Récemment, la hausse spectaculaire de 40 % du cours d’un fabricant de semi-conducteurs, à la suite de la signature d’un contrat de plusieurs milliards de dollars avec un leader de l’IA, illustre une nouvelle fois l’influence de cette technologie sur les marchés actions.
Ces dernières années, l’engouement pour l’investissement dans l’IA et les promesses de transformation qu’elle porte ont propulsé l’indice S&P 500 à des sommets historiques, presque exclusivement tirés par les grandes capitalisations technologiques.
Un tel enthousiasme soulève inévitablement des questions : s’agit-il d’une bulle spéculative prête à éclater ? D’un catalyseur d’une mutation économique et sociale profonde ? Ou d’un mélange des deux ?
Le débat reste ouvert, mais une chose est sûre : l’IA est là pour durer et son influence se fait déjà sentir.
La puissance de la productivité
L’impact économique de l’IA n’est plus théorique : il devient de plus en plus mesurable, concret et s’accélère. Surtout, elle semble contribuer à réorienter et stimuler la productivité.
Les données américaines récentes montrent une croissance réelle globalement solide, accompagnée d’une création d’emplois modérée, une combinaison inhabituelle qui suggère que la productivité joue désormais un rôle plus important.
Cela est clairement visible dans les révisions annuelles publiées en septembre par le Bureau of Labor Statistics : 911 000 emplois de moins qu’estimé initialement auraient été créés entre mars 2024 et mars 2025, alors même que la croissance économique est restée robuste sur la période.
Les entreprises intégrant l’IA à leurs processus de travail parviennent à préserver, voire à améliorer leurs marges bénéficiaires. Il est encore tôt, mais cela semble correspondre à une amélioration structurelle de l’efficacité plutôt qu’à une simple variation cyclique.
Les études académiques tendent à confirmer cette évolution. Si les effets à court terme sont déjà visibles, l’IA devrait accroître la productivité et le PIB américain d’environ 1,5 % d’ici 2035 et de près de 3 % d’ici 2055. Dans le G7, les gains de productivité du travail sont estimés entre 0,2 % et 1,3 % au cours de la prochaine décennie, selon la rapidité d’adoption et la composition sectorielle. Cette transformation semble d’ailleurs s’opérer plus vite que prévu.
L’exposition des métiers à l’IA est déjà très large : environ 80 % de la main-d’œuvre américaine pourrait voir au moins 10 % de ses tâches affectées par les grands modèles de langage, et pour environ un cinquième des travailleurs, jusqu’à la moitié des tâches pourraient être impactées.
De toute évidence, les gains de coûts et d’efficacité constituent un moteur essentiel d’adoption. À ce stade, les entreprises technologiques en sont les principales bénéficiaires. Chez les géants du secteur, le chiffre d’affaires par employé a augmenté de 38 % depuis le lancement de ChatGPT fin 2022.
Plus largement, dans le secteur du logiciel, le chiffre d’affaires généré par employé au sein des entreprises composant l’indice S&P Software & Services croît désormais de 10 % par an depuis 2023, contre 3,3 % par an entre 2016 et 2022, soit un écart de 30 % entre la tendance pré-IA et post-IA. Bien que ce rythme soit impressionnant, sa diffusion à d’autres secteurs pourrait s’avérer encore plus déterminante.
Des risques bien réels
Ces gains de productivité sont bienvenus, mais ils restent inégalement répartis et s’accompagnent de risques importants.
Sur le plan géographique, les États-Unis et la Chine avancent le plus rapidement dans le développement de l’IA, soutenus par une régulation plus souple, des investissements massifs et un déploiement rapide. L’Europe, en revanche, risque d’accuser un retard, non par manque de compétences, mais en raison d’une approche « regulation first » qui peut ralentir l’adoption commerciale. Cette divergence pourrait influencer durablement la compétitivité mondiale et la répartition des capitaux dans les années à venir.
Sur le plan sectoriel, les dépenses d’investissement massives dans les infrastructures de calcul, de réseau et de déploiement ne pourront croître indéfiniment au rythme actuel. À mesure que cette dynamique s’infléchit, les écarts de performance se creuseront entre les entreprises qui auront le mieux tiré parti de cette vague d’investissement.
Dans ce contexte, il faut s’attendre à des échecs comme à des réussites durables : la destruction créatrice est une caractéristique, non un défaut, du capitalisme et des grandes vagues technologiques. Le résultat probable : une volatilité accrue sur les valeurs liées à l’IA.
Surtout, les tensions sur le marché du travail liées à la montée de l’IA sont bien réelles.
Les emplois de col blanc à faible valeur ajoutée, les tâches administratives ou analytiques répétitives, souvent occupées par de jeunes diplômés, sont particulièrement exposés au risque de substitution. Plus largement, une perturbation du marché du travail à grande échelle soulèverait des enjeux politiques auxquels les gouvernements devront répondre.
Une recomposition macroéconomique
L’ensemble de ces évolutions crée un environnement d’investissement plus complexe à court et moyen terme.
La question clé est désormais de savoir comment, et à quel rythme, les gains de productivité liés à l’IA se répercuteront sur les profits, les salaires, les valorisations et les politiques publiques.
Même s’il est trop tôt pour y répondre avec certitude, la combinaison d’une croissance américaine résiliente et d’une création d’emplois modérée suggère que les effets de productivité de l’IA se matérialisent plus rapidement que prévu.
Malgré les risques qui pèsent sur la trajectoire de développement de l’IA, notamment ceux liés à la puissance énergétique et aux infrastructures nécessaires à son déploiement à grande échelle, la dynamique reste solide.
Pour les actifs risqués, le contexte demeure favorable. Un marché du travail plus souple contribue à contenir les pressions salariales. Une Réserve fédérale attentive aux données, constatant une croissance soutenue par la productivité sans hausse excessive des prix, peut adopter une politique plus accommodante.
Enfin, les entreprises capables de traduire l’IA en gains mesurables d’efficacité pourront maintenir une rentabilité supérieure, soutenant ainsi une surperformance sélective fondée sur une adoption réelle et un retour sur investissement tangible.
Il est encore tôt, mais les signes indiquent clairement que nous avançons dans cette direction, qu’il y ait ou non une « bulle de l’IA » sur les valeurs technologiques les plus directement exposées à cette révolution.
