Photo Marius Wennersten © DNB Asset Management

Par Marius Wennersten, Gérant de portefeuille chez DNB Asset Management

Après plusieurs années d’investissements intensifs dans l’IA, le secteur technologique entre dans une nouvelle phase. Le cycle s’élargit et le profil rendement risque évolue le long de la chaîne de valeur, à mesure que l’attention se déplace de l’expansion des capacités vers leur utilisation effective et leur monétisation, aux niveaux supérieurs des plateformes technologiques.

L’émergence de l’IA agentique constitue un moteur central de cette transformation. Nous observons désormais des signes clairs d’accélération de l’adoption, et non plus seulement de l’investissement. Les revenus récurrents de certains acteurs de premier plan, tels qu’OpenAI et Anthropic, ont fortement progressé sur une période courte, reflétant une hausse marquée de l’activité, alors que les agents d’IA sont de plus en plus déployés pour accomplir des tâches opérationnelles concrètes.

Les opportunités de long terme demeurent considérables. Les dépenses mondiales liées à la main d’œuvre dépassent largement celles consacrées aux centres de données et aux logiciels, illustrant l’ampleur du potentiel de gains d’efficacité que l’IA pourrait libérer au fil du temps. Toutefois, la trajectoire de monétisation sera probablement non linéaire et la création de valeur inégalement répartie.

L’IA agentique déplace la création de valeur vers le haut de la chaîne

À ce stade, les rendements se sont majoritairement concentrés sur l’infrastructure. Les fournisseurs de semi conducteurs et de matériel ont été les principaux bénéficiaires du cycle d’investissement, les valeurs liées à l’infrastructure de l’IA ayant nettement surperformé leurs pairs. En conséquence, nous estimons que les valorisations de ce segment intègrent un degré d’« optimisme IA » sensiblement plus élevé que celles des couches plateforme et applicative.

Nous anticipons que l’IA agentique constituera un mécanisme clé de transfert de valeur vers le haut de la hiérarchie. Les agents d’IA doivent être coordonnés, déployés et intégrés aux processus métiers, et de nombreuses entreprises choisissent de s’appuyer pour cela sur leurs partenaires cloud et applicatifs existants, où les données, la puissance de calcul, la sécurité et la gestion des identités sont déjà intégrées. Si cette dynamique se confirme, la valeur générée par ce basculement devrait bénéficier non seulement à l’infrastructure, mais également aux couches plateforme et applicative.

Nous estimons que les trois principales plateformes cloud — Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google Cloud — sont bien positionnées. La croissance du cloud s’est de nouveau accélérée au cours des derniers trimestres, les investissements passés étant désormais convertis en revenus. Ces plateformes bénéficient de relations étroites avec leurs clients entreprises et d’un levier opérationnel important, tout en conservant la flexibilité nécessaire pour réallouer leurs capacités en cas de ralentissement des dépenses liées à l’IA. Nous continuons de juger le profil rendement risque de ce segment attractif.

Logiciels : sous pression, mais pas en fin de cycle

Le segment des logiciels reste largement débattu. Le SaaS a nettement sous performé les indices globaux au cours de l’année écoulée, pénalisé par un ensemble de préoccupations structurelles et par l’absence d’amélioration tangible des fondamentaux.

Certaines de ces préoccupations sont fondées. La désintermédiation, le « bundling », les rapprochements entre acteurs et la baisse des coûts de changement peuvent exercer une pression sur les acteurs établis, en particulier à mesure que de nouvelles architectures redéfinissent les modes de résolution des problèmes. Le service client en est un exemple : la manière dont cette fonction sera assurée en 2030 devrait différer sensiblement de celle de 2020, et des acteurs nativement positionnés sur l’IA pourraient capter une partie de cette évolution. Néanmoins, les entreprises établies conservent des avantages compétitifs liés aux données embarquées, aux intégrations existantes et à la profondeur des processus.

Nous considérons également que certains arguments sont exagérés. L’idée selon laquelle la programmation assistée par l’IA remettrait en cause la valeur des logiciels d’entreprise méconnaît l’origine réelle de cette valeur. Dans la plupart des cas, celle ci ne réside pas dans la génération de code, mais dans l’expertise métier, l’intégration des flux de travail et la formalisation de processus complexes. Des entreprises telles que SAP tirent leur valeur économique de la profondeur de leurs processus et de leur intégration dans les opérations de leurs clients, et non de leur capacité à écrire du code.

Dans ce contexte, la correction de marché fait émerger des zones où les valorisations apparaissent excessivement basses au regard des fondamentaux. Dans certains cas, des entreprises de logiciels de grande qualité se négocient à des multiples de chiffre d’affaires à un chiffre, malgré des marges brutes élevées, une croissance soutenue et un potentiel significatif d’expansion des marges opérationnelles à long terme.

Du cycle de construction au cycle d’adoption

Le cycle de l’IA évolue d’une phase de construction vers une phase d’adoption. L’attention se déplace de l’expansion des infrastructures vers la monétisation à l’échelle de l’ensemble de la chaîne de valeur, et nous identifions les opportunités les plus attractives là où cette transition reste sous appréciée.

Nous conservons une vision constructive du secteur technologique, soutenue par sa capacité historique à générer une croissance des bénéfices supérieure à la moyenne et à stimuler les gains de productivité dans l’ensemble de l’économie. Nous considérons l’IA agentique comme la prochaine étape de ce cycle de productivité. Dans le même temps, l’éventail des valorisations au sein du secteur demeure large, ce qui justifie une approche à la fois constructive et disciplinée. Nous privilégions les entreprises dont le potentiel de génération de résultats et de flux de trésorerie à long terme nous paraît sous évalué, et évitons les segments où les anticipations et les valorisations apparaissent excessives.

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