Comment Wall Street titrise le boom de l'IA
Une part croissante du financement de l'IA transite par des structures invisibles dans les ratios d'endettement traditionnels. Dès lors, le risque migre depuis les banques vers le crédit privé, les assureurs, les fonds de pension et, en bout de chaîne, l'épargne longue.
Deux marchés, deux histoires
Depuis le début de 2026, les actions et les obligations émises par les entreprises liées à l'IA se comportent très différemment. En Bourse, les valeurs de l'IA restent chèrement valorisées alors que sur le marché du crédit, le coût d'assurance de leur dette (CDS : Credit default swap) s'envole : la prime de CDS à cinq ans d'Oracle est passée d'environ 144bp en début d'année à plus de 200bp durant l'été, un plus haut depuis 2008, après la dégradation de sa note par S&P à BBB−. Nvidia, dont les CDS n'existaient pas avant fin 2025, atteint un record proche de 80bp (ce qui reste tout de même peu élevé mais en progression significative) ; Meta évolue vers les 93bp alors que l'indice de référence investment grade, se situe autour de 53bp. Les CDS de ces grandes valeurs technologiques bondissent d'environ 500% depuis mi-2025. Si ces niveaux restent acceptables en absolu, cela traduit une croissance de la demande de compensation du risque pour les créanciers alors que les actionnaires ne l'intègrent pas encore. Cette divergence renvoie directement à la manière dont la construction des data centers est financée.
Du cash-flow à la dette
Riches en liquidités, faiblement endettées, les grandes plateformes technologiques américaines (Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta et Oracle) finançaient historiquement leurs investissements sur leur gigantesque trésorerie. La course à l'IA a fait voler ce modèle en éclats : plus de 1 000 milliards de dollars de capex IA attendus pour les années 2025-2026 pour ces cinq groupes, un rythme qui dépasse leurs bénéfices actuels et leur trésorerie disponible. JP Morgan évalue l'investissement total en infrastructure IA à 5 500 milliards d'ici 2030, dont quelque 4 100 milliards par la dette, l'emprunt couvrant en moyenne 85% du coût des projets. Selon la Banque des Règlements Internationaux (BRI), l'émission obligataire des « Hyperscalers » a dépassé 100 milliards de dollars en 2025, essentiellement à plus de cinq ans. La dette liée à l'IA représenterait désormais près de 15% de l'univers obligataire corporate américain, dépassant pour la première fois le poids des grandes banques.
Le « shadow borrowing »
Cette bascule du cash-flow vers la dette est préoccupante en soi, mais elle ne représente que la partie visible de l'endettement. La véritable innovation est ailleurs : le recours massif à des montages hors bilan, en partenariat avec le crédit privé. Le schéma type : une entité dédiée acquiert les actifs du data center, est capitalisée par un consortium et lève de la dette par placement privé. L'hyperscaler ne détient qu'une participation minoritaire mais s'engage sur des baux de long terme ou des contrats d'achat de capacité, et fournit parfois des garanties adossées aux puces elles-mêmes (dont la durée de vie est limitée). Économiquement, un investissement immédiat se transforme en charge d'exploitation étalée, l'essentiel de la dette restant hors bilan. La coentreprise Hyperion de Meta illustre le mécanisme : environ 27 milliards de dollars, détenus à 80% par des fonds Blue Owl et à 20% par Meta. Meta, xAI, Oracle et CoreWeave auraient acheminé plus de 120 milliards de dette de data centers vers Wall Street via de telles structures, mobilisant PIMCO, BlackRock ou JPMorgan. La BRI parle de « shadow borrowing » : des engagements économiques assimilables à de la dette, mais résidant hors des bilans. Ces obligations invisibles représenteraient quelque 1 650 milliards de dollars. Rien d'illégal, ces montages sont courants dans les industries capitalistiques. Mais un investisseur qui jugerait ces sociétés sur leurs seuls ratios de bilan sous-estimerait leur levier réel.
Vers le crédit privé et jusqu'à l'épargne des ménages
Les grandes banques atteignent leurs limites prudentielles de concentration sur le financement des data centers. Le risque migre donc hors du système bancaire régulé qui échappe à ces plafonds : fonds de crédit privé, fonds de dette d'infrastructure, assureurs et fonds de pension et, tout au bout de la chaîne, l'épargne longue des ménages. Le canal touche par exemple la France, où le décret du 30 avril 2026 a élargi les unités de compte de l'assurance-vie (plus de 2 100 milliards d'euros d'encours) à la dette privée et aux infrastructures. L'exposition des assureurs français au crédit privé reste comprise entre 0,6% et 3,4% de leurs placements, majoritairement européen. La France n'est donc pas en première ligne mais les tensions de mars 2026 sur des véhicules semi-liquides américains ont rappelé la vulnérabilité structurelle : promettre de la liquidité sur des actifs qui n'en offrent pas.
À cette opacité s'ajoute une seconde inquiétude : le financement circulaire. Nvidia investit dans OpenAI, qui achète du cloud à Oracle, qui achète des puces à Nvidia. Plus de 800 milliards de dollars d'arrangements croisés ont été recensés. Le risque ne réside pas dans la fraude, mais qu'un même dollar apparaisse comme chiffre d'affaires à plusieurs étapes de la chaine, gonflant une demande dont on ne sait plus quelle part est autonome. Signe que la tension monte, Alphabet publie son premier trimestre de trésorerie disponible négative depuis son introduction en Bourse en 2004, et OpenAI se dirigerait vers une perte estimée à 14 milliards de dollars en 2026.
Qu'est-ce qui pourrait faire s'écrouler le château de carte ?
Deux mèches. Économique d'abord : l'inférence (le traitement de chaque requête IA) consomme des ressources qui croissent plus vite que la taille des modèles. Doubler un modèle ne double pas sa performance mais alourdit sa facture. L'industrie comptait sur le matériel pour absorber ces charges ; l'essoufflement de la loi de Moore lui retire ce ressort. Financière ensuite : le déclencheur ne serait pas un défaut, mais un repricing. Une saturation du marché primaire, une déception sur les résultats, une remontée des taux. Le mécanisme s'auto-entretient : des CDS qui s'écartent poussent à vendre les obligations, ce qui rend le refinancement plus cher et alimente les doutes.
Si le crédit privé se retire précisément quand les conditions se dégradent, la contraction amplifie la baisse et l'activation des garanties ferait ressurgir au bilan une dette qu'on croyait externalisée.
Alors, 2000 ou 2008 ?
Boursièrement, le parallèle avec la bulle Internet peut partiellement se faire : valorisations élevées, financement fournisseur (Nortel et Lucent prêtaient à leurs clients pour acheter leur matériel), technologie qui survit à l'effondrement de ses valorisations. C'est le scénario « Cisco » : casse actionnariale et reprise longue. Cependant, la mécanique financière évoque davantage 2008 : véhicules hors bilan, transfert du risque vers un secteur moins régulé, levier caché, procyclicité. D'où les mises en garde convergentes de la BRI, de la Banque d'Angleterre et de la Fed de Chicago. Néanmoins, le parallèle est un peu rapide : en 2008, les emprunteurs finaux étaient des ménages subprime insolvables ; ici, ce sont des multinationales notées investment grade aux flux de trésorerie considérables, dont Moody's juge les métriques encore robustes. Mais surtout des sociétés qui, en annulant leurs gigantesques capex, retrouveraient dès lors des flux de trésorerie importants. La BRI qualifie les risques de « modérés » ; ce que nos analyses confirment à la condition que ces entreprises répondent aux attentes de bénéfices futurs (très élevées). Tout tient à ce « si ». L'avenir de l'IA en tant que technologie n'est guère en cause ; comme Internet après 2001, elle perdurera. La question reste celle de la destination du capital si les entreprises liées à l'IA ne délivrent pas les rendements promis/attendus. Les bulles sont moins des accidents que des mécanismes récurrents d'absorption d'un surplus de capital. L'IA joue aujourd'hui ce rôle de déversoir. Le vrai test n'est pas de savoir si elle transformera l'économie, mais si les revenus qu'elle générera arriveront à temps pour honorer les engagements contractés.