Technologies des marchés émergents : bulle ou cycle de croissance structurelle ?
La technologie a été le principal moteur du bêta des marchés émergents au cours des 12 derniers mois. Le leadership du marché s’est considérablement resserré. La dynamique bénéficiaire du secteur des technologies de l'information (TI) est solide, mais les valorisations et les anticipations sont devenues exigeantes, tandis que le risque pesant sur les prévisions demeure élevé.
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Nous partageons ici notre point de vue le plus récent sur les actions des marchés émergents, à la fois selon une approche descendante (top-down) et ascendante (bottom-up), afin d’expliquer pourquoi nous continuons de considérer qu’une surpondération du thème de l’IA reste justifiée, tout en maintenant une gestion active de l’exposition aux sous-secteurs et aux valeurs.
Quel est le contexte ?
Après une période prolongée de sous-performance, l’indice MSCI Emerging Markets a commencé à surperformer l’indice MSCI World à partir de janvier 2025. Si cette performance reposait initialement sur une large participation du marché et était soutenue par la dépréciation du dollar américain, elle est devenue de plus en plus dépendante d’un facteur unique : l’IA. Le secteur des TI des marchés émergents est dominé par la chaîne d’approvisionnement technologique, qui bénéficie directement de la hausse des dépenses d’investissement liées à l’IA. Les dépenses d’investissement des hyperscalers se dirigent vers les marchés émergents, soutenant une forte progression, tant en valeur absolue que relative, du rendement des capitaux propres (ROE) et des bénéfices libellés en dollars américains. En Corée, la croissance des bénéfices est suffisamment forte pour limiter l’expansion des multiples de valorisation, malgré une très forte performance boursière.
Graphique 1 : Forte surperformance des marchés émergents depuis janvier 2025
MSCI EM par rapport au MSCI World : performance relative de l’indice, du PER et du BPA
Sources : LSEG, MSCI, Schroders, en juin 2026. Les performances passées ne préjugent pas des performances futures et peuvent ne pas se reproduire.
Le leadership du marché s’est progressivement concentré sur un nombre réduit de segments, avec une dispersion importante entre les différents secteurs. Le thème de l’IA a soutenu les valeurs liées au matériel technologique ainsi que des secteurs associés tels que l’électrification et les matières premières. De nombreuses autres composantes du marché sont restées à la traîne.
Graphique 2 : La surperformance a été portée par quelques secteurs bénéficiant de l’IA
Performance des secteurs du MSCI EM sur les 12 mois arrêtés à fin juin 2026
Sources : LSEG, MSCI, Schroders, Données en juin 2026. Les tendances actuelles de performance ne préjugent pas des performances futures et peuvent ne pas se reproduire.
Parallèlement, la proportion de valeurs surperformant l’indice de référence est tombée à un point bas historique.
Graphique 3 : La proportion des valeurs des marchés émergents surperformant l’indice a atteint un niveau historiquement bas
Pourcentage des valeurs et pourcentage de la pondération des valeurs du MSCI EM surperformant l’indice sur une base glissante de 12 mois
Sources : LSEG, MSCI, Schroders. Données en juin 2026. Les tendances actuelles de performance ne préjugent pas des performances futures et peuvent ne pas se reproduire.
Le secteur des TI représente désormais plus de 40 % de l’indice de référence MSCI EM. Ce niveau est nettement supérieur à celui observé dans les autres indices régionaux. Les trois principales valeurs, TSMC, Samsung Electronics et SK Hynix, représentent désormais à elles seules plus de 30 % de l’indice. Les pondérations de Taïwan et de la Corée, deux marchés fortement exposés à la technologie, ont augmenté jusqu’à dépasser celle de la Chine. Le bêta des marchés émergents est devenu de plus en plus étroitement lié à la performance du thème de l’IA.
La performance des actions des marchés émergents est de plus en plus liée au thème de l’IA
Graphique 4 : Pondérations des valeurs liées à l’IA dans les marchés émergents et dans les autres indices régionaux
Sources : LSEG, MSCI, Schroders. Données en juin 2026. Les performances passées ne préjugent pas des performances futures et peuvent ne pas se reproduire. *Les hyperscalers comprennent (par région) : États-Unis : Microsoft, Amazon, Alphabet (Google), Meta et Oracle ; marchés émergents : Tencent, Alibaba et Naspers ; Japon : SoftBank. Tesla est exclue du groupe des hyperscalers. La catégorie « matériel » regroupe les groupes industriels suivants : semi-conducteurs et équipements pour semi-conducteurs ; matériel et équipements technologiques ; et équipements électriques. Apple (environ 7,5 %) est classée dans la catégorie « matériel » conformément à la classification sectorielle retenue.
Graphique 5 : Pondération des TI dans l’indice MSCI EM
Sources : LSEG, MSCI, Schroders. Données en juin 2026. Les tendances actuelles de performance ne préjugent pas des performances futures et peuvent ne pas se reproduire.
Dans quelle mesure les ME sont-ils vulnérables à une correction menée par l’IA ?
La rentabilité actuelle du secteur des technologies de l’information est très élevée. Une expansion spectaculaire de la demande s’est heurtée à des contraintes de capacité tout au long de la chaîne d’approvisionnement. Les fournisseurs ont bénéficié simultanément d’un élargissement de leur marché adressable, d’une croissance du chiffre d’affaires, d’une évolution favorable du mix produit vers des segments à plus forte marge, d’un pouvoir de fixation des prix accru et d’un effet de levier opérationnel. L’ensemble de ces facteurs alimente la progression du ROE et des bénéfices.
Toutefois, même si le cycle actuel est particulièrement robuste, il existe peu de raisons de penser que le cycle d’investissement dans l’IA se comportera fondamentalement différemment des précédents cycles industriels fortement capitalistiques. Des rendements élevés incitent à accroître les capacités de production, l’offre finit par rattraper la demande, les rendements se normalisent et les valorisations subissent des pressions. Par ailleurs, la marge de sécurité s’est réduite. Si le secteur des TI bénéficie aujourd’hui d’une dynamique bénéficiaire très favorable, les valorisations et les anticipations ont fortement progressé.
La performance future dépend donc de la durée et de l’intensité du cycle. Si celui-ci se prolonge, nous estimons qu’il existe un potentiel de révisions bénéficiaires positives supplémentaires, notamment si la croissance de la demande continue de dépasser celle de l’offre. Néanmoins, la durée du cycle dépendra largement de l’évolution future de la demande qui, dans un contexte de transformation structurelle profonde, présente un risque de prévision particulièrement élevé.
Il est donc essentiel de réévaluer régulièrement les convictions issues de l’analyse descendante et de faire preuve de discipline dans la gestion de l’exposition aux secteurs, aux sous-secteurs et aux valeurs.
Comment notre vision top-down a-t-elle évolué ?
Au cours de l’année 2026, notre niveau de conviction fondé sur l’analyse top-down s’est renforcé. Nous estimons que l’IA se trouve encore dans les premières phases d’une courbe d’adoption en S et que les gains de productivité attendus seront suffisants pour justifier une augmentation significative des dépenses informatiques des entreprises.
Les capacités des modèles ont dépassé les attentes, renforçant les cas d’usage commerciaux. Les entreprises accélèrent l’intégration et l’automatisation, tout en évaluant les moyens d’utiliser l’IA pour améliorer la productivité et les résultats. Cette dynamique alimente une forte hausse de la demande d’inférence, provoquant une pénurie de capacités de calcul. Les hyperscalers ont récemment démontré un pouvoir de fixation des prix accru et leur génération de revenus progressent rapidement, ce qui devrait conforter leurs capacités de financement et leurs engagements en matière d’investissement. Nous estimons que les fondamentaux plaident en faveur d’une nouvelle augmentation des dépenses d’investissement jusqu’en 2028.
Nous continuons d’observer des tensions persistantes dans l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement technologique. Nous pensons que les investisseurs peuvent bénéficier d’une exposition aux fondeurs, aux activités d’assemblage, de conditionnement et de test, aux CCL (copper clad laminates ou stratifiés cuivre), aux substrats ABF (Ajinomoto Build-up Film), aux équipements d’alimentation électrique et de refroidissement thermique, à la mémoire, aux interfaces mémoire, aux circuits imprimés (PCB) ainsi qu’aux fabricants de conception originale (ODM).
La monétisation auprès des consommateurs pourrait prendre davantage de temps que dans le segment des entreprises. Toutefois, nous pouvons envisager des scénarios dans lesquels les consommateurs accepteraient à terme de payer pour accéder à des modèles plus performants, tandis que les sociétés développant ces modèles pourraient contrôler le trafic et l’engagement des utilisateurs, entraînant un transfert des marges au détriment des plateformes et éditeurs de logiciels historiques.
La rentabilité des hyperscalers et des activités de cloud est importante dans la mesure où elle conditionne leur capacité à financer leurs dépenses d’investissement. Même si les hyperscalers ne génèrent pas encore nécessairement des rendements supérieurs à leur coût du capital sur leurs investissements dans le cloud, la croissance de la génération de revenus du cloud s’accélère à partir d’un niveau déjà élevé. De plus, les capacités croissantes de l’IA devraient procurer un avantage considérable à ceux qui en contrôlent le développement, tandis que son potentiel de rupture des modèles économiques existants et sa capacité à remplacer certaines tâches humaines pourraient créer d’importantes opportunités économiques. Il ne nous paraît donc pas surprenant que certains dirigeants soient prêts à sacrifier une partie de leurs rendements et de leurs performances boursières à court terme afin d’éviter d’être distancés.
Quel niveau de dépenses serait nécessaire pour justifier l'investissement actuel ?
Les estimations varient, mais les dépenses d’investissement liées à l’IA pourraient atteindre environ 1 000 milliards de dollars en 2026, avec une croissance significative attendue en 2027 et en 2028. Jensen Huang, directeur général de Nvidia, a indiqué que les dépenses annuelles consacrées aux infrastructures d’IA pourraient atteindre entre 3 000 et 4 000 milliards de dollars d’ici 2030. Même l’extrémité basse de cette fourchette constituerait un soutien très favorable à la croissance de la génération de revenus du matériel technologique.
Le capital cumulé investi d’ici 2030 pourrait nécessiter plus de 5 000 milliards de dollars de valeur créée chaque année pour les clients afin de satisfaire les exigences de rentabilité des entreprises tout au long de la chaîne de valeur. Ces chiffres doivent être mis en perspective avec un produit intérieur brut mondial estimé à 126 000 milliards de dollars en 2026 (FMI, World Economic Outlook, avril 2026) et un bénéfice d’exploitation agrégé des entreprises estimé à environ 30 000 milliards de dollars en 2026.
L’IA a le potentiel de se substituer à une partie du travail humain et de remettre en cause des modèles économiques existants. Son marché adressable pourrait être considérable. En théorie, l’IA devrait également accroître la capacité productive de l’économie. Toutefois, le niveau de revenus nécessaire pour générer un rendement adéquat sur l’ensemble des dépenses d’investissement engagées est lui aussi extrêmement élevé. Il serait naïf de ne pas s’attendre à des excès d’investissement ainsi qu’à une destruction de valeur dans certaines parties de la chaîne de valeur de l’IA à un moment donné, compte tenu de l’ampleur des investissements, des motivations qui les sous-tendent, de la difficulté à prévoir la demande, du caractère encore non éprouvé de certains modèles économiques et des réponses d’offre variables selon les différents sous-secteurs.
Par nature, les cycles sectoriels comportent des périodes de déséquilibre entre l’offre et la demande. Toutefois, même si les investisseurs doivent appréhender le cycle dans son ensemble, les anticipations concernant sa durée ainsi que le potentiel de nouvelles révisions positives continueront d’influencer les décisions d’allocation et de gestion des risques à mesure que le cycle se poursuit.
Que se passe-t-il en Chine ?
La Chine connaît son propre cycle domestique de dépenses d’investissement liées à l’IA. La politique industrielle chinoise favorise la localisation des capacités en matière de modèles d’IA ainsi que de la chaîne d’approvisionnement technologique. Cette orientation politique est renforcée par des considérations géopolitiques, dans un contexte marqué par les restrictions sur les importations de matériel de pointe et les enjeux qui en découlent en matière de sécurité d’approvisionnement. L’intérêt géopolitique pourrait permettre de surmonter d’éventuelles contraintes de financement au niveau sectoriel, tandis que la disponibilité de l’électricité devrait constituer un frein bien moindre au développement des centres de données que sur les marchés occidentaux. Les limitations matérielles ont, dans une certaine mesure, restreint les capacités de calcul, contraignant les entreprises chinoises spécialisées dans les modèles à innover en conséquence. Les modèles chinois restent en retrait par rapport aux modèles américains dans les tests de référence pertinents, mais des modèles moins performants pourraient néanmoins se révéler de plus en plus suffisants pour de nombreuses tâches. Les modèles chinois semblent également nettement moins coûteux, même si une consommation plus importante de tokens pour accomplir certaines tâches pourrait partiellement compenser leur prix unitaire inférieur.
La politique industrielle, en particulier lorsqu’elle est motivée par des considérations géopolitiques, a historiquement favorisé le développement des capacités industrielles chinoises. Néanmoins, elle a souvent pesé de manière significative sur la rentabilité des secteurs concernés. Sans constituer un risque immédiat, cet aspect devra faire l’objet d’un suivi continu.
Nous adoptons une position neutre sur la technologie chinoise. Les sociétés développant des modèles présentent des modèles économiques encore incertains et apparaissent très chèrement valorisées. Nous avons également des interrogations quant au rendement des investissements réalisés dans les capacités de calcul. En revanche, nous détenons une exposition à certaines sociétés de la chaîne d’approvisionnement disposant d’opportunités mondiales attractives à moyen terme.
Quels éléments pourraient déclencher une correction ?
Nous observons déjà une certaine volatilité et, comme tout marché haussier, celui-ci connaîtra des phases de consolidation. L’enjeu principal consiste davantage à évaluer la probabilité d’une correction plus marquée et durable, dont le risque ou la survenance pourrait nous conduire à réviser plus sensiblement nos convictions. Les principaux risques que nous identifions sont les suivants :
- Une phase de digestion dans l’intégration de l’IA par les entreprises. Les gains de productivité pourraient mettre plus de temps à se matérialiser que l’augmentation des dépenses consacrées aux capacités de calcul.
- Des difficultés de financement. Celles-ci pourraient résulter de problèmes plus larges affectant les marchés financiers ou de préoccupations concernant le calendrier et l’ampleur de la monétisation, ce qui pourrait notamment contribuer à l’échec de certaines introductions en bourse. Ce risque concerne davantage les laboratoires développant les modèles les plus avancés que les hyperscalers, dont les bilans demeurent solides et qui continuent de générer des flux de trésorerie importants.
- Des goulets d’étranglement, notamment liés à l'approvisionnement en électricité, limitent les dépenses d’investissement. Ces contraintes pourraient freiner les investissements indépendamment des capacités de financement ou de la volonté d’investir.
- L’IA pourrait considérablement augmenter la capacité productive de l'économie. Toutefois, cela pourrait susciter des réactions politiques, des mesures réglementaires ou l’instauration de taxes sur les profits exceptionnels, en particulier si l’IA entraîne de fortes perturbations sur le marché du travail, accentuant la précarité de l’emploi, l’épargne de précaution et la faiblesse de la consommation.
- L’essoufflement de la dynamique. Les marchés évoluent autant en fonction des anticipations que des résultats observés. Les dépenses d’investissement pourraient rester élevées, mais leur croissance pourrait ralentir ou cesser de surprendre favorablement. Les révisions bénéficiaires deviendraient alors plus difficiles, voire négatives. L’offre dispose encore d’une marge de progression pour rejoindre la demande. Le secteur subirait alors une contraction de ses multiples de valorisation.
- Une amélioration rapide de l'efficacité des modèles et leur banalisation progressive. Les sociétés à la frontière technologique parviennent aujourd’hui à monétiser leurs modèles les plus avancés. Toutefois, le rythme des progrès pourrait ralentir. Les techniques de distillation des modèles pourraient réduire le coût d’accès, tandis que des modèles moins performants pourraient suffire pour de nombreux usages. Nous ne prévoyons pas la fin des lois d’échelle des modèles à court terme et les efforts consacrés au développement des modèles de pointe restent considérables, d’autant que leur entraînement soutient la demande de calcul. Certaines entreprises ont même évoqué la possibilité que des modèles capables de résoudre eux-mêmes certains problèmes accélèrent encore le rythme des avancées. Nous adhérons au paradoxe de Jevons : une baisse du coût par jeton stimule l’usage, ce qui accroît les besoins d’inférence et soutient ainsi la demande de matériel informatique. De même, des gains rapides d’efficacité dans les capacités de calcul ou dans certains composants peuvent ponctuellement perturber certains segments de la chaîne de valeur, par exemple en cas d’amélioration significative de l’efficacité d’utilisation de la mémoire au moment où de nouvelles capacités d’approvisionnement arrivent sur le marché. Pour les hyperscalers, cependant, les gains d’efficacité du matériel peuvent compenser les hausses de prix, tandis qu’une baisse du coût du calcul peut soutenir la demande.
- Les prix pratiqués par les fournisseurs chinois de modèles et de services cloud pourraient désestabiliser les acteurs occidentaux. L’expérience montre que la politique industrielle chinoise, lorsqu’elle est associée à des objectifs géostratégiques, tend souvent à peser fortement sur la rentabilité du secteur concerné. Toutefois, des préoccupations liées à la sécurité pourraient limiter l’adoption de solutions chinoises par certaines entreprises occidentales, même lorsque celles-ci reposent sur des modèles open source. Le modèle de développement Open source pourrait également évoluer vers des modèles à poids ouverts (open weight), ce qui renforcerait encore les enjeux de sécurité. Les gouvernements occidentaux pourraient enfin chercher à se protéger des modèles chinois si le développement de leurs capacités ou de leur utilisation venait à être perçu comme un risque pour la sécurité nationale.
Qu'en est-il de l'approche bottom up ?
L’allocation et la sélection constituent toutes deux des sources importantes de génération d’alpha. À ce stade du cycle, la compréhension des tensions relatives au sein des différents segments de la chaîne d’approvisionnement, des barrières à l’entrée et du positionnement concurrentiel des entreprises au sein de chaque sous-secteur devient de plus en plus déterminante. Les investisseurs doivent généralement faire preuve d’une sélectivité accrue.
À Taïwan, les multiples de valorisation sur bénéfices anticipés dépassent désormais leurs précédents sommets historiques, alors même que les bénéfices se situent à un niveau cycliquement élevé. En Corée, les multiples du segment de la mémoire restent faibles, mais cela reflète un cycle bénéficiaire extrêmement robuste, largement soutenu par les hausses de prix. Le risque entourant les prévisions demeure élevé. La demande reste très forte, mais les capacités de production réagissent, et certaines parties de la chaîne d’approvisionnement sont davantage fragmentées et plus proches de la banalisation. Un ralentissement de la croissance bénéficiaire pourrait constituer un frein pour la dynamique actuelle. La performance à partir des niveaux actuels dépendra de la confirmation que 2028 sera une nouvelle année de croissance. Si certaines entreprises génèrent des bénéfices exceptionnellement élevés, la durée pendant laquelle elles pourront maintenir cette situation est également un élément essentiel à prendre en compte.
Parallèlement, plusieurs signes de comportement spéculatif commencent à apparaître : la participation des investisseurs particuliers a augmenté, notamment sous l’effet du financement sur marge et des ETF à effet de levier, deux facteurs qui amplifient la volatilité.
Comment abordons-nous les allocations technologiques ?
La technologie a toujours été un secteur cyclique et les technologies sous-jacentes peuvent évoluer rapidement. Nous traversons actuellement un cycle d’une puissance inhabituelle, caractérisé par un risque élevé sur les prévisions. La vigueur et la durée du cycle peuvent avoir un impact significatif sur les anticipations bénéficiaires et les valorisations.
Les valorisations paraissent exigeantes depuis un certain temps déjà, mais les bénéfices continuent de surprendre favorablement. Les investisseurs qui se seraient appuyés uniquement sur les critères de valorisation auraient probablement réduit leur exposition beaucoup plus tôt dans le cycle, au prix potentiel d’un coût d’opportunité important. Selon nous, investir avec succès dans la technologie nécessite une approche plus globale.
En conséquence, nous recommandons aux investisseurs de :
Réévaluer régulièrement leurs convictions macroéconomiques concernant le cycle d’investissement dans l’IA et les infrastructures numériques.
Ajuster activement leur exposition aux différents sous-secteurs, en tenant compte du fait que les fondamentaux peuvent varier considérablement d’un segment de la chaîne d’approvisionnement à l’autre.
- Maintenir une discipline rigoureuse dans la sélection des titres, en évaluant les valorisations, le positionnement au sein de la chaîne d’approvisionnement, les avantages concurrentiels ainsi que la capacité des entreprises à atteindre leurs objectifs bénéficiaires et à continuer de surprendre positivement.
Dans le même temps, les investisseurs devraient replacer leurs allocations technologiques dans le contexte plus large des marchés émergents. Les marchés haussiers portés par un secteur spécifique tendent souvent à capter une part disproportionnée de l’attention et des capitaux, ce qui peut créer des opportunités attractives dans d’autres segments du marché. Nous estimons qu’une augmentation progressive de l’exposition à certaines zones non technologiques des marchés émergents peut être justifiée lorsque les investisseurs ont accès à des combinaisons attrayantes de croissance, de qualité et de valorisation. Même si les bénéfices des marchés émergents restent fortement influencés par la technologie, les opportunités en dehors du secteur deviennent de plus en plus intéressantes.
Conclusion : l’IA reste un moteur clé, mais la discipline et la sélectivité demeurent indispensables
Les valorisations et les anticipations pour 2027 semblent exigeantes, tandis que certains comportements observés sur les marchés présentent des caractéristiques souvent associées aux bulles spéculatives. Cependant, la croissance de la demande et la dynamique bénéficiaire demeurent exceptionnellement solides. Le cycle pourrait continuer de surprendre favorablement et soutenir la croissance des bénéfices jusqu’en 2028 malgré une base déjà élevée. Néanmoins, les investisseurs doivent garder à l’esprit que l’offre réagit progressivement, que le risque lié aux prévisions reste élevé et que plusieurs indicateurs de marché témoignent d’une montée des comportements spéculatifs.
Nous pensons que les investisseurs peuvent tirer parti d’une gestion active de leur exposition au secteur technologique, aux sous-secteurs et aux titres individuels, tout en renforçant de manière sélective leur exposition à certaines zones délaissées des marchés émergents hors technologie. Si l’adoption de l’IA évolue globalement conformément aux anticipations actuelles et si les revenus associés finissent par justifier les dépenses d’investissement consenties aujourd’hui, cela pourrait se traduire par un transfert significatif de valeur du travail vers le capital et remettre en cause de nombreux modèles économiques existants. Les conséquences économiques et entrepreneuriales qui en résulteraient pourraient être considérables et mériteront une attention constante.
Pour l’heure, nous continuons de considérer qu’une surpondération du thème de l’IA demeure justifiée. Même si des phases de consolidation et de volatilité sont inévitables, nous considérons l’IA comme une technologie générationnelle qui se trouve encore dans les premières étapes d’un cycle d’adoption en courbe en S. Nous nous attendons à ce que la croissance des dépenses d’investissement reste soutenue jusqu’en 2028 et nous estimons que le potentiel de surprises positives sur les bénéfices demeure réel. Nous recommandons toutefois aux investisseurs de rester disciplinés, de surveiller attentivement l’expansion des valorisations et de demeurer vigilants face aux risques associés à un cycle qui gagne progressivement en maturité.
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