[Mise à jour #59]
Le débat “bulle de l’IA” revient tous les six mois sans jamais rien changer, et il est facile de le classer dans la catégorie des paniques cycliques qu’on oublie aussi vite qu’on les a lues. Sauf que les chiffres publiés ces dernières semaines déplacent le sujet ailleurs : ce n’est plus une question de narratif boursier, c’est une question de plomberie financière. Et la plomberie, contrairement au narratif, ne ment pas.
Le chiffre qui a tout relancé : 1 650 milliards de dollars planqués hors bilan
Tout est parti d’une analyse du quotidien économique japonais Nikkei, reprise depuis par une bonne partie de la presse financière mondiale. Le calcul est simple à énoncer, complexe à digérer : cinq géants américains — Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft et Oracle — cumulent environ 1 650 milliards de dollars d’engagements financiers liés à l’IA qui n’apparaissent pas dans leur dette officielle. On parle ici de locations de data centers qui n’ont pas encore démarré, de commandes de GPU sur plusieurs années, d’engagements d’achat d’électricité, et de montages financés via des coentreprises ou des véhicules ad hoc. Rien d’illégal, tout est techniquement déclaré en annexe des comptes trimestriels — mais rien n’est comptabilisé comme un passif au bilan principal.
Le détail qui frappe le plus : sur les 1 650 milliards recensés, Meta pèserait à elle seule environ le quart du total — quelque 420 milliards de dollars d’engagements que son bilan officiel ne reflète pas, un montant environ trois fois supérieur à sa dette inscrite noir sur blanc dans ses comptes. Oracle affiche une trajectoire encore plus inquiétante : ses engagements hors bilan seraient passés d’à peine 9 milliards de dollars il y a quatre ans à plus de 270 milliards aujourd’hui, une explosion multipliée par trente qui n’a pas échappé aux agences de notation. Début juillet, S&P a sanctionné l’entreprise en abaissant sa note à BBB-, soit une seule marche au-dessus de la catégorie “spéculative” où logent les emprunteurs jugés risqués. Sa trésorerie serait tombée à -23,7 milliards de dollars sur l’exercice 2026.
Ce qui rend ce système fragile, ce n’est pas seulement son ampleur — c’est sa circularité. Les fabricants de puces et les opérateurs de data centers s’entre-financent : les uns prennent des participations chez les autres, qui s’engagent en retour à leur racheter de la capacité de calcul sur plusieurs années. Le CADTM (Comité pour l’abolition des dettes illégitimes) évalue à environ 1 000 milliards de dollars le volume de ces opérations croisées dans l’écosystème IA. C’est le genre de structure qui fonctionne magnifiquement tant que la demande finale suit — et qui devient un jeu de dominos si elle ralentit ne serait-ce qu’un peu.
Les cassandres ont des noms, et ce ne sont pas des amateurs
Le scepticisme ambiant ne vient pas de trolls anonymes sur les réseaux. Michael Burry — l’investisseur qui avait vu venir la crise des subprimes en 2008, rendu célèbre par “The Big Short” — a fermé son fonds Scion Asset Management fin 2025 pour se consacrer à une newsletter intitulée “Cassandra Unchained”, où il compare ouvertement le marché actuel aux derniers mois de la bulle internet 1999-2000. Il maintient des positions vendeuses massives sur Nvidia, Palantir et Oracle, avec des échéances qui courent jusqu’en 2027. Résultat à ce jour : Palantir a perdu environ 34 % depuis le sommet où Burry avait pris position, Oracle environ 51 %. Nvidia, en revanche, résiste — preuve qu’un pari à contre-courant, même documenté, reste un pari.
Jamie Dimon, le patron de JPMorgan, a lui aussi durci le ton sur la concentration extrême du marché américain. Les dix plus grosses capitalisations pèsent désormais environ 41 % du S&P 500, un niveau qui dépasse de 14 points le pic observé en 2000, juste avant l’éclatement de la bulle internet. Les stratèges quantitatifs de JPMorgan eux-mêmes, dans une note dirigée par Khuram Chaudhry, ont établi le parallèle : la part des dix premières valeurs du MSCI USA a grimpé à 29,3 %, se rapprochant du record de 33,2 % atteint en juin 2000.
Et il y a l’aveu qui compte le plus, celui qui vient de l’intérieur : Sam Altman lui-même a reconnu du bout des lèvres que “nous sommes en présence d’une grosse bulle spéculative”, tout en assurant qu’il s’agit d’“une bulle autour d’une technologie réelle” — la même distinction que les analystes font pour la bulle internet, où le web a survécu au krach même si des centaines d’entreprises ont disparu.
L’argument le plus solide des sceptiques n’est pas boursier, il est opérationnel
Ce qui est le plus révélateur dans ce débat, ce n’est pas le niveau des valorisations — c’est ce qui se passe côté clients. Une étude du MIT publiée à l’été 2025 (le rapport “The GenAI Divide”, mené par l’initiative NANDA) a établi que 95 % des projets pilotes d’IA générative en entreprise ne génèrent aucun retour sur investissement mesurable. Seuls 5 % franchissent le cap du déploiement réel. Et ce, malgré 30 à 40 milliards de dollars déjà engloutis dans ces projets à l’échelle mondiale.
Ce chiffre mérite d’être nuancé : le rapport ne dit pas que l’IA générative est inutile, il dit que la majorité des déploiements internes mal cadrés échouent, alors que les solutions fournisseurs pré-configurées réussissent deux fois plus souvent. Mais dans un système financier où des centaines de milliards de capex sont justifiés par une promesse de transformation massive de la productivité des entreprises, un taux d’échec à 95 % côté adoption réelle, c’est exactement le type d’écart entre promesse et réalité qui a fait éclater la bulle internet en 2000 — pas le manque d’utilité du web, mais le décalage entre le rythme de la finance et le rythme de l’adoption.
Ce que disent les optimistes, et pourquoi ce n’est pas juste du déni
Goldman Sachs a relevé sa cible de fin d’année 2026 pour le S&P 500 à 8 000 points, estimant que les bénéficiaires directs de l’infrastructure IA pourraient représenter environ la moitié de la croissance des bénéfices de l’indice sur 2026-2027. L’argument central des bulls, défendu notamment par JPMorgan Asset Management dans ses propres notes : contrairement aux entreprises fragiles de l’ère dot-com, les mega-caps actuelles (Apple, Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta, Nvidia) disposent cumulativement d’environ 450 milliards de dollars de liquidités, et les revenus cloud des hyperscalers ont progressé d’environ 27 % en glissement annuel au dernier trimestre rapporté — preuve, selon eux, que l’IA se monétise réellement, contrairement à la majorité des startups internet de 2000 qui n’avaient tout simplement pas de revenus.
C’est un argument sérieux. La différence entre “les entreprises qui portent la bulle génèrent déjà des milliards de revenus” et “les entreprises qui portaient la bulle internet brûlaient du cash sans le moindre modèle économique” est réelle, et elle change beaucoup de choses sur la vitesse et la brutalité d’un éventuel dégonflement.
Ce n’est pas la technologie qui est fragile, c’est la façon dont on la finance
L’IA générative n’est pas une coquille vide façon pets.com de 1999. Les usages sont là, la productivité individuelle progresse concrètement dans énormément de métiers, et contrairement à l’an 2000, les entreprises qui portent l’essentiel du pari — Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta — génèrent des dizaines de milliards de profits chaque trimestre, indépendamment de l’IA. Ça change fondamentalement le risque systémique par rapport à une bulle purement spéculative sans revenus.
Ce qui inquiète davantage, c’est très précisément ce chiffre de 1 650 milliards de dollars hors bilan, couplé à la circularité des financements entre Nvidia, OpenAI, Oracle, CoreWeave et consorts. Ce n’est pas un problème de “l’IA ne marche pas”. C’est un problème de “on finance la construction de l’infrastructure la plus chère de l’histoire de la tech en pariant que la demande va suivre, avec de la dette qu’on maquille en engagements contractuels plutôt qu’en emprunts”. Historiquement, c’est exactement ce type de montage — pas le manque d’utilité de la technologie sous-jacente — qui transforme un ralentissement de la demande en crise de crédit brutale. Enron n’est pas tombé parce que l’énergie ne se vendait plus. Il est tombé parce que sa comptabilité hors bilan a fini par percuter la réalité.
Le scénario le plus probable n’est pas un effondrement façon 2000-2002, avec un Nasdaq qui perd 80 % de sa valeur sur deux ans. C’est plutôt une correction sélective et douloureuse — centrée sur les acteurs les plus exposés à la dette hors bilan et les moins diversifiés (Oracle, CoreWeave, certains pure players de l’IA), pendant que les mastodontes aux poches profondes (Microsoft, Alphabet, Amazon) encaissent le choc et ressortent plus forts, comme Amazon et Google l’ont fait après 2001. Le chiffre à retenir n’est pas la valorisation de la dernière levée de fonds d’une startup IA à trois personnes. C’est 1 650 milliards de dollars d’engagements que personne, à ce stade, n’appelle encore officiellement de la dette.
Sources : Nikkei (Asia) — estimation originale des 1 650 Md$ d’engagements hors bilan •L’Usine Digitale — détail du calcul et méthodologie Nikkei • Presse-citron — synthèse et mécanismes de financement croisé •Developpez.com — comparaison avec les pratiques comptables Enron •CADTM — chiffrage des opérations circulaires (~1 000 Md$) • Next.ink — taux d’intérêt et dettes retirées des bilans •L’Essentiel de l’Éco — panorama des grands financements (Meta Hyperion, etc.) •L’Echo / JPMorgan Asset Management — comparaison structurelle avec la bulle dot-com •Nasdaq.com (Benzinga) — analyse JPMorgan sur la concentration du marché •France Épargne / Coinedition / Benzinga / TradingKey / Finbold / 24/7 Wall St. — positions de Michael Burry •DCmag / Developpez.com / Blog Nouvelles Technologies — déclarations de Sam Altman •Le Temps / Siècle Digital / Blog du Modérateur / IA-Info — étude MIT “The GenAI Divide” •Janus Henderson — comparatif valorisations IA vs bulle internet
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