Pourquoi un krach du marché de l'IA pourrait surpasser l'éclatement de la bulle Internet

L'essor de l'intelligence artificielle a alimenté un enthousiasme sans précédent sur les marchés, mais l'éminent expert en finance Aswath Damodaran met en garde contre un risque systémique imminent. Contrairement aux cycles technologiques précédents, la poussée actuelle de l'IA repose sur une base d'infrastructures physiques massives et d'une dette importante, préparant le terrain pour une correction potentielle bien plus dévastatrice que le krach Internet de l'an 2000.

Le piège de l'infrastructure : dette et dépréciation

Aswath Damodaran, professeur à l'Université de New York, souligne un changement fondamental dans le mode de fonctionnement des géants de la technologie. À l'ère de la bulle Internet, les entreprises étaient largement peu gourmandes en capital (« capital-light »), développant des logiciels avec des frais généraux physiques minimaux. Aujourd'hui, la course à l'IA nécessite des dépenses d'investissement (CapEx) massives dans les centres de données et le matériel spécialisé.

Damodaran souligne un risque critique pour les entreprises des « Magnificent Seven » : elles passent de modèles logiciels peu gourmands en capital à des modèles d'infrastructure lourds. Ces entreprises investissent des milliards dans des actifs qui s'amortissent sur dix ans, pourtant, dans le paysage de l'IA qui évolue rapidement, ce matériel pourrait devenir obsolète en seulement cinq ans. Comme une grande partie de cette expansion est financée par la dette, une correction du marché ne nuirait pas seulement aux actionnaires — elle pourrait déclencher un effet de ricochet économique plus large.

Pourquoi l'IA échoue au test traditionnel de mise à l'échelle des logiciels

Une idée reçue courante dans l'industrie technologique est que l'IA suit la règle classique du logiciel selon laquelle le « coût marginal est nul ». Damodaran soutient qu'il s'agit d'un sophisme. Contrairement à Netflix, qui répartit les coûts fixes de contenu sur une base d'abonnés en expansion, les modèles d'IA engendrent des coûts significatifs pour chaque interaction individuelle.

Il compare le modèle économique de l'IA à celui de Spotify plutôt qu'à celui de Netflix. Dans le modèle de Spotify, chaque nouvelle écoute entraîne un coût, ce qui se traduit par des marges plus réduites. De même, chaque requête d'IA supplémentaire consomme une puissance de calcul coûteuse. Ce manque d'économies d'échelle traditionnelles, combiné à l'érosion potentielle des prix causée par des concurrents à bas prix comme DeepSeek, suggère qu'une croissance rapide pourrait en réalité détruire de la valeur plutôt que d'en créer.

Le « rêve fiévreux de l'IA » et les perturbations sociales

Damodaran aborde également le « scénario optimiste » (bull case) de l'IA, qui comporte son propre ensemble de risques existentiels. Si l'IA réalise sa promesse ultime — non seulement en tant qu'outil de productivité, mais en tant que remplacement total de la main-d'œuvre humaine — les conséquences sociétales seraient sans précédent.

Il décrit ce scénario comme un « rêve fiévreux de l'IA », où le succès même de la technologie pourrait entraîner le déplacement de jusqu'à la moitié de tous les travailleurs cols blancs. Bien que les rendements économiques puissent paraître impressionnants dans un bilan, les « coûts insensés pour la société » créés par les suppressions massives d'emplois représentent un risque que les valorisations de marché actuelles ne parviennent pas à prendre en compte.

Retenue stratégique vs dépenses agressives

Au milieu de la frénésie, Damodaran propose une défense surprenante de l'hésitation perçue d'Apple dans la course à l'IA. Alors que les critiques soutiennent qu'Apple est à la traîne, Damodaran suggère que « sous-estimer la retenue » est une erreur courante. En observant les erreurs massives de CapEx et les risques d'obsolescence matérielle auxquels ses pairs sont confrontés, Apple pourrait se positionner pour entrer sur le marché avec plus d'efficacité et moins de capital gaspillé.

Points clés

• Risque structurel : Contrairement à l'ère dot-com, le boom de l'IA est porté par une dette lourde et des infrastructures physiques massives, ce qui rend un krach plus dangereux sur le plan systémique.
• Compression des marges : L'IA ne bénéficie pas de l'avantage du coût marginal nul du logiciel traditionnel, fonctionnant davantage comme un service à coût élevé (similaire à Spotify) que comme une plateforme évolutive (comme Netflix).
• Impact sociétal : Les modèles économiques d'IA les plus performants — ceux qui remplacent entièrement le travail humain — pourraient déclencher une profonde instabilité sociale et des perturbations économiques.