La Banque d'Angleterre et l'OMC alertent : la guerre en Iran fragilise l'économie du boom de l'IA

La guerre autour de l'Iran pourrait toucher non seulement les prix de l'essence et du pétrole, mais aussi l'économie même du boom de l'intelligence artificielle : le secteur dépend de façon critique d'une énergie bon marché, bâtit son infrastructure avec de l'argent emprunté et n'a pas encore prouvé qu'il pouvait rentabiliser rapidement ses investissements gigantesques.

La logique est simple. Si le conflit s'éternise et que les perturbations dans le détroit d'Ormuz continuent de pousser le pétrole à la hausse, ce ne sont pas seulement les carburants qui renchériront, mais aussi l'électricité, la logistique et la fabrication de composants. Pour l'IA, c'est particulièrement sensible, car entraîner des modèles, exploiter des clouds et faire fonctionner des data centers exigent d'énormes quantités d'énergie. Même si les États-Unis, en tant qu'exportateur de pétrole, encaissent mieux ce choc que bien d'autres pays, les entreprises technologiques américaines ne pourront pas s'isoler complètement de la hausse mondiale des coûts. Or c'est précisément aux États-Unis que se concentre aujourd'hui une grande partie de l'engouement des investisseurs pour l'IA générative.

Un risque supplémentaire tient à la fragilité apparente du modèle financier du secteur. Dans sa dernière revue des risques pour le système financier, la Banque d'Angleterre a relevé qu'avant même l'escalade autour de l'Iran, les investisseurs avaient commencé à se demander si les revenus attendus de très gros investissements dans l'IA seraient au rendez-vous. Dans ce contexte, tout nouveau coût peut accentuer la pression sur les cours. Le régulateur a aussi souligné que la guerre pouvait accroître l'inquiétude en raison de l'intensité énergétique des chaînes d'approvisionnement des composants clés et de l'exploitation des data centers. Autrement dit, le marché doutait déjà du rythme de rentabilisation de l'IA, et une énergie plus chère renforce ces doutes.

Les mêmes craintes s'expriment au niveau du commerce mondial. Robert Staiger, économiste en chef de l'OMC, a averti qu'une longue période de prix élevés de l'énergie pourrait nettement freiner les investissements dans l'IA. Cela compte non seulement pour les entreprises technologiques, mais pour toute l'économie américaine : selon l'OMC, 70 % de la croissance des investissements américains sur les trois premiers trimestres de l'an dernier provenait de biens et d'infrastructures liés à l'intelligence artificielle. Si ce flux commence à ralentir, le choc dépassera un seul secteur. Il ne s'agit plus seulement de la demande de puces et de serveurs, mais aussi de la construction, de la location de capacités, du crédit et des anticipations boursières.

Autre problème : la structure de financement. Dans une analyse récente, le cabinet d'avocats Quinn Emanuel a montré à quel point les chiffres de base du secteur sont déséquilibrés : les revenus de l'an dernier étaient d'environ 60 milliards de dollars, alors que les dépenses d'investissement atteignaient environ 400 milliards. L'écart est comblé par de la dette et des montages financiers complexes.

Les plus grands acteurs et fournisseurs d'infrastructure comme CoreWeave empruntent des sommes colossales pour construire rapidement de nouveaux data centers. Une partie des engagements sort des bilans vers des structures dédiées qui possèdent les sites, perçoivent les loyers futurs et empruntent en s'appuyant sur ces flux. Ces dettes peuvent ensuite être regroupées, découpées et revendues à des fonds de pension et à des sociétés de gestion.

Au cours des deux dernières années, selon les mêmes analystes, environ 120 milliards de dollars de dette de data centers ont déjà été sortis des bilans.

Cette construction rend le secteur particulièrement vulnérable à un choc externe. Si l'énergie reste chère longtemps, les coûts d'exploitation augmentent, les investisseurs deviennent plus prudents face aux nouveaux prêts, et la demande des consommateurs comme les taux d'intérêt évoluent moins bien que prévu. Dans un écosystème d'IA aussi imbriqué, les difficultés d'un maillon se propagent facilement : via les locataires de capacités, les fournisseurs de cloud, les prêteurs et les détenteurs de dette titrisée. C'est pourquoi même une hausse modérée des coûts énergétiques peut déclencher une réévaluation de tout le boom de l'IA.

La conclusion principale est que le débat sur l'IA ne porte plus seulement sur la qualité des modèles ou le rythme d'adoption, mais aussi sur la vieille économie : pétrole, électricité, coût du capital et transparence de la dette. Tant que les revenus du secteur resteront très en deçà de l'ampleur des investissements, tout choc énergétique prolongé peut transformer l'histoire d'une croissance technologique en celle d'une vulnérabilité financière. Pour le marché, c'est un signal : l'IA reste non seulement un grand pari sur l'avenir, mais aussi l'un des secteurs les plus sensibles à l'énergie chère, ici et maintenant.