Nvidia fait déjà partie du réseau d’IA du Pentagone – Une contradiction à laquelle les investisseurs devraient prêter attention.

Dans une interview avec Axios en juillet 2026, le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a prononcé une phrase qui s’est répandue dans la presse financière comme un signal d’alerte :“Lorsque l’Amérique entre en guerre, je serais vraiment reconnaissante de ne pas recevoir de appels téléphoniques me demandant si ma technologie devrait être utilisée.”

Cette citation ressemble à celle d’un roi-philosophe qui recule devant le feu de Prométhée. Mais Huang a prononcé ces mots à Fort Worth, au Texas, lors de l’inauguration d’une nouvelle usine de production d’infrastructures informatiques Wistron AI. Trois mois plus tôt, Nvidia avait déjà signé un accord pour mettre en œuvre sa technologie sur les réseaux les plus secrets du Pentagone – des systèmes utilisés pour la ciblage, l’optimisation logistique et la surveillance sur le champ de bataille.

La question n’est pas de savoir si Huang est sincère. Il s’agit plutôt de ce que cette contradiction révèle pour les investisseurs qui possèdent des actions Nvidia, dont la valeur de marché est de 5,42 billions de dollars. Ils doivent donc comprendre quels sont les facteurs de croissance réels, ceux qui sont en phase d’émergence, et ceux qui comportent un risque géopolitique qui n’est pas pris en compte dans le modèle de consensus.

Le deal du Pentagone que personne ne prend au sérieux

En mai 2026, le Département de la guerre a annoncéAccords avec sept entreprises technologiquesNvidia, Microsoft, Amazon Web Services, Google, OpenAI, Reflection AI et SpaceX devront déployer les capacités d’IA sur leurs réseaux informatiques classifiés. L’objectif, clairement indiqué, était de « renforcer la capacité des militaires à prendre des décisions dans des environnements opérationnels complexes ».

Nvidia était nouvelle dans ce domaine. Microsoft et Amazon avaient des partenariats de défense depuis longtemps. Nvidia et la start-up Reflection entamaient leur collaboration pour la première fois. L’accès permettait d’interagir avec les environnements réseau de niveau Impact 6 et Impact 7 – des systèmes classés de haut niveau utilisés pour les opérations de renseignement et de guerre. En cinq mois après le lancement de sa plateforme GenAI.mil, le Pentagone a rapporté que plus de 1,3 million de personnes utilisaient cette plateforme, générant des dizaines de millions de prompts.

Les contrats ne précisent pas les valeurs en dollars indiquées. C’est là l’aspect classifié. Mais le champ d’application des services proposés – réduction du temps nécessaire pour identifier et attaquer les cibles, analyse des images capturées par les drones afin de distinguer les véhicules civils des véhicules militaires, organisation de la maintenance des armes et des chaînes d’approvisionnement – permet de déterminer quel niveau de l’architecture logicielle de Nvidia est utilisé. Il s’agit du niveau d’inférence : traitement en temps réel de l’IA sur des données classifiées, qui nécessite une accélération matérielle, une faible latence, et un débit de données que seuls les GPU à grande échelle peuvent fournir.

Ce que cela signifie pour le cas d’investissement est simple : l’infrastructure de l’IA pour les défenses passe de l’état expérimental à l’état opérationnel. L’architecture Blackwell de Nvidia est déjà intégrée dans cette infrastructure. Il s’agit donc d’une source de revenus qui n’apparaît pas encore dans les modèles d’analystes, car le Pentagone ne publie pas les valeurs des contrats, et Nvidia ne précise pas non plus les revenus liés aux contrats gouvernementaux.

Le problème chinois : Huang ne cesse de protester contre.

Si l’accord avec le Pentagone est le signe que Nvidia s’engage davantage dans le domaine de la défense américaine, alors la lutte contre les contrôles des exportations vers la Chine représente le risque que toute cette stratégie soit située sur une ligne de fracture géopolitique.

Une enquête publiée en juillet 2026 a révélé que les organisations affiliées à l’Armée populaire de libération…Plus de 500 projets de commande de puces Nvidia ont été initiés entre 2019 et 2026.Les chips ont été utilisés pour les simulations d’armes nucléaires, les jeux militaires et les opérations cyberoffensives. Malgré les contrôles d’exportation imposés par les États-Unis afin d’empêcher cela, les entités chinoises ont trouvé des moyens de s’y adapter : elles ont diminué les spécifications techniques demandées, utilisent des sociétés écrans, louent la puissance de calcul provenant des centres de données commerciaux, et empruntent des routes maritimes complexes pour cacher les utilisateurs finaux.

La position publique de Huang est restée constante :L’armée chinoise ne compte pas sur les puces de sa compagnie.Il est également l’une des voix les plus influentes dans l’industrie qui affirme que les restrictions d’exportation agressives nuisent à la compétitivité des États-Unis, éloignent les entreprises américaines des principaux marchés, et accélèrent le développement des semi-conducteurs en Chine. Dans la même interview avec Axios où il a fait cette remarque sur le « appel téléphonique », il a conseillé aux décideurs politiques de ne pas…“Overcorrection” en matière de politiques liées à l’IA, face au sentiment de peur lié aux “fictions scientifiques”.Et il a soutenu que les modèles d’IA open-source chinois, comme le Kimi K3, sont…“Excellent” et devrait être utilisé plutôt que interdit..

Il y a une tension qui dépasse le simple aspect optique. Nvidia a fait pression pour que ses ventes en Chine continuent. Le Département de la Justice a mis en examen trois hommes liés à Super Micro Computer en mars 2026, pour avoir conspiré à vendre des puces IA Nvidia pour des clients non autorisés en Chine, en utilisant des documents d’exportation falsifiés et des serveurs fictifs. Gregory Allen, de Decision Tree Research, a dit que les accusations montrent que le système de sécurité d’exportation d’Nvidia n’a pas réussi à détecter les activités de contrebande au sein de l’un de ses principaux distributeurs.

En termes simples : le modèle de croissance de Nvidia repose sur la vente des puces AI les plus performantes au monde à tous ceux qui peuvent payer, y compris aux entreprises dont les chaînes d’approvisionnement vendent leurs produits à des adversaires. Ce n’est pas une accusation morale – c’est simplement une description du modèle commercial de Nvidia. Mais cela signifie que les risques géopolitiques ne sont pas abstraits. Si les contrôles d’exportation s’intensifient, les revenus provenant de Chine, qui constituent 70,7 % de la croissance annuelle des revenus, disparaissent. Si les choses restent telles quelles, le problème de fuites de données s’aggrave, et le Congrès s’y oppose.

Le moteur financier qui fonctionne sous le drame

Sous le vernis géopolitique, les indicateurs financiers de Nvidia restent ceux qu’ils étaient : exceptionnellement forts. Les revenus ont augmenté de 70,7 % par rapport à l’année précédente et de 19,8 % par rapport au trimestre précédent. Le taux de marge brute est de 74,2 %, celui de la marge opérationnelle de 64,0 %, et celui du flux de trésorerie libre de 47,0 %. Le flux de trésorerie libre a augmenté de 65,2 % par rapport à l’année précédente, atteignant 119,1 milliards de dollars sur les douze derniers mois. Le rendement du capital investi est de 89,4 %. Le bilan comporte 64 milliards de dollars de dettes, contre 195,5 milliards de dollars d’actions, soit un ratio dettes/actions de seulement 4,3 %.

L’action est évaluée à 34 fois les bénéfices récents, 21 fois les ventes récentes, et 32 fois le EV/EBITDA. Le P/E futur est de 60x, ce qui signifie que le marché anticipe une croissance trimestrielle continue de niveau haut ou bas. Le ratio PEG de 0,31 semble compressé uniquement parce que le taux de croissance dans le dénominateur est très élevé – il n’est pas abordable, car il dépend de la croissance.

Les revenus du deuxième trimestre 2026 ont atteint 46,7 milliards de dollars, contre les prévisions consensus de 46,0 milliards de dollars. Le premier trimestre a eu des revenus de 44,1 milliards de dollars, contre les prévisions estimées à 43,3 milliards de dollars. L’entreprise a dépassé les prévisions de revenus sur six trimestres consécutifs. Le bénéfice par action a également dépassé les attentes dans chacun de ces trimestres ; le bénéfice réel pour le deuxième trimestre était de 1,05 $, contre 1,01 $ selon les prévisions consensus.

Ces chiffres ne sont pas l’histoire d’aujourd’hui. Ce sont simplement des données de base. La question pour les investisseurs qui possèdent des actions Nvidia avec un rendement de 20 % depuis le début de l’année est de savoir si la prochaine phase de croissance – l’intelligence artificielle dans le domaine de la défense, la taille de l’inférence, la monétisation du logiciel via CUDA et DGX Cloud – sera suffisante pour justifier le multiple de valorisation, ou si l’entreprise entre dans une phase de retrait de son cycle de retour actuel.

L’architecture du produit qui rend tout cela possible

C’est ce qui distingue Nvidia des autres entreprises de cette liste. Le contrat avec le Pentagone, les problèmes liés aux exportations en Chine, les citations de Huang… Tout cela repose sur un avantage structurel du produit, un avantage réel, mais pas permanent.

L’écosystème CUDA de Nvidia reste la plateforme dominante pour l’entraînement des modèles d’IA. Les hyperscalers, les clients industriels et les laboratoires d’IA ont passé des années à développer leurs systèmes logiciels en utilisant CUDA. Les coûts de changement sont énormes : il faut réécrire les modèles, former à nouveau les équipes, et remettre en place l’infrastructure. C’est là le avantage concurrentiel. Mais c’est un avantage logiciel sur une base matérielle, que les concurrents essaient de surmonter.

Le marché des inférences est là où la barrière de protection s’affaiblit. L’inférence – c’est-à-dire l’utilisation de modèles entraînés pour produire des résultats – privilégie la latence, l’efficacité et le coût par rapport au taux de traitement du matériel utilisé pour l’entraînement. La série MI300X d’AMD, le silicone personnalisé fourni par les hyperscalers, ainsi que les logiciels open source qui fonctionnent sur du matériel alternatif, sont tous des concurrents dans ce domaine. Le modèle DeepSeek v4 de Chine, démontré en 2025-2026, montre que des modèles de niveau avancé peuvent être entraînés sans utiliser CUDA, en utilisant des logiciels personnalisés sur les clusters Huawei Ascend. Huang considère cela comme une menace négative : « Il n’y a aucune possibilité que la Chine empêche les entreprises américaines de fonctionner ». Et cela a du sens. Les modèles open source augmentent le marché total en attirant des utilisateurs qui puisent ensuite vers des services payants.

Mais c’est sur le marché des inférences que réside l’intelligence artificielle utilisée dans le domaine de la défense. Le Pentagone a besoin d’un traitement en temps réel sur les réseaux classifiés, et non de processus qui nécessitent plusieurs semaines de formation. Nvidia est bien positionnée aujourd’hui, car son matériel domine également l’infrastructure des inférences. Mais le fossé entre les offres de nouvelle génération de Nvidia et celles des concurrents, à moindre coût, est ce qui détermine si les revenus liés à la défense et au gouvernement deviendront une source de croissance durable ou simplement un moyen temporaire de faire avancer les choses.

Où va le capital

Je ne pense pas que la citation concernant l’appel téléphonique puisse être ignorée comme une simple performance théâtrale. C’est bien un spectacle théâtral, mais c’est un spectacle qui a une fonction : Huang cherche à signaler à Washington que Nvidia n’est pas avant tout une entreprise de défense, et seulement ensuite une entreprise spécialisée dans les infrastructures liées aux IA. Cette distinction est importante lorsque les décideurs politiques discutent de savoir si les puces IA doivent être classées comme des technologies militaires à double usage, soumises à des contrôles supplémentaires, ou si elles peuvent être exportées librement dans le cadre du commerce.

Mais l’accord avec le Pentagone vous indique où se dirige déjà le produit. L’infrastructure d’IA pour la défense passe des programmes pilotes à une utilisation opérationnelle. Nvidia fait partie intégrante de cette infrastructure. Les revenus ne sont pas encore prévus, car les contrats sont classés secrets, mais la direction est claire.

Le risque n’est pas que Nvidia perde sa position. Le risque est plutôt que les contraintes géopolitiques – des contrôles d’exportation plus stricts d’un côté, des activités de défense classées à l’autre côté – entravent le taux de croissance actuel, qui se situe à plus de 70 % par an. Si les revenus en Chine diminuent de 10 à 15 %, en raison de mesures plus strictes, le modèle de consensus s’effondrerait. Si les contrôles d’exportation divisent le marché mondial en segments américain et chinois, l’avantage de taille de Nvidia diminuera.

Je crois toujours que Nvidia reste de l’autre côté du processus de transition de l’infrastructure IA. La migration des valeurs entre le matériel et le logiciel – où CUDA, DGX Cloud et les services d’IA pour les entreprises deviennent les principaux facteurs qui influencent la valeur boursière, en dehors du cycle actuel du matériel – est encore présente. Mais avec une valeur de 5,4 billions de dollars, une grande partie des revenus jusqu’en 2028-2030 sera influencée par des facteurs géopolitiques. La question n’est pas de savoir si Nvidia reste importante. C’est plutôt de savoir si le profil actuel de revenus justifie une telle allocation, alors que les risques géopolitiques ne sont pas pris en compte et que la dépendance aux revenus chinois est réelle.

La demande n’est pas le problème. Le problème est de savoir si les contraintes d’offre, les risques géopolitiques et les coûts d’opportunité justifient encore de maintenir une position importante dans Nvidia, alors que l’action a déjà rapporté un rendement de 20 % sur la période en cours, et que le P/E à terme reflète six trimestres consécutifs de meilleures performances des résultats financiers.