Mon avis sur le déploiement de l'IA et l'argent qui le finance reste indécis. J'ai le sentiment que tout est une question de timing. Et je n'aime jamais ça.
À plus long terme, je suis convaincu que l'IA sera aussi transformatrice que nous le croyons tous. À plus court terme, j'estime qu'une correction doit se produire pour assainir la situation, car cela ne peut pas continuer indéfiniment ainsi.
Je sais que « plus court » ou « plus long » ne sont pas très utiles en termes d'actions concrètes. Mais je me fixe un déclencheur qui m'indiquera quand le « court terme » pourrait commencer. Je pense que c'est la mesure la plus prudente à prendre aujourd'hui pour ma gestion des risques. Car je ne suis absolument pas pessimiste sur ce thème.
Montrez à la plupart des gens une carte de leur propre secteur d'activité, dont ils sont pourtant experts, qui ressemblerait à celle-ci, et ils n'y investiraient pas. Alors pourquoi l'argent continue-t-il d'affluer ? Soit nous ne sommes pas assez nombreux à voir la carte dans son ensemble, soit nous portons des œillères, compte tenu des rendements réels et promis.
Comme beaucoup d'entre nous, je lis énormément de newsletters d'investissement, puis je passe à autre chose. Soyons honnêtes, elles peuvent être arides.
L'une d'elles, publiée par l'équipe de crédit alternatif d'Ares et intitulée In The Gaps, m'a marqué à cause d'une seule page. Il s'agit d'un schéma. Tous les financements levés pour les data centers et les puces dédiés à l'IA sur douze mois, représentés sous forme de toile, avec des lignes reliant chaque opération à toutes les entreprises dont elle dépend.
Version courte :
• Ares a recensé bien plus de 100 financements pour les data centers et les puces IA en douze mois, émis sur sept marchés de dette différents. En creusant, le risque renvoyait toujours aux mêmes huit entreprises.
• Plusieurs de ces entreprises se trouvent des deux côtés d'une même structure : elles paient le loyer, garantissent la valeur du bâtiment à la fin du bail, empruntent et agissent comme locataires en même temps.
• Un data center de 14 milliards de dollars que les assureurs immobiliers ne couvrent qu'à hauteur d'environ 3 % de sa valeur émet des obligations adossées à son loyer, et ces obligations sont notées à faible risque. Même bâtiment, mais deux visions radicalement différentes du risque.
• Chaque opération sur la carte, selon Ares, repose sur une seule hypothèse : que les dépenses d'investissement dans l'IA se poursuivent.
La carte
Version fortement simplifiée recréée pour mettre en évidence certains exemples. Si vous suivez les deux lignes surlignées : i) la même entité paie le loyer et garantit le bâtiment ; ii) la même entité vend les puces et garantit le prêt.
Prise isolément, chaque opération semble solide, bien sûr. Mais rassemblez-les sur une seule page et vous ne pouvez pas éviter un certain malaise. Les lignes convergent sans cesse vers les mêmes huit cercles. Ares a retracé plus de 100 financements, répartis sur sept marchés de dette distincts, et a découvert que le risque ramenait toujours à Meta, Oracle, Microsoft, Amazon, Google, Nvidia, OpenAI et Anthropic.
Les deux faces d'une même opération
Meta paie le loyer qui sert une série d'obligations, et garantit également la valeur du bâtiment à la fin du bail.
CoreWeave apparaît trois fois comme emprunteur et est aussi le locataire principal dont les baux soutiennent les obligations d'un autre émetteur.
Nvidia, selon Ares, figure sur la carte de quatre manières simultanées : l'entreprise émet ses propres titres, fournit les puces qui sous-tendent les opérations structurées, est mentionnée comme locataire et se porte garante des emprunts d'autres sociétés.
Ces entreprises sont également interconnectées entre elles. Nvidia aurait engagé des fonds auprès d'OpenAI, qui achète de la puissance de calcul à Oracle, lequel la fait tourner sur les puces de Nvidia. Microsoft, Amazon et Google détiennent des participations dans les laboratoires d'IA auxquels ils vendent aussi leurs services.
En substance, je simplifie peut-être à l'excès, mais je vois que tout se résume à une seule hypothèse : que les dépenses d'investissement dans l'IA continuent. Si survient une période où les revenus de l'IA déçoivent par rapport aux investissements consentis, et que les garanties sont appelées au même moment, par les mêmes entreprises, précisément lorsqu'elles sont le moins en mesure de payer, qui interviendra alors ? Nous ne sommes pas en 2008. Je ne vois pas de prêteur en dernier ressort fiable pour ce secteur, comme les gouvernements l'ont été pour les banques.
Un bâtiment que personne ne veut assurer
La même newsletter présente un second exemple. Ares décrit un site de data center de 14 milliards de dollars au Texas dont Meta est le locataire. L'assurance immobilière est plafonnée à environ 450 millions de dollars, soit près de 3 % de la valeur. Les assureurs ont examiné un site de cette taille et conclu qu'une perte totale représentait un risque trop important à couvrir.
Maintenant, observez ce même site du côté obligataire. Les investisseurs en dette ont prêté contre le loyer que Meta verse pour le bâtiment, avec une notation investment grade. Si le bâtiment brûle, Meta déplacera sa puissance de calcul ailleurs. Les prêteurs perdent la seule chose sur laquelle ils étaient garantis : un flux de loyers provenant d'un bâtiment sur lequel ils n'ont aucun droit, et que personne n'a assuré au-delà de 3 % de sa valeur.
Ares le résume en une phrase : « Le même risque que le secteur de l'assurance juge trop important pour être couvert sur le marché immobilier en tant que passif, il l'avale tout entier en tant qu'actif lorsqu'il se présente sous la forme d'une obligation investment grade. »
Souvent, c'est le même secteur qui se trouve des deux côtés.
Pourquoi l'argent continue d'affluer
Si la carte est si claire, pourquoi quelqu'un achète-t-il ?
Parce que les investisseurs n'achètent pas la carte. Ils achètent des transactions individuelles à l'intérieur de celle-ci. Un fonds immobilier voit un bail. Un prêteur d'équipements voit une garantie. Chacun fait bien son travail, évalué selon les critères de cette seule pièce du puzzle.
Je suis quelque peu perplexe quant au fait que le monde de l'investissement ne parle pas assez de ce sujet. Mon hypothèse est que tant que le graphique continue de monter et que chaque opération passe les contrôles standards de due diligence, tout va pour le mieux. J'aimerais voir une plus grande importance accordée à l'intersection entre la due diligence financière et la due diligence opérationnelle. Chacune peut évaluer efficacement ses propres risques, mais ce sont les dépendances entre elles, et à travers des investissements apparemment distincts, qui méritent selon moi un examen plus approfondi, et une pondération plus forte de cette intersection dans le processus de décision d'investissement.
Ares s'intéresse aussi aux acheteurs. Les assureurs américains détiennent environ 9 000 milliards de dollars d'actifs, et les ventes record de rentes signifient qu'ils doivent en placer une grande partie dans des « obligations notées A ». Les obligations qu'ils achètent sont censées faire défaut environ quatre fois sur dix mille chaque année. C'est ainsi qu'ils les tarife. Mais ces obligations reposent sur un seul secteur qui maintient ses dépenses au rythme actuel, et un retournement de cycle d'investissement est loin d'être un événement qui se produit quatre fois sur dix mille.
Ce n'est pas seulement une question d'IA
Ce schéma est plus ancien que les data centers. Ares évoque les télécoms en 2000, où les fabricants d'équipements finançaient leurs propres clients et où une histoire technologique s'est transformée en une histoire de corrélation. La même structure sous-tendait la crise financière, où les montages déplaçaient le risque au lieu de le réduire. À chaque fois, des éléments qui semblaient indépendants partageaient une même hypothèse, et lorsque celle-ci s'est effondrée, ils ont chuté ensemble.
Cela s'applique aussi à plus petite échelle. Un panier thématique de dix entreprises d'un même secteur partage un seul moteur. Un tracker mondial, un tracker américain et un fonds technologique possèdent trois fois le même petit groupe d'entreprises. Et même si vous détenez de nombreux instruments, les véritables moteurs ou le nombre de paris indépendants se limitent souvent à un ou deux.
Je n'ai pas encore d'opinion arrêtée. Ce que j'ai, en revanche, c'est une conscience grandissante de cet environnement.
Chacune de ces opérations a du sens prise isolément. La notation, le locataire, le loyer. Le problème que je soulève ne se manifeste vraiment qu'à travers les relations et l'interconnexion. Cela m'amène à penser qu'un certain nombre d'opportunités qui paraissent plus indépendantes qu'elles ne le sont, ou qui affichent des niveaux de séparation acceptables, partagent en réalité une hypothèse unique et bien plus forte.
Ayant travaillé dans le secteur en 2008, il m'est difficile de ne pas voir certaines similitudes, ou peut-être que le mot le plus juste serait des familiarités. Les prêts hypothécaires étaient regroupés, notés et vendus à des investisseurs contraints d'acheter du papier hautement noté. Chaque paquet semblait diversifié. En dessous, une grande partie de cette diversification apparente reposait sur la même hypothèse : que les prix de l'immobilier ne baisseraient pas simultanément à l'échelle nationale (aux États-Unis).
Les agences de notation disposaient des informations, mais les ont vues beaucoup trop tard. Leurs critères examinaient davantage chaque paquet pris isolément. L'interconnexion était moins étudiée.
Ce n'est pas la même chose. Je le sais. En 2008, les emprunteurs à la base ne pouvaient pas payer, et le montage le dissimulait. Ici, les entreprises au centre de la carte peuvent payer. Ce sont parmi les sociétés les plus rentables au monde.
Le risque ici survient lorsque la décision de dépenser moins amorce un processus qui met à l'épreuve les garanties et les baux construits sur l'hypothèse que les dépenses se poursuivraient.
Si cela se produit, l'endroit où les dégâts frapperont dépendra des structures de financement et des protections qu'elles contiennent. Les petites entreprises au milieu de la carte, y compris d'anciens mineurs de bitcoins et des sociétés de location de puces, semblent particulièrement exposées. Mais une partie de ce risque pourrait se reporter sur les huit grandes entreprises via leurs garanties et engagements.
Ce qui est familier, c'est le transfert de risque : une hypothèse, de multiples emballages, chacun évalué séparément.
Mon point de vue
À plus long terme : Serein, car je m'attends à ce que l'IA compte autant que la plupart d'entre nous le pensent.
À plus court terme : Je surveillerai les prévisions de dépenses d'investissement dans l'IA. Si deux ou trois des grandes entreprises commencent à revoir à la baisse leurs attentes de dépenses sur un ou deux trimestres, ce sera mon premier signal indiquant que le cycle d'investissement est peut-être en train de changer.
Cela ne signifierait pas automatiquement que les structures de financement sont en difficulté. Je voudrais comprendre pourquoi les dépenses ralentissent, et si ce ralentissement commence à exercer une pression sur les revenus, les baux et les garanties qui soutiennent l'ensemble du secteur.
Ce serait mon signal pour réévaluer mon exposition, avec l'intention de la réduire si les faits le justifient.
D'ici là, ma vision à long terme reste positive. C'est le calendrier de la correction potentielle que je ne parviens pas à déterminer.
Source : Ares Management, In The Gaps, Alternative Credit Newsletter, automne 2026. Les chiffres relatifs aux financements, à la couverture d'assurance, aux contreparties et aux fonds proviennent de ce rapport.
