Les 900 milliards de dollars investis dans l’IA sont réels… Mais il s’agit toujours d’une vague d’investissements, et non d’une vague liée à l’IA elle-même.

Les dépenses en IA sont réelles, mais les attentes sont concentrées sur certains domaines.

Le problème n’est pas que les dépenses en IA soient imaginaires. C’est plutôt que le marché valore les actions comme si les bénéfices étaient déjà là. Les plus grandes entreprises technologiques américaines ont dépensé…450 milliards de dollars investis en infrastructure l’an dernierEt elles devraient atteindre environ 900 milliards de dollars cette année, mais…Les actions liées à l’IA représentent près de la moitié de la valeur de marché du S&P 500.C’est une quantité énorme d’attentes qui se trouve dans une petite partie du marché.

Les boucs ont une preuve concrète à apporter : le paiement de l’argent est effectué maintenant, et non promis pour plus tard. Les ours affirment que ces dépenses peuvent contribuer à soutenir davantage l’économie que ne le permet la tendance de croissance globale. Une analyse indique que les dépenses d’investissement financées par l’IA…cacher la faiblesse économique plus largeEn faisant paraître la croissance comme étant plus forte qu’elle ne l’est en réalité.

C’est pourquoi la situation devient de plus en plus difficile. Les entreprises ont également emprunté beaucoup d’argent pour financer ces projets. Mais les investisseurs ne récompensent plus tous ceux qui dépensent beaucoup de l’équitable. Récemment…Divergence dans les performances des actions liées à l’IACela indique que le marché devient de plus en plus sélectif, surtout lorsque les investissements de capital sont financés par la dette. Les investissements historiques sont réels ; mais les bénéfices économiques à long terme ne sont pas encore prouvés.

Pourquoi l’expansion économique plus large n’est pas encore arrivée

La phase actuelle ressemble plus à une diffusion qu’à une déploiement.

Un véritable essor de l’IA devrait se manifester dans la manière dont les tâches quotidiennes sont effectuées dans l’ensemble de l’économie. Pour l’instant, le phénomène ressemble plutôt à la phase d’installation des équipements dans un cycle technologique. Les indicateurs publics correspondent à la séquence normale des technologies générales.L’amélioration des capacités et la baisse des coûts précèdent l’adoption généralisée par les entreprises.Cela précède donc les gains de productivité agrégatifs mesurables. Nous sommes encore dans la première moitié de cette histoire.

L’adoption reste limitée.

Le signe le plus clair est l’ampleur limitée de l’absorption. Seulement…Environ 18 % des entreprises ont adopté l’IA.à la fin de 2025, etEnviron 40 % des entreprises ont indiqué qu’elles n’avaient pas fait d’investissements en IA en 2025.Cela est important, car les dépenses en infrastructures peuvent être concentrées dans quelques grands opérateurs informatiques, tandis que la plupart de l’économie reste à l’écart.

Il y a également une couche comportementale. Les dirigeants ont tendance à décrire les bénéfices qu’ils ont obtenus.Nettement plus grand que les gains de productivité basés sur les revenus, tels qu’ils sont indiqués par les changements observés.Cela ne prouve pas que l’IA est exagérée. Cela indique plutôt que les bénéfices perçus sont encore plus importants que les avantages économiques réels.

Des signaux de productivité précoces existent, mais ils sont encore précoces.

Les investisseurs ne devraient pas ignorer ces données. La productivité du travail aux États-Unis a…Il est resté en dessous de sa tendance pré-pandémique depuis la fin 2022.Et la division de l’industrie est la plus claire.Les secteurs exposés à l’IA enregistrent une croissance de la productivité de 3,7 % par an.contre 1,7 pour le reste de l’économie depuis le début de 2024. Au niveau des entreprises, les gains les plus importants ont été d’environ 0,8 % dans les services et le secteur financier à haute compétence, par rapport à environ 0,4 % ailleurs.

Cela ressemble plus à une diffusion précoce qu’à un essor complet de la productivité grâce à l’IA. Il semble que cette technologie aide d’abord certains secteurs qui reposent sur des connaissances complexes, tandis que la plupart des entreprises restent en dehors de ce processus. Les investisseurs ont besoin de preuves que les bénéfices se répandent avant de considérer cela comme un véritable boom de l’IA mûr.

Le marché commence à séparer la promesse de la preuve.

La divergence des cours est un signal utile.

Le marché devient de plus en plus exigeant, et c’est ce changement important. Le consensus de Wall Street concernant les dépenses des hyperscalers pour l’année 2026…Élevé à 527 milliards de dollarsCependant, les investisseurs ne traitent plus tous les noms liés à l’IA de la même manière. Goldman Sachs souligne que les investisseurs se sont détournés des entreprises du secteur des infrastructures, où la croissance des revenus d’exploitation est en pression et où les dépenses de construction sont financées par la dette. Cette divergence est importante : davantage de dépenses ne suffisent plus seuls pour soutenir ces entreprises.

Le risque de valuation se transmet également aux références du marché privé.

Le même enthousiasme qui a motivé l’investissement dans les infrastructures se manifeste également dans les prix sur le marché public pour les entreprises privées gagnantes. SpaceX serait en effet…cherchant une valeur de 1,77 billions de dollarsComme l’entreprise s’apprête à être mise en vente publiquement, cela ne prouve pas que l’hypothèse des valeurs privées soit correcte. Mais cela montre bien à quel point on espère encore que les leaders en IA pourront réussir, plutôt que de s’attendre à des résultats économiques complets.

Un filtre plus discipliné pour les investisseurs

Dans un marché saturé par l’attention, la meilleure approche est de chercher les écarts entre les narratifs et les réalités économiques. La voie la plus constructive consiste à se concentrer sur les actions des plateformes d’IA et sur ceux qui bénéficient de la productivité accrue ; dans ce cas, l’utilisation de ces technologies devient plus susceptible de se transformer en bénéfices concrets, plutôt que simplement en plus de capacité. C’est là la différence entre une expansion de l’infrastructure et une expansion plus large liée aux IA.

Ce qui confirmerait une véritable explosion de l’IA

La question clé est de savoir si c’est une étape historique d’aujourd’hui.Construction de l’infrastructure AIFinalement, cela se traduit par des bénéfices économiques à l’échelle de l’économie, plutôt que par des bilans plus importants ou davantage de puces.

Signaux qui renforceraient l’argument

• L’adoption s’étend.Pour l’instant, seulement uneUne petite partie des entreprises a adopté l’IA.Donc, la confirmation nécessiterait une diffusion à l’ensemble des utilisateurs initiaux.
• Les bénéfices s’étendent au-delà de quelques industries.La force de la productivité récente reste la plus forte.Secteurs exposés à l’IAEn particulier dans les secteurs des finances et des services professionnels. Un véritable boom nécessiterait cette avantage pour pouvoir se diffuser plus largement.
• La monétisation devient plus difficile à ignorer.Des preuves antérieures montrent queBénéfices positifs en termes de productivité pour ceux qui adoptent l’IAMais l’étape suivante consiste à augmenter les revenus, améliorer les marges ou obtenir des gains de production stables.Adoption large et systématiqueAffecte la productivité globale.

Signaux qui affaibliraient l’argument

• Les dépenses continuent d’augmenter, mais les bénéfices restent limités. Les investisseurs doivent donc faire face à des dépenses de construction financées par la dette, et il y a moins de raisons pour qu’ils aient des attentes réalistes concernant les résultats futurs.
• Le marché commence à récompenser tous les dépenses liées à l’IA, même lorsque…Les investisseurs ne sont pas disposés à récompenser tous les investisseurs importants en IA de la même manière..

Pour l’instant, la lecture la plus simple est la suivante : il s’agit encore d’une période de croissance des investissements liée à l’IA, mais pas encore d’une véritable période de développement complet de l’IA.