L’année dernière, les plus grandes entreprises technologiques américaines, parmi lesquelles Amazon, Google et Microsoft, ont consacré près de 450 milliards de dollars à leurs infrastructures, en grande partie pour alimenter le développement de l’intelligence artificielle (IA). Ce montant n’était pourtant qu’un hors-d’œuvre. Cette année, elles devraient investir 900 milliards de dollars dans les puces électroniques, les centres de données, les infrastructures électriques et les équipements associés. En 2027, ces dépenses pourraient atteindre 1 400 milliards de dollars. Pour financer cette course à l’investissement, ces entreprises ont déjà emprunté plus de 400 milliards de dollars depuis le début de l’année. Ces investissements liés à l’IA sont importants mais bien moins que ceux réalisés pour la construction des réseau ferrés aux XIXe siècle.
L’IA au XXIème et le chemin de fer au XIXème
Au plus fort de la « Railway Mania », le Royaume-Uni a consacré 44 millions de livres à la construction ferroviaire en 1847, soit près de 8 % de son PIB et deux fois son budget militaire. A l’échelle mondiale, c’est en dollars constants d’aujourd’hui, plus de 9500 milliards qui ont été investi annuellement dans le chemin de fer à la grande époque de son développement, soit seize fois le montant recensé pour l’IA par Stanford en 2025.
Aux États-Unis, le coût du réseau ferroviaire atteignait 8 milliards de dollars en 1890. Le PIB américain étant alors voisin de 12 milliards, le capital accumulé dans le rail représentait environ les deux tiers d’une année de production nationale À titre de comparaison, l’ensemble des investissements « corporate » mondiaux consacrés à l’IA depuis 2013 représente environ 2 200 milliards de dollars, soit moins de 2 % du PIB mondial de 2025.
Pour les prochaines années, l’ordre de grandeur pourrait néanmoins évoluer. Le FMI estime que les centres de données pourraient nécessiter 6 700 milliards de dollars d’investissements mondiaux d’ici à 2030. Cette somme comprend cependant des infrastructures numériques qui ne seront pas exclusivement utilisées pour l’IA. En France, les 109 milliards d’euros annoncés en 2025 pour les infrastructures et le déploiement de l’IA représentent près de 4 % du PIB. Mais ce montant sera étalé sur plusieurs années et demeure, pour une large part, un portefeuille de projets. Il ne peut donc être comparé directement à une dépense annuelle. En valeur absolue, l’IA est l’origine d’une des plus importantes vagues d’investissements de l’histoire contemporaine.
L’histoire économique montre que les investissements importants ne garantissent pas nécessairement des rendements élevés pour les actionnaires. Depuis leur sommet atteint en juin dernier, plusieurs valeurs de l’intelligence artificielle ont perdu près de 20% en Bourse. Les investisseurs s’interrogent de plus en plus sur la solidité de la demande réelle. Une partie importante des dépenses proviendrait des entreprises technologiques elles-mêmes, qui s’achètent mutuellement des services et des équipements, plutôt que des utilisateurs finaux. En Corée du Sud, l’indice boursier dominé par Samsung Electronics et SK Hynix, des entreprises de semi-conducteurs, a reculé de près de 40 %. Après la publication des résultats trimestriels de Meta, le 29 juillet, le titre a perdu plus de 7 %, alors même que Mark Zuckerberg défendait la stratégie d’investissements importants du groupe, pesant sur ses flux de trésorerie disponibles.
Un marché encore loin de justifier les investissements
Un calcul approximatif montre qu’il faudrait générer environ 2 500 milliards de dollars de chiffre d’affaires annuel directement lié à l’intelligence artificielle pour rentabiliser les investissements actuellement engagés. Ce montant dépasse le chiffre d’affaires cumulé actuel de l’ensemble du secteur technologique. Il est également très supérieur à ce qui aurait été nécessaire il y a un an, les plans d’investissement ayant été revus à la hausse. Or, seule une faible proportion des consommateurs semble prête à payer un abonnement personnel à des services d’IA. Les véritables débouchés devront donc venir des entreprises. Microsoft espère, par exemple, vendre Copilot aux professionnels de la finance pour améliorer leurs modèles d’analyse, tandis que Google mise sur l’éducation avec ses modèles d’IA destinés aux établissements scolaires. Pour l’heure, ces marchés restent encore très éloignés des niveaux de revenus nécessaires.
Une diffusion rapide… mais qui semble ralentir
Pour que les recettes progressent fortement, davantage d’entreprises devront adopter l’IA, mais aussi l’utiliser de manière beaucoup plus intensive. Selon le Bureau du recensement américain, environ 20 % des entreprises utilisent aujourd’hui l’intelligence artificielle dans au moins une fonction de leur activité. Au Royaume-Uni, près d’un tiers des entreprises déclarent y avoir recours. En France,18 % de entreprises déclarent, selon l’INSEE, utiliser l’IA. La diffusion est rapide car la diffusion de cette technologie a véritablement commencé en novembre 2022. La progression de l’utilisation de l’IA semble toutefois marquer le pas. En mai, les économistes du Census Bureau estimaient que l’utilisation de l’IA était restée globalement stable au cours des six derniers mois. Une enquête menée par Jon Hartley (Université du Texas à Austin) montre que 33 % des salariés utilisent désormais l’IA dans leur travail, contre 46 % au milieu de l’année 2025.
Si un tiers seulement des entreprises des pays de l’OCDE adoptaient durablement l’IA, chacune devrait dépenser en moyenne 100 000 dollars par an pour que le secteur génère les 2 500 milliards de dollars de revenus attendus. Un objectif qui apparaît encore ambitieux.
Un usage encore superficiel
Aujourd’hui, peu d’entreprises considèrent l’intelligence artificielle comme une technologie centrale. Selon une enquête de la Banque centrale européenne, fin 2025, seulement 10 % des entreprises de la zone euro utilisant l’IA déclaraient en faire un usage intensif. La Bundesbank relève que près de la moitié des entreprises allemandes ayant adopté cette technologie ne l’utilisent que durant 5 % ou moins du temps de travail. Au Royaume-Uni, une étude de la Banque d’Angleterre montre qu’un dirigeant américain moyen utilise l’IA environ 1,7 heure par semaine : suffisamment pour préparer une présentation PowerPoint de qualité, mais insuffisant pour transformer réellement les méthodes de production. Dans ces conditions, les modèles gratuits ou très bon marché répondent souvent aux besoins. Les statistiques britanniques indiquent que près de la moitié des entreprises utilisant l’IA ne paient aucun abonnement, se contentant des versions gratuites des grands modèles américains ou de solutions open source chinoises. La fintech Ramp observe que quelques entreprises dépensent plusieurs milliers de dollars par salarié chaque mois pour l’IA. Mais la dépense médiane n’était que de 10,66 dollars par salarié et par mois en juin. Intuit indique par ailleurs qu’à peine une PME sur dix a souscrit à un outil d’IA dédié.
Des revenus en forte progression mais limités
L’évaluation du marché reste délicate tant les données sont fragmentaires. Le cabinet Exponential View estime les revenus annualisés de l’IA générative à 175 milliards de dollars en juin. En adaptant la méthodologie développée par Anton Korinek (Anthropic) et Patrick McKelvey (Banque du Canada), The Economist évalue les revenus des services d’IA à environ 220 milliards de dollars par an. Les données de Ramp suggèrent que 2 à 3 % des dépenses des entreprises sont désormais consacrées à l’intelligence artificielle, soit environ 170 milliards de dollars par an. Une méthode plus simple consiste à additionner les revenus des principaux acteurs du secteur : Anthropic générerait environ 75 milliards de dollars annualisés, OpenAI plusieurs dizaines de milliards, Google (avec Gemini) et Microsoft un peu moins. SpaceX dégagerait également plusieurs milliards de dollars grâce à des applications d’IA destinées aux entreprises, tandis que Meta commence aussi à en tirer quelques revenus. Au total, le marché représenterait actuellement autour de 150 milliards de dollars par an.
Une forte concurrence
Les revenus progressent à un rythme exceptionnel. Pourtant, ils pourraient ne pas croître suffisamment vite pour justifier les investissements réalisés. Les travaux de Phurichai Rungcharoenkitkul (Banque des règlements internationaux) montrent que l’utilisation de l’IA, mesurée par le nombre de tokens consommés, augmente plus rapidement que les recettes. Cette situation s’explique notamment par le fait que de nombreux utilisateurs passent d’un modèle gratuit à un autre sans jamais souscrire d’abonnement payant. Une partie importante des investissements actuels relèverait ainsi d’une logique de concurrence à somme nulle. Les entreprises utilisent leur puissance de calcul supplémentaire non pour élargir le marché des clients payants, mais pour attirer ceux de leurs concurrents. Selon cette analyse, près d’un tiers des investissements réalisés aujourd’hui pourrait ne jamais offrir un rendement satisfaisant.
Deux conditions pour changer d’échelle
Les revenus pourraient néanmoins augmenter si deux conditions étaient réunies. Première condition : que l’intelligence artificielle améliore réellement la productivité. Pour l’instant, peu d’éléments montrent une transformation profonde des entreprises. Les remplacements de salariés par des agents d’IA demeurent limités. Selon l’étude de la Banque d’Angleterre, neuf dirigeants sur dix estiment que l’IA n’a eu aucun effet mesurable sur la productivité de leur entreprise au cours des trois dernières années. Si cette situation évoluait, les entreprises seraient prêtes à investir davantage et accepteraient plus facilement la hausse des prix des services d’IA. Seconde condition : un développement massif des investissements immatériels. Exploiter pleinement l’intelligence artificielle ne consiste pas seulement à acheter un chatbot. Les entreprises doivent revoir en profondeur leur organisation, leurs processus, leurs compétences et leur gestion des données.
L’histoire de l’informatique montre que chaque dollar investi dans le matériel informatique s’est accompagné de 5 à 10 dollars d’investissements immatériels. Si ce schéma se reproduisait avec l’IA, il faudrait engager plusieurs milliers de milliards de dollars supplémentaires chaque année dans la transformation des organisations. Or, les signes d’un tel mouvement restent limités. Les spécialistes de la gestion des données, comme Palantir, réalisent encore des chiffres d’affaires de quelques milliards de dollars, loin des centaines de milliards que supposerait une véritable révolution organisationnelle. Aux États-Unis, la mobilité des salariés demeure proche de son plus bas historique, signe que les entreprises ne réorganisent pas massivement leur fonctionnement. Les données récentes montrent même que les investissements consacrés au capital organisationnel, amélioration des processus, des méthodes de travail, de la culture d’entreprise, des relations avec les fournisseurs ou encore de la circulation des données, diminuent en proportion du PIB.
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