La saison des résultats du troisième trimestre a permis de répondre à une question, tout en en soulevant une autre: la demande en infrastructures liées à l’IA ne semble pas atteindre son pic, tandis que la visibilité sur les acteurs qui capteront, à terme, les rendements restent très limités.
Par Kristofer Barrett, responsable des actions internationales
Les signes témoignant de la vigueur de la demande demeurent exceptionnellement marqués. ASML indique désormais que ses capacités de fourniture prévues pour 2027 et 2028 pourraient ne pas suffire à répondre aux besoins de ses clients; certains d’entre eux discutent d’ores et déjà de commandes pour 2029 et 2030. SK Hynix rapporte que la demande en mémoire à large bande passante (HBM) est plus de deux fois supérieure à ses capacités de production actuelles, et a conclu des accords à long terme couvrant plus de la moitié de sa capacité prévue pour 2027-2028. De son côté, Meta a relevé la borne inférieure de ses prévisions de dépenses d’investissement (capex) pour 2026, les situant désormais dans une fourchette de 135 à 145 milliards de dollars.
À ce stade, rien n’indique que les dépenses d’investissement aient atteint un sommet. L’évolution vers une «IA agentique» (dotée de capacités d’autonomie) accroît l’intensité des besoins en puissance de calcul, tandis que des goulots d’étranglement physiques continuent de se déplacer tout au long de la chaîne de valeur.
Toutefois, des investissements massifs ne garantissent pas nécessairement des rendements élevés pour ceux qui les financent. Les «hyperscalers» (géants du cloud) et les laboratoires d’IA engagent des capitaux bien avant toute monétisation, à une période où la différenciation entre les modèles et les applications reste limitée et où l’intensité concurrentielle ne cesse de croître. Par ailleurs, un sous-investissement comporterait ses propres risques stratégiques, rendant difficile toute réduction brutale des dépenses.
C’est là tout le paradoxe du cycle actuel. Il existe probablement un surinvestissement dans certains segments de l’IA ; mais tant que les capacités demeurent rares, ce surinvestissement peut se traduire par une rentabilité très attractive pour les entreprises qui fournissent les infrastructures sur lesquelles ces capitaux sont dépensés. Cela étant, des investissements élevés ne font pas automatiquement des entreprises qui les réalisent les meilleurs investissements boursiers. Par ailleurs, nous sommes conscients que ces deux réalités ne peuvent rester déconnectées indéfiniment: si les «hyperscalers» et les laboratoires d’IA ne parviennent pas à générer des rendements adéquats sur leurs investissements, les dépenses finiront par s’ajuster, et la chaîne d’approvisionnement ne sera pas épargnée. Nous privilégions le suivi des flux de trésorerie
Dans certains segments de la chaîne de valeur du matériel informatique, la demande se traduit d’ores et déjà en revenus, en marges et en flux de trésorerie disponible, portés par une situation de pénurie et un pouvoir de fixation des prix.
Le secteur des mémoires en est une bonne illustration. Sa part dans le coût total de construction des centres de données dédiés à l’IA est passée d’environ 2% en 2021 à près de 18% aujourd’hui — soit près d’un tiers de la facture totale des puces —, la technologie HBM (mémoire à large bande passante) étant devenue un élément crucial pour la performance des systèmes d’IA. L’offre demeure limitée et la visibilité sur les bénéfices s’est nettement améliorée. Fait important, cette génération de trésorerie profite de plus en plus aux actionnaires. À l’occasion de la publication de ses résultats du troisième trimestre, SK Hynix a annoncé un programme de rémunération des actionnaires d’environ 100 000 milliards de wons (KRW) à l’horizon 2026, incluant un dividende de 20 000 KRW par action au titre du troisième trimestre, ainsi que d’importants rachats et annulations d’actions. L’entreprise s’est engagée à reverser plus de 50 % de son flux de trésorerie disponible à ses actionnaires.
Pour les entreprises qui financent ces déploiements, les retours sur investissement sont beaucoup moins immédiats. Meta en constitue un exemple particulièrement pertinent. Malgré une croissance de 26% de son chiffre d’affaires, des dépenses d’investissement (capex) de près de 35 milliards de dollars au troisième trimestre ont fait basculer le flux de trésorerie disponible trimestriel en territoire négatif, à -2,1 milliards de dollars — une première depuis plus d’une décennie. Le service «Muse» illustre bien le défi économique sous-jacent: bien qu’il ait connu une forte adoption, il reste si gourmand en ressources de calcul que Meta ne l’a pas encore déployé à l’échelle mondiale. L’entreprise développe ses capacités en anticipant une base de plus d’un milliard d’utilisateurs, tout en visant une amélioration de plus de dix fois l’efficacité des coûts de calcul au cours de l’année à venir, condition nécessaire pour que le modèle économique devienne attractif à grande échelle.
Pour l’entreprise qui investit, les variables clés sont les coûts d’inférence, la monétisation et, in fine, le rendement du capital. Pour le fournisseur, la situation économique est, à ce stade, plus lisible: les dépenses d’investissement des uns constituent les revenus et les flux de trésorerie des autres. C’est pourquoi, à ce stade du cycle, nous privilégions généralement les bénéficiaires de ces déploiements plutôt que ceux qui les financent.
Les bénéfices comptent. Le prix payé pour les obtenir compte tout autant.
La hausse des rendements à long terme a également renchéri le coût de l’attente de bénéfices futurs. Parallèlement, les multiples cours/bénéfices (PER) affichés peuvent paraître bien plus séduisants que les mesures de valorisation fondées sur les flux de trésorerie, surtout lorsque les dépenses d’investissement (capex) et l’endettement augmentent rapidement.
Meta en est une bonne illustration: un PER prévisionnel à un an d’environ 16x peut sembler attractif, mais un rendement du flux de trésorerie disponible (free cash flow yield) prévisionnel à un an de -2,8% donne une tout autre image. Microsoft se négocie à environ 25 fois les bénéfices prévisionnels, tout en n’offrant qu’un rendement du flux de trésorerie disponible de 0,9%. À l’inverse, Nvidia affiche un PER prévisionnel d’environ 15x, assorti d’un rendement du flux de trésorerie disponible proche de 6%. Dans le cycle actuel, le PER, pris isolément, constitue de moins en moins un indicateur fiable de la réalité économique.
Toutefois, la discipline s’impose également aux entreprises gagnantes du secteur matériel. Ici, l’enjeu tient moins à la valorisation prise isolément qu’à la performance boursière et au niveau d’attentes déjà intégré dans le cours de l’action. C’est pourquoi nous ne considérons pas l’intelligence artificielle comme une exposition unique que l’on pourrait simplement accroître ou réduire; nous procédons plutôt à des arbitrages au sein même de cette dynamique de déploiement.
Ces dernières semaines, nous avons renforcé notre exposition au segment des mémoires, après une faiblesse marquée, notamment en Corée. Parallèlement, nous avons pris des bénéfices sur des entreprises exceptionnelles telles que Nvidia et TSMC. Les fondamentaux demeurent extrêmement solides. Mais, à ces niveaux, la taille de l’entreprise commence à jouer un rôle. Avec une capitalisation boursière dépassant les 5 000 milliards de dollars, une hausse supplémentaire de 20% pour Nvidia nécessiterait, par exemple, la création de plus de 1’000 milliards de dollars de valeur boursière additionnelle. Il n’existe pas de plafond absolu, mais à une telle échelle, les chiffres eux-mêmes deviennent déterminants: pour générer un rendement en pourcentage qui paraisse «classique», il faut désormais des gains et des flux de trésorerie supplémentaires d’une ampleur extraordinaire.
Les résultats du troisième trimestre ont conforté notre conviction que le cycle des infrastructures liées à l’IA a encore du potentiel. La demande reste soutenue, les goulots d’étranglement persistent et les dépenses continuent de progresser.
Néanmoins, en matière d’investissement, l’approche devient plus sélective. La prochaine phase consistera moins à identifier les acteurs exposés à l’IA qu’à distinguer ceux qui transforment déjà cette demande en revenus, ceux qui continuent de financer le déploiement, et le niveau de valorisation que les investisseurs sont invités à payer dans chaque cas.
Pour l’heure, cela nous conduit à conserver une vision positive du déploiement des infrastructures, tout en adoptant une approche de plus en plus sélective au sein de ce secteur.
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