L’intelligence artificielle, un moteur de transformation bien au-delà de la tech

Selon Derek Glynn, gérant chez BNP Paribas Asset Management, l’IA représente la plus grande transformation numérique depuis l’arrivée d’internet. « L’IA redéfinit les frontières entre les secteurs, à tel point qu’il devient presque artificiel de séparer les entreprises technologiques des sociétés qui s’appuient sur la technologie pour bouleverser leur propre industrie ».

De nombreuses fintechs sont ainsi réintégrées dans le secteur financier, tandis que deux des sept membres du groupe des « Magnificent 7 » sont classés en consommation discrétionnaire, représentant 40 % de la capitalisation boursière du secteur.

Le choc DeepSeek : catalyseur d’un changement de paradigme

Le lancement de DeepSeek en janvier 2025 a marqué une rupture. Ce modèle open-source chinois a démontré des performances comparables aux leaders américains, tout en divisant les coûts d’inférence de manière spectaculaire. « Le choc DeepSeek a accéléré la baisse des coûts et changé du jour au lendemain la perception des acteurs du marché sur le paysage concurrentiel », souligne Derek Glynn.

Si « l’effet Jevons » prévoit qu’une baisse des coûts stimule la demande, cette dynamique renforce encore le potentiel de diffusion de l’IA à l’échelle de l’économie.

Une thématique qui n’est pas en bulle malgré des similarités avec les années 2000

Malgré l’afflux massif de capitaux et l’emballement médiatique autour de l’intelligence artificielle, Derek Glynn estime que « le thème IA n’est pas encore en territoire de bulle ». Pour autant, il reconnaît l’existence de points de vigilance, à commencer par certaines similarités avec la période 1999–2000, marquée par une frénésie spéculative autour des valeurs technologiques. À l’époque, les investissements dans l’infrastructure télécom avaient atteint des sommets, avec une rentabilité incertaine à la clé. Aujourd’hui, les niveaux de dépenses pour les centres de données et les semi-conducteurs sont même supérieurs, avec une estimation médiane de 6 700 milliards de dollars de capex cumulés d’ici 2030 selon McKinsey.

Les risques ne sont pas absents : usage intensif de la dette, modèles économiques encore peu éprouvés, valorisations privées parfois déconnectées des fondamentaux, et relations financières circulaires entre fournisseurs et clients. BNP Paribas AM souligne également la prolifération de financements hors bilan et de valorisations élevées dans le non-coté, où plus de 790 licornes (très souvent non cotées) ont été recensées aux États-Unis mi-2025, dont 36 nouvelles au seul premier semestre 2025.

Mais à la différence des années 2000, les leaders actuels du cloud et de l’IA affichent des bilans solides, financent leurs investissements par leurs flux de trésorerie opérationnels et disposent de relais de croissance avérés. Par ailleurs, les sociétés cotées entrent plus tardivement en Bourse, ce qui limite la spéculation sur les marchés publics. Le scepticisme plus marqué des investisseurs vis-à-vis des modèles IA encore peu monétisés pourrait aussi servir de garde-fou à une envolée irrationnelle.

Une stratégie d’investissement disciplinée et globale

La stratégie Disruptive Technology (BNP Paribas Funds Disruptive Technology : +8.53% YTD) de BNP Paribas Asset Management repose sur trois piliers : résilience financière, positionnement concurrentiel fort et valorisation attractive.

Environ 95 % des positions en portefeuille sont liées à l’IA, avec un équilibre entre développeurs de modèles, infrastructures clés (cloud, cybersécurité, semi-conducteurs), et entreprises tirant parti de l’IA pour améliorer leur efficacité ou créer de nouveaux produits. « Nous investissons dans toute la chaîne de valeur de l’IA, avec une approche active et rigoureuse fondée sur l’analyse fondamentale », précise Derek Glynn.

Un positionnement à long terme pour éviter les excès

La maturité encore toute relative des outils d’IA, combinée à une adoption incomplète en entreprise, plaide pour une croissance encore significative du thème. En 2024, seules 16 % des entreprises utilisaient l’IA dans cinq fonctions ou plus. Cette montée en puissance progressive justifie une gestion patiente et exigeante. « Notre priorité est de distinguer les véritables bénéficiaires structurels de l’IA de ceux qui ne surfent que sur la vague médiatique », conclut Derek Glynn. Une vigilance qui s’impose dans un cycle technologique en plein emballement, mais encore loin de sa maturité.