Aujourd’hui, il est rare d’entendre quelqu’un parler du marché sans se demander si les actions aux États-Unis sont dans une bulle. Les mouvements récents des marchés montrent l’inconfort des investisseurs, même avec de bonnes performances. Cela se produit malgré les signaux mitigés de l’économie et un niveau d’incertitude politique qui découragerait normalement les décisions à long terme. Nous pensons qu’il est naïf d’ignorer les valuations, mais c’est aussi une erreur de paniquer.
Sommes-nous dans une bulle ?
Alan Greenspan a dit un jour qu’on ne peut reconnaître une bulle qu’après qu’elle a éclaté. Il avait raison. Les marchés sont guidés par les attentes de bénéfices futurs, et ce n’est qu’après coup que nous savons si ces attentes étaient exagérées. Cela n’aide pas beaucoup ceux qui doivent investir maintenant.
La grande question est : comment les investisseurs peuvent-ils former des attentes sur la croissance future des bénéfices ? Comment construire une vision solide autour de l’intelligence artificielle (IA) ? Cela nous amène à plusieurs questions connexes :
- L’IA est une technologie prometteuse, avec le potentiel de transformer la rentabilité dans de nombreux secteurs.
- Si elle augmente la productivité, elle peut accélérer la croissance de l’économie.
- Nous ne savons pas encore quelle sera l’ampleur réelle de ces bénéfices.
- C’est pourquoi nous ne savons pas non plus combien les entreprises d’IA pourront facturer, de manière durable, pour leurs services.
- Et comme nous ne savons pas encore si ces entreprises seront rentables, nous ne savons pas non plus si les investissements de plusieurs milliards dans la recherche et les centres de données en vaudront vraiment la peine.
Ce niveau d’incertitude a tous les ingrédients pour créer une bulle. Les histoires optimistes sur le potentiel de croissance enchantent le marché. Les doutes sur les bénéfices à long terme perdent du terrain quand beaucoup veulent profiter des gains à court terme. Plus les gens entrent par peur de rater une possible révolution, plus les prix s’éloignent de la réalité. Avons-nous déjà atteint ce point ? Peut-être oui, peut-être non. Analysons.
IA, productivité et croissance économique
Les opinions sur l’impact de l’IA varient beaucoup. D’un côté, l’économiste et prix Nobel Daron Acemoglu dit que l’IA remplace des tâches humaines, et n’aide pas les travailleurs. Cela réduirait la demande de main-d’œuvre et n’augmenterait le PIB mondial que de 1 % au cours de la prochaine décennie.
De l’autre côté, des économistes comme Tyler Cowen sont plus optimistes. Selon lui, même si le PIB ne croît pas autant, l’IA donne accès à des informations et des compétences que beaucoup de gens n’avaient pas auparavant. Par exemple, quelqu’un dans une région rurale peut recevoir des conseils médicaux de qualité qu’il n’aurait jamais imaginé avoir. Au Royaume-Uni, quelqu’un pourrait recevoir des conseils utiles plus rapidement que le système de santé public ne pourrait les offrir.
Il y a aussi des gestionnaires qui vendent des rêves. Un célèbre gestionnaire d’ETF aux États-Unis croit que l’IA fera croître le PIB de 7 % par an, et que les robotaxis généreront 10 000 milliards de dollars d’ici 2030 — l’équivalent d’un tiers du PIB américain actuel. Méfiez-vous de ceux qui proposent des investissements avec des « thèmes d’IA ».
Il existe déjà des preuves concrètes que l’IA fait une différence dans l’économie réelle, même si cela n’apparaît pas encore dans les données de productivité. L’utilisation de l’IA a augmenté rapidement, mais a ralenti ces derniers mois, car de nombreux projets n’ont pas livré ce qui était attendu. C’est normal : les entreprises ont besoin de temps pour comprendre comment bien utiliser la technologie.
Aujourd’hui, les plus grands bénéfices immédiats se trouvent dans les secteurs avec des professionnels du savoir, comme la finance et le droit. Mais ces secteurs ont aussi le devoir de protéger les intérêts des clients. Par exemple : qui serait responsable si un robotaxi causait un accident ? Les lois doivent changer pour permettre une utilisation plus large de l’IA, et les gouvernements doivent voir comment la technologie fonctionne en pratique avant d’agir. Autrement dit : après l’enthousiasme initial, l’adoption de l’IA devrait être lente… jusqu’à devenir soudaine.
L’impact majeur de l’IA est encore à venir
Les effets les plus profonds de l’IA ne se produiront probablement que lorsque de nouveaux produits et services basés sur elle apparaîtront. La première source fiable d’électricité est apparue en 1800. Le télégraphe a été breveté en 1837. L’éclairage public électrique est arrivé à la fin des années 1870. Les moteurs électriques fiables ne se sont popularisés qu’à la fin du XIXe siècle. Cela a pris près de 100 ans.
Bien que la technologie avance plus vite aujourd’hui, il n’est pas certain que les investisseurs en IA comprennent que l’« application révolutionnaire » peut prendre jusqu’à 5 ans pour apparaître.
Profit zéro à long terme
Ceux qui étudient la microéconomie apprennent que, dans les marchés en concurrence parfaite, les profits tendent vers zéro à long terme. Autrement dit, les entreprises gagnent juste assez pour compenser le risque des actionnaires.
Cela se produit lorsque les produits sont très similaires et que les coûts sont les mêmes. Ce n’est pas courant, mais de nombreux produits s’en approchent. Ce n’est pas un hasard si le PDG d’Alphabet, Sundar Pichai, a déclaré à la BBC qu’il y a des « éléments d’irrationalité » dans le boom actuel de l’IA.
La concurrence entre les entreprises d’IA existe déjà dans plusieurs secteurs : puces, centres de données, énergie, données pour entraîner les modèles — et même la concurrence venant de Chine, avec le soutien direct du gouvernement.
Il est difficile d’imaginer que des entreprises vendant des produits standardisés, comme l’énergie ou la capacité de calcul, aient des profits attractifs à long terme. La vraie valeur restera aux entreprises qui possèdent quelque chose d’unique : des brevets précieux, des services différenciés ou une marque de confiance.
L’énigme des valuations
Benjamin Graham disait que mélanger des formules précises avec des hypothèses imprécises peut justifier n’importe quelle valeur. Et l’IA est un terrain fertile pour cela, puisque nous n’avons pas d’historique à utiliser comme base.
Comme lors du « boom » ferroviaire des années 1840 ou de la bulle de la téléphonie dans les années 1990, l’IA exige des investissements énormes avant de générer des revenus — et nous ne savons toujours pas combien ces revenus vaudront pour les consommateurs. Mais, contrairement à la bulle « point com » des années 1990, aujourd’hui ceux qui mènent les investissements en IA sont des entreprises avec beaucoup de liquidités. Cela signifie qu’elles peuvent continuer à investir, même si le marché vacille.
Et cela complique les choses : nous devons évaluer ces entreprises différemment. Par exemple, au cours des dernières décennies, beaucoup ont ignoré l’indicateur prix sur valeur comptable (price-to-book) parce que les entreprises technologiques n’avaient presque pas d’actifs physiques. Mais maintenant, avec de grands investissements en infrastructure, cet indicateur pourrait redevenir pertinent. Et comment devons-nous amortir ces actifs ?
Une analyse que j’ai lue récemment affirme que les valuations actuelles du marché auraient du sens si, dans quelques années, il y avait 300 millions d’utilisateurs payants d’IA dans le monde, payant 100 $ par mois. Ce n’est pas impossible. Mais, pour y arriver, les entreprises doivent tester la fiabilité des services et ajuster leurs processus. Cela suggère aussi que de nombreux clients ne seraient pas disposés à passer à une version chinoise à 25 $ par mois.
Un marché difficile pour investir
Plus les valuations montent, plus la marge d’erreur est faible : un marché haussier signifie un risque croissant. Et le plus préoccupant est que, à mesure que les grandes entreprises technologiques occupent une part plus importante du marché, elles représentent aussi une part plus importante des portefeuilles des investisseurs ordinaires. Si le marché chute, cela peut affecter directement le patrimoine des familles — et pas seulement les entreprises axées sur l’IA.
Ni si bon, ni si mauvais
Jusqu’ici, nous avons questionné les attentes les plus optimistes. Mais il serait aussi naïf de penser que, si la moitié des promesses de l’IA se concrétisent, la croissance des bénéfices ne justifierait pas une partie de l’enthousiasme actuel. De même, exagérer en disant que tout est trop gonflé serait aussi une erreur. Des indicateurs comme le prix/bénéfice peuvent sembler élevés, mais moins absurdes quand on les compare à la croissance réelle des bénéfices ces derniers temps.
À mesure que le marché monte, il est logique de réduire les risques avec prudence. Ceux qui essaient d’entrer dans le « boom de l’IA » en achetant des actions « bon marché », comme celles des entreprises électriques qui fournissent de l’énergie aux centres de données, peuvent avoir plus de difficultés à se rétablir en cas de chute, par rapport à ceux qui investissent dans des entreprises avec une propriété intellectuelle pertinente. Cela peut sembler étrange, puisque les entreprises électriques sont considérées comme des investissements plus défensifs.
Comme dans d’autres bulles technologiques, de nombreux investisseurs peuvent perdre de l’argent. Mais ces bulles ont aussi laissé une infrastructure précieuse pour les consommateurs et les entreprises. Cela a entraîné des gains durables de productivité et de croissance. À long terme, comme disait Keynes, nous serons tous morts. Mais il a aussi écrit que, grâce au progrès technologique, en 2030 les gens dans les pays riches pourraient travailler seulement 15 heures par semaine pour subvenir à leurs besoins. Avait-il raison sur les deux prévisions ?
