Boussole 2ème trimestre 2026 | Dreyfus Söhne & Cie AG

Disruption liée à l’IA : entre conditions de marché avantageuses et risques géopolitiques

Depuis l’introduction de ChatGPT par OpenAI en novembre 2022, l’intelligence artificielle (IA) est devenue le thème dominant sur les marchés financiers. Son importance ne réside pas tant dans les disruptions macroéconomiques immédiates que dans son potentiel à accroître la productivité et la rentabilité des entreprises, tout en soutenant la croissance à long terme. Certains indicateurs signalent déjà des gains de productivité pour les emplois de bureau tels que le développement logiciel, l’analyse de données et les tâches administratives. Si l’IA est passée d’un usage expérimental à une application économique à large échelle, son adoption reste très hétérogène.

Le contexte macroéconomique est favorable. Les principales économies affichent une croissance modérée, la pression inflationniste a diminué ces dernières années, les marchés du crédit restent stables et la liquidité semble solide. L’environnement est caractérisé par une croissance stable et une inflation en recul. Si l’adoption de l’IA se poursuit, l’augmentation de la productivité et l’effet désinflationniste pourraient conduire à un scénario « Goldilocks », marqué par une croissance robuste et une inflation sous contrôle.

Pour les marchés financiers, l’essor de l’IA se traduira vraisemblablement par une évolution hétérogène des secteurs et des classes d’actifs. En raison des différences de rythme d’adoption, d’intensité capitalistique et de monétisation, les avantages seront répartis de manière inégale, creusant le fossé entre gagnants et perdants. La sélectivité joue donc un rôle primordial. Les entreprises disposant d’un positionnement solide, d’un pouvoir de fixation des prix et de modèles d’affaires résilients s’en sortiront mieux que celles qui subissent des hausses de coûts sans trajectoire claire de gains de productivité.

Les principaux risques pour un scénario de base constructif sont les tensions géopolitiques et les déficits budgétaires persistants. Une aggravation des incertitudes géopolitiques pourrait provoquer un choc inflationniste et assombrir les marchés financiers. De plus, les déficits augmentent l’offre d’emprunts d’État, exerçant une pression haussière sur les taux à long terme. La stabilité macroéconomique reste nuancée par les valorisations élevées et les risques géopolitiques, d’où l’importance de la diversification, de la sélectivité et d’une approche systématique dans la construction des portefeuilles.

Allocation inchangée des classes d’actifs, ajustements au niveau des secteurs d’actions

Notre allocation entre les classes d’actifs reste inchangée. Les conditions macroéconomiques demeurent favorables. Le marché a toutefois tendance à sous-estimer les risques et à surestimer les opportunités et les gains potentiels. Notre positionnement global est équilibré en raison des incertitudes géopolitiques, des déficits budgétaires élevés et des valorisations élevées de plusieurs classes d’actifs.

Pour profiter du développement des infrastructures d’IA et d’autres investissements, nous adaptons notre allocation sectorielle. Rien ne nous incite actuellement à suivre les tendances à court terme, car les valorisations accrues et la dispersion de performance des actions et des secteurs limitent la visibilité sur des positionnements porteurs. Nous réduisons la part des biens de consommation de base au profit de l’industrie afin de profiter des investissements en infrastructures. Les biens de consommation de base affichent la plus faible croissance de revenus parmi les secteurs, tout en restant à des niveaux de valorisation élevés, d’où leur sous-pondération.

La sous-pondération des obligations est inchangée. Nous maintenons la sous-pondération des titres à revenu fixe et privilégions les obligations investment grade, car l’offre accrue d’emprunts d’État et les déficits budgétaires limitent le potentiel de rendement de cette classe d’actifs.

L’or et les placements immobiliers suisses constituent toujours des éléments stabilisateurs au sein de nos portefeuilles. L’or est un actif de diversification et protège contre les risques extrêmes. Les placements immobiliers suisses offrent une exposition attrayante au CHF et une alternative aux liquidités et aux obligations suisses. Ces dernières sont intéressantes, car la pénurie structurelle de l’offre soutient des rendements stables à long terme. En surpondérant l’or et l’immobilier, nous misons sur la stabilité et la diversification.

Productivité : impact de l’IA et du prochain cycle technologique

Après une phase expérimentale, l’IA s’est imposée comme un outil largement utilisé et est en passe de devenir un important moteur de productivité. Elle rend non seulement les processus plus efficaces, mais soutient aussi les tâches à forte intensité cognitive. Selon McKinsey, l’IA générative pourrait créer entre USD 2500 et 4400 mrd de valeur ajoutée par an, tous secteurs confondus. L’IA est donc un puissant moteur de productivité à moyen terme, et non un sujet d’actualité éphémère. Ce constat est important d’un point de vue macroéconomique, car une hausse de la productivité soutient la croissance et améliore la rentabilité des entreprises grâce à des gains d’efficacité. Pour les marchés financiers, l’IA constitue un vecteur structurel capable de transformer le côté offre de l’économie.

L’histoire montre que les avancées technologiques ne stimulent la croissance qu’après une longue phase d’adoption et de diffusion. Ainsi, l’électrification, l’ordinateur personnel et les nouvelles technologies de communication ont évolué selon un schéma comparable : une phase expérimentale, suivie d’investissements massifs, puis de l’adoption de la technologie et, enfin, d’un bénéfice économique réel. L’électricité est l’un des exemples les plus marquants. Bien que sa découverte remonte à la fin du XVIIe siècle, son utilisation commerciale ne s’est généralisée qu’à la fin du XIXe siècle. Cette même logique s’applique à l’ordinateur personnel. Les premiers appareils sont apparus dès les années 1940, mais le bénéfice économique ne s’est fait sentir qu’après que les entreprises eurent réorganisé leurs méthodes de travail, leurs structures organisationnelles et leurs modèles d’affaires. Entre 1995 et 2005, les technologies de l’information et de la communication ont contribué, selon les estimations, à hauteur de 0,3 à 0,8 point de pourcentage à la croissance du PIB par habitant dans les pays de l’OCDE. L’IA suivra probablement un schéma similaire. Autrement dit, cette technologie peut être économiquement pertinente, même si ses effets positifs sur la productivité ne se manifesteront que progressivement. Le délai entre l’introduction et l’utilisation productive semble toutefois se raccourcir : lancé fin 2022, ChatGPT est aujourd’hui utilisé par de nombreuses entreprises au quotidien.

Les premiers indicateurs suggèrent que l’adoption de l’IA permet déjà des gains de productivité mesurables. Selon une enquête randomisée menée auprès de consultants, ceux utilisant l’IA ont effectué 12,2 % de tâches en plus, 25,1 % plus rapidement et avec une qualité de réponses supérieure à 40 %. L’IA est particulièrement pertinente, car elle influe à la fois sur les tâches à forte intensité cognitive et sur les travaux de routine. Pour les services financiers, le conseil, le développement logiciel et les soins de santé, cela implique des gains d’efficacité, meilleure évolutivité et coûts marginaux plus bas. L’IA pourrait ainsi accroître la rentabilité et soutenir la croissance à moyen terme.

Ces gains devraient être significatifs, mais répartis de manière inégale. Les innovations technologiques entraînent généralement des coûts d’ajustement avant que des gains de productivité importants ne soient réalisés. Les marchés du travail, les structures de coûts et les positions concurrentielles nécessitent également du temps pour s’adapter. Cela ne remet pas en cause la thèse de la productivité, mais suggère plutôt que les premiers effets se manifesteront davantage dans les performances relatives des secteurs et des entreprises que dans les données macroéconomiques agrégées. Selon une enquête de l’OCDE, l’avantage de productivité des entreprises qui utilisent l’IA par rapport à celles qui n’y ont pas recours va de 7,7 % en France à 31 % en Belgique, la croissance étant la plus forte dans les grandes entreprises. Cette différence est importante pour les investisseurs. L’IA soutiendra la croissance agrégée à long terme, mais son effet initial variera selon les entreprises et les secteurs, entraînant ainsi une hausse inégale de la valeur des placements.

IA, intensité capitalistique et dispersion du marché

La répartition inégale des bénéfices générés par l’IA devrait, dans un premier temps, se traduire sur les marchés financiers par des écarts plus importants entre secteurs et entre entreprises. Ces derniers temps, le leadership était déjà extrêmement étroit, et il en va de même pour la création de valeur attendue grâce à l’IA. Selon l’AI Monitor de S&P Global, les revenus liés à l’IA devraient grimper à quelque USD 15 000 mrd d’ici fin 2027, contre USD 472 mrd à fin 2023. La croissance est très concentrée, puisqu’elle est due aux dix plus grandes entreprises de l’AI Monitor, NVIDIA représentant à elle seule 27 % du volume total. La sélectivité semble ainsi primer un engagement thématique diversifié.

Ce constat est valable surtout pour les marchés d’actions où des valorisations déjà élevées laissent peu de marge à une large expansion des multiples. Le P/E anticipé du MSCI World de 20,4x dépasse la moyenne annuelle sur cinq et dix ans. De plus, l’IA renforce une structure unilatérale du marché au lieu de favoriser de manière égale toutes les entreprises : en 2025, les géants de la tech ont représenté 53 % du rendement du S&P 500, alors que seulement 31 % des actions d’IA de petites capitalisations ont fait mieux que l’indice des small caps. Comme le développement est toujours très intense en capital, l’IA accentue la distinction entre leadership technologique et attrait pour les investissements : certaines entreprises profitent de la demande d’infrastructure ou de gains de productivité, tandis que d’autres font face à des coûts plus élevés, à une concurrence plus vive et à une monétisation ralentie.

L’intensité capitalistique devrait marquer le début du cycle de l’IA. Dans chaque grande vague technologique, les dépenses augmentent avant que des rendements ne soient dégagés, comme l’illustre le boom Internet, où les investissements mondiaux dans les réseaux de télécommunication ont quintuplé entre 1995 et 2000 pour atteindre USD 231 mrd. Le scénario est similaire pour l’IA, dont le développement devient sans cesse plus physique et intense en capital. Les centres de données, les semi-conducteurs et le besoin en électricité pour l’entraînement des modèles requièrent d’énormes investissements. Microsoft, par exemple, a investi durant l’exercice 2025 pas moins de 80 milliards de dollars US dans des centres de données destinés à l’IA. En 2025, Alphabet a investi USD 91,4 mrd dans des serveurs, des centres de données et des infrastructures réseau. Au début de l’essor de l’IA, les bénéfices étaient très concentrés, les marchés financiers ayant tendance à récompenser les précurseurs les plus visibles. Pour le trimestre clos le 25 janvier 2026, NVIDIA a enregistré un chiffre d’affaires d’USD 62,3 mrd dans le domaine des centres de données, soit une hausse de 75 % par rapport à l’année précédente. Cela montre que les prestataires d’infrastructures restent privilégiés, une situation qui pourrait toutefois s’inverser en faveur des entreprises qui transformeront la technologie en productivité durable, en pouvoir de fixation des prix et en chiffre d’affaires récurrent. Cette transition est une des raisons pour lesquelles le leadership sur le marché se déplacera au cours du cycle.

Pour la politique de placement, cela signifie qu’il convient de privilégier dans le cas de l’IA la qualité et la sélectivité plutôt qu’un renforcement de l’engagement. S’agissant des actions, il ne faut pas seulement se demander quelles entreprises ont des liens avec l’IA, mais aussi quelles entreprises sont capables de transformer les investissements dans l’IA en revenus durables. Les entreprises qui disposent d’un positionnement solide sur le marché, de modèles d’affaires évolutifs et de bilans robustes devraient offrir de meilleures perspectives que celles qui se contentent de suivre la tendance de l’IA. Cette logique s’applique à toutes les branches, car l’IA n’est pas qu’un développement technologique. Elle est aussi un moteur de rentabilité et d’efficience dans les secteurs de l’industrie, de la santé, de la finance et des services professionnels. L’IA devrait donc, comme la plupart des innovations technologiques, conduire à une sélectivité croissante avec, à la clé, non pas un évincement d’entreprises, mais un fossé grandissant entre gagnants et perdants.

L’IA dans un contexte de crises géopolitiques et de pression macroéconomique

L’IA se développe dans un climat où les conflits géopolitiques et la coopération internationale continuent de jouer un rôle central. Depuis le premier mandat de Trump, l’ordre mondial bascule vers un protectionnisme accru. La fracture entre les États-Unis et l’Europe marque l’avènement d’un monde multipolaire, où les accords internationaux perdent en importance et où la loi du plus fort prévaut souvent. Tout embrasement des conflits actuels ou nouveau conflit (p. ex. entre l’Iran, en Ukraine ou à Taïwan) aura de graves répercussions internationales et macroéconomiques. Si de tels chocs ne remettent pas en cause la thèse structurelle de l’IA, ils pourraient rendre sa trajectoire imprévisible, l’interaction entre États et sites de production étant souvent sous-estimée.

Les enjeux de la guerre au Moyen-Orient sont cruciaux, car l’IA dépend de conditions infrastructurelles, énergétiques et financières stables. Très gourmand en capacités de refroidissement et en investissements, le déploiement de l’IA à grande échelle requiert des centres de données, des semi-conducteurs et un approvisionnement électrique sûr. Selon l’AIE, la consommation électrique mondiale des centres de données devrait doubler d’ici à 2030 pour atteindre 945 TWh, tandis que celle des centres compatibles avec l’IA devrait au moins quadrupler. Les États-Unis devraient absorber près de la moitié de cette consommation supplémentaire. L’IA n’est donc pas qu’une technologie, mais aussi une question d’infrastructure, de disponibilité énergétique et de financement, ce qui la rend vulnérable aux chocs géopolitiques. Un choc pétrolier et la poussée inflationniste associée entraîneraient une hausse des taux à long terme et des coûts de capital. À cela s’ajoute que les prix de gros de l’électricité dans les régions proches des centres de données ont triplé en cinq ans, d’où une probable hausse des coûts pour les utilisateurs.

La politique budgétaire accroît ce risque en renforçant la pression sur les taux d’intérêt à long terme. Des déficits persistants stimulent l’offre d’emprunts d’État et obligent les marchés à prendre un risque de duration plus élevé. Selon le Congressional Budget Office, la dette brute américaine pourrait atteindre près de 200 % du PIB d’ici le milieu du siècle. Une réduction du soutien des banques centrales et une politique monétaire moins expansionniste pourraient accentuer la pression sur les taux. Lorsque ces taux augmentent, les investissements à forte intensité de capital deviennent plus coûteux, d’où un choix de projets plus sélectif, notamment dans l’IA.

Nous pensons que l’IA reste la principale chance de croissance structurelle, tout en continuant de miser sur l’équilibre, la diversification et la résilience de nos portefeuilles. Le passage de l’innovation à une utilisation de l’IA au service de la société reste semé d’embûches : hausse de l’inflation et des prix de l’énergie, baisse des valorisations liée à la hausse des taux, et élargissement du fossé entre entreprises gagnantes et perdantes. Ces facteurs plaident contre une approche de momentum. Nous privilégions une approche diversifiée fondée sur la qualité, la résilience et des perspectives durables.

Auteurs :

Lars Fluri
Tobias Wagner
Samuel Nibali

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