Jim Chanos dit que l’IA est « bien pire » que les entreprises technologiques. La raison est qu’un dollar reste constamment dans un cycle infini.

Jim Chanos possède cette mise en garde. C’est le vendeur de titres qui a prédit l’effondrement d’Enron bien avant que les autres investisseurs de Wall Street ne s’en rendent compte. Il a passé des années à pousser Tesla à faire des efforts pour surmonter cette situation. Il dit constamment aux personnes qui veulent l’écouter que le secteur de l’IA n’est pas simplement une bulle, mais plutôt l’occasion d’un nouveau départ.Niveau de fraude équivalent à celui d’un diamant ou d’une plaque de platine.C’est pire que le déclin des entreprises technologiques. Lorsqu’on lit ce titre dans un marché tendu, il est facile de réagir de deux manières : soit on pense que c’est encore une opportunité pour les investisseurs boursiers à vendre leurs actifs, soit on en déduit qu’il faut sortir du marché. Les deux réactions ne font pas honneur à la réalité. L’avertissement n’est pas une prévision d’une catastrophe financière. C’est plutôt une description d’un cycle comptable qui se produit actuellement dans le secteur des technologies IA. Une fois que l’on comprend ce qu’est un cycle, on peut le voir par soi-même.

Appelons-le l’économie circulaire de l’IA. Le même argent circule constamment, et devient des revenus.

Le dollar qui revient

Voici le cycle de financement. Une entreprise fabricante de puces comme Nvidia, ou une entreprise technologique comme Microsoft, investissent des milliards d’argent dans des start-ups en AI qui gagnent beaucoup mais perdent de l’argent – comme OpenAI, CoreWeave ou Nebius. En contrepartie de cet investissement, la start-up s’engage à dépenser ces fonds pour développer les puces ou services cloud de l’investisseur. L’investisseur compte alors ces dépenses comme des revenus, tandis que la start-up utilise cette collaboration pour justifier une valeur plus élevée de son entreprise. L’investisseur, quant à lui, augmente sa part de participation dans l’entreprise. Chanos a exprimé cela clairement dans ses écrits sur les mécanismes de financement : Nvidia, dit-il, “investit de l’argent dans des entreprises qui perdent de l’argent, afin que celles-ci puissent commander ses produits”.chips.

Rien dans ce processus n’est illégal en soi – les transactions avec des parties liées se produisent constamment. Ce qui fait que Chanos compare Enron et Lucent, c’est ce que ce processus fait à la comptabilité. Nvidia nie cette fraude, en envoyant des informations aux analystes.Mémoire de sept pages affirmant qu’il ne propose pas le financement à long terme nécessaire pour soutenir Lucent.Et on note que ses clients paient en environ 53 jours.Burry n’est pas convaincu.Et ni Chanos non plus. L’important n’est pas que l’un ou l’autre ait commis des fraudes. L’important, c’est le aspect structurel : lorsque la demande d’un vendeur est financée par lui-même, « la demande » ne constitue plus une preuve que les clients finaux veuillent le produit. C’est un cycle comptable qui maintient la croissance apparente jusqu’à ce que les acheteurs financés ne puissent plus payer – c’est exactement ce qui est arrivé avec Lucent et Enron eux-mêmes.

Revenu aujourd’hui, coût demain

La deuxième partie du “trick” est le timing : c’est là que les chiffres deviennent tangibles. Les fournisseurs de puces reconnaissent leurs revenus dès l’instant où ils vendent leurs produits. Les hyperscalers, de l’autre côté de la transaction, profitent de cela : ils considèrent ces coûts comme des actifs sur leur bilan, et répartissent ces coûts sur plusieurs années plutôt que de les déduire immédiatement. Ainsi, on obtient une image d’une industrie en pleine croissance, avec des revenus anticipés, tandis que les coûts s’accumulent sans être visibles dans le tableau des résultats financiers.

La version la plus visible est celle de la séparation des obligations financières liées aux locations de véhicules. Selon la comptabilité moderne des locations, les remboursements du capital sur les locations de terrains sont enregistrés dans les activités de financement, et non dans les activités d’investissement ou d’exploitation. Ainsi, une entreprise peut accepter de lourdes obligations liées à l’infrastructure, tout en maintenant un flux de trésorerie net élevé.Les obligations de location financière de Microsoft ont augmenté à environ 46 milliards de dollars pour l’exercice 2025, contre environ 27 milliards de dollars l’année précédente.– Près de 20 milliards de dollars dépensés en investissements d’infrastructure, mais qui n’ont jamais atteint les montants prévus pour les coûts de construction.Oracle a enregistré environ 4 milliards de dollars en dettes de location financière au cours du dernier trimestre, alors qu’il était à presque zéro l’an dernier.C’est le problème lié au “boom de l’IA” : les revenus sont reconnus maintenant, mais les coûts sont reportés à l’avenir. Un jour, quelqu’un devra en assumer la responsabilité sur le bilan financier.

La fragilité sous-jacente est facile à mesurer. Un rapport du MIT cité par Chanoz indique que ce chiffre n’est que d’environ…5 % des programmes pilotes d’IA ont généré des revenus immédiats.Les 95 % restants ne répondent pas aux attentes. Si on compare cela à l’ampleur de la construction en question, on comprend pourquoi il considère tout cela comme un environnement précédant le fraude, plutôt que comme une vérité certaine. Les capitaux bon marché permettent à tout le monde de financer les achats des autres, et ainsi, les dédommages sont reportés. Cela fonctionne… pendant un certain temps. Cela a fonctionné chez Lucent ; c’est ce qui s’est passé avant que les entreprises spécialisées d’Enron ne cessent d’exister.

Ce que vous en faites, et non seulement ce que vous croyez.

Rien de tout cela ne vous indique quand quelque chose va se briser. Et Chanos – qui a déjà alerté sur le “plus dangereux…mois d’août, septembre et octobre— Ce serait le premier à admettre qu’il n’a pas de chronomètre. Les spéculateurs profitent de leurs propres délais de livraison ; cet homme est donc un escroc, et non un devin. Son modèle de pensée principal est…Les marchés boursiers prolongés érodent le scepticisme ; par conséquent, les fraudes suivent le succès financier avec un décalage temporel.C’est un filtre, pas une prévision.

De toute façon, c’est le même œil qui l’a amené à se tourner vers les cryptos. Il ne voulait pas spéculer sur le Bitcoin lui-même, mais plutôt sur la valeur des produits associés aux cryptos.Long Bitcoin contre court MicroStrategy (maintenant Strategy)En espérant que la valeur supérieure du titre par rapport au valeur nette des actifs en bitcoins qu’il possède ne restera pas stable, on parle de ces structures comme étant des « réserves de bitcoins ».Risque de style SPACIl n’est pas contre cet actif de manière réflexive ; il s’agit plutôt de s’opposer au fait de devoir payer un prix élevé pour obtenir un “enveloppe” autour de cet actif. Cette distinction est l’essentiel de la leçon.

Voici donc le point essentiel qui reste après le nom de l’entreprise. Lorsque vous regardez l’histoire de croissance d’une entreprise de IA – ou de toute autre entreprise, qu’il s’agisse de cryptomonnaies ou non – la question la plus importante n’est pas « est-ce intéressant ? », mais plutôt « qui finit par payer les dépenses de développement ? » Si la réponse est un tiers parti réellement, avec des flux de trésorerie réels, alors la demande est réelle. Si en revanche, les vendeurs financent leurs propres acheteurs, alors ce « développement » n’est que une illusion comptable. Vous avez donc affaire à jouer un jeu de timing avec quelqu’un d’autre. L’avertissement de Chano est précieux, non pas parce qu’il a raison dans un mois, mais parce qu’il vous donne des informations concrètes à vérifier avant d’acheter. Si vous vérifiez cela, vous pourrez éviter de vous tromper, sans jamais vendre vos actions.