Cette semaine, le loup du slogan « L'IA va tout bouleverser » est enfin arrivé

Le marché a enfin pris conscience que la disruption par l’IA n’est plus une menace lointaine.

Le 14 février, selon les informations de ChaseWind Trading, Morgan Stanley dans son dernier rapport indique que avec la progression non linéaire et accélérée des modèles d’IA, la tarification du risque de disruption commence à produire un effet domino :

Il y a seulement un mois, le marché estimait qu’environ 4 % de la pondération de l’indice MSCI Europe était exposée au risque de disruption par l’IA ; une semaine plus tard, ce chiffre est passé à 7 % ; et le 13 février, il a déjà bondi à 24 % (incluant le secteur bancaire).

Le rapport souligne que Morgan Stanley pense qu’à mesure que la capacité des modèles d’IA de pointe dépasse un seuil critique — GPT-5.2 atteignant ou dépassant le niveau d’expertise humaine dans 71 % des tâches professionnelles — les investisseurs doivent réévaluer la logique de l’allocation d’actifs.

Morgan Stanley a changé sa position de neutre à une vision prudente concernant les actions cycliques par rapport aux actions défensives, et indique que le marché du crédit européen offre une opportunité de couverture à la baisse à bon marché, en se concentrant sur les services publics, les semi-conducteurs, la défense et le tabac, considérés comme les refuges les plus résilients.

La banque insiste sur le fait qu’il faut réexaminer quels actifs ne peuvent pas être “copiés” par l’IA — ceux-ci deviendront les points d’ancrage de valeur de la nouvelle ère. Dans une époque où l’intelligence et la main-d’œuvre peuvent être reproduites à l’infini, la véritable valeur reviendra à ce qui ne peut être copié — actifs physiques, barrières réglementaires, effets de réseau, expérience humaine, données propriétaires.

L’essor impressionnant des capacités de l’IA : 71 % des tâches professionnelles maîtrisées

Les humains ne sont pas doués pour comprendre les changements non linéaires, et le progrès des modèles d’IA est précisément une accélération non linéaire typique.

Morgan Stanley indique que les données montrent une vitesse de progression étonnante : en juillet 2025, Grok 4, lancé à cette date, a obtenu un score de 24 % au test GDPVal, ce qui signifie que ce modèle peut atteindre ou dépasser le niveau d’expertise humaine dans 24 % des tâches professionnelles réelles ; seulement cinq mois plus tard, le 12 décembre 2025, GPT-5.2 a atteint un score de 71 %.

Qu’est-ce que GDPVal ? C’est un indicateur mesurant la performance des modèles d’IA dans des tâches professionnelles réelles dans divers secteurs, impliquant des professionnels expérimentés. La recherche d’OpenAI montre que ces modèles de pointe accomplissent ces tâches environ 100 fois plus vite que des experts humains, à un coût environ 100 fois moindre.

Le rapport insiste sur une avancée encore plus impressionnante à venir. Si la loi de la scalabilité de l’entraînement des grands modèles de langage (LLM) se maintient en 2026 — ce que Morgan Stanley considère très probable — il est prévu que plusieurs LLM de pointe américains seront lancés au premier semestre 2026, avec des capacités bien supérieures aux modèles actuels. La raison est simple : les cinq principaux développeurs américains de LLM utilisent actuellement une puissance de calcul environ 10 fois supérieure à celle utilisée pour entraîner le modèle actuel.

L’effet domino de la disruption : du logiciel à la banque

La rapidité de l’évolution de la perception du marché est également stupéfiante.

Selon le suivi de Morgan Stanley, le marché a d’abord commencé à douter que le secteur logiciel puisse connaître une croissance rapide de ses revenus dans les années à venir, mais cette inquiétude s’est rapidement propagée comme un effet domino à des risques plus vastes de disruption économique — changements dans la concurrence, impact sur l’emploi, pressions déflationnistes, etc.

Cela rappelle l’évolution de la psychologie du marché lors du début de la pandémie de COVID-19 en 2020 : en janvier, il s’agissait seulement de risques liés à la demande et à la chaîne d’approvisionnement ; en février, cela s’est étendu aux industries du tourisme, des loisirs, de l’industrie et des banques ; en mars, cela s’est transformé en une vente massive sur l’ensemble du marché, déclenchant des mesures politiques majeures.

Actuellement, Morgan Stanley estime qu’environ 10 % de la pondération de l’indice MSCI Europe (hors banques) est perçue par le marché comme étant confrontée à un risque substantiel de disruption par l’IA, et si l’on inclut les banques, ce chiffre atteint 24 %. La préoccupation concernant le secteur bancaire est relativement nouvelle, principalement centrée sur une déflation plus large de l’économie, des enjeux d’emploi, et (dans une moindre mesure) des inquiétudes liées à la concurrence sur les dépôts provoquée par l’IA.

Il est à noter que ces “actions de disruption dans le marché” ont déjà chuté de leur ratio cours/bénéfice de 24 fois au début de 2025 à 16,4 fois aujourd’hui. Mais Morgan Stanley avertit que en se référant à l’évolution des valorisations de ces “actions de disruption incontestée” (de 24,7 fois à 11,1 fois), il pourrait y avoir encore une marge de baisse supplémentaire.

Qui survivra à l’ère de l’IA ?

Face à cette tempête de disruption, Morgan Stanley propose un cadre d’évaluation combinant cinq dimensions pour juger de la résilience sectorielle et individuelle :

Niveau d’exposition à l’IA : être la partie disruptée, “objet de la controverse”, facilitateur ou protégé

Nature de l’activité : services, actifs physiques, biens ou puissance de calcul

Cyclique ou défensif : actions cycliques, défensives ou autres

Position des investisseurs : niveau actuel de leur exposition

Momentum des actions : facteurs fondamentaux combinés à d’autres

Selon ce cadre, Morgan Stanley considère que les secteurs les plus résilients sont, dans l’ordre : services publics, semi-conducteurs, défense, tabac, et produits de soins personnels et ménagers.

Morgan indique que les entreprises européennes de services publics dominent presque le top 20 des plus résistants à la disruption. Leur caractéristique commune : fournir des infrastructures physiques que l’IA ne peut pas copier, appartenant à un secteur défensif, et actuellement sous-pondérées.

En revanche, les secteurs des logiciels, des services commerciaux, des médias et divertissements, du tourisme, ainsi que ceux du transport, de la finance diversifiée et des banques, sont considérés comme étant soumis au plus fort risque de diffusion de la disruption.

Les huit classes d’actifs impossibles à copier par l’IA

Par ailleurs, Morgan Stanley insiste sur le fait qu’une fois que l’IA atteindra un niveau de transformation, ces catégories d’actifs impossibles à “copier” par l’IA verront leur valeur augmenter. Voici le cadre clé pour comprendre la répartition future des actifs :

A. Rareté physique : immobilier, énergie et actifs électriques, infrastructures de transport, centres de données, métaux minéraux, ressources en eau, licences de casinos dans des juridictions limitées, terrains de parcs à thème, ports de croisière, droits de port, licences de spectre, réseaux de câbles à fibre optique, etc.

B. Capacité de fixation des prix par les adopteurs d’IA : capacité à démontrer un pouvoir de fixation des prix en augmentation.

C. Biens et services de luxe, immobiliers et services uniques.

D. Effets de réseau : grandes plateformes technologiques, marchés en ligne, activités de santé avec relations patients.

E. Expériences humaines authentiques et uniques : médias avec forte marque, actifs sportifs/équipes, musique et autres spectacles valorisant l’élément humain.

F. Rareté réglementaire : entreprises détenant licences, approbations et droits protégés.

G. Données et marques propriétaires : adopteurs d’IA disposant de jeux de données et de portefeuilles IP exclusifs.

H. Divers actifs liés aux semi-conducteurs : processus avancés, lithographie EUV d’ASML, expertise de TSMC en fabrication, traitement de terres rares pour puces.

Marché du crédit : une protection à bas coût contre la baisse

Bien que la crainte de disruption par l’IA ait déjà commencé à influencer certains marchés du crédit, notamment le marché des prêts à effet de levier, l’écart de crédit européen reste proche de ses niveaux historiquement faibles depuis la crise financière mondiale. Même si la volatilité implicite des actions continue d’augmenter, la volatilité du crédit reste exceptionnellement basse.

Mais si la crainte de disruption par l’IA se propage à davantage de secteurs (avec l’accélération attendue des émissions), cela pourrait commencer à mettre à l’épreuve la résilience du marché du crédit.

Morgan Stanley pense que le marché des options de crédit offre une excellente opportunité d’entrée pour se préparer à une expansion des spreads. Compte tenu de la faible exposition technologique en Europe, du rendement global encore élevé, du soutien politique et de la résilience de la croissance économique, ces outils de couverture offrent un rapport coût-efficacité particulièrement attractif.

L’écart de demande en puissance de calcul : une crise d’approvisionnement invisible

De l’autre côté de la disruption de l’IA se trouve une demande folle pour l’infrastructure de puissance de calcul. Plusieurs indicateurs montrent que la croissance de la demande dépasse largement les prévisions actuelles d’offre :

• Un haut responsable de Google a récemment déclaré que l’entreprise pourrait devoir doubler sa puissance de calcul tous les 6 mois, atteignant “1000 fois en 4-5 ans”. En comparaison, Morgan Stanley prévoit que la croissance annuelle composée des ventes de puissance de calcul de Nvidia sera d’environ 210 % entre 2025 et 2028 ; sur 5 ans, cela représenterait environ 300 fois, bien inférieur aux 1000 fois nécessaires selon Google.

• Les données d’OpenRouter montrent qu’entre fin novembre 2024 et fin novembre 2025, la demande hebdomadaire moyenne en tokens a augmenté de plus de 2200 %. La consommation de tokens est un indicateur direct de la demande en puissance de calcul.

• Plus important encore, la puissance de calcul requise pour une seule requête LLM augmente rapidement. Le groupe de recherche METR indique que la durée moyenne d’un “travail” effectué lors d’une requête client d’IA double tous les 7 mois.

Selon le rapport, même si le nombre de clients reste stable, cette croissance implique que la demande en puissance de calcul augmentera bien plus vite que la croissance annuelle de Nvidia estimée à environ 120 %.

Morgan Stanley note que cet déséquilibre entre l’offre et la demande commence à se faire sentir sur le marché :

CoreWeave peut renouveler ses GPU Nvidia Hopper de génération précédente à 95 % du prix d’origine, bien au-dessus de l’amortissement économique prévu par la dépréciation des puces ;

La transaction de location “power shell” garantissant à Google pour Anthropic et FluidStack, qui offre à Hut8, mineur de bitcoins, un rendement sans levier d’environ 18,5 %, équivalent à une prime d’accès à l’électricité d’environ 300 %.

Ces contenus proviennent de ChaseWind Trading.

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