(All) I want for Christmas is… un retour sur investissement dans l'IA !
Les investissements dans l'intelligence artificielle (IA) ont été extraordinaires, mais le marché doit s'assurer qu'il cherche les rendements aux bons endroits.
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Alors que l'année touche à sa fin, le secteur technologique aborde les fêtes avec une attente claire : la preuve que les investissements massifs dans l'IA portent leurs fruits. Les dépenses d'investissement dans ce domaine, de l'achat de puces à la construction de centres de données en passant par les engagements pluriannuels dans le cloud, ont atteint des niveaux sans précédent. Pourtant, les investisseurs ne voient que peu d'informations sur les revenus, les bénéfices ou les flux de trésorerie générés par l'IA. Il en résulte une inquiétude croissante : l'IA pourrait ne pas offrir des rendements à la hauteur de l'enthousiasme qu'elle suscite.
Les plans de dépenses d'investissement des hyperscalers ont considérablement augmenté
Source: Bloomberg, décembre 2025.
Le marché a raison de s'interroger sur la localisation des bénéfices, mais il doit aussi faire attention à l'endroit où il les cherche avant de tirer des conclusions. Les revenus de l'IA émergent, mais pas toujours là où les investisseurs les attendent instinctivement. Pour comprendre la monétisation de l'IA, il faut examiner l'ensemble de la chaîne de valeur technologique (tech stack) et reconnaître que les modèles économiques se manifestent de manière à la fois directe, indirecte et parfois cachée.
Cet environnement présente également un atout pour nous, investisseurs actifs. Lorsqu'un secteur est remis en question, les opportunités d'identifier une croissance sous-estimée augmentent souvent. En analysant la chaîne de valeur complète de l'IA et en nous concentrant sur les domaines où la monétisation s'installe réellement, nous cherchons à déceler les entreprises pour lesquelles les prévisions de croissance du marché sont trop faibles. C'est le principe fondamental de la philosophie de l'équipe Actions Globales et Internationales : identifier une croissance sous-évaluée sous la forme d'« écarts de croissance » (growth gaps) avant que le marché ne les reconnaisse.
Comment l'IA est-elle réellement utilisée ?
L'IA est utilisée de plusieurs manières, chacune ayant des implications très différentes en termes de revenus. Certains l'utilisent gratuitement via des chatbots grand public comme ChatGPT ou Gemini. D'autres paient pour des produits enrichis par l'IA auprès de fournisseurs de logiciels, qu'il s'agisse d'outils de productivité ou de services pour les développeurs. Dans de nombreux cas, les consommateurs et les entreprises utilisent l'IA sans même payer explicitement pour sa composante. Un site d'information qui propose des résumés d'articles, ou un distributeur qui intègre un assistant d'achat basé sur l'IA, fournit une capacité d'IA sans la facturer à l'utilisateur. Le traitement de l'IA a toujours un coût, mais il est absorbé dans l'expérience globale du produit.
Ce mélange d'usages gratuits et payants crée une réelle ambiguïté pour les investisseurs en quête de revenus. Si l'on se concentre uniquement sur la catégorie limitée des produits d'IA explicitement payants pour les particuliers ou les entreprises, les chiffres semblent faibles. Mais cette vision occulte une part importante de l'activité. L'IA devient de plus en plus un coût d'exploitation, au même titre que la recherche, la diffusion de contenu ou la cybersécurité. Les entreprises ne la monétisent peut-être pas directement, mais elles doivent de plus en plus la proposer ou l'utiliser, au risque de perdre des utilisateurs au profit de concurrents qui le font.
Une société comme Booking.com illustre bien ce point. Il est peu probable qu'elle vende des fonctionnalités d'IA en tant que produits autonomes. Pourtant, elle utilisera très certainement l'IA pour alimenter ses recommandations, ses résultats de recherche et son service client. L'avantage économique devrait se manifester par de meilleurs taux de conversion et une rentabilité accrue, et non par une ligne de revenus dédiée à l'IA. Fait essentiel, chaque fois que quelqu'un utilise l'IA, gratuitement ou non, cela déclenche des coûts quelque part dans la chaîne de valeur technologique. Ces coûts sont des revenus pour les entreprises qui fournissent l'accès au modèle sous-jacent et la capacité de calcul.
Pourquoi la chaîne de valeur technologique est-elle si importante ?
Chaque interaction avec l'IA implique plusieurs couches technologiques. Au sommet se trouve l'application visible par l'utilisateur, comme un chatbot, un outil de recherche ou un assistant d'achat. En dessous se trouve le grand modèle de langage (LLM) qui produit le résultat. Et encore en dessous, on trouve la couche de calcul (compute layer), où les plateformes cloud et le matériel spécialisé fournissent la puissance de traitement requise.
Cette structure est importante car à chaque utilisation de l'IA, de la valeur circule le long de cette chaîne. Même si l'utilisateur final ne paie rien, les entreprises qui offrent le service doivent payer le fournisseur du modèle, la plateforme cloud, ou les deux. Le revenu n'apparaît pas toujours dans l'application destinée à l'utilisateur, mais il se matérialise quelque part dans l'infrastructure sous-jacente.
C'est pourquoi se concentrer uniquement sur les produits d'IA payants, c’est prendre le risque de sous-estimer son adoption. Les indicateurs les plus solides de l'utilisation réelle se situent plus bas dans la chaîne de valeur, chez les fournisseurs de grands modèles et les plateformes de calcul à très grande échelle (hyperscale) qui enregistrent chaque requête d'IA.
Où les revenus sont-ils les plus visibles : LLM et hyperscalers
Le signal le plus clair d'utilisation et de monétisation provient des entreprises de grands modèles de langage. OpenAI et Anthropic génèrent des revenus grâce aux abonnements grand public, aux licences d'entreprise et à l'utilisation par les développeurs. Chaque action qui utilise leurs modèles, qu'elle soit gratuite ou payante au niveau de l'application, consomme de la capacité et contribue donc aux revenus.
Les chiffres sont frappants. Le chiffre d'affaires combiné de ces deux sociétés devrait atteindre plusieurs dizaines de milliards de dollars d'ici quelques années. Si OpenAI et Anthropic atteignent leurs objectifs supposés pour 2026, elles auront une taille comparable à des éditeurs de logiciels établis de longue date comme Intuit et Adobe, bien qu'elles soient beaucoup plus jeunes et opèrent sur des marchés qui existaient à peine il y a quelques années.
Les fournisseurs de cloud hyperscale offrent un deuxième exemple visible. Pour des plateformes comme Azure, AWS et Google Cloud, l'IA est désormais un contributeur majeur à la croissance additionnelle. Leurs dirigeants ont souligné à plusieurs reprises que les charges de travail liées à l'IA générative sont un moteur clé de l'accélération des revenus, notant que la demande dépasse souvent la capacité disponible.
La croissance des revenus du cloud hyperscale a commencé à s’accélérer
Source: Bloomberg, rapports d'entreprise, estimations Schroders, décembre 2025.
Ces segments de l'écosystème offrent la vision la plus transparente de la monétisation de l'IA, car ils reflètent directement son utilisation et connaissent un démarrage impressionnant. Cependant, il en faudra davantage pour que le secteur justifie l'ampleur de l'investissement actuel.
Où les revenus deviennent moins évidents : une monétisation substantielle mais cachée
Au-delà des entreprises vendant directement de l'IA et des plateformes fournissant la puissance de calcul, il existe une couche substantielle de monétisation de l'IA bien moins visible. De nombreuses grandes plateformes déploient l'IA non pas comme un produit à vendre, mais comme une amélioration pour leurs activités principales.
C'est particulièrement vrai pour les grandes plateformes de publicité numérique. Meta et Google investissent massivement dans l'IA pour améliorer le ciblage, optimiser la création de contenu et affiner la performance des campagnes. Les annonceurs ne paient pas de frais pour l'IA, mais ils bénéficient d'un meilleur retour sur leurs dépenses, tandis que les plateformes profitent d'un engagement plus fort et d'un pouvoir de fixation des prix (pricing power) accru. Cette augmentation des revenus n'est pas divulguée séparément ; elle est intégrée dans les revenus publicitaires globaux.
Ce schéma est de plus en plus courant dans l'économie numérique. Les entreprises ajoutent l'IA parce qu'elle renforce leurs fondamentaux économiques, améliore l'expérience utilisateur ou les aide à défendre leur part de marché. La monétisation est réelle, mais elle est dissimulée au sein de lignes de revenus plus larges qui n'isolent pas la contribution de l'IA. Pour ceux qui ne recherchent que des revenus autonomes liés à l'IA, cette couche est facile à ignorer, même si, au total, elle est probablement très importante. Pour les investisseurs actifs, cette couche cachée représente une opportunité significative, précisément parce que le marché a tendance à négliger ce qu'il ne peut pas mesurer facilement.
Les revenus sont là, mais pas toujours où on les attend
Il est compréhensible que le marché veuille des preuves claires de retours sur investissement. Après une année d'investissements extraordinaires et d'engagements financiers croissants, il est naturel de se demander si l'IA génère les revenus nécessaires pour les justifier. La réponse est que des revenus substantiels existent déjà, mais ils sont répartis sur l'ensemble de la chaîne de valeur et souvent en coulisses.
Au sommet de la chaîne, les produits d'IA explicitement payants sont encore en développement. Mais plus bas, les signaux sont plus robustes. Les grands fournisseurs de modèles génèrent déjà des revenus qui les placent au même niveau que certaines des sociétés de logiciels les plus prospères des deux dernières décennies. Les plateformes cloud connaissent une accélération portée par l'IA. Et de nombreuses entreprises du numérique, bien que ne déclarant pas de revenus d'IA séparément, bénéficient clairement d'une monétisation améliorée par cette technologie.
Aucun de ces éléments ne raconte à lui seul toute l'histoire. Ce n'est que lorsque l'on considère l'ensemble de la chaîne de valeur – des applications destinées aux utilisateurs aux LLM et à l'infrastructure cloud – que l'ampleur de l'adoption et de la monétisation de l'IA devient claire.
On l’a donc bien compris, à l’instar de Mariah Carey, le marché n’attend réellement qu’un seule chose pour Noël : la preuve des rendements de l'IA. Ces preuves s'accumulent, mais pour les trouver, il faut regarder au-delà des évidences. Les revenus peuvent être intégrés, indirects ou absorbés dans des lignes d'activité existantes, mais ils sont réels et en croissance rapide. En tant qu'investisseurs actifs, notre travail consiste à déceler les entreprises où la croissance tirée par l'IA s'installe véritablement, tout en étant encore sous-estimée par le marché. C'est là que nous pensons que les opportunités les plus convaincantes se trouveront à mesure que ce cycle d'investissement se déploiera.
Toute référence à des secteurs/pays/actions/valeurs mobilières est uniquement à des fins d'illustration et ne constitue pas une recommandation d'achat ou de vente.
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