Au cœur de la chaîne de valeur de l’IA : Carnet de voyage
Principaux points à retenir
En juin, dans le cadre de son road‑trip annuel dédié à l’IA sur la côte ouest des États‑Unis, notre équipe d’investissement a rencontré les dirigeants de 18 entreprises dont la capitalisation boursière totale est proche de 16 000 milliards de dollars.1 Reflétant un large éventail du secteur technologique – des géants établis aux startups – les sociétés cotées et non cotées avec lesquelles nous avons échangé couvrent l’ensemble de la chaîne de valeur de l’IA, des principaux hyperscalers aux pionniers des semi‑conducteurs, en passant par les éditeurs de logiciels et les acteurs de la cybersécurité. Ces échanges directs nous apportent des angles d’analyse singuliers qui nourrissent nos thèses d’investissement, dans un environnement en mutation rapide. Nous partageons ici les principaux enseignements de ce déplacement.
Adoption de l’IA dans les entreprises, publicité et éditeurs de logiciels : L’adoption de l’IA accélère dans les entreprises, mais elle n’en est qu’à ses prémices. À l’occasion d’une discussion, nous avons constaté que de nombreuses entreprises figurant parmi les 5 % les plus en avance en matière d’adoption de l’IA consomment désormais trois fois plus de jetons (tokens) que celles situées autour de la médiane. Un écart d’usage qui a doublé au cours de l’année écoulée et qui ne cesse de se creuser. Malgré cette concentration de l’usage, nous partageons l’avis des équipes dirigeantes rencontrées : à moyen terme, le paysage devrait compter plusieurs gagnants, et non un seul acteur ultra-dominant. Cette tendance est déjà visible dans l’univers des outils pour développeurs, dans lequel Anthropic connaît un succès retentissant avec Claude Code, tandis qu’OpenAI enregistre toujours une dynamique soutenue.
Publicité : L’IA contribue à un élargissement du marché de la publicité digitale en accroissant les taux de conversion et en fournissant des outils de création automatisés. Dans le domaine de la recherche en ligne, nous n’en sommes encore qu’aux balbutiements d’une phase de monétisation accrue. À terme, les requêtes conversationnelles, plus longues, via les « Aperçus d’IA » (AI Overviews) devraient enregistrer des taux de monétisation nettement supérieurs à ceux de la recherche traditionnelle. Le représentant d’un grand hyperscaler nous a notamment fait savoir que ses solutions publicitaires à base d’IA n’avaient atteint qu’environ 30 % de leur potentiel auprès de la clientèle cible, tout en générant déjà un retour sur investissement publicitaire (Return on ad spend - ROAS) en hausse de l’ordre de 15 % à 30 %. Selon un autre acteur, la croissance de la publicité sur les réseaux sociaux est désormais portée principalement par la hausse du revenu moyen par utilisateur (ARPU), car les créations publicitaires dopées à l’IA améliorent les taux de clic et de conversion.
Logiciels : Sur le segment des logiciels, plusieurs éditeurs nous ont indiqué qu’ils revoyaient en profondeur leur architecture technologique pour prendre en charge des agents d’IA autonomes. La création de valeur se déplace ainsi des Systems of Record (SoR), qui servent de référentiel partagé pour les entreprises, vers des Systems of Action (SoA) axés sur l’automatisation des données : on passe donc de tableaux de bord passifs à des agents actifs capables de résoudre des problèmes. Ce sont les fournisseurs capables de transformer les données en actions de manière fiable, sûre et répétée qui parviendront à créer de la valeur. Les éditeurs de logiciels commencent à s’adapter à ce basculement. En revanche, les modèles économiques de long terme, les structures de prix et les stratégies de monétisation des logiciels à base d’agents restent très incertains.
Retrouvez le compte rendu en direct de Brook Dane.
Construction des infrastructures d’IA, goulets d’étranglement et semi‑conducteurs
Énergie : Au cours de nos discussions, nos interlocuteurs ont désigné de façon unanime l’énergie comme la contrainte la plus critique et la plus longue à lever pour le déploiement à grande échelle de l’IA. L’extrême difficulté à sécuriser des sites de plusieurs gigawatts contribue à l’émergence de solutions de proximité (behind‑the‑meter) et au développement de centres de données plus modestes et distribués, particulièrement bien adaptés aux charges de travail d’inférence. Au‑delà de l’énergie, les goulets d’étranglement des chaînes d’approvisionnement s’étendent désormais au calcul, au réseau, aux mémoires, aux tranches de silicium, ainsi qu’à des composants spécialisés comme les lasers. Les capacités limitées en matière de conditionnement avancé et de fonderie poussent les entreprises à travailler avec des partenaires « secondaires » : TSMC a longtemps joué un rôle de gatekeeper dans le domaine des puces de pointe, mais Samsung ou encore Intel arrivent désormais sur ce segment, tandis que d’autres acteurs envisagent des capacités de fabrication propriétaires, comme la Terafab de Tesla.
Semi-conducteurs : Si nous devons retenir une chose de nos discussions, c’est que la chaîne de valeur des semi‑conducteurs n’est pas un jeu à somme nulle. Plusieurs technologies commencent à s’imposer de manière simultanée pour répondre à des besoins architecturaux différents. Il nous semble par exemple que le cuivre et les solutions optiques peuvent coexister et se développer afin de satisfaire les besoins accrus en bande passante sur différentes distances physiques au sein des centres de données. Les processeurs graphiques génériques (GPU) vont continuer à bénéficier de leur flexibilité et de leur rapidité de déploiement. Quant aux circuits intégrés spécifiques à une application (ASIC), ils vont capter des volumes élevés de charges de travail ciblées nécessitant une efficacité maximale en termes de coût et de consommation énergétique. Les hyperscalers développent leurs propres puces : Google dispose de ses TPU, Amazon de Trainium et Microsoft prévoit de lancer Maia au second semestre. Selon nos estimations, l’activité ASIC sur mesure de Broadcom représente plus de 25 milliards de dollars2, sous l’effet de l’accélération de la demande et du rythme d’adoption. L’augmentation rapide des charges d’inférence devrait suffisamment élargir le marché pour permettre à plusieurs fournisseurs de tirer leur épingle du jeu.
Retrouvez le compte rendu en direct de Sung Cho.
Commerce agentique, cybersécurité et robotique
Commerce agentique : Une conclusion s’est imposée après nos échanges sur ce sujet : l’infrastructure technique sous‑jacente à au commerce agentique est, dans l’ensemble, déjà en place. L’adoption des agents devrait toutefois s’accélérer dans certains domaines et progresser plus lentement dans d’autres. Selon les dirigeants interrogés, le principal frein à une adoption plus large tient désormais à la confiance des consommateurs. Les agents sont encore perçus comme imparfaits, susceptibles de prendre des décisions incomplètes, d’effectuer des réservations imprécises ou de mal interpréter le contexte. Nous pensons que la courbe d’adoption commencera par des achats de faible valeur et à faible implication, pour lesquels la marge d’erreur est relativement plus élevée, avant de s’étendre à des transactions de plus grande valeur.
Cybersécurité : Les modèles d’IA les plus avancés explorent de nouveaux vecteurs d’attaque et exploitent les vulnérabilités à un rythme inédit. Toutefois, ces menaces accrues n’ont pas encore entraîné une augmentation marquée des dépenses de cybersécurité des entreprises. D’après nos échanges, les équipes de sécurité se disent très préoccupées par cette accélération des attaques pilotées par l’IA, mais les budgets alloués restent globalement stables. Lorsque les dépenses finiront par augmenter, les directions estiment toutefois que le marché privilégiera les fournisseurs de solutions spécialisées ("best-of-suite") au détriment des acteurs proposant des solutions tout-en-un ("best-of-breed"). Les éditeurs de solutions spécialisées disposent en effet d’un avantage structurel : ils peuvent agréger des volumes gigantesques de données issues de l’ensemble de leurs produits pour entraîner des modèles et déployer des capacités détection et d’analyse des menaces reposant sur l’IA.
Robotique : La robotique humanoïde suscite un vif intérêt, mais les représentants de la tech que nous avons rencontrés reconnaissent que cette technologie en est encore à un stade très précoce. D’après le consensus, la viabilité commerciale à grande échelle des humanoïdes se compte en années. À court terme, les robots mobiles autonomes devraient rester le principal moteur de croissance du segment de la robotique, avec le déploiement de robots dédiés pour un large éventail d’applications industrielles.
Si vous souhaitez découvrir toutes nos observations et les pistes d’investissement dans un secteur technologique en pleine ébullition, notre équipe Fundamental Equity est à votre disposition pour décrypter ces opportunités.
1 Goldman Sachs Asset Management. Au 19 juin 2026.
2 Présentation des résultats de Broadcom pour le 2è trimestre 2026, le 3 juin 2026.
