Risque financier IA : la BRI alerte sur le crédit

Le débat autour de l’intelligence artificielle change de terrain.

Pendant deux ans, la principale question des investisseurs était de savoir quelles entreprises profiteraient le plus de la révolution technologique.

Désormais, une autre interrogation monte : qui financera les centaines de milliards nécessaires à son infrastructure, et que se passera-t-il si les revenus attendus ne sont pas au rendez-vous ?

Dans son analyse des marchés publiée mi-septembre, la Banque des règlements internationaux, souvent présentée comme la « banque centrale des banques centrales », estime que les marchés obligataires commencent à intégrer davantage de risque, mais seulement de façon partielle.

IA et crédit : les investisseurs deviennent plus sélectifs

La BRI observe depuis plusieurs mois un changement de comportement.

Les valeurs technologiques liées à l’IA ont connu davantage de volatilité. Une partie des investisseurs a déplacé ses capitaux vers d’autres secteurs et vers d’autres régions du monde.

Sur le crédit, la réaction paraît plus lente.

Les émissions de dette se sont affaiblies dans les segments les plus risqués, tandis que les entreprises bénéficiant des meilleures signatures continuent d’accéder largement aux marchés.

Les investisseurs semblent donc moins disposés à financer n’importe quel projet, mais ils restent prêts à prêter aux grands groupes technologiques disposant de bilans solides.

Cette sélection par la qualité est importante. Elle montre qu’il ne s’agit pas, à ce stade, d’un blocage général du financement de l’IA.

Le problème est plutôt celui du prix du risque.

Plus de 1 000 milliards de dollars d’investissements chez cinq géants de la tech

La taille du boom explique l’attention des banques centrales.

Selon la BRI, les cinq plus grands groupes technologiques mondiaux devraient consacrer ensemble plus de 1 000 milliards de dollars aux investissements liés à l’IA entre 2025 et 2026.

Data centers, processeurs spécialisés, réseaux électriques, systèmes de refroidissement et capacités cloud absorbent une part croissante de ces dépenses.

Et la course pourrait encore changer d’échelle.

La BRI rapporte que les acteurs du secteur anticipent un passage de l’investissement mondial lié à l’IA d’environ 500 milliards de dollars aujourd’hui à 3 000 ou 4 000 milliards de dollars par an d’ici 2030.

Lire l’intervention de Pablo Hernández de Cos sur l’IA et la stabilité financière

À ce niveau, l’IA n’est plus seulement une tendance technologique. Elle devient une variable macroéconomique capable d’influencer l’investissement, les marchés financiers et même la croissance.

Le cash ne suffit plus : les géants de l’IA se tournent vers la dette

Les grandes entreprises technologiques ont longtemps pu financer leurs investissements grâce à leurs énormes flux de trésorerie.

La situation évolue.

Les dépenses liées aux infrastructures progressent désormais plus vite que les flux de trésorerie de plusieurs hyperscalers. Une part croissante des investissements est donc financée par de la dette.

La BRI relevait déjà au printemps que les émissions obligataires brutes des grands hyperscalers avaient dépassé 100 milliards de dollars en 2025.

La plupart de ces obligations ont des échéances supérieures à cinq ans. Les groupes verrouillent ainsi leur financement pour construire des infrastructures qui doivent fonctionner pendant de nombreuses années.

Consulter l’étude de la BRI sur le financement des infrastructures IA

Le recours à la dette n’est pas problématique en lui-même.

Microsoft, Alphabet, Amazon ou Meta disposent de revenus considérables et de notations de crédit élevées.

Le risque apparaît si les investissements doivent continuer à augmenter alors que les revenus générés par l’IA progressent moins vite que prévu.

Le vrai point aveugle pourrait être le crédit privé

Une partie du financement ne passe toutefois pas par les obligations classiques.

Les infrastructures numériques utilisent de plus en plus des fonds de private credit, des véhicules spécialisés et des montages hors bilan.

Un véhicule peut par exemple financer la construction d’un data center. Le groupe technologique s’engage ensuite à louer les capacités pendant plusieurs années.

Économiquement, le géant de la tech évite de supporter immédiatement toute la dette sur son propre bilan.

Mais le risque ne disparaît pas.

Il est transféré vers d’autres investisseurs : fonds de dette privée, assureurs, banques ou véhicules spécialisés.

La BRI parle de formes de « shadow borrowing », c’est-à-dire d’engagements ressemblant économiquement à de la dette sans apparaître entièrement comme tels dans le bilan du donneur d’ordre.

Cette opacité complique la mesure du risque global.

115 milliards de dollars de prêts privés exposés aux logiciels

La BRI a également étudié l’exposition des Business Development Companies américaines, des véhicules très présents dans le crédit privé.

Ces structures auraient prêté environ 115 milliards de dollars aux entreprises de logiciels.

Cela représente environ un cinquième de l’ensemble de leurs prêts et plus de 80 % de leurs portefeuilles technologiques.

Or l’IA générative peut à la fois créer de nouvelles opportunités pour ces sociétés et fragiliser certains modèles économiques existants.

La BRI constate pourtant que cette incertitude ne se reflète encore que faiblement dans le prix des prêts accordés.

Lire l’étude de la BRI sur l’exposition du crédit privé aux éditeurs de logiciels

C’est précisément le type de décalage que les superviseurs surveillent.

Le marché actions réagit souvent très vite aux changements de sentiment. Les prêts privés sont, eux, moins liquides et valorisés moins fréquemment.

Une détérioration peut donc apparaître plus tard.

Le financement circulaire ajoute une couche de complexité

La BRI attire aussi l’attention sur les montages dits de financement circulaire.

Dans certains cas, un fabricant de puces ou un hyperscaler investit au capital d’un laboratoire d’IA ou d’un fournisseur de cloud spécialisé.

La société financée utilise ensuite une partie de cet argent pour acheter des puces ou louer des capacités informatiques auprès de l’investisseur.

Le capital injecté revient donc partiellement vers celui qui l’a fourni sous la forme de chiffre d’affaires.

Ces montages peuvent avoir une vraie logique industrielle.

Mais ils rendent plus difficile la lecture de la demande réelle et des risques financiers entre les différents acteurs.

La BRI souligne aussi que certains actifs peuvent servir de garanties dans plusieurs structures difficiles à observer depuis l’extérieur.

La BRI ne dit pas qu’une bulle IA va éclater

C’est une nuance essentielle.

L’institution ne prévoit pas un effondrement imminent du secteur.

Elle constate au contraire que les marchés ont montré jusqu’ici une forte capacité de résistance malgré les épisodes de volatilité.

La demande de calcul reste très importante. Les revenus du cloud continuent de progresser et les principaux acteurs disposent encore de capacités financières considérables.

Le message est donc davantage prudentiel que catastrophiste.

Le scénario de risque apparaît si les attentes de rentabilité sont trop élevées.

L’histoire économique regorge de technologies qui ont transformé durablement l’économie tout en donnant lieu à des excès d’investissement : chemins de fer, électricité, télécommunications ou Internet.

L’erreur serait donc de confondre deux questions : l’IA peut-elle changer l’économie ? et tous les investissements actuels dans l’IA seront-ils rentables ?

La réponse à la première peut être oui sans que la réponse à la seconde le soit.

Business Times avait déjà soulevé la question du retour sur investissement

Pour les entreprises, cette distinction devient essentielle.

Business Times soulignait déjà au printemps que l’IA était entrée dans une nouvelle phase : après les expérimentations, les directions cherchent désormais des résultats mesurables.

Une entreprise peut accepter plusieurs années d’investissements si elle dispose d’une visibilité crédible sur les gains futurs.

Plus les montants engagés augmentent, plus cette démonstration devient nécessaire.

Les data centers transforment le boom numérique en investissement physique

Le sujet est particulièrement visible dans les centres de données.

L’IA donne parfois l’impression d’une économie immatérielle.

Elle repose pourtant sur des infrastructures extrêmement physiques : terrains, béton, transformateurs, lignes électriques, groupes électrogènes, systèmes de refroidissement et milliers de processeurs.

Business Times suit notamment le projet de data center de Microsoft en Alsace. Le campus envisagé près de Mulhouse représente environ 2 milliards d’euros d’investissement et pourrait consommer jusqu’à 1 500 GWh d’électricité par an.

Le « pari français de l’intelligence artificielle » repose lui aussi sur la capacité du pays à attirer ce type d’investissements grâce à son électricité bas carbone et à ses infrastructures.

Un retournement de l’IA toucherait aussi le BTP et l’énergie

C’est l’une des raisons pour lesquelles la BRI parle désormais de risque macrofinancier.

Si les hyperscalers réduisaient brutalement leurs investissements, les conséquences ne resteraient pas confinées aux entreprises technologiques.

Les sociétés de construction, les fournisseurs d’équipements électriques, les producteurs d’énergie, les fabricants de groupes de secours, les spécialistes du refroidissement ou les opérateurs de réseaux seraient également exposés.

Aux États-Unis, Business BTP observe déjà que la construction de data centers soutient fortement les ventes de certains matériels de chantier et masque la faiblesse d’autres segments de la construction.

À découvrir sur Business BTP : les data centers soutiennent fortement le marché des matériels de construction

Un ralentissement des investissements IA pourrait donc se transmettre à une chaîne de fournisseurs beaucoup plus large que le seul secteur informatique.

Le risque n’est pas l’IA, mais l’écart entre investissement et rentabilité

La mise en garde de la BRI ne remet finalement pas en cause le potentiel technologique de l’intelligence artificielle.

Elle pose une question beaucoup plus classique : la rentabilité future justifie-t-elle les capitaux engagés aujourd’hui ?

Lorsque les investissements étaient largement financés par les bénéfices des géants de la tech, une erreur de prévision concernait principalement leurs actionnaires.

À mesure que la dette, le crédit privé et les montages hors bilan prennent davantage de place, le risque se diffuse vers le système financier.

Une correction pourrait alors entraîner une hausse des spreads de crédit, des refinancements plus difficiles et un ralentissement de l’investissement.

La BRI ne dit donc pas que la révolution de l’intelligence artificielle est une illusion. Elle avertit que même une révolution technologique réelle peut être surfinancée. Pour les entreprises comme pour les investisseurs, la prochaine étape de l’IA se jouera moins dans la capacité à annoncer des milliards d’investissements que dans celle à démontrer qu’ils génèrent durablement des revenus, de la productivité et du cash-flow.