Séisme boursier provoqué par l'IA : pourquoi 800 milliards de dollars ont-ils fondu en une seule semaine – et presque personne ne l'a remarqué ?
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Publié le : 10 novembre 2025 / Mis à jour le : 10 novembre 2025 – Auteur : Konrad Wolfenstein
Séisme boursier provoqué par l'IA : pourquoi 800 milliards de dollars ont-ils fondu en une semaine sans que personne ne s'en aperçoive ? – Image : Xpert.Digital
L’illusion d’une rentabilité illimitée : comment l’industrie de l’IA s’effondre sous le poids de ses propres attentes
Un séisme boursier : l'effondrement du secteur de l'IA en novembre
Le système d'intelligence artificielle s'est effondré, et personne ne semble s'en être aperçu – ou plutôt, nombreux sont ceux qui l'ont constaté et qui s'affairent désormais à évaluer les dégâts de leurs investissements. Au cours de la première semaine de novembre 2025, le secteur technologique a connu un effondrement spectaculaire qui a non seulement brisé l'euphorie des mois précédents, mais a également soulevé des questions fondamentales quant à la viabilité économique de l'ensemble du boom des infrastructures d'IA. Les chiffres sont si colossaux qu'ils en sont presque inconcevables : huit des entreprises les plus valorisées du secteur de l'IA ont perdu près de 800 milliards de dollars de capitalisation boursière en une seule semaine. L'indice Nasdaq Composite a chuté de 3 % en cinq jours de bourse, sa plus faible performance depuis la crise tarifaire du printemps 2025. Il ne s'agissait pas d'une correction d'un marché suracheté, mais du moment où les investisseurs ont pris conscience d'une réalité dérangeante : les hypothèses sur lesquelles repose toute cette cascade de valorisation pourraient ne pas être viables.
Convient à:
Une perte systématique de confiance
La capitalisation boursière de Nvidia, l'entreprise la plus valorisée au monde, a chuté d'environ 350 milliards de dollars en seulement cinq jours de bourse. Palantir Technologies, dont le cours avait bondi de 374 % cette année, a perdu plus de 10 % de sa valeur après la publication de ses résultats trimestriels, malgré des chiffres supérieurs aux attentes. Oracle, Meta et AMD, acteurs majeurs de l'écosystème de l'IA, ont connu des baisses similaires. Il ne s'agissait pas d'une chute sélective de certaines entreprises surévaluées, mais plutôt d'une perte de confiance systémique dans l'ensemble du modèle d'infrastructure de l'IA.
Convient à:
Le calcul impossible : des investissements de mille milliards de dollars sans modèle économique
Les parallèles avec les bulles spéculatives historiques sont trop frappants pour être ignorés. À l'époque de la bulle Internet, les entreprises ont investi des centaines de milliards de dollars dans la construction de réseaux de fibre optique sous-marins, misant sur l'émergence ultérieure d'applications. Leurs hypothèses concernant l'infrastructure nécessaire étaient fondamentalement erronées. Un phénomène similaire se produit aujourd'hui, mais à une échelle encore plus vaste. Les géants technologiques Alphabet, Amazon, Meta et Microsoft ont dépensé à eux seuls 112 milliards de dollars en investissements dans l'IA au troisième trimestre. Le PDG de Meta, Mark Zuckerberg, prévoit que les coûts atteindront environ 600 milliards de dollars d'ici 2028. OpenAI et Oracle ont annoncé leur intention d'investir 500 milliards de dollars dans un projet de centre de données baptisé Stargate. Amazon a annoncé des investissements de plus de 30 milliards de dollars chacun au cours des deux prochains trimestres. L'ampleur de ces dépenses – Bain estime que les dépenses d'investissement annuelles atteindront environ 500 milliards de dollars d'ici 2030 – soulève une question cruciale : quels revenus faut-il générer pour justifier de tels investissements ?
La quête du profit : pourquoi la révolution de l'IA ne rapporte pas encore d'argent
La réponse apportée par Bain Capital dans son analyse est aussi révélatrice que préoccupante. Pour justifier les seuls investissements réalisés dans les centres de données en 2023 et 2024, le secteur aura besoin d'un chiffre d'affaires annuel d'environ deux mille milliards de dollars d'ici 2030. C'est bien plus que ce que prévoient les scénarios réalistes. C'est plus que le chiffre d'affaires cumulé d'Apple, Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta et Nvidia l'an dernier. C'est plus de cinq fois la valeur totale du marché mondial des logiciels.
La rentabilité comme mirage
La rentabilité de ces investissements massifs reste purement spéculative. Une analyse de Bain a révélé que 95 % des premières initiatives d'IA en entreprise n'ont pas encore généré de profits. OpenAI, fleuron du mouvement de l'IA générative, génère environ 13 milliards de dollars de revenus cette année, tout en versant en moyenne 60 milliards de dollars par an à Oracle pour la capacité de ses centres de données. Autrement dit, OpenAI devrait multiplier son chiffre d'affaires par six rien que pour honorer ses contrats avec Oracle avant même d'envisager la rentabilité. Il ne s'agit pas d'un modèle économique viable, mais d'un calcul structuré qui repose sur un flux continu d'investissements nouveaux dans le système.
Finance circulaire : comment le secteur s'auto-gonfle
Le problème structurel est exacerbé par la dynamique circulaire du financement. Nvidia s'est engagée à investir 100 milliards de dollars dans OpenAI, comptant sur cette dernière pour utiliser ces fonds afin d'acquérir des GPU Nvidia destinés aux centres de données. Il s'agit d'un système de Ponzi classique, où la valeur est artificiellement gonflée par des investissements réciproques entre les mêmes acteurs. Meta a obtenu 29 milliards de dollars de financement auprès d'investisseurs tels que Pimco et Blue Owl Capital, non pas grâce à ses bénéfices d'exploitation, mais grâce à des promesses de succès futur. Oracle a dû émettre 18 milliards de dollars d'obligations pour financer l'expansion de ses centres de données. CoreWeave, une entreprise de centres de données entrée en bourse en mars, a levé 25 milliards de dollars depuis l'année dernière sur les marchés obligataires et actions pour financer sa propre expansion. L'analyse de cette chaîne de financement révèle non pas un modèle économique stable, mais une structure fragile qui repose sur la volonté persistante des marchés d'accepter des dettes et d'acheter des actions à des valorisations record.
Mathématiquement absurde : Palantir, Nvidia et la frénésie des notes
La situation en matière de valorisation est malsaine. Palantir se négocie avec un ratio cours/bénéfice de 313, ce qui signifie qu'un investisseur devrait consacrer 313 ans à récupérer sa mise pour atteindre sa capitalisation boursière. Nvidia, malgré une rentabilité solide par rapport aux autres entreprises d'IA, évolue dans un système de valorisation difficilement justifiable, même dans les hypothèses les plus optimistes. Lorsque l'entreprise a annoncé en octobre qu'elle n'avait pas l'intention de vendre ses nouvelles puces Blackwell en Chine pour le moment et qu'elle n'était pas en « discussions actives avec la Chine », son action a perdu 229 milliards de dollars de capitalisation boursière en une seule journée. Ceci illustre la dépendance excessive à des discours géopolitiques et stratégiques spécifiques, au détriment des indicateurs de performance fondamentaux.
L'ours est lâché : le pari d'un milliard de dollars de Michael Burry contre l'engouement général
Michael Burry, l'un des investisseurs les plus en vue, connu pour avoir prédit l'effondrement du marché immobilier de 2008, a massivement spéculé à la baisse sur Nvidia et Palantir par le biais de sa société d'investissement, Scion Asset Management. En septembre 2025, Burry a acquis des options de vente sur environ 5 millions d'actions Palantir, pour une valeur de 912 millions de dollars, et sur 1 million d'actions Nvidia, pour une valeur de 187 millions de dollars. Il est frappant de constater que la divulgation de ces positions, effectuée dans le cadre des déclarations réglementaires 13-F, a coïncidé immédiatement avec un mouvement de marché considérable. Un investisseur comme Burry, qui a prouvé sa capacité à identifier les bulles spéculatives avant leur éclatement, n'aurait pas parié son capital au hasard contre les valeurs de croissance les plus prometteuses de l'année. Le fait que les marchés n'aient pas perçu ces signaux plus tôt en dit long sur l'état d'esprit des spéculateurs : ils refusaient tout simplement de les voir.
Des fondements fragiles : les vents contraires macroéconomiques pour l'industrie technologique
Parallèlement à cet effondrement des valorisations, plusieurs chocs macroéconomiques sont survenus, exacerbant l'incertitude. Aux États-Unis, le moral des consommateurs, mesuré par l'indice de l'Université du Michigan, a chuté à son plus bas niveau en trois ans, enregistrant une baisse d'environ 6 % pour s'établir à 50,3 points entre octobre et novembre. Ce résultat est nettement inférieur aux prévisions, qui tablaient sur une légère baisse à 53,2 points. L'évaluation par les consommateurs de leur situation financière personnelle actuelle a chuté de 17 %, tandis que leurs anticipations concernant la conjoncture économique pour l'année à venir ont reculé de 11 %. Cette détérioration n'a pas touché un seul groupe démographique, mais s'est manifestée « dans l'ensemble de la population, indépendamment de l'âge, du revenu ou de l'appartenance politique ». Seules les personnes détenant d'importantes quantités d'actions ont fait exception, leur moral progressant de 11 %, ce qui illustre clairement les inégalités de richesse et la dépendance du moral des consommateurs aux cours boursiers.
L'effet de paralysie : lorsque l'État se paralyse lui-même
Cette détérioration est étroitement liée à une défaillance structurelle : la paralysie des services de l'administration américaine, qui a atteint son 38e jour en novembre 2025, devenant ainsi la plus longue de l'histoire du pays. Une lutte de pouvoir entre Trump et les démocrates au sujet du budget fédéral a entraîné la paralysie d'une grande partie de l'administration américaine. On estime à 670 000 le nombre de fonctionnaires mis en congé forcé et à 730 000 le nombre de ceux qui ont travaillé sans être rémunérés. Cette paralysie a eu des conséquences économiques directes : on estime qu'une paralysie durant quatre à huit semaines engendre une perte permanente de 7 à 14 milliards de dollars pour l'économie américaine – non seulement une perte d'activité pendant la crise, mais aussi des déficits économiques permanents qui ne seront jamais comblés.
Prendre des décisions à l'aveugle : la paralysie des données économiques
La fermeture des services fédéraux a également entraîné la suspension des activités du Bureau des statistiques du travail (BLS), l'organisme chargé de publier les statistiques sur le marché du travail et les prix à la consommation. Ce dernier a été jugé « non essentiel » et a cessé ses opérations. De ce fait, les données économiques clés – celles sur lesquelles la Réserve fédérale fonde ses décisions en matière de taux d'intérêt – n'ont pu être publiées en temps voulu. Cette situation a considérablement accru l'incertitude des marchés. Les consommateurs craignaient non seulement leur situation économique actuelle, mais aussi les conséquences de l'inflation : les anticipations concernant le taux d'inflation sur 12 mois ont atteint 4,7 %, contre 4,6 % le mois précédent.
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Destruction massive de capital ? Des experts mettent en garde contre un effondrement du cycle d'investissement dans l'IA.
Voix de la raison : La mise en garde contre « l’énorme destruction du capital »
Mais la tourmente boursière de novembre 2025 n'était pas uniquement due à ces facteurs macroéconomiques. Elle résultait aussi d'une réévaluation fondamentale des risques liés à l'essor des infrastructures d'IA. Le gérant de fonds spéculatifs britannique David Einhorn, à la tête de Soros Fund Management, l'a résumé ainsi : les chiffres qui circulent actuellement sont « tellement extrêmes qu'ils en sont presque incompréhensibles ». Il a averti que la probabilité d'une « destruction massive de capital au cours de ce cycle d'investissement » n'est pas négligeable.
Convient à:
La disruption chinoise : quand l'IA devient soudainement bon marché
Cet avertissement est renforcé par un autre événement qui a ébranlé la confiance dans la nécessité de ces investissements massifs dans les infrastructures. L'entreprise chinoise DeepSeek a démontré, avec ses modèles R1 et V3, qu'il est possible d'atteindre des performances d'IA impressionnantes à un coût bien inférieur au coût habituel – non pas une réduction marginale, mais une réduction considérable. Le modèle DeepSeek R1 coûte environ 2 % du prix du modèle O1 d'OpenAI. Le coût d'entrée est de 0,55 $ par million de jetons pour DeepSeek, contre 15 $ pour OpenAI. Le coût de sortie est de 2,19 $ pour DeepSeek, contre 60 $ pour OpenAI. Plus remarquable encore, DeepSeek a réalisé ces performances avec seulement 200 employés et 10 millions de dollars de coûts de développement, tandis qu'OpenAI emploie 4 500 personnes et a levé 6 milliards de dollars à ce jour.
Convient à:
Le choc de l'efficacité : l'attaque chinoise contre le modèle occidental d'IA
Il ne s'agit pas d'une simple note de bas de page sur les gains d'efficacité technologique. C'est une menace existentielle pour tout le système de justification de l'essor des infrastructures d'IA. Si les modèles d'IA peuvent être développés avec un investissement considérablement moindre, alors les plans d'investissement de 500 milliards à 7 000 milliards de dollars ne sont pas visionnaires, mais gaspilleurs. La rareté artificielle qui justifiait en grande partie la prime de valorisation de Nvidia et des autres fabricants de puces — l'hypothèse que seules quelques entreprises disposant des capitaux nécessaires pouvaient développer une IA puissante — semble s'évaporer.
Valeurs réelles, hypothèses irréalistes : le problème énergétique des centres de données
Cependant, la situation est encore plus subtile sur le plan macroéconomique. Certains experts affirment que le boom de l'IA est fondamentalement différent de la bulle Internet. Alors que les investissements dans Internet portaient principalement sur du « va-t-en » – des modèles économiques voués à l'échec, des entreprises ne générant aucun revenu réel –, les investissements dans l'infrastructure de l'IA aboutissent à des actifs réels et tangibles : centres de données, alimentations électriques, matériel informatique. Un effondrement de ce secteur aurait sans aucun doute des conséquences désastreuses : les marchés boursiers et l'immobilier commercial seraient fortement impactés, des projets de centres de données gigantesques seraient bradés et des centaines de start-ups et de fournisseurs de services feraient faillite. Mais pour l'instant, les dégâts seraient limités sur le plan macroéconomique, car l'infrastructure physique conserve une certaine valeur résiduelle.
Le talon d'Achille de l'IA : sa soif insatiable d'électricité
Cependant, cet argument est fragilisé par les défis énergétiques. Bain prévoit que la demande mondiale supplémentaire de puissance de calcul pourrait atteindre 200 gigawatts d'ici 2030, dont la moitié aux États-Unis. La consommation d'électricité des centres de données d'IA passera d'environ 50 milliards de kilowattheures en 2023 à près de 550 milliards de kilowattheures en 2030, soit une multiplication par onze. Cela signifie que la rentabilité des infrastructures dépend non seulement de la capacité à monétiser les services d'IA, mais aussi de la disponibilité de sources d'énergie suffisantes à des prix compétitifs. Si le coût de l'électricité augmente ou si sa disponibilité devient un goulot d'étranglement – deux scénarios probables –, l'ensemble du système s'effondre.
Une vulnérabilité structurelle du marché
La paralysie des services gouvernementaux américains a également révélé une autre vulnérabilité structurelle : la dépendance des marchés à l’égard de données économiques fiables. L’impossibilité de publier les statistiques du marché du travail a engendré une incertitude exponentielle. Ce scénario est préoccupant dans le contexte économique actuel. Les décisions de politique monétaire de la Réserve fédérale reposent sur des données actualisées concernant le chômage et l’inflation. En l’absence de ces données, la politique monétaire devient spéculative. Or, une politique monétaire spéculative, dans un environnement de marché déjà tendu, conduit à des distorsions considérables. Le fait que cette paralysie ait duré 38 jours témoigne d’une profonde paralysie institutionnelle aux États-Unis, qui dépasse le simple cadre des clivages partisans.
Une porte se ferme : l'impasse géopolitique de l'expansion de l'IA
Parallèlement à ces développements, des bouleversements géopolitiques ont remis en question la stratégie en matière d'IA. Lors d'une rencontre entre Donald Trump et Xi Jinping en Corée du Sud, de nouveaux accords commerciaux ont été négociés. Les États-Unis ont annoncé une réduction de leurs droits de douane additionnels sur les produits chinois, les faisant passer de 57 % à 47 % en moyenne, et le maintien de cette réduction jusqu'au 10 novembre 2026. La Chine s'est engagée à augmenter ses importations de soja américain et à suspendre certains contrôles à l'exportation de terres rares pendant un an. Si cette mesure a marqué une désescalade, elle a également reconnu que le conflit commercial devenait préjudiciable aux deux parties.
Le facteur Chine : un marché annulé et ses conséquences
L'ironie est que, tandis que l'administration Trump obtenait une prolongation des droits de douane avec la Chine, Nvidia indiquait clairement n'avoir « aucun projet pour le moment » de vendre ses nouvelles puces Blackwell en Chine et ne « menait pas de discussions actives avec la Chine », car « il appartient à la Chine de décider quand elle voudra reprendre l'achat de nos produits ». Cette déclaration du PDG Jensen Huang était plus significative que n'importe quel accord commercial. Elle signifiait que, même si les tensions géopolitiques s'apaisent, les entreprises technologiques américaines ne sont pas disposées à assouplir leurs restrictions à l'exportation. Cela élimine une source potentielle considérable de demande pour les infrastructures d'IA. Le marché chinois, avec ses 1,4 milliard d'habitants et son appétit vorace pour la technologie, reste fermé à l'essor des infrastructures d'IA occidentales.
La réponse rationnelle à une hypothèse irrationnelle
La réaction des marchés boursiers était donc parfaitement rationnelle, étant donné que des centaines de milliards de dollars d'investissements dans l'infrastructure d'IA américaine reposent sur l'hypothèse implicite que cette infrastructure deviendrait la plateforme mondiale de données pour l'IA. Si ce marché est inaccessible — et tout porte à croire qu'il ne le sera pas —, alors tout le potentiel de profit en provenance de Chine est anéanti. Il ne s'agit pas d'une simple perte de marge, mais de la suppression d'un quart, voire plus, du marché potentiel.
La fin du récit : quand une croissance saine ne suffit plus
Par ailleurs, les inquiétudes concernant la valorisation se sont intensifiées dans le secteur de l'IA. Palantir Technologies, l'éditeur de logiciels qui développe des outils analytiques basés sur l'analyse de données et l'apprentissage automatique, a vu son chiffre d'affaires bondir de 63 % sur un an au troisième trimestre et son résultat d'exploitation ajusté tripler. Malgré ces résultats de croissance, supérieurs aux attentes, le cours de l'action a chuté de plus de 5 % après leur publication. Les analystes ont pointé du doigt une valorisation excessive. Avec un PER de 313, l'action est valorisée comme si l'entreprise devait reproduire ses bénéfices actuels pendant 313 ans pour justifier sa capitalisation boursière. Ce n'est pas simplement ambitieux, c'est mathématiquement absurde. Le marché a commencé à comprendre que même une croissance rapide ne suffit pas à justifier de telles valorisations.
Le réveil brutal du Nasdaq
L'indice Nasdaq, qui avait progressé de 99,45 % depuis 2020, a indiqué que cette trajectoire parabolique devait inévitablement s'interrompre. Le S&P 500, qui avait grimpé de près de 95 % depuis 2020, a suivi la tendance baissière du Nasdaq. Pour la première fois en sept mois, le secteur technologique a enregistré sa plus forte baisse hebdomadaire. Il ne s'agissait pas d'un simple faux pas de quelques actions surévaluées, mais d'une défaillance systémique du modèle économique.
L’asymétrie du risque : qui supporte finalement les pertes ?
La question fondamentale qui se pose est à la fois simple et terrifiante : si les investissements dans l’infrastructure d’IA ne s’avèrent pas rentables – et tout porte à croire qu’ils ne le seront pas, du moins pas autant que prévu –, qui devra supporter les centaines de milliards de dollars de dépenses d’investissement perdues ? La réponse est complexe car les investissements sont concentrés entre différents acteurs. Nvidia, grâce au prix de ses puces, s’est positionnée au bas de la chaîne de valeur et réalisera des profits, quelle que soit la rentabilité finale des centres de données. Meta et Microsoft, disposant de réserves de trésorerie de plusieurs milliers de milliards de dollars, peuvent vraisemblablement absorber les pertes grâce à leurs bénéfices d’exploitation. OpenAI, qui n’est pas encore rentable, devra soit obtenir des financements, soit faire faillite. C’est cette asymétrie qui fragilise tout le système. Les profits sont concentrés entre les mains des fournisseurs de matériel, tandis que les pertes sont diffuses entre les investisseurs dans l’infrastructure.
Le point de vue européen : un regard inquiet par-delà l'Atlantique
L'économie allemande, traditionnellement forte dans les secteurs de la construction mécanique et de l'industrie de précision, observe ces dynamiques avec une vive inquiétude. La dépendance aux écosystèmes technologiques américains pour l'infrastructure d'IA constitue un problème structurel qui ne peut être résolu rapidement. Les entreprises européennes sont contraintes d'investir dans l'infrastructure d'IA américaine sous peine de prendre du retard technologique. Or, les turbulences du marché américain démontrent que ces décisions d'investissement sont prises dans un contexte d'incertitude.
La fin de l'euphorie aveugle ?
Globalement, la réaction du marché en novembre 2025 ne laisse pas présager une simple correction, mais bien un moment où les marchés ont commencé à prendre conscience des faiblesses structurelles du boom des infrastructures d'IA. Les valorisations n'étaient pas prudentes, les hypothèses de rentabilité excessives et les risques géopolitiques insuffisamment pris en compte. La convergence de ces facteurs a provoqué l'effondrement de tout le système. L'ampleur et la durée de cette crise restent à déterminer, mais une chose est sûre : l'ère de l'euphorie aveugle des investissements dans les infrastructures d'IA est révolue.
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