BRUNO BERTEZ
L’IA promet de tout transformer.
Pour l’instant, elle transforme surtout les comptes d’investissement en dettes, et les profits en une rente quasi exclusive des fabricants de puces.
En résumé. Pour justifier les 7 à 10 000 milliards de dollars déjà engagés ou annoncés en infrastructures d’IA, les revenus des services devraient atteindre près de 9 % du PIB américain d’ici 2032 — une part comparable à celle de l’alimentation.
Selon Jim Covello (Goldman Sachs), les entreprises s’éloignent du profit au lieu de s’en rapprocher : la valeur captée va aux semi-conducteurs, les hyperscalers dépensent par peur d’être distancés, et les déploiements d’entreprise peinent à montrer un retour.
La productivité peut progresser sans que les capitaux engagés soient jamais rémunérés.
L’intelligence artificielle, si elle tient ses promesses, risque de devenir un ogre.
Pas au sens de la disruption créative, mais au sens comptable : elle pourrait absorber une fraction du revenu national comparable à celle de l’alimentation, sans avoir encore prouvé qu’elle crée de la valeur nouvelle plutôt qu’elle ne la redistribue.
C’est la tension que font apparaître, d’un côté, les plans d’investissement déjà annoncés et, de l’autre, les mises en garde de Jim Covello, responsable de la recherche actions mondiale chez Goldman Sachs.
Selon les calculs de Stijn Van Nieuwerburgh (Columbia), repris par le Wall Street Journal, les revenus des services d’IA devraient atteindre environ 3 500 milliards de dollars en 2032 — soit près de 9 % du PIB américain — pour rentabiliser les infrastructures engagées.
Hypothèses retenues : 50 % de marge de cash-flow et 10 % de rendement non levier sur le capital.En amont, la dépense cumulée en centres de données, puces et électricité entre 2025 et 2032 dépasserait 10 000 milliards de dollars, soit 3,6 % du PIB par an en moyenne.
Cela représenterait davantage, en part de l’économie, que les booms des chemins de fer, de l’électrification ou des télécoms des années 1990.
Neuf pour cent du PIB, c’est à peu près la part de l’alimentation. Le double de l’énergie. Sept fois ce que les ménages consacrent à la téléphonie, au streaming et à internet réunis.
Ce n’est pas un scénario futuriste.
C’est le rendement implicite des engagements déjà pris.
Covello formule le problème autrement. Depuis 2024, et plus nettement encore en 2026, il rappelle une évidence : « À un moment donné, il faut gagner de l’argent. » Or, ajoute-t-il, « nous nous en sommes davantage éloignés ces deux dernières années au lieu de nous en rapprocher ».
Goldman Sachs Global Institute estime que 7 à 8 000 milliards de dollars seront finalement dépensés en infrastructure. Perturber les pools de profits existants — publicité, logiciels, services — ne suffira pas. Il faut créer des économies entièrement nouvelles.
Le consensus des analystes reste bien en deçà du rythme de profits nécessaire pour justifier le capex actuel. L’écart se creuse.
Dans les cycles passés, les fournisseurs gagnaient lorsque leurs clients gagnaient. Ici, la quasi-totalité de la valeur captée est allée aux fabricants de puces, au détriment des modèles, des hyperscalers et des entreprises utilisatrices.
Covello le dit clairement : cela ne peut pas durer.
Les hyperscalers continuent pourtant d’augmenter leurs investissements alors que leurs multiples se compriment et que leur free cash-flow se dégrade. Le moteur principal n’est plus le retour mesurable, mais la peur d’être distancé.
Sauter le prochain palier, c’est risquer un désavantage permanent. Le franchir ne garantit pas un dollar de revenu nouveau.
L’IA devient une taxe de défense. Les dirigeants voient une révolution. Les équipes de terrain voient des données désordonnées, des réponses erronées et une technologie encore fragile pour les usages de base. Des études sur le code montrent des gains locaux réels, mais un effet faible sur le nombre de projets réellement achevés : le temps gagné en génération est en partie réabsorbé par la relecture et la correction.
Les enquêtes d’entreprise font état d’une majorité de pilotes sans retour financier mesurable. L’adoption grand public a dépassé les attentes. La rentabilité des déploiements, non.
Les optimistes invoquent le paradoxe de Jevons : la baisse des prix stimule une demande qui compense. Les chiffres récents d’OpenAI et d’Anthropic vont dans ce sens à court terme. Mais passer à plusieurs milliers de milliards de revenus d’ici 2032 exigerait une croissance de l’ordre de 80 % par an pendant près d’une décennie. L’histoire de l’informatique rappelle que les premières vagues (micro-ordinateur, tableur) ont transformé la dépense, puis que celle-ci s’est stabilisée une fois la technologie devenue banale.
Le précédent de la fibre est plus rude : entre 1997 et 2001, le coût de la bande passante Londres-New York a chuté de 96 %.
Les prix des modèles ont déjà reculé fortement pour un niveau de capacité donné. Maintenir des prix de pénurie jusqu’en 2032, alors que les capacités explosent, est l’hypothèse la plus fragile du scénario.
L’IA améliorera très probablement la productivité. La question n’est pas là. Elle est de savoir si les revenus générés justifieront les capitaux engagés, ou si une large part de ces milliers de milliards finira en coût de compétitivité, financé par la dette (parfois hors bilan) et supporté par les actionnaires, les créanciers et, in fine, l’économie réelle.
Si l’IA devenait un véritable troisième facteur de production, 9 % du PIB ne serait pas extravagant. Mais ce scénario impliquerait une contraction de l’emploi et, très probablement, une fiscalité et des redistributions sociales de compensation. Rien ne garantit que les agents économiques accepteront d’y consacrer, chaque année, une part de revenu comparable à l’alimentation.
Covello le résume sans détour : à un moment donné, il faut gagner de l’argent.
Le temps où l’on pouvait répondre « c’est encore tôt » se raccourcit.
Le rendement finira-t-il par apparaître à la hauteur des capitaux engagés, ou une partie de ce boom restera-t-elle un coût de défense non rémunéré ?
