La bulle AI devient pour la première fois la principale crainte des investisseurs du crédit

Le sentiment sur les marchés financiers est une chose inertielle. Lorsque des investisseurs professionnels, qui gèrent des milliers de milliards de dollars d'instruments de dette, changent simultanément leurs principales préoccupations, cela mérite une attention minutieuse. C'est exactement ce qui s'est produit en février 2026 : selon l'enquête régulière de la Bank of America auprès de ses clients de la division de crédit, la « bulle de l'intelligence artificielle » a pour la première fois de l'histoire occupé la première place parmi les principaux risques du marché. Pas la géopolitique, pas l'inflation, pas la récession — mais l'IA.

Pour comprendre l'ampleur de ce changement, il convient de se rappeler le contexte. Tout au long de 2023 et 2024, le secteur technologique a connu une euphorie comparable au boom des entreprises dot-com. La capitalisation boursière de Nvidia a augmenté plusieurs fois, Microsoft, Google, Amazon et Meta ont augmenté les dépenses en capital pour les centres de données et l'infrastructure d'IA à un rythme que les analystes qualifiaient de sans précédent.

Au cours de 2025 seul, les investissements combinés des « quatre grands » fournisseurs de cloud dans l'infrastructure d'IA ont, selon diverses estimations, dépassé 250 milliards de dollars. Cependant, la question du retour sur ces investissements restait ouverte — les revenus des produits d'IA augmentaient, mais clairement pas à un rythme qui aurait pu justifier de tels investissements.

Les investisseurs en crédit ne sont pas des optimistes du capital-risque ni des traders de détail achetant des actions sur la hype. Ce sont des gestionnaires de portefeuilles obligataires qui évaluent la capacité des entreprises à servir leur dette sur des horizons de cinq, dix, vingt ans. Lorsque précisément cette catégorie de participants du marché commence à appeler la bulle de l'IA leur principale préoccupation, il ne s'agit pas de discussions philosophiques abstraites, mais de spreads de crédit concrets, de coûts d'emprunt et de disponibilité de capital pour l'ensemble du secteur technologique.

Essentiellement, le marché de la dette envoie un signal : nous ne sommes plus confiants que les dépenses colossales en IA seront rentables, et nous sommes prêts à factoriser ce risque dans le prix.

Il s'est accumulé suffisamment de raisons pour un tel pessimisme. Premièrement, le taux de croissance des revenus de l'IA générative chez la plupart des grandes entreprises a commencé à ralentir vers la fin de 2025 — non pas parce que la technologie est mauvaise, mais parce que les clients d'entreprise se sont avérés plus lents à l'adoption que prévu. Mettre en œuvre l'IA dans les processus métier nécessite non seulement un abonnement à une API, mais une refonte d'infrastructure, une formation du personnel, une résolution des problèmes de sécurité des données.

Deuxièmement, la concurrence entre les fournisseurs de modèles d'IA a entraîné une baisse abrupte des prix d'inférence, ce qui est bon pour les consommateurs mais crée une pression sur les marges. Troisièmement, l'émergence de modèles open-source efficaces a remis en question le modèle économique lui-même selon lequel les entreprises dépensent des milliards pour former des systèmes propriétaires.

Il est important de comprendre que les préoccupations des investisseurs en crédit ne sont pas un jugement sur la technologie. La bulle Internet du début des années 2000 a éclaté, mais Internet n'a pas disparu et a finalement transformé l'économie exactement comme l'avaient promis les visionnaires les plus audacieux. Le problème n'était pas la technologie, mais les valorisations et les délais de monétisation. L'analogie avec l'IA s'impose d'elle-même : l'intelligence artificielle transforme vraiment des secteurs entiers, mais le chemin des démonstrations en laboratoire aux revenus d'entreprise durables s'est avéré plus long et plus sinueux que ce que les marchés avaient supposé pendant l'euphorie de 2023-2024.

Les conséquences pratiques de ce changement de sentiment pourraient être assez tangibles. Si les marchés de crédit commencent à réévaluer systématiquement les risques du secteur technologique, les coûts d'emprunt augmenteront dans toute la chaîne — des plus grands fournisseurs de cloud finançant la construction de centres de données aux startups d'IA attirant le financement par emprunt du capital-risque. Cela ne conduira pas nécessairement à un effondrement, mais pourrait ralentir considérablement le rythme d'investissement dans l'infrastructure. Pour les startups d'IA, le signal est encore plus préoccupant : dans des conditions où même les investisseurs en crédit doutent de la durabilité de la tendance, obtenir un financement pour le prochain tour deviendra considérablement plus difficile.

L'enquête de la Bank of America saisit non pas un crash, mais un point de basculement dans la perception. Le marché passe d'une phase de foi inconditionnelle en l'IA à une phase de vérification exigeante : montrez-nous les revenus, montrez-nous le retour sur investissement, montrez-nous que vos clients paient réellement, et ne font pas juste des expériences. C'est un processus douloureux, mais en fin de compte sain.

Les entreprises ayant de vrais produits et une valeur éprouvée pour les clients traverseront cette période de doute. Celles qui ont construit leur activité sur des présentations et des promesses se trouveront dans une position beaucoup plus difficile. L'époque de l'argent facile pour tout ce qui contient les lettres « IA » dans son nom arrive à sa fin — et c'est peut-être la meilleure chose qui aurait pu arriver à l'industrie.