Points clés
- Les entreprises à grande échelle investissent des centaines de milliards dans les infrastructures d’intelligence artificielle.
- Les centres de données nécessitent d’importantes ressources en énergie et en eau, ce qui augmente les risques opérationnels et environnementaux.
- Les valorisations dans les secteurs liés à l’IA sont élevées, avec des ratios cours/ventes proches des niveaux observés lors de la bulle technologique.
La course à la mise en place d’infrastructures d’intelligence artificielle est devenue l’un des plus grands enjeux d’investissement de notre époque, et les investisseurs pourraient déjà y être plus exposés qu’ils ne le pensent.
Ce n’est là qu’un des sujets abordés dans les perspectives 2026 de Morningstar.
Meta Platforms META exploite l’IA pour proposer des contenus et des publicités plus pertinents sur Facebook et Instagram, ce qui lui permet de facturer des tarifs plus élevés aux annonceurs. Dans l’industrie pharmaceutique, la puissance de calcul de l’IA contribue à la découverte de nouvelles molécules, qui font désormais l’objet de développements cliniques.
La mise en place de l’infrastructure nécessaire pour soutenir cette technologie émergente est très coûteuse. Des centres de données sont construits à travers le monde pour accueillir des millions de semi-conducteurs (des processeurs graphiques) qui alimentent les calculs de l’IA. Ces installations sont gigantesques. Meta, par exemple, prévoit de construire le plus grand centre de données au monde en Louisiane, sur une superficie comparable à celle de la majeure partie du sud et du centre de Manhattan réunis.
Les géants technologiques à la pointe de l’expansion des centres de données IA
Meta est l’une des nombreuses « entreprises à grande échelle », aux côtés d’Alphabet GOOGL, Microsoft MSFT, Amazon.com AMZN et Oracle ORCL. Ces entreprises construisent des centres de données à très grande échelle, à la fois pour leurs propres opérations et pour vendre de la puissance de calcul à des entreprises, des gouvernements et des fournisseurs de chatbots IA.
Collectivement, les entreprises à grande échelle consacrent chaque année des centaines de milliards de dollars à des dépenses d’investissement, dont une grande partie est destinée à l’expansion des centres de données.
Pour mettre cela en perspective, leurs dépenses d’investissement combinées en 2026 seront plus de quatre fois supérieures à celles engagées par le secteur énergétique américain coté en bourse pour forer des puits d’exploration, extraire du pétrole et du gaz, livrer de l’essence à ses stations-service et exploiter de grandes usines de chimie. À elles seules, les dépenses d’investissement d’Amazon sont supérieures à celles de l’ensemble du secteur énergétique américain.
Bien entendu, le déploiement de centaines de milliards de dollars dans des centaines de structures massives comporte des défis, notamment le risque lié à l’exécution. Tout d’abord, les centres de données sont extrêmement gourmands en énergie (les GPU ont besoin de beaucoup d’électricité pour effectuer leurs calculs) et le réseau électrique actuel n’est pas prêt à faire face à l’augmentation de la demande. Ensuite, le refroidissement constitue un autre problème. Les GPU « chauffent » et nécessitent de grandes quantités d’eau douce pour fonctionner. Certaines communautés s’opposent déjà aux projets de centres de données, inquiètes pour leur approvisionnement en eau.
Des questions se posent également quant aux modèles économiques des entreprises à grande échelle. Les particuliers et les entreprises seront-ils disposés à payer suffisamment pour justifier cette expansion ? Actuellement, seuls 5 % des utilisateurs de ChatGPT paient pour ce service. De nombreuses entreprises étudient comment l’IA peut améliorer leur capacité à générer des revenus ou à réduire leurs coûts, mais la plupart avancent lentement, en n’engageant que des ressources limitées pour l’instant. À l’époque des dot-com, les « clics » et les « vues » ont fait grimper les valorisations sans que celles-ci ne soient soutenues par des bénéfices. Pourrions-nous assister à un phénomène similaire avec les chatbots ? Les gens apprécient peut-être les chatbots lorsqu’ils sont gratuits, mais combien seraient-ils prêts à payer par mois pour les utiliser ?
Les pressions liées aux coûts cachés constituent une menace pour les actions liées à l’IA
Un autre risque concerne les coûts. Les centres de données pourraient s’avérer plus coûteux que ne le supposent actuellement les entreprises à grande échelle. Les GPU et les serveurs représentent environ 35 % des dépenses d’investissement, et les entreprises à grande échelle tablent sur une durée de vie utile de cinq à six ans. Si leur durée de vie utile s’avère plus courte, des dépenses supplémentaires seront nécessaires, ce qui pourrait empêcher les entreprises à grande échelle d’atteindre leurs objectifs de retour sur investissement, ralentissant ainsi le rythme des nouvelles constructions.
Bien que l’IA en soit encore à ses débuts dans le monde réel, les investisseurs américains en actions y sont déjà fortement exposés.
Morningstar Indexes, en collaboration avec Morningstar Equity Research, a développé l’indice Morningstar Global Next Generation Artificial Intelligence Index, qui suit les entreprises les plus exposées à l’IA. Les actions américaines comprises dans cet indice représentent plus de 30 % de la valeur de l’indice Morningstar US Target Market Exposure Index. Si vous détenez des fonds communs de placement ou des fonds négociés en bourse liés à des indices boursiers américains généraux, vous avez déjà investi dans l’IA.
Les actions liées à l’intelligence artificielle se négocient près des sommets atteints lors de la bulle technologique.
Nous observons également l’impact de l’IA sur les valorisations sectorielles. Les services de communication (domiciliant Alphabet et Meta) et les technologies de l’information (domiciliant Nvidia NVDA, Microsoft et d’autres mises sur l’IA) se négocient à des ratios cours/ventes proches ou supérieurs aux sommets atteints lors de la bulle technologique. Aujourd’hui, chaque secteur génère davantage de bénéfices par dollar de chiffre d’affaires par rapport à la bulle technologique, de sorte que les ratios cours/bénéfices sont élevés, mais n’ont pas atteint les niveaux observés lors de la bulle technologique.
Morningstar Equity Research suit le cours/la juste valeur de son indice Global Next Generation Artificial Intelligence, qui comprend des actions américaines et mondiales liées au thème de l’IA. L’indice se situe actuellement au-dessus de sa juste valeur, après avoir oscillé entre 74 % et 114 % de celle-ci depuis 2023.
Envisagez-vous d’investir à l’ère de l’intelligence artificielle ? Veuillez conserver un équilibre.
L’IA est déjà présente, mais son adoption dans le monde réel n’en est qu’à ses débuts. La plupart des portefeuilles des investisseurs sont déjà fortement exposés aux actions liées à l’IA, qu’il s’agisse d’entreprises à grande échelle, de sociétés de semi-conducteurs ou d’autres acteurs connexes. Morningstar Equity Research considère que ce groupe est globalement évalué à sa juste valeur, tout en reflétant différents scénarios haussiers et baissiers, avec de nombreuses actions classées 3 étoiles, soit au milieu de notre Cote Morningstar. Cela correspond à l’indice Morningstar Global Next Generation Artificial Intelligence Index, qui se situe près de sa juste valeur.
Au cours des dix dernières années, le marché boursier s’est de plus en plus concentré sur les entreprises liées à l’intelligence artificielle. Il y a dix ans, Nvidia, Microsoft, Amazon.com, Meta, Broadcom, Alphabet et Oracle représentaient 9,7 % de l’indice Morningstar US Target Market Exposure. Aujourd’hui, leur pondération a presque triplé, ce groupe représentant 28,7 %.
Cela signifie que même les investisseurs fortement exposés à un indice boursier large sont fortement exposés aux rendements liés à l’IA. Pour ceux qui cherchent à réduire le risque de concentration ou qui ne souhaitent pas s’exposer à ce type de risque, nous recommandons de diversifier leur portefeuille en investissant dans des actions américaines de valeur et à petite capitalisation, qui se négocient actuellement à un prix inférieur à notre estimation de juste valeur et qui sont beaucoup moins exposées à l’IA, ou de réorienter leur portefeuille vers des actions de certains marchés boursiers étrangers.
