Bulle ou révolution ?

Ceux qui voient une bulle

Les gardiens de la finance s’inquiètent, les uns après les autres :

• octobre 2025, la Banque d’Angleterre : le risque d’une « forte correction » des marchés a augmenté, les valorisations paraissent « tendues, en particulier pour les entreprises technologiques centrées sur l’IA », et les cinq plus grosses entreprises pèsent près de 30 % de l’indice américain S&P 500, du jamais vu en cinquante ans ;
• juin 2026, la Banque des règlements internationaux, la banque des banques centrales : les cinq géants du nuage informatique vont dépenser plus de 1 000 milliards de dollars pour l’IA en 2025 et 2026. Elle rappelle la folie du chemin de fer britannique des années 1840 et la bulle internet, de vraies inventions qui avaient attiré plus d’argent qu’elles ne pouvaient en rapporter, et craint qu’une déception ne change ce boom en « krach durable de l’investissement » ;
• août 2026, cinq économistes de la Banque centrale européenne : une correction est « probable », mais son moment exact est « impossible à connaître à l’avance » (leur billet n’engage pas la BCE) ;
• septembre 2026, le premier sous-gouverneur de la Banque de France, Denis Beau, évoque une « possible “bulle” » et le risque d’une « correction désordonnée des marchés ».

Même des patrons de l’IA le disent. Sam Altman (OpenAI), en août 2025 : « Les investisseurs dans leur ensemble sont-ils surexcités par l’IA ? Mon avis est oui. » Sundar Pichai (Google), en novembre 2025, voit des « éléments d’irrationalité » : « aucune entreprise ne sera à l’abri, nous compris ». Dario Amodei, le patron d’Anthropic, qui fait Claude, parle en décembre 2025 d’un « risque inhérent » quand on ne sait pas quand la valeur viendra, et reproche à certains concurrents de prendre des risques « imprudents ».

Ceux qui n’y voient pas une bulle, ou pas tout à fait

En face, les arguments sont sérieux :

• ces entreprises gagnent vraiment de l’argent. Sur son année achevée fin janvier 2026, Nvidia a vendu pour 215,9 milliards de dollars et gagné 120 milliards. En octobre 2025, le président de la banque centrale américaine, Jerome Powell, le dit à sa façon : pendant la bulle internet, il y avait « des idées plutôt que des entreprises » ; aujourd’hui, les entreprises les plus chères « ont vraiment des bénéfices » ;
• la demande suit, pour l’instant : selon Nvidia, en février 2026, « la demande de calcul croît de façon exponentielle » ;
• une bulle peut laisser quelque chose. Pour Jeff Bezos, le fondateur d’Amazon, l’IA vit une « bulle industrielle », pas une bulle financière : comme dans les biotechnologies des années 1990, où des entreprises ont fait faillite, mais où « nous avons eu quelques médicaments qui sauvent des vies ». L’économiste Carlota Perez (2002) décrit les grandes révolutions techniques comme un cycle : une période d’installation portée par une bulle, un krach, puis un long déploiement, utile à tous. Internet n’est pas mort en 2002.

Et si l’IA devenait bon marché ?

Il y a un autre risque, moins souvent raconté : que l’IA marche très bien, mais devienne bon marché.

• En janvier 2025, la jeune entreprise chinoise DeepSeek met en accès libre un modèle de raisonnement qu’elle dit comparable aux meilleurs modèles américains. Elle avait chiffré l’entraînement d’un modèle précédent à environ 5,6 millions de dollars, en précisant que ce chiffre ne compte pas les recherches d’avant ; calculé au prix de location des puces, il ne compte pas non plus leur achat. Le lundi 27 janvier, Nvidia perd près de 600 milliards de dollars en Bourse : la plus forte perte en un jour jamais subie par une entreprise à Wall Street ;
• les prix s’effondrent : selon l’AI Index de l’université Stanford, faire répondre une IA du niveau du premier ChatGPT coûtait plus de 280 fois moins cher en octobre 2024 qu’en novembre 2022 ;
• les modèles ouverts, que chacun peut télécharger, talonnent les modèles fermés : entre janvier 2024 et février 2025, l’écart entre les meilleurs est tombé de 8 % à 1,7 % dans un grand classement de modèles, puis il se rouvre un peu à chaque nouveau modèle fermé ;
• l’IA peut tourner chez soi : en août 2025, OpenAI elle-même publie un modèle ouvert qui fonctionne sur un ordinateur doté de 16 gigaoctets de mémoire. Une IA locale ne paie ni abonnement, ni centre de données ;
• enfin, la distillation : un petit modèle apprend en imitant les réponses d’un grand. En octobre 2026, Anthropic dit avoir fermé des dizaines de milliers de comptes utilisés pour copier Claude de cette façon. Là encore, Claude est juge et partie : la distillation menace le modèle économique de son entreprise.

C’est la leçon de la fibre optique : en 2000, internet marchait et son trafic doublait chaque année, et pourtant les compagnies qui avaient posé trop de câbles, trop tôt, ont fait faillite.

Qui paiera l’IA ?

Comment ces entreprises comptent-elles rentrer dans leurs frais ? Par des abonnements : ChatGPT revendiquait 800 millions d’utilisateurs par semaine en octobre 2025, dont une partie seulement paie. Par le paiement à l’usage des entreprises, et la location de puissance de calcul. Et désormais par la publicité : OpenAI la teste dans ChatGPT depuis février 2026, pour les comptes gratuits et les moins chers, et l’étend en octobre 2026 à 89 pays ; elle promet qu’elle n’influencera pas les réponses.

Le compte n’y est pas encore. En novembre 2025, Sam Altman annonçait, pour la fin de l’année, un rythme de plus de 20 milliards de dollars de revenus par an, face à « environ 1 400 milliards de dollars » d’engagements sur huit ans pour ses centres de données. Selon le cabinet Bain (2025), il faudrait d’ici 2030 environ 2 000 milliards de dollars de revenus par an pour payer la puissance de calcul dont l’IA aura besoin, et il en manquerait environ 800 milliards.

D’où la question des IA locales : qui paiera une IA de pointe, le jour où une IA presque aussi bonne tournera gratuitement sur votre ordinateur ? En 2023 déjà, un chercheur de Google l’écrivait dans une note qui n’engageait que lui et qui a fuité : « Nous n’avons pas de douves, et OpenAI non plus », rien pour empêcher les concurrents gratuits de les rattraper. L’autre camp répond par le paradoxe de Jevons, du nom d’un économiste anglais du XIXe siècle : quand une chose devient moins chère, on en consomme souvent beaucoup plus. Au moment du choc DeepSeek, le patron de Microsoft, Satya Nadella, l’écrivait : « Le paradoxe de Jevons frappe encore ! »

Pouvoir et dépendance

En 2008, les États ont sauvé les banques parce que tout le monde en dépendait : les salaires, les crédits, les paiements. On domine par ce dont l’autre dépend ; une banque devenue indispensable obtient d’être sauvée. C’est ce qu’on appelle « trop gros pour faire faillite ».

L’IA prend-elle ce chemin ? En novembre 2025, la directrice financière d’OpenAI, Sarah Friar, évoque l’idée que l’État américain puisse « garantir » les emprunts du secteur, puis se reprend. Sam Altman écrit : « Nous n’avons pas, et ne voulons pas, de garanties de l’État pour les centres de données d’OpenAI », et le conseiller de la Maison-Blanche pour l’IA, David Sacks, répond qu’« il n’y aura pas de sauvetage fédéral de l’IA ». Le 25 septembre 2026, le président de la Réserve fédérale de Kansas City, Jeff Schmid, se demande tout haut si l’on va vers « un écosystème de l’IA trop gros pour faire faillite ».

La dépendance, elle, est déjà là. En juillet 2026, la Bourse de Séoul, très liée aux puces de Samsung et SK Hynix, perd environ 22 % en un mois, son pire mois depuis octobre 2008, sur des doutes au sujet des dépenses de l’IA. Plus quelques entreprises pèsent lourd, plus l’épargne, l’emploi et les impôts de tous dépendent de leur réussite, sans que personne l’ait choisi.