PRINCIPAUX POINTS :
- Les bouleversements provoqués par l’IA ne se limitent pas au secteur technologique et créent de formidables opportunités dans l’ensemble de l’économie
- 88 % des entreprises se servent de l’IA dans au moins une fonction, mais peu d’entre elles l’ont généralisée
- Si les conditions de marché actuelles présentent certaines similitudes avec la bulle Internet, elles en diffèrent sur des points essentiels
- La recherche fondamentale bottom-up est un élément incontournable pour identifier les gagnants et éviter ceux qui sont distancés par l’innovation rapide
La transformation numérique est le thème d’investissement le plus durable de ces dernières années. D’ici 2030, le marché mondial de l’IA devrait à lui seul atteindre 1 800 milliards de dollars, avec un taux de croissance annuel composé de 36,6 %.1 Dans le même temps, l’impact économique total de l’IA devrait atteindre 22 300 milliards de dollars, soit 3,7 % du PIB mondial.2 Enfin, pour soutenir cette tendance, les dépenses d’investissement dans l’infrastructure des centres de données devraient atteindre 6 700 milliards de dollars d’ici à la fin de la décennie.3
Pour autant, nous considérons que les plus grandes opportunités ne se trouvent pas là où la plupart des investisseurs les cherchent. À mesure que le secteur technologique se développe et bouleverse de plus en plus de pans de l’économie traditionnelle, ses frontières s’estompent. Il ne suffit plus d’identifier les gagnants du secteur technologique, la véritable question est de savoir quelles sont les entreprises qui, dans l’ensemble de l’économie, sont les plus à même de tirer parti de ces innovations rapides et de réaliser ainsi d’importants gains d’efficacité et de productivité.
Le coût de la transformation numérique
Il ne fait aucun doute que l’IA a le potentiel de transformer l’économie mondiale et son adoption n’en est encore qu’à ses débuts. Une étude réalisée par McKinsey en 2025 a révélé que si 88 % des entreprises ont adopté l’IA dans au moins une fonction,4 la plupart d’entre elles sont encore en train de l’expérimenter pour identifier les champs d’application les plus importants et rares sont celles à avoir généralisé cette technologie à l’ensemble de l’entreprise.
Dans le même temps, les entreprises impliquées dans le développement de l’IA – non seulement les éditeurs de logiciels, mais aussi les fabricants de semi-conducteurs et les constructeurs d’infrastructures de centres de données – ont pu faire bénéficier leurs actionnaires de flux de bénéfices et d’une croissance du capital très attrayants. Les dépenses d’investissement des principaux hyperscalers aux États-Unis devraient atteindre plus de 650 milliards de dollars en 2026, soit plus du triple des dépenses totales en 2024.5
Ces dépenses résultent d’une forte demande. Le carnet de commandes des trois principaux hyperscalers (Microsoft Azure, Amazon AWS et Google Cloud Platform) dépassait les 1 000 milliards de dollars de revenus futurs à la fin de 2025, soit presque le double de l’année précédente.6 Tous les trois connaissent une forte croissance et une accélération du chiffre d’affaires de leurs plates-formes cloud.
Néanmoins, au cours de l’année écoulée, des doutes ont été soulevés quant à la pérennité de ces performances et aux valorisations des entreprises technologiques en général. La question de savoir si les éventuelles performances à long terme découlant des gains de productivité liés à l’IA peuvent justifier des dépenses de cette ampleur est l’une des principales préoccupations des investisseurs en 2026. Les valorisations actuelles reflètent-elles correctement les flux de trésorerie futurs, ou sommes-nous en train de vivre une nouvelle bulle Internet ?
Les risques dans l’environnement actuel
Il existe un certain nombre de similitudes entre les conditions de marché actuelles et celles qui ont précédé l’effondrement des valeurs Internet et des télécommunications au début des années 2000. Comme à la fin des années 1990, nous assistons à une concurrence intense entre les entreprises, qui s’efforcent de mettre constamment à jour les capacités de leurs modèles d’IA afin d’être les premières sur le marché. Ce phénomène pourrait entraîner une surconstruction dans le domaine des infrastructures.
Les énormes investissements préalables requis par les hyperscalers d’aujourd’hui et, en particulier, l’utilisation de véhicules de financement par la dette, tels que le crédit privé et les structures hors bilan, sont susceptibles de créer un risque supplémentaire important. À l’époque des dotcoms, le crédit bon marché et le capital-risque largement disponible ont permis à de nombreuses entreprises technologiques de se développer alors même qu’elles n’étaient pas rentables.
Un autre signal d’alarme dans l’environnement actuel est l’émergence d’accords financiers circulaires entre un certain nombre d’acteurs majeurs de l’industrie de l’IA. À titre d’exemple, on peut citer les fabricants de matériel informatique qui accordent des financements à leurs clients pour financer l’achat de leurs propres produits. De telles pratiques pourraient accroître le risque systémique.
Confiance dans les perspectives d’investissement
Nous estimons toutefois qu’il existe plusieurs facteurs qui viennent atténuer le risque que nous entrions dans une véritable bulle spéculative. Tout d’abord, les fournisseurs de cloud computing qui sont les premiers à investir dans l’IA sont des entreprises bien établies, dotées d’un bilan solide et capables de générer des flux de trésorerie disponibles positifs. Cela contraste fortement avec la fin des années 1990, lorsqu’une grande partie des investissements dans les infrastructures était financée par l’emprunt et que les flux de trésorerie et les bilans des entreprises étaient beaucoup plus faibles.
Il convient également de noter qu’une grande partie des infrastructures nécessaires pour fournir des services basés sur l’IA aux utilisateurs finaux – réseaux de fibres, smartphones et autres appareils – existent déjà. Pendant le boom des dotcoms, les infrastructures requises pour les services basés sur l’Internet en étaient à leurs balbutiements, ce qui expliquait les difficultés rencontrées par les fournisseurs pour générer des revenus.
Le boom de l’IA n’en est encore qu’à ses débuts. ChatGPT a été lancé il y a moins de quatre ans, et les agents IA – qui ont le potentiel d’entraîner une hausse spectaculaire de l’automatisation des processus – sont encore plus embryonnaires. Les modèles de fondation peuvent également s’intégrer à des appareils physiques dans des domaines tels que la robotique, ce qui laisse entrevoir des possibilités considérables.
De notre point de vue, une dernière raison de garder confiance dans les perspectives d’investissement de l’IA est que les valorisations actuelles des valeurs technologiques restent beaucoup moins tendues qu’elles ne l’étaient à l’approche de l’an 2000. De fait, les modestes performances du secteur technologique en 2025, associées à une croissance soutenue des bénéfices, ont conduit à des valorisations plus avantageuses sur un an. Si les valorisations restent supérieures à la moyenne 2005-2020, cette prime est justifiée par des indicateurs de rentabilité qui n’ont jamais été aussi élevés.
Pour ces raisons, nous continuons de penser que l’IA est le thème de transformation numérique le plus impactant depuis la révolution Internet. Cela dit, il est essentiel que les investisseurs restent conscients de tous les facteurs de risque potentiels, y compris celui d’un éventuel ralentissement du cycle de dépenses. Il est peut-être même inévitable que nous assistions à une période de consolidation au sein du secteur technologique. Dans les années à venir, des gagnants émergeront et des applications ou plates-formes spécifiques domineront le marché.
Priorité à la durabilité, à la résilience et à la valeur
Nous considérons donc qu’il faut regarder au-delà de la volatilité pour déceler les opportunités les plus intéressantes.
On peut déjà observer cet élargissement sur les performances du marché. En 2025, seuls deux des « Sept Magnifiques » ont surperformé le marché dans son ensemble, alors même que les valeurs technologiques dans leur ensemble ont continué à enregistrer une forte croissance de leurs bénéfices. Ceci indique que la prochaine phase de performance des technologies disruptives se diffusera au-delà des entreprises qui construisent elles-mêmes les infrastructures de l’IA.
Les véritables opportunités se trouvent, selon nous, dans les entreprises des secteurs de la santé, de l’industrie, des services financiers, de l’énergie et de la consommation qui appliquent de nouvelles technologies pour transformer leurs propres opérations et leurs positions concurrentielles.
Nous sommes particulièrement intéressés par les technologies disruptives connexes telles que le cloud computing, l’Internet des objets – sachant que le nombre d’appareils connectés devrait atteindre 39 milliards d’ici à 20307 – et l’automatisation. Certains domaines émergents méritent également une attention particulière : l’informatique quantique devrait passer de 928,8 millions de dollars à 6,5 milliards de dollars d’ici la fin de la décennie,8 tandis que le marché de l’édition génétique devrait atteindre 28,6 milliards de dollars d’ici 2032.9
Afin de gérer le risque et d’accroître la résilience du portefeuille tout au long du cycle du marché, nous nous concentrons sur les entreprises durables, tant sur le plan financier qu’environnemental. Elles doivent disposer de solides avantages concurrentiels et, tout aussi important, être valorisées de manière attrayante. Nous avons la liberté d’investir sur les marchés actions mondiaux, sans être contraints par des critères de référence ou de capitalisation boursière.
Les changements auxquels nous assistons, tant dans l’économie mondiale que sur les marchés financiers, peuvent être une arme à double tranchant pour les investisseurs. L’innovation augmentera la productivité et créera de nouveaux marchés. Mais la voie de la croissance peut être difficilement prévisible et s’accompagne souvent d’incertitudes et de turbulences sur les marchés. À une époque où l’IA remodèle rapidement les industries, la recherche fondamentale bottom-up est un élément essentiel pour identifier les gagnants et éviter ceux qui seront distancés. Notre objectif n’est pas seulement d’interpréter le changement, mais aussi de veiller à ce que nos clients soient en mesure de faire face à un contexte en constante évolution avec une meilleure compréhension et une plus grande résistance à la volatilité.
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Source : BNP Paribas Asset Management, mars 2026
[1] https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-market
[2] https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS53290725
[4] https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
[5] BNP PARIBAS DISRUPTIVE TECHNOLOGY, fonds thématique investissant dans les entreprises innovantes et bénéficiaires de la transformation numérique mondiale, mars 2026, p.10
[6] BNP PARIBAS DISRUPTIVE TECHNOLOGY, fonds thématique investissant dans les entreprises innovantes et bénéficiaires de la transformation numérique mondiale, mars 2026, p.11
[7] https://iot-analytics.com/number-connected-iot-devices/
[8] https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/quantum-computing-market-144888301.html
[9] https://www.psmarketresearch.com/market-analysis/genome-editing-market
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