Goldman : les investisseurs vont déplacer leur attention des dépenses d'investissement dans l'IA vers la monétisation

Christian Mueller-Glissmann, responsable de la recherche sur l'allocation d'actifs chez Goldman Sachs, a évoqué sur Bloomberg Television le scepticisme croissant du marché à l'égard de l'intelligence artificielle. Selon lui, les investisseurs se demandent si les dépenses d'investissement actuelles se transformeront en produits monétisables. L'annonce publiée de l'interview ne contient aucun chiffre. En revanche, le basculement est bien là : la discussion ne porte plus sur « combien les entreprises investissent dans les puces et les data centers », mais sur « combien elles en tirent ».

D'où vient le scepticisme

Ces deux dernières années, le marché a récompensé presque toutes les histoires liées à l'infrastructure d'IA. Les commandes de GPU, la construction de data centers et les contrats d'électricité étaient perçus comme un indicateur avancé des revenus à venir. Cette logique tient tant que les dépenses progressent au rythme des revenus visibles. Quand les dépenses prennent de l'avance, un écart se creuse, et les investisseurs s'interrogent sur sa taille et sur le délai nécessaire pour le combler.

C'est précisément de cet écart que parle le stratège de Goldman, d'après l'annonce. Il ne s'agit pas de nier la technologie. La question est économique : si l'on construit l'infrastructure pour une demande qui ne s'est pas encore traduite en produits payants, le risque pèse sur les actionnaires.

Quelles métriques seront désormais scrutées

L'annonce de l'interview ne nomme pas ces indicateurs. Mais si le marché exige des preuves de monétisation, il est logique de s'attendre à des questions sur les points suivants :

• le chiffre d'affaires des produits d'IA sur une ligne distincte, et non noyé dans les segments cloud ;
• la part d'utilisateurs payants dans les services d'IA destinés aux entreprises et au grand public ;
• la marge d'inférence : combien coûte le traitement d'une requête et combien elle rapporte ;
• le délai de retour sur investissement des nouveaux data centers et le taux d'utilisation des capacités déjà mises en service ;
• l'évolution de la rétention des clients après les projets pilotes d'agents et d'assistants.

Pour l'instant, les entreprises communiquent plus volontiers sur le volume de leurs investissements que sur ces indicateurs. Ce déficit de transparence alimente à lui seul la défiance.

Ce qui peut changer pour le marché

Si l'attention des investisseurs se déplace réellement vers la monétisation, les segments du marché ne seront pas touchés de la même façon. Les fournisseurs de puces et d'équipements dépendent de la poursuite, ou non, de la hausse des commandes de leurs clients. Les fournisseurs de cloud devront expliquer comment l'infrastructure se convertit en services payants. Les start-up qui vivent de levées de fonds adossées à la promesse de revenus futurs devront présenter de vrais contrats.

Pour autant, le commentaire d'un seul stratège ne signe pas la fin d'une tendance. Le scepticisme peut n'être que passager, et le retour sur investissement de l'IA peut simplement accuser du retard à cause du cycle de déploiement dans les grandes entreprises, où les projets mettent des mois à être validés. Mais le marché n'attend généralement pas de données parfaites : le doute lui suffit pour revoir ses valorisations.

Comment lire les signaux à venir

Pour ceux qui suivent le secteur ou arbitrent des budgets d'IA, trois repères pratiques s'imposent. D'abord, dans les prochains rapports financiers, vérifiez si les entreprises publient une comptabilité distincte du chiffre d'affaires lié à l'IA : son absence est aussi un signal. Ensuite, confrontez les plans de dépenses d'investissement aux commentaires sur le taux d'utilisation des capacités. Enfin, lorsque vous choisissez un fournisseur de services d'IA, interrogez-le sur son unit economics : la hausse des prix des abonnements et des limites d'usage sera l'une des premières conséquences de la pression sur les marges.

Source : Bloomberg.