Principaux points à retenir :
- Le rythme effréné et l'ampleur du développement de l'IA bouleversent le fonctionnement des gouvernements et des entreprises, creusant l'écart entre les véritables bénéficiaires, les gagnants surestimés et les perdants vulnérables dans tous les secteurs.
- La réglementation, la sécurité et la dépendance influencent de plus en plus les politiques d’approvisionnement, le pouvoir de fixation des prix et les flux de capitaux, créant à la fois des avantages durables et des risques cachés pour les entreprises.
- Les stratégies long/short flexibles en absolute return sont bien placées pour tirer parti des anomalies de valorisation, soutenir les entreprises résilientes et remettre en question l’engouement excessif dans un environnement hétérogène façonné par l’IA.
Nous avons récemment eu le plaisir de partager un dîner et des échanges avec deux professionnels expérimentés à l’intersection de la cybersécurité, de la géopolitique et des politiques publiques, à l’occasion d’un évènement client organisé par Janus Henderson, consacré à l’intelligence artificielle (IA) et à ses implications pour les marchés actuels.
En tant qu’investisseurs en absolute return, ce qui nous a le plus intéressés n’était pas tant la direction prise par l’innovation en matière d’IA, que la manière dont elle redéfinit les dynamiques concurrentielles, l’allocation du capital et le risque à travers les secteurs. L'IA a dépassé le simple cadre technologique pour devenir une force stratégique, influençant le fonctionnement des pays, la manière dont les entreprises construisent et défendent leur avantage concurrentiel, et soulignant les difficultés rencontrées par les marchés pour suivre le rythme des changements rapides.
Si les investissements dans les infrastructures liées à l’IA se sont nettement accélérés ‑ les entreprises technologiques du « MAG7 » devant investir plus de 680 milliards de dollars américains dans le développement et les infrastructures d’IA en 2026, plusieurs questions clés demeurent derrière ces gros titres, et revêtent une importance déterminante pour comprendre comment le déploiement de l’IA pourrait évoluer dans les années à venir. Qui contrôle ces systèmes ? À qui est confiée leur utilisation ? Comment les nouvelles formes de dépendance technologique créeront des opportunités et des risques, tant à l’achat qu’à la vente, pour les investisseurs.
La nouvelle ère de la géopolitique de l'IA
L'un de nos principaux enseignements a été de constater à quel point la compétition géopolitique façonne le paysage de l'IA. En particulier, la tension entre les États-Unis et la Chine est devenue une caractéristique déterminante du paysage technologique mondial. Il s'agit d'une force active qui détermine qui peut construire quoi, où et à quel coût.
Une manière utile d'aborder ce problème consiste à distinguer les domaines où l'IA fonctionne déjà bien de ceux où elle rencontre encore des difficultés. Aujourd'hui, l'IA est extrêmement performante dans le monde « fermé » : logiciels, analyse de données, codage et flux de travail numériques. En revanche, elle reste beaucoup moins fiable dans le monde « physique », comme la robotique, les véhicules autonomes ou la prise de décision dans le monde réel.
Cette distinction est importante pour les investisseurs car elle met en évidence les domaines où les perturbations sont susceptibles d'arriver le plus rapidement. Les secteurs fortement dépendants des logiciels subissent déjà une pression concurrentielle accrue du fait du déploiement de divers nouveaux outils d'IA. Parallèlement, les industries physiques ont connu des impacts plus lents et plus inégaux, liés à la réglementation ou à des préoccupations sociales en matière de sécurité, plutôt qu’aux capacités intrinsèques de l’IA.
La politique se trouve désormais au centre de cet ensemble, façonnant les modèles commerciaux et l'allocation des capitaux, tout en étant influencée par toute une série de facteurs, allant des contrôles à l'exportation et des subventions à la politique industrielle et à la dépendance étrangère. Restreindre l'accès aux puces de pointe peut ralentir les progrès dans certaines régions, mais cela n'arrête pas complètement leur déploiement ni l'apprentissage. En pratique, cela modifie l'itinéraire emprunté et ouvre la voie à des solutions de contournement innovantes.
Il est également clair que différentes philosophies sont à l'œuvre. Aux États-Unis, la mentalité dominante reste celle du « modèle d'abord » : développer l'intelligence la plus avancée possible, puis trouver comment la monétiser. En Chine, l'instinct penche plutôt pour le « déploiement d'abord » : considérer l'IA comme un service public et la déployer à grande échelle, en itérant rapidement pour réduire les coûts et pénétrer les marchés commerciaux.
Ces approches présentent différentes forces et faiblesses, mais les deux systèmes sont confrontés à des contraintes majeures. Aux États-Unis, les infrastructures sont limitées : les réseaux électriques, les systèmes de planification et les ressources en eau peinent à suivre le rythme de la croissance de la demande liée à l’expansion des centres de données. En Chine, l'accès au matériel informatique de pointe demeure un obstacle à la fois à l'évolution et au déploiement.
Les piles technologiques comme stratégie – pourquoi l’IA ne se résume pas à un seul trade
Un autre constat important a été le passage à une réflexion en piles technologiques, plutôt qu’en entreprises ou en produits pris individuellement. Les marchés ont généralement abordé l’IA comme un trade unique, les investisseurs se concentrant simultanément sur les opportunités les plus visibles. Mais l’IA est un système à plusieurs niveaux, allant de l’infrastructure physique, à la base, jusqu’aux applications et aux services, au sommet.
À la base de la pile se trouvent l’énergie, le foncier, les capacités de refroidissement et les centres de données. Au-delà viennent les réseaux, les semi-conducteurs, les plateformes cloud, les données et, finalement, la distribution en produits et services concrets. La concurrence, les marges et les goulots d'étranglement sont très différents à chaque niveau. Les opportunités les plus durables, ou celles les plus susceptibles d'être impactées par l'IA, ne sont peut-être pas les plus visibles.
Dans le même temps, la concurrence au sein d’une même pile peut être particulièrement intense. Lorsque la technologie se banalise ou fait l’objet de fortes subventions, les marges peuvent s’éroder très rapidement sous l’effet de la concurrence. Il est de plus en plus important de comprendre où la valeur se maintient – et où elle s'estompe. La capacité à apprendre grâce aux retours d’expérience et à maîtriser les coûts peut être tout aussi déterminante que l’excellence technique. Sur certains marchés, des solutions « suffisamment bonnes » ou « suffisamment économiques » peuvent supplanter des technologies dites « best in class », lorsqu’elles sont coûteuses et/ou lentes à déployer.
L'IA n'est plus un secteur à part entière : la confiance, la géopolitique et les choix technologiques fragmentent les marchés et creusent l'écart entre les gagnants et les perdants.
Luke Newman, Portfolio Manager
L'importance de la confiance dans l'IA… et pourquoi elle est si fragile
La confiance peut paraître abstraite, mais dans le domaine de l'IA, elle est de plus en plus déterminante. Dans des domaines sensibles tels que la finance, l’identité et la sécurité des données, la confiance est déjà un facteur clé, influençant directement les décisions d’approvisionnement, les autorisations réglementaires et l’adoption par les clients.
À mesure que l'IA s'intègre davantage aux systèmes critiques, la confiance influence également la manière dont les entreprises et les gouvernements conçoivent leurs politiques en matière de risque, de juridiction, de réglementation et de dépendance, reflétant l'ampleur de l'impact potentiel. Bien que ce type de fragmentation soit inefficace d'un point de vue purement économique, avec des systèmes dupliqués, des chaînes d'approvisionnement qui se chevauchent et des coûts plus élevés, il peut néanmoins constituer une réponse rationnelle lorsque la résilience et l'autonomie stratégique sont importantes.
La sécurité est au cœur de cette dynamique. Les systèmes d'IA avancés peuvent identifier les faiblesses plus rapidement que les humains, augmentant ainsi la probabilité d'alertes, d'incidents évités de justesse et d'un examen attentif de la résilience du système. Parallèlement, elles peuvent accélérer l'adaptation et la défense. Des initiatives telles que le projet Glasswing, dans le cadre duquel Anthropic a accordé à des agences gouvernementales et à certaines organisations un accès anticipé à ses modèles d’IA Claude (Mythos), visent à renforcer la confiance en améliorant la cybersécurité et en soutenant l’adoption de ces technologies par le secteur public.
Cela permet d'expliquer pourquoi les gouvernements sont de plus en plus disposés à payer davantage pour des technologies fiables, même lorsqu'il existe des alternatives moins chères. La confiance est devenue un obstacle à l'accès. La décision de la France de remplacer Windows par Linux illustre comment la dépendance technologique est désormais perçue comme un risque concret. La manière dont les entreprises et les gouvernements réagissent, par le biais d'un alignement, de politiques ou de réglementations, jouera probablement un rôle important dans la structuration des flux de capitaux et la pérennité des avantages concurrentiels.
La vitesse du changement est exceptionnelle : comment mesurer le potentiel, ou déterminer si une entreprise est prête à être transformée par l’IA ?
- Éléments attestant que l'IA accélère la croissance du chiffre d'affaires, génère des économies de coûts mesurables ou une amélioration durable des marges.
- La présence d’avantages compétitifs durables susceptibles de protéger une entreprise face à l’impact de l’IA. Cela peut inclure des capacités différenciantes ou des contrats de long terme, des avantages en matière de données, des références crédibles en cybersécurité, des coûts de changement élevés vers des alternatives, ou encore l’existence de relations de confiance établies avec les clients.
- Mesures de gestion des risques réglementaires (c.-à-d. normes d'approvisionnement, législation ou exigences de conformité) qui peuvent protéger l'entreprise de l'impact de la concurrence alimentée par l'IA.
Les conséquences pour les investisseurs
Le super‑cycle de l’IA dynamise les marchés depuis 2023, mais ce trade a souvent été abordé de manière trop binaire : se concentrer sur les gagnants évidents de l’IA et supposer que les leaders d’aujourd’hui capteront automatiquement la demande de demain. En réalité, l'éventail des résultats possibles s'élargit. Certaines entreprises se révèlent être des bénéficiaires durables ; d'autres sont confrontées à une désintermédiation plus rapide (ou plus lente) que prévu. C’est précisément dans ce type d’environnement que les stratégies absolute return, grâce à des cadres d’investissement flexibles mêlant positions longues et courtes, peuvent créer de la valeur en se positionnant à la fois sur les gagnants et sur les perdants de l’IA.
Les opportunités les plus durables, ou celles les plus susceptibles d'être impactées par l'IA, ne sont peut-être pas les plus visibles.
Ben Wallace, Portfolio Manager
L’enjeu clé consiste à distinguer les récits autour de l’IA des réalités de l’investissement. Sur la part longue, nous regardons au‑delà des récits consensuels pour identifier des opportunités durables dans les infrastructures qui soutiennent la croissance de l’IA, notamment l’énergie, l’eau, les données et les services critiques, ainsi que chez des bénéficiaires plus discrets où l’IA stimule la productivité, la compression des coûts et l’expansion des marges. Ces entreprises ne sont peut-être pas des leaders en IA, mais elles peuvent en être les bénéficiaires nets, l'IA devenant un facteur silencieux de désinflation dans les services et l'industrie manufacturière.
Sur la partie courte, l’accent est mis sur les segments où les valorisations intègrent déjà une exécution sans faille, où les trajectoires de monétisation restent incertaines, ou encore où les avantages concurrentiels sont en voie d’érosion. À mesure que l'IA accélère le rythme des bouleversements, les marchés peuvent devenir inefficaces, créant des opportunités de mauvaise tarification pour les investisseurs plus agiles, ou ceux capables de voir au-delà du consensus général.
À mesure que la confiance et les choix technologiques redessinent le paysage de l'IA, les retours sur investissement sont plus susceptibles de récompenser la sélectivité que le simple optimisme. C’est dans ce type d’environnement que les stratégies d’investissement en actions absolute return peuvent exceller, en naviguant dans une dispersion croissante du marché grâce à la prise de positions longues et courtes, avec la flexibilité nécessaire pour s’adapter à un environnement changeant. L'IA ne profitera pas à tous de la même manière. Face à la fragmentation des marchés par la confiance, la réglementation et la technologie, les plus grandes opportunités pour les investisseurs résident peut-être dans la capacité à distinguer les véritables bénéficiaires de ceux dont les perspectives sont surestimées.
Stratégie à performance absolue : stratégie d'investissement qui cherche à générer une performance positive au fil du temps, indépendamment des conditions de marché ou de l'orientation des marchés financiers, généralement avec un faible niveau de volatilité. Veuillez noter que les retours positifs (ou absolus) ne sont pas garantis.
Allocation du capital : L’allocation stratégique de fonds entre différents investissements, ou, dans le cas des entreprises, la manière dont l’entreprise répartit ses ressources financières, par exemple, la modernisation des équipements, la recherche et le développement, le remboursement de la dette ou le retour de capital aux actionnaires.
Risque de désintermédiation : le risque que des entreprises intermédiaires dans une chaîne d’approvisionnement soient éliminées du processus.
Dispersion : la mesure dans laquelle une distribution de points de données est étirée ou comprimée. Si les points de données se regroupent autour de certaines valeurs, la dispersion est faible ; s'ils sont plus dispersés, la dispersion est élevée. Par exemple, la dispersion des actions mesure la gamme de rendements d’un groupe d’actions. Une dispersion plus élevée signifie que les rendements des actions sont répartis plus largement de part et d'autre de l'indice de référence, créant ainsi des opportunités pour les sélectionneurs d'actions de surperformer en sélectionnant les gagnants et en évitant les perdants.
Investissement long/short : un portefeuille capable d’investir à la fois dans des positions longues et courtes. L'objectif est de tirer profit de la combinaison de positions longues sur des actifs dont on prévoit une hausse de valeur et de positions courtes sur des actifs dont on prévoit une baisse de valeur. Ce type de stratégie d'investissement peut générer des performances positives indépendamment des variations du marché élargi. Toutefois, ces performances ne sont pas garanties.
Position longue : titre acheté dans l'intention de le conserver pendant une longue période, dans l'espoir qu'il prenne de la valeur.
Les Sept Magnifiques (MAG 7) : Le terme « Sept Magnifiques » fait référence aux sept principales actions technologiques – Apple, Microsoft, Nvidia, Amazon, Tesla, Alphabet et Meta – qui ont dominé les marchés ces dernières années.
Marge bénéficiaire: Écart entre le chiffre d'affaires tiré de la vente d’un produit ou d’un service et son prix de revient.
Projet Glasswing : une nouvelle initiative réunissant un groupe de géants de la technologie, dont Apple, Anthropic, Google, Microsoft et NVIDIA, dans le but de sécuriser les logiciels les plus critiques au monde, contribuant ainsi à remodeler la cybersécurité des gouvernements et des entreprises dans un avenir où les modèles d’IA seront de plus en plus capables de détecter et d’exploiter les vulnérabilités logicielles. Claude Mythos Preview est un système fourni aux partenaires du projet Glasswing et aux organisations qui conçoivent et maintiennent des infrastructures logicielles critiques, afin qu'ils puissent identifier, se prémunir contre ou atténuer les risques liés aux nouvelles versions des systèmes d'IA avant leur mise sur le marché.
Investissement à découvert : les gestionnaires de fonds utilisent cette technique pour emprunter puis vendre ce qu’ils estiment être des actifs surévalués, dans l’intention de les racheter à un prix inférieur lorsque leur prix baisse. La position est gagnante si le titre perd de la valeur.
Croissance du chiffre d'affaires : Augmentation des revenus bruts ou des ventes d'une entreprise sur une période donnée, utilisée comme indicateur de croissance de l'activité.
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