L’IA en 2026 : infrastructure et énergie deviennent les piliers du risque

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De l’IA logicielle à l’IA physique : le basculement vers l’infrastructure

La plupart des analyses s’arrêtent quand il s’agit de matérialiser l’intelligence artificielle. Moi non. Depuis quinze ans, j’ai modélisé des risques de crédit ; aujourd’hui, je regarde les mêmes schémas se reproduire, mais dans un écosystème où la matière première n’est plus l’argent, mais l’énergie et le silicium. BlackRock Investment Institute, dans son rapport Global Outlook 2026, met en lumière un basculement fondamental : l’IA n’est plus seulement un secteur logiciel porté par les « Magnificent 7 ». Elle devient une industrie lourde, avec des usines – les « AI factories » – qui produisent des unités d’intelligence.

Le chiffre est vertigineux : les dépenses des géants technologiques américains en centres de données, puces et équipements réseau devraient atteindre environ 700 milliards de dollars en 2026 et approcher 1 000 milliards de dollars d’ici 2027. C’est ce qu’indiquent les données compilées par Bloomberg, citées dans une interview d’Helen Jewell, CIO internationale des actions fondamentales de BlackRock. Ce n’est pas une prédiction vague : c’est un engagement ferme de la part des Big Tech. Posons les bases avant d’aller plus loin : cette infrastructure ne se construit pas en un trimestre. Elle verrouille des flux de trésorerie pour des années. C’est précisément là que ça se complique.

Le paradoxe de l’abondance : quand la croissance dépend de la pénurie

Ce que les chiffres ne disent pas seuls, c’est que cette promesse d’abondance repose sur des ressources physiques limitées. BlackRock le résume simplement dans son rapport « Scarcity vs. Abundance » : le chemin vers l’abondance passe d’abord par une période de pénurie. Le vieillissement démographique, la fragmentation géopolitique, la transition énergétique et les infrastructures vieillissantes créent des goulots d’étranglement. L’IA, loin de les résoudre instantanément, les rend plus visibles.

Le segment de l’infrastructure IA a connu une croissance annuelle composée de 60 % entre 2022 et 2027 (source BlackRock). Les modèles de langage les plus puissants nécessitent une capacité informatique croissante : les centres de données consomment davantage d’électricité et doivent disposer d’un accès stable aux réseaux. La fabrication des processeurs dépend de chaînes d’approvisionnement concentrées dans quelques pays. Bref, l’abondance numérique repose sur une économie physique aux capacités limitées.

L’énergie, nouveau goulot d’étranglement géopolitique

Attention : ce que je vais écrire va à l’encontre du consensus qui voudrait que l’IA soit une pure affaire d’algorithmes. En réalité, le coût de l’électricité industrielle est en train de devenir un avantage compétitif décisif. En Europe, les prix de l’électricité industrielle sont environ deux fois plus élevés qu’aux États-Unis et qu’en Chine. C’est un fait vérifié dans le rapport BlackRock Global Outlook 2026. Cette différence pénalise la compétitivité européenne et la rend vulnérable aux chocs externes. Le plan d’action pour l’énergie accessible de la Commission européenne vise à renforcer la concurrence dans l’approvisionnement et à réduire les délais d’autorisation pour les nouveaux projets, mais le chemin est long.

En pratique, ça donne quoi ? Les data centers les plus énergivores se localisent de plus en plus là où l’électricité est abondante et bon marché : États-Unis (Texas, Virginie), certains pays nordiques, ou encore au Moyen-Orient. L’Europe, elle, risque de voir une partie de ses capacités de calcul se déplacer ailleurs, sauf à subventionner massivement ses tarifs industriels. Cette fragmentation énergétique est une nouvelle variable de risque pour tout portefeuille exposé à l’IA.

L’horizon 2028 : le compte à rebours du retour sur investissement

Helen Jewell, CIO internationale des actions fondamentales de BlackRock, a accordé une interview à Bloomberg Television le 9 juillet 2026. Elle y a donné un cadre temporel précis : le cycle d’investissement actuel dispose encore de 2 à 3 ans de souffle avant que le marché ne questionne sérieusement le retour sur investissement pour les utilisateurs finaux. « Quand on a ces grands dépenses de capital, il y a toujours un point où elles passent d’un flux de trésorerie disponible positif à négatif », a-t-elle déclaré. Ce que presque personne ne dit, c’est que les Big Tech pourraient se retrouver à lever des dettes pour financer leurs expansions – ce qui était impensable il y a cinq ans, quand elles croulaient sous le cash.

Je préfère me tromper avec des données plutôt qu’avoir raison avec des intuitions. Alors voici une estimation vérifiable : selon BlackRock, le décalage entre le sentiment (baisse de l’optimisme en 2025) et le positionnement (flux records vers les ETP, 2 300 milliards de dollars) montre que les investisseurs restent massivement exposés, mais avec une prudence croissante. La fenêtre de 2 à 3 ans identifiée par Jewell suggère que, d’ici 2028-2029, une réévaluation critique des dépenses IA est probable, surtout si les bénéfices des utilisateurs finaux ne se matérialisent pas. Ce n’est pas une bulle annoncée, mais une phase de vérité inévitable.

Stratégies de portefeuille : diversifier au-delà des ‘Magnificent 7’

Alors, comment naviguer dans ce contexte ? BlackRock, dans son rapport Investment Directions 2026, propose une approche en trois thèmes : croissance dans l’IA, autour de l’IA et au-delà de l’IA. Concrètement, cela signifie ne pas tout miser sur les sept géants technologiques. La recommandation de la maison d’investissement est claire : surpondérer les actions américaines – où se concentre la chaîne de valeur – mais diversifier vers des secteurs moins corrélés.

Helen Jewell a spécifiquement mentionné le secteur de la santé, qui se traite avec une décote par rapport à sa moyenne historique et présente une corrélation quasi nulle avec l’IA. Elle a également cité le Royaume-Uni et l’Amérique latine comme des marchés offrant des opportunités de diversification « vraiment intéressantes ». BlackRock recommande aussi une exposition aux utilities et aux infrastructures, bénéficiant des investissements dans les réseaux électriques et les centres de données. En résumé : diversifier les goulots d’étranglement – électricité, semi-conducteurs, data centers – plutôt que seulement les gagnants logiciels potentiels.

Vers l’AGI : comprendre les étapes de la révolution de l’intelligence

Pour finir, une perspective de long terme. BlackRock estime que nous sommes actuellement au « niveau 2 » sur le chemin de l’Intelligence Artificielle Générale (AGI). Cela signifie que l’IA peut déjà effectuer des tâches complexes dans des domaines spécifiques, mais qu’elle ne possède pas encore la capacité de raisonnement général d’un humain. Tony Kim, responsable de l’équipe technologique mondiale chez BlackRock, a esquissé une feuille de route : après la phase d’infrastructure (2024-2027), nous entrerons dans une phase d’adoption en entreprise (2027-2029), puis de percées scientifiques (2030-2035). L’AGI, elle, reste un objectif à plus long terme.

En attendant, l’IA pourrait contribuer jusqu’à 15,7 billions de dollars à l’économie mondiale, principalement via l’automatisation et l’augmentation de la productivité. Mais la réalisation de cette promesse est conditionnée à la résolution des contraintes physiques actuelles. C’est un pari sur l’ingéniosité humaine, avec un calendrier serré et des marges d’erreur faibles.

FAQ

Pourquoi l’IA est-elle devenue un sujet géopolitique ?

Parce que son déploiement dépend de ressources physiques – électricité, semi-conducteurs, terres rares – dont la localisation et l’accès sont inégalement répartis. La guerre des semi-conducteurs entre États-Unis et Chine, les divergences de coûts énergétiques entre Europe et Asie, et la concentration des infrastructures cloud dans quelques pays transforment l’IA en enjeu de souveraineté.

Quel est l’impact du coût de l’énergie sur le déploiement de l’IA en Europe ?

Le prix de l’électricité industrielle en Europe est environ deux fois plus élevé qu’aux États-Unis ou en Chine. Cela rend les data centers européens moins compétitifs, freine les investissements et risque de délocaliser une partie de la capacité de calcul vers des régions aux tarifs plus bas, à moins d’une volonté politique forte de subventionner l’énergie pour l’industrie numérique.

L’investissement dans l’IA est-il encore viable malgré des valorisations élevées ?

BlackRock estime qu’une « fenêtre de 2 à 3 ans » existe avant que le marché n’exige un retour sur investissement concret. Les valorisations actuelles laissent peu de marge à la déception, ce qui rend le marché vulnérable aux mauvaises surprises sur les bénéfices. La viabilité dépend de la capacité des entreprises à transformer les dépenses d’infrastructure en revenus récurrents pour les utilisateurs finaux. La diversification sectorielle et géographique reste la clé pour gérer le risque.

Conclusion : ne pas confondre infrastructure et destination

L’analyse de BlackRock a le mérite de déconnecter le récit technologique de la réalité physique. Les milliards engloutis dans les data centers ne sont pas encore une preuve de rentabilité : ce sont des paris sur l’avenir. En tant qu’investisseur, mon conseil est de suivre les flux – mais avec un œil sur les goulots d’étranglement. L’énergie, les semi-conducteurs et les réseaux électriques sont des actifs tangibles, moins volatils que des promesses d’AGI. Et comme le dit Helen Jewell : le marché peut encore avoir raison pendant deux ou trois ans. Après, il faudra montrer les résultats. Je préfère me préparer à cette échéance, avec des données et sans illusions.

Léopold Delaplace

Quinze ans en salle des marchés, puis tout plaquer pour la DeFi. Aujourd’hui j’analyse les marchés financiers et les protocoles crypto avec la même rigueur — sans les conflits d’intérêt.