Principaux points à retenir :
- NVIDIA considère 2026 comme le point d'inflexion de l'IA agentielle, avec une intensité de calcul nettement supérieure aux modèles de raisonnement précédents, soutenant ainsi des dépenses soutenues en infrastructures d'IA.
- NVIDIA a réaffirmé son leadership dans les domaines du calcul et de la mise en réseau, grâce à une forte génération de flux de trésorerie, un budget R&D conséquent et des lancements de plateformes à venir, renforçant ainsi sa position face à ses concurrents.
- Bien que le marché perçoive des risques de financement circulaire, les prévisions optimistes concernant les revenus et la solidité du bilan de NVIDIA rendent certains investissements stratégiques ciblés dans les principaux acteurs de l'IA apparemment raisonnables.
L'action de NVIDIA a subi une dépréciation importante au cours des six derniers mois ; son cours a stagné malgré des révisions à la hausse des bénéfices d'environ 50 % de la part du marché . Le débat a donc porté beaucoup moins sur des résultats exceptionnels à court terme que sur la viabilité des dépenses d'investissement en IA (capex) compte tenu des préoccupations liées à leur volume, leur monétisation et la dégradation des flux de trésorerie. La réaction discrète du marché envers NVIDIA, malgré des prévisions exceptionnelles similaires à celles du trimestre précédent, témoigne de ce débat persistant. Reste à savoir si le PDG Jensen Huang parviendra à faire avancer ce débat lors de la GTC (conférence mondiale annuelle de NVIDIA sur l'IA) en mars, mais en attendant, malgré les inquiétudes du marché concernant une bulle de l'IA et les valorisations technologiques, les actions se sont négociées avec une décote importante par rapport à ses concurrents dans le domaine de l'IA et avec une valorisation assez similaire à celle de McDonald's2 (qui vend un type de puce différent !).
« La demande en informatique croît de façon exponentielle – le point d’inflexion de l’IA agentive est arrivé. » L'adoption des agents par les entreprises explose. Nos clients investissent massivement dans le calcul IA – les usines qui alimentent la révolution industrielle de l'IA et leur croissance future.
Jensen Huang, PDG de NVIDIA
Principaux points saillants de la conférence téléphonique sur les résultats de NVIDIA :
1. L'IA agentique se trouve à un point d'inflexion.
De la même manière que 2025 a marqué l'avènement des modèles de raisonnement avec des exigences de calcul beaucoup plus intensives et donc des investissements en IA plus élevés, NVIDIA considère 2026 comme l'année du tournant vers l'IA agentique. L'IA agentique entraîne une hausse des dépenses en infrastructures d'IA compte tenu du besoin de puissance de calcul encore plus intensive. Pour répondre aux préoccupations concernant la durabilité de ces investissements, NVIDIA a souligné que l'intelligence équivaut à des jetons ; ces jetons sont rentables pour ses clients et génèrent des revenus plus élevés. La récente mise à jour d'Anthropic en est un bon exemple, avec des revenus multipliés par 10 chaque année au cours des trois dernières années, pour atteindre un taux de croissance annuel d'environ 14 milliards de dollars américains. Plus récemment, cette orientation vers l'action a entraîné une multiplication par quatre des abonnements professionnels depuis début 2026. Claude Code, lancé en mai 2025, représente désormais une entreprise dont le chiffre d'affaires annuel dépasse 2,5 milliards de dollars américains, soit le double depuis début 2026 .
2. Réaffirmation de la domination concurrentielle de NVIDIA
Compte tenu du récent débat entre TPU et GPU, NVIDIA a tenu à souligner sa domination totale dans le récent Indice de référence du secteur (qui évalue l'efficacité avec laquelle les plateformes matérielles et logicielles exécutent de grands modèles de langage). NVIDIA a souligné qu'elle dispose d'un budget annuel de 20 milliards de dollars américains pour la recherche et le développement (R&D)*, et de la capacité d'innover dans les domaines du calcul et de la mise en réseau. Cela devrait se confirmer avec le lancement de Vera Rubin, sa prochaine plateforme rack, prévu plus tard cette année. Son activité de mise en réseau a été multipliée par 10 depuis 2021, tandis que de nouvelles innovations concernant l'ensemble du rack et de la pile logicielle seront dévoilées lors de la GTC le mois prochain.
3. Accélérer la croissance
Les prévisions de revenus de NVIDIA pour le prochain trimestre, d'environ 78 milliards de dollars américains*, étaient bien supérieures même aux attentes les plus optimistes du marché et ont démontré le quatrième trimestre consécutif d'accélération de la croissance, ce qui pourrait atténuer les inquiétudes concernant un ralentissement de la croissance. À l'instar de nombreuses entreprises de grande capitalisation boursière comparables, NVIDIA s'apprête à inclure la rémunération en actions dans ses états financiers conformes aux normes GAAP. La génération de 35 milliards de dollars de flux de trésorerie disponibles au dernier trimestre* sous-tend l'investissement de 10 milliards de dollars dans Anthropic et un investissement dans OpenAI est sur le point d'être finalisé. Bien que cela alimente les inquiétudes liées au financement circulaire, la forte génération de flux de trésorerie disponible avérée de NVIDIA signifie réaliser des investissements ciblés dans les principaux acteurs de l'IA (comme nous l'avons vu à l'ère d'Internet par exemple). Google et Meta semblent raisonnables.
4. La Chine n'est toujours pas prise en compte dans les prévisions de revenus.
Bien que le gouvernement américain ait accordé à NVIDIA des licences pour expédier des H200 à certains clients en Chine, et ait créé un mécanisme selon lequel NVIDIA paie un droit d'importation de 25 % aux États-Unis pour ce faire, la société n'a encore expédié aucun H200 là-bas. Par conséquent, nous pouvons supposer que les prévisions de NVIDIA ne prévoient aucun revenu lié aux centres de données en Chine, compte tenu de la réticence persistante de Pékin à accepter ces puces. Reste à savoir si la visite du président Trump en Chine en mars permettra de débloquer ce marché.
L'investissement dans l'IA nécessite une approche active
En tant qu'équipe, nous restons convaincus que la clé pour exploiter les formidables opportunités d'investissement offertes par l'IA réside dans l'investissement actif. À l'heure actuelle, diverses avancées technologiques convergent pour accélérer encore le rythme de l'innovation en IA, notamment en accélérant le développement des grands modèles de langage et en approchant d'un point d'inflexion dans l'IA agentielle.
*Toutes les références aux informations sur les résultats de NVIDIA proviennent des transcriptions des conférences téléphoniques sur les résultats de NVIDIA ; 25 février 2026 et 19 novembre 2025.
1 FT.com ; « Les résultats exceptionnels de Nvidia ne parviennent pas à éblouir les investisseurs » ; 25 février 2026.
2 Bloomberg ; NVDA vs MCD : ratio cours/bénéfice prévisionnel à 12 mois à compter de février 2026. Les performances passées ne préjugent pas des résultats futurs. Le ratio cours/bénéfice prévisionnel se calcule en divisant le cours actuel de l'action par les bénéfices projetés pour les 12 prochains mois afin d'évaluer les actions d'une entreprise.
3 Forbes.com ; « Anthropic mise sur le succès de Claude Code » ; 17 février 2026.
4 CNBC.com ; Les États-Unis approuvent les exportations de puces Nvidia H200 vers la Chine sous certaines conditions ; 14 janvier 2026.
IA agentique : un système d’IA qui utilise un raisonnement sophistiqué et une planification itérative pour résoudre de manière autonome des problèmes complexes à plusieurs étapes. De grandes quantités de données provenant de multiples sources et d'applications tierces sont utilisées pour analyser indépendamment les problèmes, développer des stratégies et exécuter des tâches.
Solidité du bilan : fait référence à la situation financière solide d'une entreprise. Le bilan est un état financier qui résume l’actif, le passif et les capitaux propres d’une entreprise à un moment donné.
dépenses d'investissement (capex) : argent qu'une entreprise dépense pour des actifs majeurs à long terme tels que les biens immobiliers et les équipements (actifs corporels) ou la technologie, les logiciels, les marques de commerce, les brevets, etc. (actifs incorporels) afin de faciliter de nouveaux projets ou investissements qui soutiennent la croissance et l'expansion de l'entreprise.
Financement circulaire : inquiétudes concernant le fait que le financement des investissements dans les infrastructures de l’IA par les méga-capitalisations ne soit pas durable. Les transactions et les investissements interconnectés au sein d'un petit groupe de sociétés signifient que les entreprises investissent l'une dans l'autre, le bénéficiaire du financement utilisant le capital pour effectuer des achats auprès de l'investisseur initial. Il se peut que certaines de ces entreprises ne disposent pas de flux de trésorerie insuffisants, ce qui pourrait entraîner une bulle lorsque les valorisations deviennent excessives, avec des conséquences plus larges pour le marché.
rating: Se produit lorsque les investisseurs souhaitent payer un prix inférieur pour des actions et attribuent une valeur inférieure à une action, généralement en prévision de bénéfices futurs plus faibles.
Flux de trésorerie disponible : Liquidités générées par une entreprise après avoir pris en compte les dépenses courantes et les dépenses d'investissement. L'entreprise peut ensuite utiliser ces liquidités pour réaliser des achats, verser des dividendes ou réduire sa dette.
GAAP : Référentiel de principes comptables généralement admis, largement appliqué aux États‑Unis pour l’établissement de l’information financière des entreprises et des organismes gouvernementaux.
GPU : Un processeur graphique effectue des calculs mathématiques et géométriques complexes nécessaires au rendu graphique et est également utilisé dans les jeux vidéo, la création de contenu et l’apprentissage automatique.
Débat TPU vs GPU : celui-ci porte sur l’efficacité spécialisée par rapport à la flexibilité générale — les TPU sont conçus sur mesure pour exécuter des charges de travail d’apprentissage automatique plus rapidement et plus efficacement, tandis que les GPU sont plus polyvalents et largement utilisés dans de nombreux types de tâches informatiques, y compris l’IA.
Ratio cours/bénéfice (C/B) : Un indicateur d'évaluation populaire qui mesure le prix de l'action par rapport au bénéfice par action pour une ou plusieurs actions d'un portefeuille.
Modèle de raisonnement : Modèles d’apprentissage qui utilisent les informations disponibles pour générer des prédictions, faire des inférences et tirer des conclusions. Il s’agit de représenter des données sous une forme qu’une machine peut traiter et comprendre, puis d’appliquer une logique pour parvenir à une décision.
Jeton ou token : les tokens d'IA sont les composantes fondamentales des données d'entrée et de sortie qu'utilisent les grands modèles de langage (LLM). Ce sont les plus petites unités de données utilisées par un grand modèle de langage (LLM) pour traiter et générer du texte/une sortie utile.
TPU : la tâche principale des unités de traitement tensoriel ou TPU est le traitement matriciel, qui est une combinaison d'opérations de multiplication et d'accumulation. Les TPU contiennent des milliers d'accumulateurs multiplicateurs qui sont directement connectés les uns aux autres pour former une grande matrice physique.
Valorisation : le processus de détermination de la juste valeur d’un actif, d’un investissement ou d’une entreprise. Entre d’autres, les bénéfices futurs et d’autres caractéristiques de l’entreprise sont utilisés pour parvenir à une valorisation.
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