lGoogle pourrait bien être le grand indicateur des dangers liés à l’IA.

Ce n’est pas seulement la chute de sa capitalisation boursière de quelque 525 milliards de dollars annoncée pour le troisième trimestre depuis la clôture du 28 octobre qui est en cause. Ce n’est pas non plus imputable à une nouvelle augmentation de ses investissements colossaux dans les centres de données, alors que son flux de trésorerie s’est encore dégradé.

La véritable surprise réside dans le net ralentissement de la croissance de son activité de recherche principale, apparemment cannibalisée par ce même monstre tant vanté : les requêtes optimisées par l’IA. Pourquoi s’embêter à effectuer une recherche traditionnelle génératrice de revenus quand un simple clic sur Gemini – ou ChatGPT ou Claude – peut fournir une réponse plus pertinente, sans lien ?

Il n’est pas nécessaire d’être réfractaire à la technologie pour s’inquiéter d’une bulle spéculative liée à l’IA. Je suis moi-même un fervent défenseur de l’IA. J’avoue même utiliser quotidiennement un master en droit pour répondre à des questions qui, autrement, exigeraient beaucoup de temps et d’efforts. Je suis extrêmement reconnaissant du temps ainsi libéré, que je consacre à la lecture et à la réflexion. Concernant les implications de l’IA sur le risque de bulle spéculative, la lecture d’un seul article suffit : « Financing the AI ​​Buildout », du professeur Stijn Van Nieuwerburgh (SVN), récemment paru dans Brookings Papers on Economic Activity . Cet article met le doigt sur le problème crucial qui pourrait bien faire éclater la bulle.

L’étude de SVN met en lumière deux points essentiels. Premièrement, l’ampleur : dans la longue histoire de l’économie américaine, on n’a jamais connu de boom des dépenses d’investissement d’une telle ampleur que celui que nous semblons traverser actuellement. Les données de SVN présentées dans le premier graphique montrent la part des dépenses d’investissement dans le PIB associée à cinq périodes antérieures.

Les révolutions technologiques, des canaux et chemins de fer du XIXe ^siècle à l’électrification, aux autoroutes interétatiques, aux télécommunications et à la fibre optique du XXe ^siècle , ont connu des croissances considérables. En moyenne, les dépenses d’investissement qui ont permis ces avancées majeures ont absorbé 1,1 % du PIB pendant près de 14 ans. À titre de comparaison, le calcul de SVN concernant le développement cumulé de l’IA atteint 10 000 milliards de dollars sur les sept années s’achevant en 2032 ; comme l’illustre la barre rouge, cela représente 3,6 % du PIB, soit trois fois la moyenne des autres périodes de forte croissance des dépenses d’investissement. Seule la construction du réseau ferroviaire transcontinental entre 1870 et 1890 constitue un précédent exemple comparable. Cependant, le développement actuel de l’IA représente plus de 60 % du PIB.

Le deuxième point concerne l’effet de levier, caractéristique fatale de toutes les grandes bulles spéculatives. Le graphique ci-dessous, fourni par SVN, indique que la bulle de l’IA a franchi le Rubicon : d’un développement initialement soutenu par la génération interne de flux de trésorerie positifs par les cinq plus grands hyperscalers, ces mêmes entreprises affichent désormais un flux de trésorerie négatif. On entend souvent dire que, contrairement à la bulle Internet d’il y a plus de vingt-cinq ans, qui impliquait des sociétés fantômes, les géants de l’IA d’aujourd’hui sont de véritables entreprises générant de véritables bénéfices. C’est vrai, surtout entre 2020 et 2025 ; mais désormais, depuis cette année, leurs investissements ne sont plus couverts par leur flux de trésorerie interne. Autrement dit, selon SVN, ils sont maintenant en situation de flux de trésorerie négatif, comme l’illustrent les barres grisées sous les barres pleines du graphique ci-dessous.

C’est précisément le point central de l’anecdote Google/Alphabet que j’ai mentionnée plus haut : les conséquences imprévues de l’expansion rapide des requêtes basées sur l’IA cannibalisent désormais les flux de trésorerie de l’activité de recherche principale et contraignent l’entreprise à recourir de plus en plus à l’endettement pour boucler le cercle de ses financements. [Note : L’émission nette de dette d’Alphabet (montant brut moins remboursements) a dépassé 75 milliards de dollars au cours des neuf premiers mois de 2026, contre un peu plus de 11 milliards de dollars sur la même période en 2025]. Et, bien sûr, cette augmentation de la dette intervient dans un contexte de hausse des taux d’intérêt, ce qui rend le financement de ce boom des investissements massifs dans l’IA d’autant plus préoccupant. Nous avions déjà entendu parler de ces inquiétudes lorsque les problèmes de CoreWeave ont commencé à apparaître ; le cas d’Alphabet est bien plus alarmant.

L’idée fondamentale d’une bulle est qu’elle fausse l’économie réelle et les marchés financiers. La comparaison historique présentée dans le premier graphique ci-dessus illustre clairement cette distorsion massive. Le second graphique, quant à lui, annonce le début inquiétant du cycle de levier financier. Considérés ensemble, ces deux graphiques rappellent douloureusement la convergence entre les bulles spéculatives et les bulles de levier qui a déjà provoqué des crises par le passé. Le dernier élément déclencheur de toute bulle est invariablement la spéculation des investisseurs : comme Bob Shiller l’a souvent souligné, les bulles incitent les spéculateurs à acheter des actions, persuadés qu’elles vont grimper indéfiniment – ​​la frénésie de la peur de rater une opportunité (FOMO). Bien que le marché actions américain ait connu des fluctuations ces cinq derniers mois, il reste inférieur de moins de 3 % à son plus haut historique. Les actions du Mag 7 représentent encore environ 33 % de la capitalisation boursière de l’indice S&P 500, ce qui souligne la vulnérabilité persistante du marché dans son ensemble aux risques de concentration extrême. Ce dont nous avons le moins besoin, c’est que la bulle de l’IA continue de gonfler ; le carnage qui suivra son éclatement n’en sera que plus terrible. Le plus tôt elle éclatera, le mieux ce sera.

Oui, je fonde la plupart de mes conclusions sur un nouvel article évalué par des pairs, rédigé par Stijn Van Nieuwerburgh, professeur à la Columbia Business School. À mon avis, il s’agit d’une recherche remarquable, basée sur une évaluation rigoureuse des coûts des campus de centres de données dédiés à l’IA, analysés à l’aide de la base de données exhaustive Cleanview AI. Les comparaisons historiques avec les cycles d’investissement précédents témoignent d’une recherche de pointe. Ignorer cet article serait une grave erreur.