Essai : La prochaine étape de l’investissement dans l’IA : qui peut transformer la puissance de calcul en profit ?

Après avoir étudié environ 3600 entreprises, Morgan Stanley a relevé un changement notable : les opportunités d'investissement dans l'IA sont en train de passer de « qui construit l'IA » à « qui utilise réellement bien l'IA ».

Ces dernières années, lorsqu’on parle d’investissements dans l’IA, le marché pense en premier lieu aux puces, aux serveurs et aux centres de données. Cela s'explique facilement : sans créer d'abord la puissance de calcul, il est impossible de parler d'applications à grande échelle.

Mais à mesure que les investissements augmentent, une question devient de plus en plus importante :l’argent dépensé, à qui rapporte-t-il vraiment en termes de revenus et de bénéfices ? Je partage avec vous ce rapport d’analyse aujourd’hui.

Dans son rapport du 24 septembre, « Mapping AI's Rate of Change: From Buildout to Broadening », Morgan Stanley qualifie cette étape du passage de la « construction » à « l’expansion ». À mon avis, cela est plus pertinent que de simplement débattre si la tendance de l’IA est terminée ou non.

Premièrement, l'histoire des puces n'est pas terminée

Si les investissements dans l’IA doivent s’étendre vers les applications, cela signifie-t-il que les puces et les centres de données doivent se retirer ? Je pense qu’on ne peut pas l'interpréter ainsi.

Le rapport estime que la demande en puissance de calcul IA reste très forte, mais que la construction de centres de données est limitée par l’accès à l’électricité, la main-d’œuvre et les procédures d’approbation. Parmi ces facteurs, la possibilité d’obtenir de l’électricité à temps est un goulot d’étranglement clé.

Cela explique pourquoi Morgan Stanley continue de suivre certains acteurs de la filière des semi-conducteurs, des infrastructures de centres de données ainsi que des entreprises liées à la production, au réseau et au stockage d'énergie.

Cependant, « un secteur qui profite à tous » n'est pas synonyme de « chaque entreprise en vaut l'achat ». Plus le cycle de construction avance, plus la concrétisation des commandes, la capacité de livraison, le suivi des profits, ainsi que le montant déjà intégré dans les cours de bourse, deviennent des points cruciaux.

Deuxièmement, les logiciels pourraient commencer à attirer une partie de l’attention

Le matériel fournit la puissance de calcul, tandis que le logiciel détermine si une entreprise peut réellement exploiter cette puissance.

Pour intégrer l’IA à ses processus, une entreprise doit typiquement d’abord organiser ses données afin que les modèles puissent accéder aux informations internes. Elle doit ensuite surveiller le fonctionnement, gérer les droits d’accès et la sécurité. Une fois ces bases posées, les applications IA peuvent alors intégrer les processus quotidiens.

Ainsi, selon Morgan Stanley, les logiciels de base et les logiciels de cybersécurité pourraient voir la demande émerger avant de nombreux logiciels applicatifs. Les domaines cités comprennent les plateformes de données, la supervision opérationnelle et la cybersécurité ; tandis que les éditeurs de logiciels et de services plus généralistes devront attendre que la clientèle établisse des modèles de retour sur investissement reproductibles.

Je pense que cet ordre est crucial. Le marché aime imaginer à quel point les applications IA pourront être grandes, mais les paiements des entreprises se font souvent étape par étape.

Troisièmement, il faut vraiment surveiller le compte de résultats des « utilisateurs de l’IA »

La partie du rapport qui m’intéresse le plus est son analyse des utilisateurs de l’IA.

Les « utilisateurs de l’IA » ne sont pas nécessairement des entreprises technologiques. La distribution, la finance, la santé ou l’industrie peuvent toutes exploiter l’IA pour améliorer la relation client, la chaîne d’approvisionnement, la R&D ou les opérations internes. L’essentiel est de savoir si ces améliorations sont suffisantes pour être visibles dans les chiffres financiers.

Le panel d’utilisateurs de l’IA identifié dans le rapport affiche une estimation consensuelle du bénéfice par action sur douze mois en hausse d'environ 70 % sur deux ans. Il s’agitd'une évolution des prévisions de bénéfices, ce n’est pas du profit déjà réalisé, et encore moins à assimiler à la variation du cours de bourse.

Dans le même temps, le rapport indique que la médiane du PER prospectif de ce groupe s’établit autour de 18, contre environ 22 pour les « constructeurs d’IA » sélectionnés. Morgan Stanley estime que lorsque les attentes de bénéfices s'améliorent sans que les valorisations suivent, les utilisateurs de l’IA méritent plus d’attention.

Mais j’ajouterais une condition à cette conclusion :il faut vérifier, entreprise par entreprise, quelle part de l’amélioration des profits vient effectivement de l’IA.L’amélioration de la marge d’une entreprise peut aussi résulter d’une hausse des prix, d’une baisse des coûts ou d’une reprise des activités historiques. Attribuer tous les gains à l’IA reviendrait à surestimer son impact.

On commence à voir des indices plus concrets. Par exemple, selon des déclarations analysées dans le rapport, Airbnb indique que son assistant IA traite déjà plus de 40 % des demandes de service client concernées ; Verizon affirme que l’optimisation du réseau par l’IA a généré plus de 200 millions de dollars d’économie d’énergie. Ce sont des cas communiqués par les entreprises, montrant que l’IA commence à avoir un impact opérationnel mesurable, mais il reste à voir si cet effet sera durable et extensible. Un autre article public de Morgan Stanley note aussi qu’à juillet 2026, environ un quart des entreprises du S&P 500 ont mentionné au moins un effet quantifiable de l’IA dans leurs publications financières ou comptes rendus.

Comment vais-je aborder la prochaine étape ?

Après avoir lu ce rapport, je ne conclus pas qu’il faut « vendre les puces et tout miser sur les applications ». L’interprétation la plus juste serait :les investissements dans l’IA évoluent d’un seul fil conducteur vers plusieurs axes de progression différents.

D'un côté, il y a les besoins persistants et les contraintes d’offre sur les puces et les infrastructures électriques ; de l’autre, les logiciels qui commencent à engranger des commandes ; et, encore plus loin, les entreprises capables de transformer l’IA en croissance durable de leurs profits.

Je suivrai particulièrement trois questions par la suite :

Premièrement, lorsqu’une entreprise annonce utiliser l’IA, dispose-t-elle de chiffres précis pour appuyer ses propos ?

Deuxièmement, les économies de coûts ou les revenus additionnels peuvent-ils continuer à apparaître dans le compte de résultat ?

Troisièmement, même si la direction prise est la bonne, les prix actuels reflètent-ils déjà trop d’anticipations optimistes ?

Ces derniers jours, j’ai pris mes bénéfices sur certains titres IA en portefeuille modèles, il faudra continuer à valider la suite.