiatique de l'IA vers des entreprises capables de démontrer une utilité immédiate et la préservation des marges. Ce mouvement s'est manifesté dans des récents rapports de résultats, où des entreprises qui ont dépassé les attentes de revenus mais annoncé des augmentations massives du CapEx lié à l'IA ont été sanctionnées par les actionnaires.

Le marché dit en substance : « Arrêtez de nous dire ce que vous allez construire, et montrez-nous comment cela génère de l'argent aujourd'hui. »

• Positionnement défensif : Les investisseurs institutionnels couvrent leurs paris, se tournant vers des secteurs comme les services publics (qui alimentent les centres de données) plutôt que vers les entreprises logicielles qui louent ces espaces.
• Demande de dividendes : La pression s'accroît sur les Big Tech pour qu'elles rendent de l'argent aux actionnaires via des rachats d'actions et des dividendes plutôt que d'investir chaque dollar disponible dans des grappes de GPUs.

La voie à suivre : l'utilité plutôt que le battage médiatique

Du point de vue de Creati.ai, cette correction de sentiment est une phase saine, bien que douloureuse, de maturation pour l'industrie. La technologie elle-même reste transformative ; la capacité à générer du code, des images et du texte à grande échelle constitue un changement fondamental dans l'informatique. Cependant, le modèle économique entourant cette technologie doit évoluer.

Les entreprises qui survivront à ce « test de la bulle » seront celles qui se concentrent sur :

• Intégration verticale : Posséder des données propriétaires que les modèles généraux ne peuvent pas reproduire.
• Efficacité : S'éloigner des grands modèles par force brute au profit de modèles plus petits et spécifiques à une tâche (SLMs) moins coûteux à exploiter.
• ROI tangible : Fournir des outils qui réduisent directement les coûts ou augmentent les revenus des clients d'entreprise, plutôt que des « copilotes » expérimentaux à proposition de valeur vague.

Au fil de 2026, le débat sur la « bulle IA » servira probablement de filtre, séparant les poids lourds d'infrastructure et les applications utiles du vaporware. Les investisseurs qui s'interrogent sur le retour d'un endettement massif ne signalent pas la fin de l'IA, mais plutôt la fin de l'ère de « l'argent facile ».