Note de recherche de Minerva | Septembre 2026

Résumé exécutif

Le débat d’investissement autour de l’intelligence artificielle entre dans une nouvelle phase critique.

Initialement, la question fondamentale était : L’intelligence artificielle va-t-elle réussir ?

Ensuite, le débat a bifurqué : Des dépenses en capital aussi colossales dans l’IA généreront-elles un jour des rendements suffisants ?

Mais à mesure que l’IA passe d’une percée technologique à une infrastructure de base, à des logiciels d’entreprise et à des gains de productivité structurels, une question plus profonde et plus déterminante émerge :

Même si l’IA réussit brillamment, qui capturera in fine la valeur économique créée ?

Il ne s’agit pas d’une nuance sémantique, mais d’une interrogation fondamentale qui dicte directement la rentabilité du capital.

Le progrès technologique peut accroître la productivité globale de l’économie sans pour autant garantir que les fournisseurs de technologies s’approprient durablement l’intégralité de la valeur nouvellement créée. Les coûts de l’IA peuvent baisser de manière ininterrompue, son adoption se généraliser, et les entreprises ainsi que les consommateurs récolter d’immenses gains d’efficacité, tandis que la concurrence sectorielle peut comprimer les profits excédentaires.

Par conséquent, nous estimons qu’un investissement rigoureux dans l’IA exige de distinguer trois strates distinctes :

La valeur économique : La valeur globale créée par l’IA pour l’ensemble de l’économie.
La rente économique : La fraction de cette valeur qui demeure durablement au sein d’entreprises ou de segments industriels spécifiques.
Le rendement pour l’investisseur : La question de savoir si les valorisations actuelles du marché intègrent déjà ces rentes économiques futures.

Ce qui mérite réellement d’être analysé ne se limite pas à la quantité de valeur que l’IA peut créer.

C’est plutôt :

Qui est en mesure de retenir cette valeur dans ses rendements du capital, et pendant combien de temps cet avantage concurrentiel peut-il être préservé ?

01 | De « L’IA va-t-elle réussir ? » à « Qui récolte les fruits du succès ? »

Le récit de l’investissement dans l’IA au cours des deux dernières années englobe en réalité quatre dimensions distinctes.

La strate technique : Les capacités de l’IA vont-elles continuer à progresser de manière exponentielle ?
La strate macroéconomique : L’IA parviendra-t-elle à accroître la productivité globale des facteurs et à stimuler la croissance potentielle à long terme ?
La strate microéconomique (entrepreneuriale) : Les entreprises individuelles sauront-elles exploiter l’IA pour réduire leurs coûts, accroître leurs revenus ou concevoir de nouveaux modèles d’affaires ?
La strate financière (investissement) : Quelle part de la valeur susmentionnée se traduit in fine par des rendements durables pour les actionnaires ?

Ces quatre strates sont fréquemment amalgamées, alors qu’elles relèvent de logiques fondamentalement différentes.

Une technologie peut remporter un succès éclatant. Une économie entière peut enregistrer un bond de productivité grâce à elle. Les consommateurs peuvent en retirer un bien-être considérable. Néanmoins, les entreprises fournissantes de cette technologie peuvent tout aussi bien échouer à s’approprier durablement des profits proportionnels à son utilité sociale.

La raison en est simple :

La valeur économique et la rente économique ne sont pas des concepts synonymes.

02 | Une productivité accrue ne rime pas avec une hausse proportionnelle des profits

Imaginons un scénario intuitif.

L’IA permet à un seul travailleur du savoir d’accomplir la production qui nécessitait auparavant deux ou trois employés. D’un point de vue macroéconomique, il s’agit d’un saut de productivité majeur. Les entreprises réduisent leurs coûts. Les prix des produits baissent. Les consommateurs profitent de services améliorés. La production potentielle de l’économie s’élargit.

La question cruciale surgit immédiatement :

Qui s’approprie cette valeur nouvellement libérée ?

Serait-ce les entreprises ? Les consommateurs ? Les travailleurs ? Ou les fournisseurs d’infrastructures et de logiciels sous-jacents ? Plus réalistement, les gains seront partagés entre toutes ces parties.

Si les outils d’IA se banalisent et que la concurrence s’intensifie, les gains d’efficacité induits par l’IA seront probablement répercutés en aval sur les consommateurs par le biais de prix plus bas.

Pour la société dans son ensemble, c’est une issue éminemment positive. Du point de vue de l’investisseur, cela implique toutefois que :

La valeur sociale de l’IA peut croître en continu, tandis que les surprofits des entreprises d’IA ne progressent pas nécessairement de concert.

C’est une nuance cruciale, trop souvent absente des modèles d’allocation actuels.

03 | Les révolutions technologiques peuvent finir par éroder leur propre rentabilité

Les vagues technologiques historiques obéissent fréquemment à un cycle de vie paradoxal :

Phase de rareté : Au début, la technologie est rare, conférant aux pionniers un immense pouvoir de fixation des prix.
Phase de maturation : À mesure que la technologie mûrit, les coûts de production chutent.
Phase d’adoption : La baisse des coûts élargit l’adoption à grande échelle.
Phase de commoditisation : L’élargissement des usages stimule une concurrence acharnée.
Phase d’infrastructure : En fin de compte, la technologie se mue en une infrastructure fondamentale et universelle.

Sous l’angle sociétal, c’est la consécration ultime du progrès technique. Sous l’angle du capital, en revanche, cela signifie que :

La valeur d’usage de la technologie continue de croître, tandis que les profits excédentaires accessibles aux fournisseurs technologiques se trouvent progressivement bridés par la concurrence de marché.

Rien ne garantit que l’IA échappera à cette trajectoire historique, et les investisseurs se doivent de modéliser ce scénario de risque de base.

Si la puissance de calcul future, les grands modèles de fondation et l’infrastructure d’IA connaissent un effondrement de leurs coûts unitaires, le volume global d’utilisation de l’IA s’envolera. Cela amplifiera la contribution macroéconomique de l’IA. Parallèlement, toutefois :

Le profit économique généré par unité de service d’IA pourrait structurellement s’inscrire en baisse.

D’où l’émergence d’un paradoxe d’investissement central :

Plus l’IA s’impose avec succès comme une infrastructure universelle, plus elle engendre de la richesse sociale ; mais cela ne garantit en rien que l’industrie de l’IA s’assurera de manière pérenne une part proportionnelle de rentes économiques.

04 | Ce qui se raréfie durablement n’est peut-être pas l’IA elle-même

Cette réalité structurelle explique pourquoi la recherche prospective sur l’IA ne peut se cantonner à la question de « qui détient le meilleur modèle ». Une interrogation autrement plus critique s’impose :

Qu’est-ce qui restera rare une fois l’IA généralisée ?

Si les capacités des modèles se banalisent rapidement, la rente économique tirée des modèles s’évaporera. Si la puissance de calcul croît de manière exponentielle et que les coûts unitaires s’effondrent, les avantages matériels purs succomberont aux lois du marché. Si les outils d’IA deviennent d’un accès sans friction, le seul fait de « posséder l’IA » cessera de constituer un fossé protecteur (une douve) défendable.

La véritable rareté à long terme se déplacera inévitablement vers d’autres maillons :

Les jeux de données propriétaires de haute qualité
Les canaux de distribution profonds et les écosystèmes d’utilisateurs captifs
Les processus opérationnels d’entreprise complexes et les intégrations critiques
Les effets de réseau d’écosystème
L’approvisionnement énergétique et les infrastructures physiques critiques
Les ressources matérielles en situation de goulot d’étranglement
Les coûts de changement de fournisseur (switching costs)
La force de la marque et la confiance systémique
La capacité opérationnelle à imbriquer l’IA au cœur des processus métiers fondamentaux

Par conséquent, une question stratégique majeure se pose :

L’IA va-t-elle consolider les douves économiques existantes, ou les détruire ?

Des réponses divergentes emportent des implications radicalement opposées pour la constitution à long terme du capital.

05 | À croissance d’IA égale, des trajectoires d’investissement radicalement divergentes

Ces dynamiques peuvent être appréhendées à travers quatre scénarios structurels distincts :

Scénario A | Rentes économiques concentrées

L’IA engendre une valeur immense, et un oligopole restreint détenant la technologie critique, l’infrastructure et les écosystèmes capture durablement une part dominante de cette valeur.

Productivité ↑ | Profit d’entreprise ↑↑ | Rente concentrée
Résultat : Le succès de l’IA se traduit directement par des surprofits sur plusieurs décennies pour une poignée de géants industriels.

Scénario B | Concurrence de plateformes

L’IA crée une valeur massive, mais la déflation technologique et une concurrence acharnée compriment en permanence le pouvoir de fixation des prix. L’utilisation bondit. Les revenus des entreprises progressent, mais les marges d’exploitation subissent une pression structurelle continue.

Productivité ↑↑ | Utilisation ↑↑ | Marges →
Résultat : La société récolte d’immenses dividendes économiques, mais le rendement du capital ne suit pas la cadence des volumes.

Scénario C | Les consommateurs s’approprient l’essentiel des gains

L’IA réduit le coût marginal de la connaissance, des logiciels et des services à un niveau proche de zéro. La concurrence inter-entreprises finit par transférer l’intégralité des gains d’efficacité vers des prix de détail plus bas. Les consommateurs captent l’essentiel du surplus économique.

Résultat : Un âge d’or pour le bien-être humain, conjugué à des profils de rendement particulièrement ardus pour les investisseurs en actifs technologiques.

Scénario D | Expansion de la valeur, mais redistribution permanente des rentes

La disruption technologique intra-sectorielle ne connaît aucun répit. De nouvelles architectures de modèles, des puces novatrices et des start-up applicatives de rupture évadent sans cesse les acteurs en place. Le leader de marché d’aujourd’hui ne peut garantir sa position à horizon dix ans.

Résultat : La valeur économique globale progresse régulièrement, tandis que les rentes économiques de chaque firme prise individuellement sont perpétuellement redistribuées. C’est sans doute le scénario le plus probable et le plus exigeant pour les allocateurs à long terme.

06 | Par conséquent, focalisons-nous sur la « durée de la rente »

L’évaluation financière traditionnelle pose généralement la question : Quels seront les bénéfices futurs ?

Dans un écosystème aussi hyper-dynamique que l’IA, nous soutenons qu’une deuxième question indispensable doit être introduite :

Pendant combien de temps ces bénéfices pourront-ils être préservés ?

Il s’agit fondamentalement d’analyser la durée de la rente économique (Economic Rent Duration) d’une entreprise.

Une entreprise générant des rendements excédentaires sur un horizon de cinq ans commande une valorisation intrinsèque radicalement différente d’une société les maintenant sur quinze ans. Des marges bénéficiaires identiques, adossées à un avantage concurrentiel valable trois ans d’un côté ou quinze ans de l’autre, impliquent des hypothèses de valeur terminale totalement divergentes.

Dès lors :

L’une des variables cardinales de l’investissement dans l’IA n’est pas seulement la vitesse de croissance des bénéfices, mais la pérennité dans le temps des rendements excédentaires du capital.

C’est pourquoi l’examen des multiples cours/bénéfices (P/E) à un instant statique ne permet pas de capturer le profil de risque à long terme des actifs liés à l’IA. Ce qui nécessite une modélisation rigoureuse, c’est l’enchaînement suivant :

$$\text{ROIC} \rightarrow \text{Réinvestissement} \rightarrow \text{Avantage concurrentiel} \rightarrow \text{Durée}$$

07 | Que doivent réellement prouver Microsoft, Google et les géants des plateformes ?

Pour les grands acteurs technologiques historiques, la question directrice ne se résume plus à : L’IA peut-elle stimuler le chiffre d’affaires ?

Elle devient plutôt :

L’IA est-elle capable de consolider structurellement la rente économique de ces entreprises, et d’en prolonger la durée au-delà des anticipations actuelles du consensus de marché ?

Nous évaluons cet enjeu à travers plusieurs vecteurs clés :

L’IA accentue-t-elle les coûts de changement de fournisseur ? Si l’IA s’intègre profondément dans les processus critiques des entreprises, la fidélité à l’écosystème s’en trouve renforcée.
L’IA amplifie-t-elle les effets de réseau des plateformes ? Si l’IA accroît la dépendance des utilisateurs envers les plateformes en place, les barrières à l’entrée s’élèvent.
L’IA se contente-t-elle de gonfler les dépenses d’investissement ? Si la croissance des revenus tirée de l’IA exige des CapEx en augmentation constante, l’efficacité capitalistique des profits additionnels se dégrade.
L’IA est-elle devenue un service banalisé (utility) ? Si tous les grands acteurs accèdent à terme à des capacités d’IA équivalentes, l’IA en soi cesse d’agir comme un différenciateur à long terme.
De nouveaux bassins de profits voient-ils le jour ? L’interrogation ultime demeure : L’IA se contente-t-elle de redistribuer les profits d’entreprises existantes, ou crée-t-elle un bassin de profits véritablement inédit et extensible ?

08 | L’examen minutieux de la « prime de certitude »

Que les marchés soient disposés à payer une prime pour la certitude de croissance relève d’une logique parfaitement rationnelle. Ce qui exige un examen rigoureux, c’est de savoir :

D’où provient concrètement cette certitude ?

Si la certitude s’enracine dans des flux de trésorerie préexistants, des écosystèmes clients imprenables, des douves concurrentielles vérifiables et une haute efficacité capitalistique constante, elle repose sur des bases empiriques solides.

À l’inverse, si la certitude du marché repose de plus en plus sur des hypothèses spéculatives — telles qu’une hyper-croissance perpétuelle de l’adoption de l’IA, une commercialisation sans friction, des marges bénéficiaires structurellement immaculées ou une suprématie acquise pour l’éternité —, les investisseurs s’exposent à un risque sous-jacent sévère :

Une dépendance non couverte à l’égard de la durée de vie des futures rentes économiques.

Cela ne signifie pas que le marché commet une erreur fondamentale. Cela dicte que :

Nous devons conserver une conscience aiguë du type précis de certitude que notre capital est en train de rémunérer.

09 | Le cadre de suivi de Minerva

En conséquence, le suivi permanent du cycle de l’IA par Minerva ne se limitera pas au volume absolu des dépenses d’investissement sectorielles (CapEx). Nous suivons les interactions dynamiques d’un ensemble resserré de variables :

Variable	Notre question analytique clé
CapEx en IA	Les décaissements d’investissements continuent-ils d’accélérer ou se stabilisent-ils ?
Revenus de l’IA	Des flux de revenus monétisables se matérialisent-ils concrètement à grande échelle ?
Flux de trésorerie disponibles (FCF)	La croissance du chiffre d’affaires de l’IA se convertit-elle avec succès en cash tangible ?
ROIC	Les rendements sur le capital additionnel investi s’inscrivent-ils en contraction ?
Prix de l’IA	Les coûts unitaires du calcul et des modèles poursuivent-ils leur trajectoire déflationniste ?
Productivité des entreprises	L’IA améliore-t-elle de manière avérée et mesurable les marges opérationnelles sur le terrain ?
Marges bénéficiaires	La pression concurrentielle est-elle en train de transférer les gains de productivité directement aux acheteurs ?
Part de marché	Les rentes économiques demeurent-elles structurellement concentrées ?
Entrée concurrentielle	L’afflux de nouveaux entrants disruptifs s’accélère-t-il ?
Durée de la rente	Pendant combien de temps les rendements excédentaires du capital peuvent-ils être défendus de manière réaliste ?

Nous accordons une importance maximale à cette dernière métrique.

Car :

Si la valeur globale créée par l’IA augmente, mais que la durée des surprofits se raccourcit, l’IA restera dans l’histoire comme une révolution technologique mémorable tout en manquant de délivrer des rendements d’investissement à long terme d’égale grandeur.

À l’inverse, si les leaders du marché parviennent à convertir leurs avantages de productivité liés à l’IA en un ROIC structurellement supérieur — et à défendre ces avantages dans le temps —, les anticipations élevées actuelles du marché pourront progressivement trouver leur validation dans la puissance fondamentale des résultats.

10 | Perspective de Minerva

Nous estimons qu’il n’est nul besoin pour les investisseurs de trancher si l’IA constitue ou non une bulle structurelle, ni de se polariser entre optimisme technologique aveugle et scepticisme absolu.

À nos yeux, l’investigation la plus intellectuellement honnête et fructueuse consiste à se demander :

Comment la valeur économique créée par l’IA sera-t-elle répartie entre le capital, les entreprises, le travail et les consommateurs ?

La percée technologique n’est que la première étape. L’expansion de la productivité est la deuxième. Le facteur qui dicte de manière définitive la performance d’investissement à long terme relève de la troisième étape :

Qui s’approprie les rentes économiques, et combien de temps ces rentes peuvent-elles être préservées ?

Voilà pourquoi une entreprise peut être gérée de manière irréprochable et une industrie posséder des perspectives de croissance séculaires éblouissantes, sans pour autant dispenser les allocateurs professionnels d’évaluer de manière indépendante :

Quelle dimension de rente économique le prix actuel du marché intègre-t-il implicitement ?

Et :

Le marché a-t-il intégré des hypothèses de persistance des rentes sur plusieurs années qui s’avéreront finalement trop optimistes ?

Nous ne pouvons prédire avec exactitude la valeur globale absolue que l’IA créera au cours des décennies à venir. Une telle précision n’est d’ailleurs pas requise.

Ce qui est exigé, c’est une observation continue et rigoureuse de la réalité économique :

La productivité est-elle visiblement en hausse ?
Une valeur tangible se matérialise-t-elle ?
Qui s’approprie finalement cette valeur ?
Les profits comptables se convertissent-ils en flux de trésorerie disponibles ?
Les rendements excédentaires peuvent-ils être défendus au fil du temps ?

En fin de compte, l’attention de Minerva ne porte pas sur le point de savoir si l’IA changera le monde — cette prémisse est d’ores et déjà actée.

Ce que nous devons étudier avec rigueur, c’est :

Lorsque l’IA redessinera le monde, où les rentes économiques viendront-elles s’ancrer ?

Car pour un investisseur,

Créer de la valeur est une chose.

Posséder la valeur en est une autre.

Et détenir, au juste prix, une entreprise capable de préserver durablement cette valeur sur le long terme constitue une troisième réalité, infiniment plus précieuse.

Quand l’IA gagne, qui touche la rente ?