L’intelligence artificielle est actuellement le sujet dominant en matière d’investissement. Elle est au cœur des gros titres, de la couverture médiatique des entreprises et, de manière plus visible, des flux de capitaux. En 2025, les transactions liées à l’IA et à l’apprentissage automatique représenteront près des deux tiers de tous les financements de capital-risque aux États-Unis, contre environ 10 % il y a dix ans.
Ce niveau de concentration reflète un changement réel et puissant. L’IA représente une transformation technologique profonde qui a le potentiel de remodeler la productivité, la structure des coûts et la dynamique concurrentielle de l’ensemble de l’économie mondiale. Bon nombre des sociétés de croissance les plus attractives d’aujourd’hui facilitent ou profitent directement de cette transition, et certaines pourraient devenir des sociétés publiques déterminantes pour la prochaine décennie.
Mais l’ampleur de l’attention du marché soulève des questions plus nuancées pour les investisseurs. La question est la suivante : une entreprise doit-elle être une entreprise d’IA pour être une grande entreprise ?
Le marché libre apporte une réponse claire. Certaines des entreprises les plus puissantes et les plus précieuses au monde ne sont clairement pas actives dans le secteur de l’IA. Leur succès ne repose pas sur la proximité d’une seule histoire technologique, mais sur un avantage concurrentiel durable, une économie unitaire attrayante, une exécution disciplinée et la capacité de capitaliser à travers les cycles.
Cependant, sur les marchés privés, cette distinction n’est pas toujours clairement appréciée. À mesure que l’attention se concentre sur l’IA, la disparité des évaluations se creuse. Les entreprises reconnues comme leaders dans la catégorie IA sont en mesure de lever plusieurs tours de table en succession rapide, souvent à des prix consécutifs plus élevés, pour renforcer leur dynamique et concentrer davantage leurs capitaux.
Dans le même temps, de nombreuses entreprises de haute qualité non spécialisées dans l’IA sont confrontées à un environnement de financement très différent. Malgré des fondamentaux solides et un vaste marché potentiel, ils pourraient ne pas attirer beaucoup de demande des investisseurs simplement parce qu’ils ne disposent pas d’une histoire claire en matière d’IA.
Pour les investisseurs disciplinés, cette divergence crée à la fois des risques et des opportunités.
Ce n’est pas que je sois sceptique à l’égard de l’IA ; bien au contraire. Les investisseurs devraient envisager des opportunités commerciales sans risque dans le domaine de l’IA dont les valorisations sont cohérentes avec les hypothèses de souscription à long terme. Une importance similaire devrait être accordée aux entreprises non spécialisées dans l’IA dont les fondamentaux restent solides et dont la dynamique du marché devient plus favorable à mesure que les capitaux sont concentrés ailleurs.
Ce modèle est familier. Les périodes de changement technologique coïncident souvent avec une concentration excessive du capital, une compression des valorisations en dehors des thèmes prioritaires et une éventuelle normalisation. La leçon n’est pas que la technologie innovante ne peut pas générer de valeur, mais que la technologie à elle seule n’est jamais suffisante.
L’adoption de l’IA évolue plus rapidement que n’importe quelle migration de plateforme précédente, et nous n’en sommes encore qu’aux premiers stades de ce cycle. Certaines des entreprises qui deviendront finalement leaders de leur catégorie n’existent peut-être pas encore, tandis que d’autres peuvent être confrontées à la concurrence, à la marchandisation ou à l’évolution des conditions économiques au fil du temps.
Dans cet environnement, la sélectivité est plus importante que l’enthousiasme.
Pour les investisseurs à long terme, l’objectif n’est pas de constituer un « portefeuille IA » ou un « portefeuille non-IA », mais d’allouer le capital à l’intersection des fondamentaux, de la valorisation et de la durabilité. Cela signifie se tourner vers l’IA où le risque est correctement évalué. D’un autre côté, nous reconnaissons que bon nombre des grandes entreprises publiques de demain émergeront de secteurs et de modèles économiques qui reçoivent peu d’attention aujourd’hui.
L’IA remodèle le paysage de l’investissement. Mais pour avoir une vue d’ensemble, nous devons nous rappeler que les grandes entreprises ont toujours été définies par de multiples vagues technologiques.
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