La course est lancée pour devenir le premier laboratoire d’IA d’avant-garde à entrer sur le marché public. Anthropic vient de déposer secrètement une introduction en bourse. OpenAI serait en train de préparer son propre projet. Les valorisations sont impressionnantes : Anthropic à 965 milliards de dollars et OpenAI à 852 milliards de dollars, chacun visant actuellement à lever 60 milliards de dollars. Ajoutez à cela le lancement de SpaceX et les fusées IA, qui visent une offre publique de 1,75 billion de dollars, et ces débuts représentent l’explosion de formation de capital la plus concentrée depuis le pic du point-com. On s’attend à ce que les investisseurs deviennent fous.
Mais attendez. Jetez un œil à la provenance des revenus de ces chouchous de l’IA. Les laboratoires qui se font concurrence sont optimisés pour les 15 % les plus performants du marché mondial de l’IA, et Anthropic est encore plus optimisé qu’OpenAI. À l’heure actuelle, les entreprises dotées de réseaux rapides, de talents et de budgets informatiques importants encouragent les PDG et leurs employés à expérimenter des modèles et à réaliser des gains de productivité. C’est là que les modèles copilote et frontière feront les démonstrations les plus impressionnantes. Ce n’est pas là que se trouve la majeure partie de l’argent. Quelques heures après qu’Anthropic ait déposé les documents préalables à l’introduction en bourse, le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a reconnu que les inquiétudes de l’entreprise concernant les coûts excessifs de l’IA étaient des « critiques légitimes ». Outre le fait que les acheteurs professionnels ont du mal à trouver un retour sur investissement, des alternatives open source moins chères fonctionnent tout aussi bien. Les acheteurs n’ont pas encore vu les rendements que les vendeurs d’AI Frontier Labs intègrent.
Les agents super-intelligents des États-Unis ne sont peut-être pas l’application qui tue après tout. L’histoire des affaires nous enseigne que l’argent réel se trouve là où les besoins ne sont pas satisfaits. Et ces besoins se situent dans une situation discrète que Frontier Lab n’a pas commercialisée et à laquelle la plupart des investisseurs n’y prêtent pas attention.
L’indice d’évolution numérique 2026 de l’équipe My Digital Planet note 125 économies sur 185 indicateurs. Il existe des besoins non satisfaits dans les économies riches et en développement, et les revenus de l’IA sont effectivement en croissance.
Les entreprises des économies hautement numériques des États-Unis et de l’Europe peuvent tirer parti de l’IA pour moderniser les banques, les compagnies d’assurance et les services gouvernementaux. Environ 43 % des systèmes bancaires de base et 95 % des transactions ATM sont toujours exécutés en COBOL. COBOL est un programme plus ancien que l’année de création des Beatles. En effet, IBM, dont la franchise mainframe repose sur du code obsolète, a chuté de 13,2%, sa pire séance depuis 2000, lorsqu’Anthropic affirmait que Claude pouvait automatiser sa modernisation.
Il existe clairement une application qui tue dans 51 économies « en rupture », comme l’Inde, le Brésil, l’Indonésie, le Kenya et le Vietnam, qui sont moins avancées sur le plan numérique mais dont l’élan numérique s’accélère plus rapidement que presque partout ailleurs dans le monde développé. Ici, des centaines de millions d’utilisateurs se concentrent sur les portefeuilles mobiles et le riche historique des transactions, mais aucun crédit formel n’est disponible. La notation de crédit de l’IA formée sur les données de paiement, la vérification de l’identité et la détection des fraudes offre une valeur considérable. Et ces systèmes de paiement déraillent déjà à grande échelle. L’UPI indien a traité 22,6 milliards de transactions rien qu’en mars 2026. L’argent mobile a transféré plus de 2 000 milliards de dollars dans le monde en 2025. Il ne s’agit pas d’un marché de niche attendant de passer à l’économie « réelle ». Il y a ici de la valeur qui peut être libérée par l’IA au sein d’une énorme population qui fait l’objet d’une demande croissante, déjà importante et déjà monétisée. Mais ces applications ne figurent pas dans les conversations quotidiennes sur le retour sur investissement et le potentiel de revenus de l’IA.
Et il existe des économies « en alerte », principalement en Afrique subsaharienne et en Asie du Sud. Nos recherches estiment que l’application de la détection des maladies des cultures causées par l’IA dans un seul pays africain pourrait débloquer 6,1 milliards de dollars de financement pour 14 millions de petits exploitants agricoles. Et contre-intuitivement, ces personnes font état de la confiance la plus élevée dans l’IA de toutes les cohortes mesurées, voire plus élevée que les dirigeants de la Silicon Valley qui évaluent leur enthousiasme dans ces introductions en bourse.
c’est arrivé avant
Considérons quelques leçons de l’histoire. Au sommet de la bulle Internet, les capitaux ont afflué vers Pets.com et Webvan. Mais l’entreprise ayant enregistré les revenus Internet les plus durables était Cisco, qui vendait des routeurs. Akamai a distribué le contenu. Et enfin Amazon Web Services. L’ère du mobile avait une structure similaire. À l’exception d’Apple, les gagnants à long terme n’étaient pas les fabricants de téléphones portables, mais les sociétés de tours comme American Tower et Crown Castle. Ces sociétés de tours possédaient l’infrastructure que tous les opérateurs devaient louer, quel que soit le téléphone portable gagnant. Plus une technologie est transformatrice, plus la valeur durable est transférée à une couche où tous ceux qui construisent dessus doivent payer pour elle indéfiniment.
Les acquéreurs stratégiques le savent déjà. Dans le marché commercial déprimé de 2025, l’un des points chauds était l’infrastructure de données et le pipeline dans lequel les modèles d’IA s’exécutent. IBM a acquis DataStax, ServiceNow a acquis Data.world et Salesforce a payé 8 milliards de dollars pour Informatica. Les acquéreurs ne parient pas sur le modèle qui gagnera. Ils achètent toujours ce pour quoi chaque entreprise bâtissant sur l’IA doit payer.
Un court essai rédigé de manière concise
Les calculs de construction sont impitoyables. Bain & Company prévient que 2 000 milliards de dollars de revenus annuels seront nécessaires d’ici 2030 pour justifier les dépenses informatiques liées à l’IA, ce qui laissera un déficit de 800 milliards de dollars. Oracle vient de dévoiler 248 milliards de dollars de baux de centres de données s’étalant sur 15 à 19 ans, par rapport aux durées habituelles de cinq ans des contrats clients. Les modèles de pondération ouverts compressent les prix estimés de 30 à 50 % par an, plafonnant les marges que la couche de modèle peut protéger.
Rien de tout cela ne signifie que les méga-introductions en bourse sont vouées à l’échec. OpenAI pourrait commencer à atteindre des objectifs de revenus auparavant insaisissables. Anthropic est peut-être en lice pour le sommet et revendique de nombreuses entreprises. Les aspects économiques du lancement de SpaceX pourraient justifier son prix. Mais la course pour être le premier sur le marché est aussi une course pour faire croire que l’IA se répandra sans friction dans l’économie mondiale des travailleurs du savoir améliorés avant que les chiffres du retour sur investissement ne rattrapent leur retard. Selon les données, l’économie n’existe pas encore.
Les investisseurs qui ont gagné leur argent au fil des générations au cours des cycles passés n’ont jamais acheté les histoires les plus excitantes au moment d’une introduction en bourse. Ils ont posé une question plus simple. Où sont les besoins et pour quoi tous les acteurs de cette nouvelle économie devront-ils sans cesse payer ? Nous avons évoqué les routeurs Cisco en 1999 et les tours de téléphonie mobile en 2007. Aujourd’hui, nous parlons du contrat de modernisation COBOL à Stuttgart, du rail de détection de fraude à São Paulo et du modèle de maladies des cultures à Addis-Abeba. Ce n’est pas le pitch de roadshow le plus passionnant, mais c’est un véritable thème d’investissement.
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