Dette de l’IA : pourquoi les rendements obligataires montent et pourquoi Pimco voit une opportunité

Le boom de l’intelligence artificielle ne se joue plus seulement en Bourse. Il transforme aussi les marchés du crédit, alors que les entreprises technologiques empruntent à une vitesse inédite pour financer les centres de données, les capacités de calcul et les infrastructures qui les relient.

Marc Seidner, responsable des stratégies non traditionnelles chez Pimco, résume la situation par une formule parlante : « trop, trop vite ». Selon lui, cette vague d’émissions provoque une véritable « indigestion » sur les marchés obligataires. Il juge « très possible » qu’elle ait contribué à pousser le rendement de l’emprunt américain à 10 ans vers 4,75 % plus tôt en août. Mais il s’agit d’un facteur parmi d’autres, et non d’une explication complète.

Le chiffre qui change la donne : Big Tech devient un émetteur majeur

L’ampleur des nouvelles émissions constitue le signal le plus évident. Amazon, Alphabet, Meta et Oracle ont émis environ 194 milliards de dollars d’obligations au 7 juillet 2026, contre quelque 108 milliards de dollars sur l’ensemble de 2025, selon une analyse de Reuters fondée sur les données de LSEG. 17

L’opération menée par Amazon en juillet illustre à la fois l’importance des besoins de financement et l’appétit persistant pour la dette technologique très bien notée. Le groupe cherchait à lever 25 milliards de dollars répartis sur huit tranches, avec des échéances allant de 2029 à 2066. La demande maximale rapportée a atteint environ 62 milliards de dollars. 18

Les estimations globales varient toutefois, car elles ne couvrent pas toujours les mêmes émetteurs, les mêmes périodes ni les mêmes formes de dette liée à l’IA. Morgan Stanley prévoyait ainsi près de 570 milliards de dollars d’émissions mondiales liées à l’IA en 2026, contre environ 236 milliards au 31 mai. Goldman Sachs estimait séparément à près de 500 milliards de dollars les émissions liées à l’IA déjà réalisées en 2026, les hyperscalers — les grands opérateurs de cloud et de centres de données — représentant environ 40 % du total.

Ces montants ne sont donc pas directement comparables. Ils racontent néanmoins la même histoire : le financement des infrastructures d’IA est devenu une source importante d’offre nouvelle sur le marché obligataire.

Pourquoi davantage de dette d’entreprise peut faire monter les rendements

Le mécanisme repose sur une relation classique entre l’offre et la demande.

Les obligations d’entreprise à longue échéance augmentent la duration, c’est-à-dire la sensibilité d’un portefeuille aux variations des taux d’intérêt. Lorsque les hyperscalers émettent d’importants volumes de dette à long terme au moment même où les États vendent de grandes quantités de bons du Trésor, les investisseurs doivent décider quelle part de cette exposition supplémentaire ils sont prêts à absorber.

Si la demande n’augmente pas aussi vite que l’offre, les émetteurs doivent généralement proposer des rendements plus élevés ou des écarts de crédit plus larges. Comme le prix d’une obligation évolue en sens inverse de son rendement, une demande moins soutenue peut faire baisser les prix et monter les taux sur une partie du marché. Les nouvelles émissions peuvent également devoir offrir une concession, c’est-à-dire un rendement supplémentaire par rapport aux obligations déjà en circulation, pour attirer les acheteurs.

Reuters a rapporté que la vague d’émissions liées à l’IA mettait à l’épreuve la demande des investisseurs. Son analyse des marchés présentait aussi l’augmentation de l’offre d’obligations d’entreprise comme l’un des facteurs influençant les rendements des bons du Trésor à long terme. Les travaux de recherche crédit de Pimco ont par ailleurs souligné le niveau record des émissions des hyperscalers en dollars et le poids croissant de ces entreprises dans les indices obligataires de qualité investissement.

Cela ne signifie pas que chaque dollar emprunté par une entreprise technologique fait mécaniquement monter le rendement du Trésor américain. Les obligations d’entreprise et les titres souverains sont des instruments différents. Ils puisent cependant dans des réservoirs de capitaux en partie communs, et les investisseurs comparent souvent leurs rendements, leur qualité de crédit et leur duration.

Ce que les données montrent — et ce qu’elles ne prouvent pas

Plusieurs estimations de marché évaluent à environ 182 milliards de dollars les emprunts liés à l’IA au premier semestre 2026, avec un total annuel qui pourrait approcher 400 milliards. D’autres prévisions sont plus élevées ou plus basses. Ces écarts dépendent notamment de l’inclusion de Microsoft, des opérateurs de centres de données, du crédit privé, des contrats de location, du financement de projets, des emprunts en devises étrangères et de la dette émise par des fournisseurs ou des entités associées.

Les éléments disponibles permettent de tirer trois conclusions :

• Les emprunts liés à l’IA ont fortement augmenté.
• L’offre nouvelle est concentrée sur des obligations de qualité investissement et à longue duration, qui concurrencent d’autres actifs obligataires.
• Les investisseurs prêtent davantage attention au prix des émissions, au levier financier et au rythme auquel la dette arrive sur le marché.

En revanche, les données ne démontrent pas que la dette liée à l’IA ait, à elle seule, ajouté 10 à 20 points de base aux rendements américains à long terme. Une analyse de Reuters citant Goldman Sachs évaluait plutôt l’effet global à environ 5 points de base, soit une influence marginale par rapport aux autres forces à l’œuvre.

La même prudence s’impose concernant l’hypothèse selon laquelle les emprunts liés à l’IA auraient poussé le rendement du Treasury à 10 ans jusqu’à 4,75 %. Pimco a dit que cette contribution était possible, sans établir une ampleur précise. Les anticipations d’inflation, la politique de la Réserve fédérale, le volume des émissions du Trésor, les inquiétudes budgétaires, la prime de terme et la demande mondiale d’actifs sûrs peuvent tous faire évoluer les taux à long terme simultanément. Reuters estime également que ces facteurs conjoncturels et budgétaires comptent davantage que le financement de l’IA pour déterminer la direction générale des taux.

La répercussion en Corée du Sud : des puces plus demandées, des obligations sous pression

Les effets financiers de l’IA touchent aussi les économies qui fournissent les composants nécessaires à cette infrastructure. En Corée du Sud, la croissance du premier trimestre a été soutenue par une hausse de 5,1 % des exportations, portée par les composants informatiques, notamment les semi-conducteurs utilisés dans les infrastructures d’IA. À l’annonce de ces chiffres, le rendement de l’emprunt d’État sud-coréen à trois ans a progressé de 8,8 points de base. 3

Le mécanisme diffère de celui observé sur la dette des entreprises américaines. La vigueur des exportations de semi-conducteurs peut soutenir la croissance, l’investissement et les anticipations d’inflation en Corée du Sud. Les investisseurs peuvent alors s’attendre à ce que la Banque de Corée maintienne une politique monétaire plus restrictive, voire relève ses taux, ce qui fait monter les rendements obligataires.

Selon Bloomberg, les obligations d’État sud-coréennes en monnaie locale avaient perdu 7,5 % en 2026 début juin, soit la plus mauvaise performance parmi les 44 marchés suivis par l’agence. Le rendement de référence à trois ans atteignait alors environ 3,9 %. 1 Des analystes citaient le boom des semi-conducteurs et ses conséquences inflationnistes parmi les raisons pour lesquelles les rendements pourraient encore progresser. 2

La distinction est importante : en Corée du Sud, le boom de l’IA exerce une pression sur les obligations non seulement parce qu’il intensifie la concurrence mondiale pour les capitaux, mais aussi parce qu’il stimule la croissance intérieure et alimente les anticipations de resserrement monétaire.

Des effets sur les entreprises, les prêts immobiliers et les valeurs de croissance

La hausse des taux de référence relève le coût de financement de nombreux emprunteurs. Aux États-Unis, les taux des crédits immobiliers dépendent des marchés du Trésor et des titres adossés à des créances hypothécaires. Les entreprises, elles, fixent généralement le prix de leur dette par rapport aux taux souverains. Une hausse persistante des rendements à long terme peut donc renchérir le financement des ménages comme celui des entreprises.

L’impact ne sera pas uniforme. Les hyperscalers très bien notés continuent d’attirer une demande importante, mais ils peuvent devoir payer davantage que prévu. Les entreprises plus petites, les emprunteurs très endettés et les projets dont les flux de trésorerie futurs sont incertains risquent de subir des écarts de crédit plus larges, des concessions plus importantes ou un accès réduit au marché.

Pour les entreprises qui financent leur propre expansion dans l’IA, la hausse des taux ajoute un deuxième test : les recettes et les gains de productivité attendus justifieront-ils le coût des infrastructures ? Pimco a averti que l’ampleur du cycle d’investissement était considérable, tandis que la taille finale du déploiement restait très incertaine.

La hausse des rendements pèse également sur la valorisation des actions de croissance. La valeur d’une entreprise dépend en partie de la valeur actuelle de ses flux de trésorerie futurs. Lorsque les taux d’actualisation augmentent, les flux attendus dans un avenir lointain valent moins aujourd’hui. La pression est particulièrement forte sur les sociétés dont les retours sur investissement sont prévus à plusieurs années.

Une stratégie d’IA financée par la dette ajoute par ailleurs une question de bilan à la question de valorisation : les bénéfices futurs progresseront-ils assez vite pour compenser les nouvelles obligations financières ?

L’argument contraire : les déficits publics restent le principal moteur

L’explication alternative la plus solide est que les déficits budgétaires américains et l’abondance d’émissions du Trésor — plutôt que les emprunts destinés à l’IA — constituent la principale source de pression haussière sur les taux à long terme.

Cet argument repose sur une réalité simple : l’État fédéral américain émet beaucoup plus de dette que n’importe quelle entreprise technologique. Les rendements des bons du Trésor à long terme reflètent aussi les risques d’inflation, les anticipations concernant la Réserve fédérale, la prime de terme et la demande des investisseurs pour les actifs jugés les plus sûrs.

Dans une analyse distincte, Pimco a estimé que la récente remontée des rendements des obligations américaines à longue échéance résultait davantage d’une évolution des anticipations de politique économique que d’une réévaluation significative de la prime de terme liée à l’IA. L’analyse de Reuters conclut de la même manière que la dette liée à l’IA ne doit pas être considérée comme l’explication unique ou dominante de la faiblesse du marché obligataire.

L’interprétation la plus défendable est donc celle d’un amplificateur. Les emprunts liés à l’IA ajoutent une importante source cyclique de duration au marché du crédit, alors que celui-ci doit déjà absorber une forte offre souveraine et composer avec l’incertitude sur l’inflation et les taux directeurs.

Pourquoi Pimco voit malgré tout une opportunité

À court terme, l’abondance d’émissions est inconfortable pour les détenteurs d’obligations existantes. Lorsque les rendements montent, le prix des titres déjà émis baisse généralement, ce qui entraîne des pertes de valorisation pour les investisseurs exposés aux maturités longues.

Mais des rendements plus élevés améliorent aussi le revenu initial offert aux nouveaux acheteurs. Si les émissions ralentissent, si l’inflation se modère, si la croissance faiblit ou si le marché finit par absorber l’offre, les rendements pourraient redescendre. Les investisseurs obligataires auraient alors la possibilité de cumuler les revenus de coupons et les gains de prix.

C’est le cœur de la thèse de Pimco : le boom du financement de l’IA peut provoquer à court terme de la volatilité et une pression sur les prix, tout en réinitialisant les rendements obligataires à des niveaux plus intéressants. La sélection reste essentielle. Les investisseurs doivent distinguer les émetteurs financièrement robustes des entreprises ou des projets dont l’endettement repose sur des hypothèses très optimistes concernant la demande d’IA, les flux de trésorerie et les refinancements futurs.

La leçon générale n’est donc pas que l’IA a, à elle seule, provoqué la baisse du marché obligataire. C’est plutôt que le boom technologique est désormais assez important pour modifier l’offre, la tarification et la structure des risques sur les marchés de taux. Pour l’instant, l’expression « trop, trop vite » décrit un problème d’absorption du marché. À plus long terme, ce même déséquilibre pourrait offrir aux acheteurs d’obligations davantage de revenus et de meilleures opportunités — à condition qu’ils puissent supporter la phase d’ajustement.