Pourquoi la frénésie d’emprunt de la Big Tech fait monter la pression sur les obligations

La construction de l’infrastructure nécessaire à l’intelligence artificielle est en train de modifier la manière dont les géants technologiques financent leur croissance. Des entreprises qui s’appuyaient autrefois principalement sur leurs flux de trésorerie émettent désormais de la dette à un rythme inédit. Elles sollicitent les mêmes capitaux à long terme que les États : ceux des fonds de pension, des assureurs et des sociétés de gestion d’actifs.

Les montants sont considérables. Alphabet, Amazon, Meta et Oracle avaient émis environ 194 milliards de dollars d’obligations en 2026 au 7 juillet, contre quelque 108 milliards de dollars sur l’ensemble de 2025, selon une analyse de Reuters fondée sur les données de LSEG. Morgan Stanley prévoit près de 570 milliards de dollars d’émissions de dette liées à l’IA dans le monde en 2026, en incluant les hyperscalers, les entreprises de centres de données et d’autres acteurs de la chaîne de valeur.

Cette vague fait de la dette liée à l’IA un concurrent marginal sérieux pour les capitaux à long terme. Elle ne signifie pas pour autant que les obligations d’IA remplacent littéralement les obligations souveraines, ni que les émissions des hyperscalers expliquent à elles seules la récente tension sur les bons du Trésor américain.

Pourquoi la dette des hyperscalers peut pousser les rendements à la hausse

Le rendement obligataire correspond à la rémunération exigée par les investisseurs pour prêter leur argent. Lorsque plusieurs emprunteurs de premier plan arrivent simultanément sur le marché, ils augmentent le volume de dette que les investisseurs doivent absorber. Pour attirer suffisamment de demande, les émetteurs peuvent alors devoir proposer des coupons plus élevés ou des écarts de crédit plus importants.

Deux mécanismes liés sont à l’œuvre :

1. Une pression directe sur le marché obligataire d’entreprise : une abondance d’obligations technologiques de qualité peut faire monter les écarts de crédit et le coût de financement, notamment sur les maturités longues.
2. Une concurrence pour les investisseurs : les obligations des hyperscalers offrent une prime de crédit par rapport à la dette publique. Certains investisseurs qui auraient acheté des bons du Trésor peuvent en consacrer une partie à ces alternatives d’entreprise dans leurs portefeuilles à longue duration.

Selon Reuters, la dette liée à l’IA approchait 15 % des émissions obligataires de qualité investissement en 2026. Les banques cherchaient par ailleurs des acheteurs au-delà du marché en dollars afin d’élargir la base d’investisseurs et d’éviter de saturer une seule source de capitaux. Les obligations d’entreprise de grande qualité peuvent donc influencer la valorisation relative de la dette publique, surtout lorsque les besoins d’emprunt des gouvernements sont eux aussi élevés.

Il faut toutefois rester prudent sur la causalité. Les rendements des bons du Trésor dépendent également des anticipations d’inflation, des déficits budgétaires, de l’offre de dette publique, de la croissance économique, des risques géopolitiques, des anticipations de politique monétaire et de la prime de terme. Reuters a précisément mis en garde contre l’idée selon laquelle l’essor de la dette liée à l’IA serait l’unique explication des tensions sur le marché obligataire américain.

Des montants élevés, mais des estimations qui varient

Il n’existe pas de chiffre unique et incontesté pour mesurer la « dette de l’IA ». Les estimations ne retiennent pas toutes la même période et peuvent inclure uniquement les obligations des hyperscalers, ou également le financement des centres de données, le crédit privé, les structures adossées à des actifs, les fournisseurs et d’autres entreprises liées à l’écosystème de l’IA.

Les totaux publiés vont ainsi d’environ 194 milliards de dollars pour quatre grands émetteurs début juillet à plus de 220 milliards de dollars pour un groupe plus large d’hyperscalers plus tard dans l’année. Goldman Sachs estime pour sa part les émissions totales liées à l’IA à environ 489 milliards de dollars en 2026, dont près de 40 % seraient émises directement par les hyperscalers.

Les besoins globaux de financement sont encore plus importants. Morgan Stanley anticipe quelque 3 000 milliards de dollars de dépenses consacrées aux centres de données et aux équipements associés d’ici à 2028, dont environ la moitié pourrait provenir de sources de crédit externes. Une autre estimation évalue à environ 1 750 milliards de dollars la part des marchés du crédit sur un besoin total de 3 200 milliards de dollars. Ces chiffres sont des projections et non des totaux définitifs : ils dépendent notamment de la définition retenue pour l’infrastructure et le financement de l’IA.

L’émission d’Alphabet en Australie révèle l’ampleur internationale du phénomène

L’internationalisation de ces emprunts s’est illustrée avec la première émission d’obligations d’Alphabet en dollars australiens. Le 19 août, la maison mère de Google a levé 5,5 milliards de dollars australiens grâce à des obligations arrivant à échéance dans trois, cinq, dix et vingt ans. Les ordres des investisseurs ont dépassé 18 milliards de dollars australiens, soit plus de trois fois le montant proposé.

La tranche à vingt ans affichait un rendement de 6,98 %, juste sous la barre des 7 %. L’opération a été présentée comme la première émission en dollars australiens d’un hyperscaler de l’IA et comme la plus importante émission obligataire d’entreprise jamais réalisée en Australie.

Cette transaction est importante pour deux raisons. D’abord, elle montre que les hyperscalers ne dépendent pas uniquement des investisseurs américains. Ensuite, l’émission dans plusieurs devises permet aux entreprises d’accéder à de nouvelles poches de demande, tout en ajoutant des enjeux de change et de liquidité pour les investisseurs.

Alphabet est déjà un emprunteur important sur les marchés obligataires en euros, en livres sterling, en francs suisses et en yens. En mars, l’émission en huit tranches d’Amazon, d’un montant de 14,5 milliards d’euros, a été présentée comme la plus importante jamais réalisée sur le marché obligataire d’entreprise en euros. Les géants technologiques répartissent donc leurs besoins de financement entre plusieurs devises et différentes bases d’investisseurs, au lieu de demander à un seul marché d’absorber l’intégralité de l’expansion de l’IA.

Un contexte particulièrement difficile pour les bons du Trésor

La poussée des emprunts liés à l’IA intervient alors que les gouvernements cherchent eux aussi à lever d’importants montants à long terme. Les rendements réels, c’est-à-dire les rendements corrigés de l’inflation, ont atteint leur plus haut niveau depuis plus de dix ans dans plusieurs grandes économies, tandis que les entreprises d’IA et les États augmentaient leurs émissions obligataires. Reuters a indiqué que le rendement réel des obligations américaines à trente ans se situait près d’un sommet de dix-huit ans, autour de 3 %.

Le rendement nominal du bon du Trésor américain à trente ans a également dépassé 5,3 %, un niveau inédit depuis 2007, dans un contexte marqué par les inquiétudes sur l’inflation, les tensions budgétaires, l’incertitude géopolitique et une dette nationale américaine proche de 40 000 milliards de dollars.

Cette combinaison crée un environnement délicat. Les investisseurs disposent de davantage d’alternatives d’entreprise, mais exigent aussi une rémunération supérieure pour immobiliser leur argent pendant plusieurs décennies. Les rendements peuvent ainsi progresser à la fois sur les marchés d’entreprise et souverain, même lorsque la demande reste solide.

Le lien doit donc être compris comme un facteur supplémentaire, et non comme une explication exclusive : la dette de l’IA peut accroître la concurrence pour les capitaux et renforcer la pression sur la prime de terme, tandis que l’inflation, les emprunts publics et les risques macroéconomiques peuvent faire monter les rendements souverains indépendamment.

Ce que la fourchette de rendement signifie pour les investisseurs à la recherche de revenus

Les obligations des hyperscalers attirent l’attention parce qu’elles offrent des rendements pouvant aller d’environ 4,75 % à 8 %, selon l’émetteur et la maturité. Beaucoup sont notées dans la catégorie « investment grade » — qualité investissement — et affichent des échéances longues, ce qui explique leur attrait pour les investisseurs à la recherche de revenus.

Mais le rendement affiché ne suffit pas à déterminer la qualité d’un investissement.

Les avantages potentiels

• Un revenu nominal supérieur : l’investisseur peut percevoir davantage que sur une obligation souveraine comparable, en particulier sur les maturités longues.
• Des émetteurs connus et de grande taille : Alphabet, Amazon et Meta disposent d’activités et de bilans très différents de ceux de petites entreprises spécialisées dans l’IA ou de projets d’infrastructure plus spéculatifs.
• Une demande initiale soutenue : le carnet d’ordres de plus de 18 milliards de dollars australiens pour l’émission d’Alphabet montre que les investisseurs institutionnels restent prêts à financer des groupes technologiques réputés.
• Une diversification des devises et des maturités : les émissions internationales élargissent l’éventail des échéances et des marchés accessibles, mais elles introduisent aussi des risques supplémentaires.

Les risques à distinguer

Le risque de duration. Une grande partie du rendement provient d’obligations à longue échéance. Si les rendements de marché montent, le prix des obligations déjà émises peut fortement baisser. Un coupon élevé n’élimine pas le risque de valorisation d’un titre à dix ou vingt ans.

Le risque de crédit et d’écart de rendement. La dette de la société mère d’un hyperscaler n’est pas équivalente à celle d’un promoteur de centre de données, d’un fournisseur d’équipements, d’une jeune entreprise d’IA ou d’un véhicule de financement dédié à un projet. Il faut examiner le rang de la dette, les garanties, les sûretés, les contrats de location et la subordination structurelle, plutôt que de se fier à l’étiquette « obligation liée à l’IA ».

Le risque lié aux revenus futurs de l’IA. Une grande partie des emprunts intervient avant que les rendements à long terme des infrastructures d’IA soient pleinement démontrés. Une monétisation plus lente, la poursuite de la hausse des dépenses d’investissement ou une baisse des marges dans le cloud et l’IA pourraient entraîner un élargissement des écarts de crédit, même si l’émetteur reste dans la catégorie qualité investissement.

Le risque d’absorption du marché. Un carnet d’ordres solide ne garantit pas que les prochaines émissions trouveront suffisamment d’acheteurs aux prix actuels. Des analystes de Barclays ont averti que le marché de la dette de qualité investissement pourrait ne pas être en mesure d’absorber tous les besoins de financement attendus des hyperscalers. À mesure que les émissions augmentent, les emprunteurs pourraient devoir proposer des coupons plus élevés, recourir au crédit privé, émettre des actions ou utiliser des structures de financement plus complexes.

Le risque de change et de liquidité. Une obligation émise en dollars australiens, en euros ou dans une autre devise expose l’investisseur aux fluctuations de change et à des conditions de liquidité différentes. Une couverture de change peut réduire une partie de ce risque, mais elle entraîne ses propres coûts et risques d’exécution.

À retenir pour les portefeuilles de revenus

Les emprunts liés à l’IA sont devenus une nouvelle source de demande pour les capitaux mondiaux et une alternative crédible à une partie de la dette publique pour les investisseurs à la recherche d’actifs à longue duration. La conclusion la plus solide est toutefois plus nuancée que l’affirmation selon laquelle « l’IA a provoqué la chute des obligations » : l’essor de la dette technologique augmente le volume de financement que les marchés doivent absorber, au moment même où les gouvernements empruntent massivement et où les investisseurs réévaluent les risques d’inflation et de duration.

Dans un portefeuille de revenus, les obligations des hyperscalers doivent plutôt être considérées comme une allocation diversifiée au crédit que comme un substitut aux bons du Trésor. Une approche prudente consiste à comparer le rendement à la maturité, à analyser la solidité du bilan et le rang de la dette, à échelonner les échéances, à gérer l’exposition aux devises et à ne pas rechercher les rendements les plus élevés sans comprendre les risques supplémentaires liés au projet financé, à la liquidité, à l’endettement et à la structure juridique.