Le pari colossal des infrastructures d’IA : les revenus et la productivité suivront-ils ?

Les sommes engagées dans les infrastructures d’intelligence artificielle sont inédites par leur ampleur. Mais construire des centres de données et acheter des puces ne garantit pas que les investissements seront rentables. Le pari repose sur deux résultats encore incertains : des revenus durables tirés des services d’IA et des gains de productivité suffisamment importants pour les entreprises qui les utilisent. Et les chiffres les plus spectaculaires sont des projections, pas des dépenses déjà réalisées.

Une vague d’investissement hors norme

Selon J.P. Morgan Asset Management, les grands groupes du cloud ont consacré plus de 400 milliards de dollars à leurs investissements en 2025 et devraient approcher les 800 milliards en 2026. La hausse est rapide, même si ces montants annuels ne se comparent pas directement à une projection cumulée sur plusieurs décennies. 9

Dans son scénario de référence, PwC prévoit 31 600 milliards de dollars de dépenses d’investissement mondiales dans les centres de données d’ici 2050. Il s’agit d’une estimation des investissements à venir, et non d’un total déjà dépensé. Reuters rapporte que PwC juge ce chantier plus important que les booms du chemin de fer et de la bulle Internet, même après correction de l’inflation. 111

Aux États-Unis, l’ampleur du projet est également considérable. L’économiste Stijn Van Nieuwerburgh estime que les investissements dans les infrastructures d’IA pourraient atteindre 10 300 milliards de dollars entre 2025 et 2032. Cela représenterait en moyenne environ 3,6 % du PIB américain par an sur la période. Là encore, il s’agit d’une estimation des investissements envisagés, pas d’un montant définitivement dépensé.

Quels revenus pour justifier la facture ?

Dans son analyse de 2025, Bain estime qu’il faudrait environ 2 000 milliards de dollars de revenus annuels pour financer la capacité de calcul nécessaire à la demande d’IA anticipée en 2030. Même en tenant compte des économies liées à l’IA, le cabinet estime qu’il resterait un écart annuel d’environ 800 milliards de dollars. Ces chiffres décrivent un scénario, et non un déficit déjà constaté.

L’analyse de Bain souligne aussi une difficulté : les gains de productivité dans les marchés existants pourraient ne pas suffire à justifier les investissements. Une partie de la valeur pourrait venir de nouveaux usages et marchés, par exemple la robotique pilotée par l’IA ou la découverte de matériaux pour les batteries et les semi-conducteurs. Ce sont des sources de valeur potentielles, pas des retombées garanties. 1

Il faut également distinguer les revenus générés pendant la construction des infrastructures des retours obtenus par leurs utilisateurs. Les ventes de puces, de services cloud et de travaux pour les centres de données rapportent déjà à leurs fournisseurs. Mais cela ne prouve pas que les entreprises qui adoptent l’IA en tireront assez de bénéfices pour soutenir durablement le rythme actuel des dépenses.

Les gains de productivité sont-ils déjà visibles ?

Certains signes de monétisation sont encourageants, mais les raisons d’être prudent demeurent. J.P. Morgan fait état d’une croissance rapide des revenus du cloud. En revanche, la productivité du travail aux États-Unis a progressé d’environ 1,3 % en moyenne au cours des trois derniers trimestres étudiés, un rythme que la banque juge comparable au faible niveau des années 2010 plutôt qu’à une accélération clairement liée à l’IA. 915

Une enquête de Reuters sur l’expérience des entreprises relève que nombre d’entre elles peinent encore à obtenir des retours significatifs sur leurs investissements en IA. Dans les sondages cités, 15 % des répondants à une enquête menée auprès de cadres ont déclaré que l’IA avait amélioré leurs marges bénéficiaires au cours de l’année précédente ; dans une autre enquête, 5 % ont dit avoir constaté une création de valeur généralisée. Ces résultats portent sur des groupes et des périodes précis : ils ne représentent pas toutes les entreprises. Ils illustrent néanmoins l’écart entre les attentes élevées et les retours déjà démontrés.

La rentabilité peut-elle se faire attendre des décennies ?

Un décalage entre les investissements et leurs retombées est possible, mais il ne garantit pas que les dépenses actuelles finiront par être rentables. Diane Coyle a rappelé que les effets de certaines technologies de rupture sur la productivité ont pu mettre environ 10 à 50 ans à se manifester. Cette comparaison historique invite à ne pas juger une technologie uniquement à ses tout premiers résultats ; elle ne constitue pas un calendrier pour l’IA. 8

La question du financement à court terme reste entière. L’estimation de Van Nieuwerburgh décrit un besoin d’investissement considérable, avant même que d’éventuels bénéfices à l’échelle de l’économie soient assurés. De son côté, l’écart avancé par Bain dépend de ses hypothèses concernant la demande future de calcul, les coûts et les économies possibles. Ces chiffres donnent une idée de l’ampleur du pari, mais ne permettent pas de trancher entre réussite et échec.

En bref

Les investissements dans les infrastructures d’IA atteignent des niveaux que PwC juge supérieurs aux précédents booms ferroviaire et Internet, tandis que les dépenses annuelles des grands groupes du cloud augmentent rapidement. Pour justifier cet effort, l’IA devra générer des revenus durables et apporter des bénéfices au-delà des seuls fournisseurs d’infrastructures, notamment grâce à des gains de productivité et à l’émergence de nouveaux marchés.

À ce stade, les données ne permettent pas de savoir si ces retombées seront assez importantes, ni à quel rythme elles se concrétiseront. La croissance des revenus du cloud est un signal favorable, mais les chiffres récents de productivité et les enquêtes auprès des entreprises ne démontrent pas encore un bénéfice généralisé à l’échelle que supposent les projections d’investissement. 915