Existe-t-il une bulle d'IA ?

Existe-t-il une bulle d'IA ?

L'IA est bien réelle, mais certains segments du marché qui l'entourent peuvent tout à fait donner l'impression d'être des bulles spéculatives.

Un signe révélateur : l'utilisation est déjà répandue (par exemple, l'indice d'IA de Stanford indique que 78 % des organisations ont déclaré utiliser l'IA en 2024 , contre 55 % l'année précédente) - mais une utilisation répandue n'équivaut pas automatiquement à des profits durables. [1]

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Ce que les gens veulent dire quand ils parlent de « bulle IA » 🧠🫧

Il s'agit généralement d'un (ou plusieurs) de ces éléments :

  • Bulle spéculative : les prix impliquent une exécution quasi parfaite pendant une longue période

  • Bulle de financement : trop d'argent pour trop de startups similaires

  • Bulle narrative : « L’IA change tout » se transforme en « L’IA répare tout demain »

  • Bulle des infrastructures : des centres de données et des centrales électriques gigantesques financés sur des hypothèses optimistes

  • Bulle de produits : beaucoup de démonstrations, peu de produits durables et d’usage quotidien.

Ainsi, lorsque quelqu'un demande « Existe-t-il une bulle d'IA ? », la vraie question devient : de quelle couche parle-t-on ?

 

Bulle d'IA

Un bref point sur la réalité : ce qui se passe 📌

Quelques données concrètes permettent de distinguer « l’écume » du « changement structurel » :

  • Les investissements sont énormes (surtout dans l'IA générative) : les investissements privés mondiaux dans l'IA générative ont atteint 33,9 milliards de dollars en 2024 (Stanford AI Index). [1]

  • L'énergie n'est plus un sujet secondaire : l'AIE estime que les centres de données ont consommé environ 415 TWh en 2024 (soit environ 1,5 % de l'électricité mondiale) et prévoit environ 945 TWh d'ici 2030 dans un scénario de référence (un peu moins de 3 % de l'électricité mondiale). Il s'agit d'un véritable développement, mais aussi d'un réel en matière de prévisions et de financement si l'adoption ou l'efficacité ne suivent pas la tendance. [2]

  • « De l’argent réel » circule dans les infrastructures essentielles : NVIDIA a annoncé un chiffre d’affaires de 130,5 milliards de dollars pour l’exercice 2025 et de 115,2 milliards de dollars pour l’ensemble de l’année dans le secteur des centres de données , ce qui est tout sauf une situation « sans fondamentaux ». [3]

  • L’adoption ne se traduit pas nécessairement par des revenus (surtout dans les petites entreprises) : une enquête de l’OCDE a révélé que l’IA de nouvelle génération est utilisée dans 31 % des PME , et parmi celles qui l’utilisent, 65 % ont constaté une amélioration des performances de leurs employés , tandis que 26 % ont fait état d’une augmentation de leur chiffre d’affaires . Un atout indéniable, certes, mais qui souligne aussi l’inégalité de sa valorisation. [4]

Qu'est-ce qui fait une bonne version d'un test IA Bubble ✅🫧

Un bon test à bulles ne se limite pas à une simple impression. Il vérifie des éléments comme :

1) Adoption vs monétisation

Le fait que les gens utilisent l'IA ne signifie pas automatiquement qu'ils paient suffisamment (ou suffisamment longtemps ) pour justifier les prix actuels.

2) Économie unitaire (la vérité peu glamour)

Rechercher:

  • marges brutes

  • coût d'inférence par client (ce que cela vous coûte de générer le résultat qu'ils souhaitent)

  • rétention et expansion

  • période de récupération

Une définition rapide et importante : le coût d’inférence ne correspond pas aux « dépenses liées au cloud ». Il s’agit du coût marginal de la création de valeur : jetons, latence, temps GPU, garde-fous, intervention humaine, assurance qualité, réexécutions et tout le travail invisible visant à « rendre le système fiable ».

3) Outils vs applications

L'infrastructure peut tirer son épingle du jeu même en cas de forte rotation des applications, car la puissance de calcul reste indispensable à tous. (C'est en partie pourquoi l'idée que « tout n'est qu'une bulle » est souvent erronée.)

4) Effet de levier et financement fragile

L’endettement, les longs cycles de remboursement et les débats houleux sont autant de facteurs qui peuvent engendrer des problèmes, notamment dans le secteur des infrastructures où les hypothèses d’utilisation sont primordiales. L’AIE recourt explicitement à des scénarios et à des analyses de sensibilité car l’incertitude est bien réelle. [2]

5) Une allégation falsifiable

Non pas « l’IA va prendre de l’ampleur », mais « ces flux de trésorerie justifient ce prix »

Le cas du « oui » : signes d'une bulle IA 🫧📈

1) Les financements sont fortement concentrés 💸

Des capitaux considérables ont afflué vers tout ce qui est étiqueté « IA ». Cette concentration peut être signe de conviction, ou de surchauffe. Les données de l’indice d’IA de Stanford montrent l’ampleur et la rapidité de cette vague d’investissement, notamment dans le domaine de l’IA générative. [1]

2) La « prime narrative » est très efficace 🗣️✨

Vous verrez :

  • Les startups lèvent des fonds rapidement avant même que leur produit ne soit adapté au marché

  • Arguments de vente « nettoyés par l’IA » (même produit, nouveau jargon)

  • des évaluations justifiées par une narration stratégique

3) Les déploiements en entreprise sont plus chaotiques que le marketing 🧯

L'écart entre la démo et la production est bien réel :

  • problèmes de fiabilité

  • hallucinations (un mot savant pour « avoir l'impression d'avoir tort »)

  • casse-têtes liés à la conformité et à la gouvernance des données

  • cycles d'approvisionnement lents

Il ne s'agit pas simplement de « FUD ». Les cadres de gestion des risques comme le RMF de l'IA du NIST mettent explicitement l'accent sur valides et fiables , sûrs , sécurisés , responsables , transparents et respectueux de la vie privée - c'est-à-dire le travail de vérification qui ralentit le fantasme du « livrer demain ». [5]

Modèle de déploiement composite (non spécifique à une entreprise, mais plutôt un scénario courant) :
Semaine 1 : les équipes sont conquises par la démo.
Semaine 4 : le service juridique/sécurité demande une gouvernance, une journalisation et des contrôles des données.
Semaine 8 : la précision devient le point faible, ce qui entraîne un renforcement temporaire des équipes.
Semaine 12 : la valeur ajoutée est réelle, mais plus limitée que prévu, et la structure des coûts est très différente des attentes.

4) Le risque lié au développement des infrastructures est bien réel 🏗️⚡

Les dépenses sont colossales : centres de données, puces, énergie, refroidissement. Les projections de l’AIE, selon lesquelles la demande mondiale d’électricité pour les centres de données pourrait quasiment doubler d’ici 2030, constituent un signal fort indiquant que le phénomène est en train de se produire – et rappellent également que des hypothèses d’utilisation erronées peuvent transformer des investissements coûteux en regrets. [2]

5) Le thème de l'IA se retrouve partout 🌶️

Compagnies d'électricité, équipements de réseau, refroidissement, immobilier : le sujet est vaste. Parfois, c'est rationnel (les contraintes énergétiques sont bien réelles). Parfois, c'est du surf thématique.

L’argument « non » : pourquoi il ne s’agit pas d’une bulle totale classique 🧊📊

1) Certains acteurs majeurs génèrent de véritables revenus (et pas seulement des promesses en l'air) 💰

L'une des caractéristiques des bulles spéculatives est « de grandes promesses, de faibles fondements ». Dans le domaine des infrastructures d'IA, la demande est bien réelle et soutenue par des investissements importants ; l'envergure annoncée de NVIDIA en est un exemple concret. [3]

2) L'IA est déjà intégrée aux flux de travail quotidiens (le quotidien, c'est bien) 🧲

Assistance client, développement, recherche, analyse de données, automatisation des opérations : la valeur ajoutée de l’IA est souvent discrète et concrète, loin des effets spectaculaires. C’est le genre de phénomène que les bulles spéculatives n’ont généralement pas .

3) Calculez que la rareté n'est pas imaginaire 🧱

Même les sceptiques admettent généralement : ces technologies sont utilisées à grande échelle. Et cette augmentation de l'utilisation nécessite du matériel et de l'énergie, ce qui se traduit par des investissements concrets et une planification énergétique réelle. [2]

Où le risque de bulle semble le plus élevé (et le plus faible) 🎯🫧

Risque de mousse maximal 🫧🔥

  • Applications similaires sans avantage concurrentiel et avec des coûts de changement quasi nuls

  • Start-ups valorisées sur la base d'une « domination future » sans fidélisation prouvée

  • Des investissements dans les infrastructures à effet de levier excessif, avec des délais de récupération longs et des hypothèses fragiles

  • Les affirmations selon lesquelles un « agent entièrement autonome » repose sur des flux de travail en réalité fragiles témoignent d'une grande confiance.

Risque de mousse réduit (mais toujours pas sans risque) 🧊✅

  • Infrastructure liée à des contrats et à une utilisation réels

  • Outils d'entreprise avec un retour sur investissement mesurable (temps gagné, tickets résolus, délai de cycle réduit)

  • Systèmes hybrides : IA + règles + intervention humaine (moins glamour, plus fiable) - et plus en phase avec ce que les cadres de gestion des risques incitent les équipes à construire. [5]

Tableau comparatif : lentilles pour un contrôle rapide de la réalité 🧰🫧

lentille idéal pour coût pourquoi ça marche (et le piège)
Concentration du financement investisseurs, fondateurs varie Si des fonds affluent sur un thème, la situation peut devenir explosive… mais un financement à lui seul ne prouve pas l’existence d’une bulle
Analyse économique unitaire opérateurs, acheteurs coût en temps Cela oblige à se poser la question « est-ce rentable ? » et révèle aussi où se cachent les coûts
Rétention + expansion équipes produit interne Si les utilisateurs ne reviennent pas, c'est que c'est une mode passagère, désolé
vérification du financement des infrastructures macro, allocateurs varie Idéal pour repérer le risque lié à l'effet de levier, mais difficile à modéliser parfaitement (les scénarios comptent) [2]
Données financières et marges publiques tout le monde gratuit Les ancrages à la réalité – peuvent encore être évalués de manière trop agressive à terme

(Oui, c'est un peu inégal. C'est ce que l'on ressent lorsqu'on prend de vraies décisions.)

Liste de contrôle pratique pour l'IA Bubble 📝🤖

Pour les produits d'IA (applications, copilotes, agents) 🧩

  • Les utilisateurs reviennent-ils chaque semaine sans qu'on leur en donne la peine ?

  • L'entreprise peut-elle augmenter ses prix sans que le taux de désabonnement n'explose ?

  • Quel pourcentage de la production nécessite une correction humaine ?

  • Existe-t-il des données propriétaires, un verrouillage du flux de travail ou une distribution ?

  • Les coûts d'inférence diminuent-ils plus vite que les prix ?

Pour les infrastructures 🏗️

  • Existe-t-il des engagements signés ou seulement un « intérêt stratégique » ?

  • Que se passe-t-il si l’utilisation est inférieure aux prévisions ? (Modélisez un cas de « vents contraires », et pas seulement le cas de base.) [2]

  • Est-ce financé par une dette importante ?

  • Un plan est-il prévu en cas d'évolution des préférences matérielles ?

Pour les « leaders de l'IA » sur les marchés publics 📈

  • Les flux de trésorerie sont-ils réellement en croissance, ou n'est-ce qu'une illusion ?

  • Les marges sont-elles en expansion ou en contraction ?

  • La croissance dépend-elle d'un petit nombre de clients ?

  • L'évaluation suppose-t-elle une domination permanente ?

Points clés pour la fermeture 🧠✨

Existe-t-il une bulle de l'IA ? Certains segments de l'écosystème présentent des signes de bulle, notamment les applications similaires, les valorisations basées sur des scénarios optimistes et tout développement fortement endetté.

Mais l’IA en elle-même n’est ni « fausse » ni « un simple argument marketing ». La technologie est bien réelle. Son adoption est bien réelle – et nous pouvons nous appuyer sur des investissements concrets, des projections réelles de la demande énergétique et des revenus réels dans les infrastructures essentielles. [1][2][3]

En bref : attendez-vous à une correction dans les secteurs les plus fragiles ou surendettés. La tendance de fond se poursuit, mais avec moins d’illusions et plus de tableaux Excel 😅📊

Références

[1] Stanford HAI - Rapport sur l'indice d'IA 2025 - En savoir plus
[2] Agence internationale de l'énergie - Demande énergétique liée à l'IA (Rapport sur l'énergie et l'IA) - En savoir plus
[3] Salle de presse NVIDIA - Résultats financiers du 4e trimestre et de l'exercice 2025 (26 février 2025) - En savoir plus
[4] OCDE - IA générative et main-d'œuvre des PME (Enquête 2024 ; publiée en novembre 2025) - En savoir plus
[5] NIST - Cadre de gestion des risques liés à l'intelligence artificielle (AI RMF 1.0) (PDF) - En savoir plus

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