Les marchés américains ne corrigent pas seulement des excès de valorisation. Ils interrogent désormais la soutenabilité du récit technologique dominant, structuré autour de l’intelligence artificielle, des dépenses d’infrastructure massives et de la promesse de gains de productivité rapides. Les chiffres publiés ces dernières semaines par les indices actions et par les marchés obligataires montrent une hiérarchisation brutale des risques, qui dépasse le simple ajustement sectoriel.
La presse économique américaine décrit un mouvement de vente rapide parti des grandes capitalisations technologiques avant de s’étendre à d’autres segments du marché. Reuters a rapporté, mi-février 2026, une stabilisation fragile des valeurs logicielles après plusieurs séances de correction liées aux craintes de substitution par l’IA. Le Financial Times a évoqué parallèlement une réallocation vers les obligations souveraines américaines, signe d’un repositionnement défensif classique. Dans ce mouvement, des titres comme Microsoft, Amazon ou Salesforce ont enregistré des variations significatives, entraînant mécaniquement l’ensemble du Nasdaq et du S&P 500.
Cette séquence intervient alors que les investissement en infrastructure sont au plus haut. Les principaux groupes technologiques ont tous annoncé des programmes d’investissement cumulés se chiffrant en dizaines de milliards de dollars pour les centres de données, les accélérateurs spécialisés et les infrastructures énergétiques. Or la traduction immédiate de ces dépenses dans les marges et dans les flux de trésorerie reste incertaine à court terme. Le marché interroge désormais la temporalité du retour sur capital et la robustesse des modèles économiques sous-jacents.
Dans une note publiée récemment, Chris Iggo, chair of the Investment Institute et CIO d’AXA IM Core chez BNP Paribas Asset Management, décrit une « destruction créatrice hyperactive ». Les marchés, écrit-il, perçoivent « en temps réel » les implications de l’IA sur les modèles économiques. Les données qu’il mobilise confirment cette lecture différenciée. Le secteur logiciels et services du S&P 500 a reculé de 19,7 % depuis le début de l’année et de 27 % depuis le pic du 29 octobre 2025. Dans le même temps, l’indice des semi-conducteurs du S&P 500 progresse de 4,5 %.
Ce contraste sectoriel s’accompagne d’une tension sur le crédit. Le sous-indice américain High Yield Technology a vu ses spreads s’élargir de 135 points de base sur la période analysée. Parallèlement, Goldman Sachs suit un indice « AI Data Centers and Electrical Equipment » qui affiche une progression de 26,7 % depuis le début de l’année et de plus de 100 % sur un an. Les infrastructures liées à l’IA attirent les capitaux, tandis que certains modèles applicatifs sont revus à la baisse.
Logiciels, 20 % de correction depuis janvier
La baisse de 19,7 % du secteur logiciels et services du S&P 500 depuis le 1er janvier 2026, citée par Chris Iggo à partir de données LSEG Workspace DataStream et ICE Data Services arrêtées au 12 février 2026, constitue un signal fort. Une telle amplitude, concentrée sur quelques semaines, traduit une remise en question des anticipations de croissance et de rentabilité intégrées dans les multiples.
La contraction de 27 % depuis le pic d’octobre 2025 montre que le mouvement dépasse la volatilité conjoncturelle. Les investisseurs distinguent désormais les acteurs capables de transformer rapidement les investissements IA en flux mesurables de ceux dont le modèle dépend d’une croissance récurrente élevée. Pour les DSI, ce tri se traduit par une exigence accrue de démonstration du retour sur investissement des déploiements IA intégrés aux applications métiers.
50 milliards de dollars par an dans les infrastructures
Malgré cette correction, les hyperscalers ont « une nouvelle fois augmenté leurs plans de dépenses d’investissement », note Iggo. Microsoft, Alphabet et Amazon ont annoncé pour 2025 des enveloppes annuelles supérieures à 50 milliards de dollars consacrées aux centres de données, aux accélérateurs spécialisés et aux infrastructures énergétiques. Ces montants financent les capacités de calcul nécessaires aux modèles de grande taille et à leur déploiement à l’échelle mondiale.
Le financement de ces programmes passe désormais aussi par la dette. Deux opérations sur le marché américain des obligations d’entreprises ont permis de lever 25 milliards et 20 milliards de dollars en une seule semaine. Alphabet a également émis une obligation à 100 ans en livres sterling représentant à elle seule environ 1 % des actifs de crédit à long terme de ce marché. L’IA devient ainsi un phénomène de financement obligataire massif, qui engage les bilans sur des horizons étendus.
Le décalage entre ces investissements capitalistiques et la monétisation progressive des services IA fragilise les trajectoires de marge à court terme. Lorsque les résultats publiés ne démontrent pas encore une augmentation proportionnelle des revenus récurrents liés à l’IA, la valorisation fondée sur l’anticipation se contracte. Le marché sanctionne alors l’incertitude sur la structure de coûts et sur la capacité à transformer l’investissement en flux mesurables.
Le modèle SaaS bousculé par les agents IA
La note de BNP Paribas Asset Management formule explicitement l’équation qui inquiète les marchés. « Si des agents IA plus puissants peuvent effectuer des tâches de marketing, de comptabilité, de gestion juridique et de gestion des ressources humaines plus rapidement et à moindre coût que les logiciels en tant que service existants, les utilisateurs bénéficieront alors de coûts réduits et de gains de productivité, tandis que les fournisseurs verront leurs revenus diminuer. » Cette hypothèse pèse directement sur les valorisations des éditeurs SaaS.
La demande globale en SaaS ne se contracte pas, en revanche, la croissance des grands éditeurs se normalise après des années fastes. Entre 2020 et 2022, de nombreux éditeurs SaaS affichaient des taux de croissance annuels supérieurs à 30 %. En 2024 et en 2025, plusieurs acteurs majeurs sont revenus sur des rythmes compris entre 10 % et 20 % selon leurs publications trimestrielles. Cette évolution intervient alors même que les dépenses mondiales en logiciels d’entreprise continuent de progresser à un rythme à deux chiffres, selon les prévisions publiées par Gartner et par IDC en 2025. La demande reste soutenue, mais la dynamique relative des leaders se normalise.
Ce ralentissement s’explique par un effet de base, par des programmes d’optimisation budgétaire engagés par les directions financières depuis 2023 et par une consolidation des licences existantes. Le taux d’expansion net, indicateur central du SaaS, recule chez plusieurs éditeurs cotés, non en raison d’une contraction massive de la clientèle, mais en raison d’une rationalisation des volumes et d’une renégociation des abonnements. Or les valorisations SaaS reposaient historiquement sur la combinaison d’une forte croissance et d’une forte prévisibilité des revenus récurrents.
L’élargissement des spreads tech, un risque sectoriel
Sur le marché américain, le spread entre l’indice ICE BofA Technology and Electronics et les bons du Trésor américain s’est élargi pour rejoindre le niveau global du marché, alors qu’il était historiquement inférieur au cours de la dernière décennie. Ce rattrapage indique que le crédit commence à intégrer un risque sectoriel spécifique lié à la technologie et à l’intensité capitalistique de l’IA.
Dans le même temps, l’adoption de l’IA « reste, à ce stade, relativement limitée dans l’ensemble de l’économie », souligne Iggo. Le décalage entre des investissements record et une diffusion opérationnelle progressive alimente le doute sur la vitesse de monétisation. Tant que les gains de productivité et les revenus supplémentaires ne sont pas objectivés dans les comptes, les marchés continueront de tester la robustesse du récit dominant.
La phase actuelle ne marque pas l’abandon de l’IA comme moteur stratégique. Elle marque le passage d’une valorisation narrative à une valorisation fondée sur la rentabilité capitalistique et sur la capacité à financer durablement des dépenses massives. Pour les directions IT et pour les directions financières, l’enjeu devient mesurable. Les projets IA devront être reliés à des indicateurs précis de productivité, de réduction de coûts ou d’augmentation de revenus, car la soutenabilité du récit technologique se joue désormais sur la démonstration chiffrée de sa valeur économique.
