Intelligence artificielle : bulle spéculative ou nouveau cycle industriel ?

LE SIGNAL DE LA SEMAINE

Il y a dans toute révolution technologique un moment de vertige. Les chemins de fer au XIXe siècle, l’électricité, l’automobile, Internet à la fin des années 1990 : chaque grande vague d’innovation a fini par poser la même question aux investisseurs. Sommes-nous devant une transformation durable de l’économie, ou simplement devant une ivresse boursière appelée à se dissiper ? C’est désormais au tour de l’intelligence artificielle d’être soumise à cet examen.

Dans une étude publiée en avril 2026, Morningstar ne nie pas l’existence d’excès ponctuels, mais refuse l’idée d’une bulle sur le point d’éclater. Le rapport, signé notamment par Michael Field, CFA, chief equity market strategist EMEA, et Kenneth Lamont, CAIA, principal of research au sein de Morningstar Manager Research, défend au contraire une thèse plus nuancée : l’IA est déjà chère par endroits, mal comprise dans certains portefeuilles, mais ses ressorts industriels demeurent puissants. Morningstar rappelle que les actions liées à l’intelligence artificielle ont nettement surperformé les actions mondiales depuis le lancement de ChatGPT-3.5, confirmant l’importance économique croissante du thème.

Michael Field formule l’idée centrale avec une certaine netteté : selon lui, l’IA « n’est pas une bulle qui va éclater de sitôt ». Son argument repose moins sur l’enthousiasme ambiant que sur les fondamentaux : la demande de semi-conducteurs continue de surprendre positivement, les dépenses dans les centres de données restent élevées, et le cycle d’investissement dans l’infrastructure n’en serait encore qu’à ses débuts. Morningstar souligne d’ailleurs que la volatilité observée au début de 2026 a ramené les valorisations du thème sous leur valeur jugée raisonnable, créant ce que le bureau d’analyse décrit comme un possible point d’entrée. La comparaison avec la bulle Internet est tentante, mais elle mérite d’être maniée avec prudence. En 2000, beaucoup d’entreprises promettaient un monde nouveau sans modèle économique établi.

Aujourd’hui, les principaux bénéficiaires de l’IA vendent déjà des composants, des logiciels, des infrastructures, de la capacité de calcul et des services dont les clients ont immédiatement besoin. Le vieux principe des ruées vers l’or retrouve ici toute son actualité : ce ne sont pas toujours les chercheurs d’or qui s’enrichissent le plus, mais ceux qui leur vendent les pioches, les pelles et les rails. Dans le cas de l’IA, ces « pelles » s’appellent semi-conducteurs, réseaux, centres de données, puissance électrique et logiciels d’infrastructure. Morningstar insiste précisément sur cette partie amont de la chaîne de valeur, où se situent les expositions les plus solides.

L’étude a le mérite de distinguer les vraies expositions à l’IA des simples effets d’étiquette. Tous les fonds estampillés « intelligence artificielle » ne se ressemblent pas. Morningstar a donc élaboré un cadre de notation combinant deux approches : l’analyse fondamentale des revenus futurs liés à l’IA, pondérée à 75 %, et l’observation des titres effectivement détenus par les gérants spécialisés, pondérée à 25 %. Cette méthode permet de comparer les fonds entre eux, non pas sur leur discours marketing, mais sur leur exposition réelle aux revenus de l’IA. Cette grille révèle quelques surprises.

Certaines valeurs très présentes dans les portefeuilles spécialisés apparaissent comme de faux amis. Apple, par exemple, figure dans 38 % des portefeuilles de fonds IA étudiés, mais Morningstar lui attribue un score nul d’exposition directe, considérant que l’IA représente encore une part très faible de ses ventes. À l’inverse, des sociétés beaucoup moins visibles, comme Entegris, sont peu détenues par les gérants, tout en étant fortement reliées à l’écosystème des semi-conducteurs. Morningstar parle ici de « hidden gems » et de « false friends », formule heureuse dans un univers où l’emballage thématique prend parfois le pas sur la substance économique.