La bulle de l'IA arrive : nous avons déjà vu ce film, nous savons comment il se termine.

Il y a quelques jours, j'écoutais le premier épisode du nouveau podcast d'Andrew Neil, où il interviewait Andrew Ross Sorkin, journaliste financier au New York Times et auteur de 1929. Ce qui m'a interpellé n'avait rien de fondamentalement nouveau, mais plutôt la précision avec laquelle Sorkin inscrivait la bulle actuelle de l'IA dans un schéma vieux de près de deux siècles, un schéma que l'on s'imagine différent à chaque apparition. Or, il ne l'est jamais. Cet article analyse ce que ce schéma révèle réellement sur l'emploi, le crédit privé et les 750 milliards de dollars qui soutiennent actuellement le PIB américain.

L'IA est-elle une bulle ? Que nous apprend l'histoire ?

Oui, et l'histoire est formelle à ce sujet. L'interview d'Andrew Neil avec Andrew Ross Sorkin a permis d'inscrire le cycle d'investissement actuel dans l'IA dans un schéma qui s'est répété au moins quatre fois : la frénésie des chemins de fer dans les années 1840, la bulle de la Radio Corporation of America dans les années 1920 et l'éclatement de la bulle Internet à la fin des années 1990. À chaque fois, la technologie sous-jacente était véritablement révolutionnaire. À chaque fois, la bulle d'investissement qui l'entourait a largement devancé toute prévision crédible de revenus à court terme. Comparer la bulle de l'IA à celle de la bulle Internet n'est pas une exagération. C'est le même mécanisme, présenté différemment.

Pourquoi l'essor de l'IA ressemble à la révolution industrielle, et pourquoi c'est là le problème

L'IA n'est pas un phénomène de mode. Il s'agit de la transformation technologique la plus importante depuis la révolution industrielle, et les gains de productivité sont bien réels. C'est précisément pourquoi cette comparaison devrait nous inquiéter plutôt que nous rassurer. La révolution industrielle a engendré les bouleversements économiques les plus brutaux du XIXe siècle. Des pans entiers du travail ont disparu. Des communautés bâties autour de métiers spécifiques se sont vidées de leur substance. De nouveaux emplois ont fini par émerger, mais la transition a été longue et difficile, et ceux qui en ont subi les conséquences ont rarement été ceux qui en ont profité.

Cette asymétrie mérite qu'on s'y attarde, car c'est l'aspect que la plupart des analyses sur l'IA passent sous silence lorsqu'elles abordent les gains de productivité. La révolution industrielle n'a pas seulement déplacé des travailleurs isolés. Elle a bouleversé des villes entières, bâties autour d'un seul métier – tissage, meunerie, forge –, et ces villes se sont rarement remises aussi vite que l'économie nationale. Ceux qui possédaient le capital durant cette transition ont profité presque immédiatement des avantages de la mécanisation. Ceux qui fournissaient la main-d'œuvre n'en ont bénéficié que des décennies plus tard, et ce, principalement grâce à une pression politique et syndicale soutenue, et non par une diffusion spontanée de la prospérité.

Nous nous sommes déjà demandés si le coût plus profond allait au-delà des seuls emplois, nous nous sommes demandés si l'IA érodait silencieusement la pensée originale elle-même, et la question de l'emploi est indissociable de cette préoccupation.

L'affaire Jobs : ce que Dario Amodei et Andrew Neil mettent en garde contre

L'avertissement d'Amodei

Dario Amodei, PDG d'Anthropic, a évoqué ouvertement la possibilité d'un taux de chômage de 20 à 30 % aux États-Unis avec le développement de l'IA. L'avertissement lancé par Dario Amodei à Axios n'a pas été balayé d'un revers de main par Sorkin dans le podcast. Ses propos étaient au contraire plus inquiétants : si l'IA réussit pleinement, si les gains de productivité sont réels et si les valorisations actuelles sont justifiées, alors, par définition, ces entreprises devront supprimer un nombre considérable d'emplois. C'est ainsi que se concrétisent les gains de productivité. C'est ainsi que se justifie l'investissement. Les arguments en faveur de l'IA et l'impact de la bulle de l'IA sur l'emploi ne sont pas contradictoires. Il s'agit d'un seul et même argument.

Il est important d'identifier précisément les secteurs les plus exposés, plutôt que de considérer le déplacement des tâches comme un phénomène abstrait et diffus. Le service client, la relecture juridique de premier niveau, la programmation informatique débutante et une grande partie de l'analyse financière présentent déjà une automatisation mesurable des tâches, même si l'automatisation des emplois n'est pas encore totale. Toutefois, la distinction entre les deux tend à s'estomper plus rapidement que prévu par les employeurs dès lors qu'un outil d'automatisation s'avère suffisamment fiable pour supprimer complètement l'intervention humaine. C'est généralement à ce moment-là qu'un rôle est restructuré plutôt que simplement assisté.

L'exemple de Neil : 80 % des emplois que nous ne pourrions pas encore nommer

Dans l'interview, Andrew Neil a soulevé un point que j'ai trouvé véritablement saisissant, tiré de sa propre expérience plutôt que de la théorie. Rédacteur en chef du Sunday Times dans les années 1980, il se souvient que 16 à 20 pages d'offres d'emploi paraissaient chaque semaine dans la presse, et a constaté qu'environ 80 % de ces intitulés de poste n'existaient pas vingt ans auparavant. « On l'ignorait tout simplement », a-t-il déclaré. Les économies à forte croissance créent effectivement des emplois dont personne ne connaît aujourd'hui les noms. Mais l'écart entre les emplois détruits et les emplois créés est rarement court ou indolore, et il pèse plus lourdement sur les personnes ayant le moins de possibilités de se reconvertir rapidement ou les ressources nécessaires pour traverser cette période de bouleversements. L'histoire est également sans équivoque sur ce point : le capital s'accapare les gains en premier, et le travail rattrape son retard plus tard, généralement seulement après de fortes pressions politiques.

Le point aveugle du crédit privé : personne ne le surveille

Pourquoi il s'agit d'un élément structurel et non accessoire

La réglementation post-2008 a renforcé la sécurité des banques, mais a paradoxalement contribué à l'opacité des activités de prêt. Les fonds de crédit de capital-investissement effectuent désormais le travail autrefois dévolu aux banques, sans prospectus, sans déclaration obligatoire ni contrôle réglementaire. Comme l'a souligné Sorkin dans le podcast : « Les banques ne prêtent quasiment plus d'argent. Ce sont désormais les sociétés de capital-investissement qui créent ces fonds et distribuent les capitaux. Nous manquons de transparence et n'avons aucune visibilité sur ce qui se passe au sein de ces sociétés. Et certaines d'entre elles rencontrent déjà des difficultés. »

Le lien entre le crédit privé et le risque lié à l'IA confère à ce phénomène un caractère structurel plutôt qu'accidentel. Plusieurs des plus importants fonds de crédit privé ont investi massivement dans les logiciels et l'IA, certains nouant même des partenariats directs avec des géants du numérique comme Meta. Si la valorisation de l'IA se corrige, les répercussions ne se limiteront pas aux marchés actions. Elles se propageront à travers les structures de crédit privé qui, par définition, échappent à la vigilance des régulateurs, pourtant indispensables pour les anticiper.

Le problème d'opacité

L'opacité elle-même constitue le risque, sans doute plus important encore que l'effet de levier. Un régulateur qui surveille les bilans des banques peut au moins observer la concentration se développer en temps réel et intervenir avant qu'elle ne se propage. Un fonds de crédit privé accordant des prêts garantis par des infrastructures d'IA ou des revenus logiciels n'est soumis à aucune obligation de publication équivalente. Par conséquent, pour la plupart des observateurs, le premier signe de difficulté sera le gel des rachats par le fonds ou un défaut de paiement retentissant, et non une accumulation progressive et visible que quiconque aurait pu anticiper des mois plus tôt.

Les banquiers des années 1920 étaient les Tech Bros de leur époque.

Andrew Neil a demandé directement à Sorkin si les fondateurs et PDG actuels des entreprises d'IA étaient les équivalents modernes des personnages hauts en couleur qui ont animé le boom des années 1920. La réponse de Sorkin fut sans équivoque : « Absolument. Pendant que j'écrivais le livre, je pensais à chacun de mes personnages de 1929 comme à son équivalent contemporain. »

Considérons les parallèles. « Sunshine Charlie » Mitchell, qui dirigeait ce qui allait devenir Citibank, fut le grand démocrate de son époque, ouvrant les marchés boursiers aux Américains ordinaires et leur assurant que la prospérité était à leur portée. John Raskob, directeur financier de GM, fonda la General Motors Acceptance Corporation en 1919, permettant aux concessionnaires GM de proposer des crédits à tempérament directement aux consommateurs. Il publia en 1929 un article intitulé sans ambages « Tout le monde devrait être riche », puis entreprit la construction de l'Empire State Building. Selon Sorkin, Raskob était l'Elon Musk de son temps. Ces hommes n'étaient ni stupides ni vénaux. C'étaient des visionnaires qui avaient eu raison si longtemps qu'ils ne pouvaient plus imaginer avoir tort.

Cent ans plus tard, en 2026, Jamie Dimon, PDG de JPMorgan Chase, défendait la « démocratisation de la finance » lors de la tournée de présentation de l'introduction en bourse de SpaceX, en compagnie d'investisseurs de renom. Le discours change, mais la psychologie reste la même. Ce qui est vraiment frappant, c'est la quasi-disparition des outils rhétoriques. Les deux époques s'appuient sur les mêmes trois mots clés : accès, démocratisation et fatalité. L'accès présente la participation spéculative comme un moyen d'émancipation plutôt que comme une prise de risque. La démocratisation présente l'exclusivité comme une injustice corrigée. La fatalité fait passer le scepticisme pour un simple manque d'ouverture d'esprit. Aucune de ces trois affirmations n'est fondamentalement fausse. Il se trouve que toutes trois correspondent exactement au discours qu'un promoteur spéculatif tiendrait, indépendamment de la solidité de l'actif sous-jacent.

Chemins de fer, radios, entreprises Internet, intelligence artificielle : l’anatomie de chaque bulle

Le boom de l'IA est au moins la quatrième fois qu'une technologie transformatrice génère un cycle spéculatif dépassant largement les revenus qui pourraient le justifier.

Ère	Technologie	Comportement de pointe	Résultats pour les investisseurs
années 1840	Manie ferroviaire	Des investissements de tous horizons, déconnectés de la réalité commerciale	La crise de 1847 fut brutale ; les chemins de fer ont ensuite contribué à bâtir l'économie industrielle moderne.
années 1920	Société de radio d'Amérique	Le cours de l'action a atteint des sommets extraordinaires grâce à une véritable révolution des communications.	Il est passé de 530 $ à 3 $ lors du krach qui a suivi.
Fin des années 1990	boom des entreprises Internet	Une véritable transformation, des billions de dollars de valeur théorique créés	Des milliards de dollars détruits entre 2000 et 2002 ; Amazon et Google ont survécu grâce aux vestiges de la crise.
2026	IA	750 milliards de dollars d'investissements américains prévus	Non prouvé à l'échelle requise par les évaluations actuelles

Ce qui est frappant, présenté ainsi, ce n'est pas une simple ligne de démarcation, mais la constance de ce schéma sur près de deux siècles et quatre technologies totalement différentes : les chemins de fer, la radio, Internet et maintenant l'IA. Dans tous les cas précédents, la technologie a triomphé. Ce sont généralement les investisseurs qui ont financé la bulle spéculative qui l'a accompagnée qui ont perdu. Les chemins de fer ont ruiné une grande partie de leurs financeurs initiaux avant de devenir l'épine dorsale de la logistique industrielle pendant un siècle. Les actionnaires de RCA ont quasiment tout perdu avant que la radio et la télévision ne deviennent des éléments incontournables de notre quotidien. L'éclatement de la bulle Internet a anéanti des milliards de dollars avant que les entreprises survivantes ne deviennent les sociétés les plus valorisées au monde. À chaque fois, être précurseur et avoir raison sur le plan technologique ne signifiait pas avoir raison sur le prix payé.

Que soutiennent réellement les 750 milliards de dollars de dépenses en IA ?

On prévoit que 750 milliards de dollars seront investis dans l'IA aux États-Unis en 2026. Selon les calculs de l'économiste de Harvard, Jason Furman, si l'on exclut ces dépenses du PIB américain, la croissance américaine chute à environ 0,1 %, soit une stagnation. La croissance de la première économie mondiale repose actuellement sur un pari unique et concentré sur une technologie dont le modèle économique, à l'échelle requise pour justifier les valorisations actuelles, reste à prouver.

Ce n'est pas en soi un motif de disqualification. Il en allait de même pour les chemins de fer en 1845 et Internet en 1998. Cela nous indique simplement que nous nous trouvons dans la même situation structurelle que toutes les grandes bulles spéculatives qui ont précédé celle-ci. Comme Jeff Bezos l'a déclaré à Sorkin quelques semaines avant le podcast : « Une bulle peut très bien éclater, mais elle est une composante nécessaire de l'innovation. »

Il existe une seconde implication, moins souvent évoquée, du chiffre de Furman. Si les dépenses d'investissement en IA constituent actuellement le principal moteur de la croissance américaine, alors tout ralentissement dans cette catégorie de dépenses, qu'il soit dû à une véritable correction, à un incident de crédit sur les marchés privés ou simplement à une pause des hyperscalers pour assimiler l'infrastructure existante, n'affecte pas seulement la valorisation des entreprises technologiques. Il se répercute directement sur le PIB, ce qui signifie que la bulle de l'IA n'est plus un simple phénomène financier. Il s'agit d'un enjeu macroéconomique, avec des conséquences sur la politique des taux d'intérêt et les données sur l'emploi, bien au-delà du seul secteur.

« Cette fois, c'est différent » : Les quatre mots les plus dangereux en finance

Ce qui unit les chemins de fer, RCA, la bulle internet et l'IA, c'est la même phrase, employée à chaque époque par des personnes brillantes qui auraient dû le savoir : cette fois, c'est différent. La technologie est différente, donc les anciennes règles ne s'appliquent plus. L'échelle est différente, donc les anciennes évaluations n'ont plus d'importance. Les opportunités sont différentes, donc le scepticisme d'antan est déplacé.

La technologie est toujours fondamentalement différente, et l'échelle l'est souvent aussi. Mais la psychologie humaine qui sous-tend le cycle d'investissement reste immuable. Ce mécanisme se répète avec une remarquable constance depuis deux siècles d'histoire financière : le scepticisme s'érode face à un succès durable, l'effet de levier se construit de manière opaque pour les régulateurs, et les épargnants ordinaires sont les derniers à être impliqués, avec le moins d'informations et la moindre protection.

Il est important de comprendre l'impact psychologique réel de l'affirmation « cette fois, c'est différent », car il ne s'agit pas d'un simple déni. C'est un argument véritablement convaincant sur le moment, avancé par des personnes qui ont généralement raison concernant la technologie elle-même et se trompent uniquement sur son impact sur le prix. Les ingénieurs ferroviaires ne s'étaient pas trompés en prédisant que les chemins de fer allaient transformer l'économie. RCA ne s'était pas trompée en prédisant que la radio allait transformer la communication. Les partisans d'Internet ne s'étaient pas trompés en prédisant qu'Internet allait transformer le commerce. Avoir raison concernant la technologie et avoir raison concernant sa valorisation sont deux affirmations totalement distinctes, et l'histoire montre qu'elles sont presque systématiquement confondues.

Ce que cela signifie pour les chefs d'entreprise et les investisseurs dès maintenant

L'IA va transformer le monde, probablement plus profondément que toute autre technologie depuis la première révolution industrielle. Elle détruira aussi des emplois à une échelle et à une vitesse auxquelles nous ne sommes pas encore préparés, et engendrera des pertes spéculatives qui frapperont de plein fouet les plus démunis et les moins informés. Ces deux affirmations sont simultanément vraies, et prétendre le contraire ne les rend pas moins réelles.

Pour quiconque élabore actuellement une stratégie autour de l'IA, que ce soit dans le financement automobile ou ailleurs, la leçon pratique à retenir est la même que celle que nous avons déjà tirée dans un autre contexte : un secteur qui constate déjà que la rapidité peut dépasser l'échelle a tendance à découvrir cet écart à ses dépens, une fois les capitaux engagés. Sur le plan humain, c'est la confiance, et non la technologie, qui déterminera le succès de cette transition . En effet, les entreprises et les dirigeants qui survivront à la correction, quelle qu'elle soit, seront ceux qui auront su instaurer une relation de confiance avec leurs clients et les autorités de régulation avant d'en avoir besoin, et non après.

À long terme, la technologie finit toujours par l'emporter. Le plus souvent, ce ne sont pas les investisseurs pris dans la bulle qui gagnent.

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Foire aux questions

1. Le boom de l'IA est-il une bulle comme l'éclatement de la bulle Internet ?

Le schéma est très similaire. Une technologie véritablement transformatrice, associée à des valorisations bien supérieures aux modèles de revenus éprouvés, est exactement ce qui a précédé la frénésie ferroviaire, l'effondrement de RCA dans les années 1920 et l'éclatement de la bulle Internet.

2. Qu'a dit Dario Amodei à propos de l'IA et du chômage ?

Amodei, PDG d'Anthropic, a déclaré que le développement de l'IA pourrait vraisemblablement engendrer un taux de chômage de 20 à 30 % aux États-Unis, et a présenté cela comme une conséquence directe du succès de l'IA sur le plan commercial, et non comme un effet secondaire de son échec.

3. Dans quelle mesure le crédit privé est-il exposé à une correction de l'IA ?

De manière significative, et en grande partie invisible, les fonds de crédit privés réalisent désormais une grande partie des activités de prêt autrefois assurées par les banques, sans le même contrôle réglementaire, et plusieurs des plus importants se sont fortement investis dans les secteurs des logiciels et de l'intelligence artificielle.

4. Quel est le calcul de Jason Furman concernant l'IA et le PIB américain ?

Furman a constaté que si l'on exclut les investissements liés à l'IA de la croissance du PIB américain en 2026, ce chiffre s'établit à environ 0,1 %, ce qui signifie que toute la croissance américaine repose actuellement sur un seul pari technologique concentré.

5. Pourquoi les gens répètent-ils sans cesse « cette fois, c'est différent » avant que chaque bulle n'éclate ?

Car un succès durable érode le scepticisme plus rapidement qu'il n'engendre la prudence, un schéma qui s'est répété à travers tous les grands cycles technologiques spéculatifs depuis près de deux siècles, des chemins de fer à la radio en passant par l'ère des dotcom.