L’intelligence artificielle est partout. Elle rédige des textes, génère des images, programme des applications et promet de révolutionner presque tous les métiers de la planète. Les investisseurs, eux, sont tellement enthousiastes qu’ils déversent des centaines de milliards de dollars dans des entreprises qui construisent des centres de données gigantesques pour faire tourner leurs machines.
Mais il y a un petit détail qui mérite qu’on s’y intéresse : certaines des entreprises les plus ambitieuses du secteur dépensent des sommes colossales, accumulent les pertes et envisagent encore des investissements vertigineux. D’autres, comme Microsoft, Alphabet ou Nvidia, gagnent déjà des fortunes.
Alors, faut-il investir dans l’intelligence artificielle avant que tout le monde ne devienne millionnaire ? Ou risque-t-on d’assister à une nouvelle bulle technologique, avec des investisseurs qui découvriront un matin que leur fortune virtuelle l’est devenue un peu trop ?
Pour comprendre la situation, il faut distinguer deux catégories d’acteurs. D’un côté, nous avons les développeurs de modèles d’intelligence artificielle, comme OpenAI, l’entreprise derrière ChatGPT, et Anthropic, qui développe Claude. Leur métier consiste à concevoir des modèles toujours plus performants, à les entraîner et à les faire fonctionner pour des millions d’utilisateurs.
De l’autre, nous trouvons les géants de la technologie, comme Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta et Nvidia. Certains possèdent les infrastructures nécessaires pour faire fonctionner les modèles, d’autres fabriquent les puces qui les alimentent. Plusieurs font les deux, tout en continuant à gagner énormément d’argent grâce à leurs activités historiques.
La différence est importante. Développer un modèle de pointe coûte cher. Le faire fonctionner à grande échelle coûte également très cher, car chaque requête mobilise des ressources informatiques. À cela s’ajoutent les centres de données, les puces spécialisées, l’électricité, les réseaux et les équipes de recherche.
Et contrairement à une application classique, dont le coût de distribution peut être relativement faible, un service d’IA peut continuer à engendrer des dépenses significatives chaque fois qu’un client l’utilise.
Le résultat est assez particulier : les entreprises qui développent les modèles les plus populaires peuvent afficher une croissance spectaculaire tout en dépensant des milliards pour satisfaire la demande.
Commençons par OpenAI, l’entreprise qui a popularisé l’IA générative avec ChatGPT.
En 2024, OpenAI a réalisé environ 3,7 milliards de dollars de chiffre d’affaires, pour une perte nette d’environ 5,1 milliards. En 2025, son chiffre d’affaires a progressé jusqu’à environ 13,1 milliards de dollars.
La perte nette rapportée pour cette même année atteint toutefois environ 38,5 milliards de dollars dans des documents financiers divulgués à la presse. Ce chiffre doit être interprété avec prudence : il comprend notamment une charge comptable exceptionnelle liée à la transformation de sa structure financière. La perte opérationnelle, qui reflète davantage les activités courantes, était d’environ 20,9 milliards de dollars.
Autrement dit, OpenAI vend bel et bien ses services, et ses revenus progressent rapidement. Mais les sommes nécessaires pour financer sa croissance restent considérables.
En septembre 2026, Reuters a rapporté que les revenus annualisés de l’entreprise approchaient les 50 milliards de dollars, selon une source proche du dossier. Attention : un revenu annualisé correspond à une projection fondée sur un rythme récent d’activité. Ce n’est ni le chiffre d’affaires définitif de l’année ni une garantie de bénéfice.
OpenAI cherche donc à transformer une popularité immense en activité durablement rentable. Le défi consiste à faire en sorte que les abonnements, les contrats avec les entreprises et les autres services rapportent davantage que les dépenses consacrées au développement et à l’exploitation des modèles.
C’est un peu comme ouvrir le restaurant le plus populaire du quartier, avec une file d’attente jusque sur le trottoir, tout en découvrant que chaque plat coûte plus cher à préparer que ce que le client paie.
Le restaurant peut devenir extrêmement célèbre. Il peut aussi faire faillite si ses marges ne suivent pas.
Anthropic, le concurrent d’OpenAI à l’origine de Claude, illustre encore mieux les contradictions du secteur.
D’après les informations financières rapportées par Reuters à partir de documents liés à son projet d’introduction en Bourse, l’entreprise a réalisé près de 4,6 milliards de dollars de chiffre d’affaires en 2025, soit environ douze fois plus que l’année précédente.
Mais elle a également déclaré une perte nette d’environ 42 milliards de dollars pour 2025. Ce montant comprend une charge comptable exceptionnelle d’environ 34 milliards liée à des instruments financiers convertibles en actions. Il ne faut donc pas confondre cette perte nette avec les pertes directement liées à l’exploitation.
Les dépenses opérationnelles restent néanmoins très importantes, notamment pour la recherche et l’infrastructure informatique.
En 2026, les revenus d’Anthropic continuent de progresser fortement. Mais l’entreprise doit aussi financer les capacités de calcul nécessaires pour répondre à la demande et développer des modèles toujours plus performants.
Les documents rapportés par Reuters évoquent des engagements futurs colossaux en matière de cloud et d’infrastructures. Il faut cependant distinguer les dépenses déjà payées, les investissements prévus et les engagements contractuels qui seront honorés sur plusieurs années.
La nuance est importante : une entreprise qui annonce des centaines de milliards d’engagements futurs ne les a pas nécessairement déjà dépensés. Mais elle prend des risques considérables si ses revenus futurs ne sont pas à la hauteur de ses ambitions.
Heureusement pour les investisseurs, toutes les entreprises de l’IA ne ressemblent pas à des start-up qui brûlent leur trésorerie.
Microsoft dispose de plusieurs activités extrêmement rentables, notamment Windows, Microsoft 365 et sa plateforme de cloud Azure. L’entreprise bénéficie également de ses partenariats avec OpenAI et de l’intégration de fonctionnalités d’intelligence artificielle dans ses produits.
Pour son exercice fiscal 2025, clos le 30 juin 2025, Microsoft a réalisé environ 281,7 milliards de dollars de chiffre d’affaires et 101,8 milliards de bénéfice net.
Pour l’exercice fiscal 2026, clos le 30 juin 2026, les chiffres publiés atteignent environ 331,8 milliards de dollars de chiffre d’affaires et 133,7 milliards de bénéfice net.
Ces résultats ne signifient pas que l’IA explique à elle seule la progression des revenus. Microsoft possède de nombreuses activités, et il serait trompeur d’attribuer tous ses bénéfices à cette technologie.
Mais ils montrent que l’entreprise possède une capacité financière considérable pour investir dans les centres de données, les puces et les services d’IA.
Le risque est ailleurs : ces investissements sont-ils suffisamment rentables pour justifier leur coût ? Même une entreprise qui gagne plus de 100 milliards de dollars par an peut décevoir ses actionnaires si elle dépense trop pour obtenir une croissance moins importante que prévu.
Alphabet, la maison mère de Google, bénéficie toujours de revenus publicitaires considérables, tout en développant ses modèles Gemini et sa plateforme Google Cloud.
En 2025, Alphabet a réalisé environ 402,8 milliards de dollars de chiffre d’affaires et 132,2 milliards de bénéfice net. L’entreprise prévoit d’investir entre 175 et 185 milliards de dollars en dépenses d’investissement en 2026, principalement pour répondre à la demande en infrastructure informatique, notamment liée à l’IA.
Amazon suit une trajectoire comparable. En 2025, le groupe a réalisé environ 716,9 milliards de dollars de chiffre d’affaires et 77,7 milliards de bénéfice net. Sa division cloud AWS a généré environ 128,7 milliards de dollars de ventes.
Amazon a dépensé environ 128,3 milliards de dollars en investissements matériels et infrastructures en 2025, contre 77,7 milliards en 2024. Le groupe prévoit environ 200 milliards de dollars de dépenses d’investissement en 2026.
Attention, ces montants ne concernent pas exclusivement l’intelligence artificielle : ils comprennent aussi les infrastructures cloud générales, les capacités logistiques et d’autres besoins du groupe.
Meta, de son côté, continue de financer ses activités avec les revenus publicitaires de Facebook, Instagram et WhatsApp.
En 2025, l’entreprise a réalisé environ 201 milliards de dollars de chiffre d’affaires et 60,5 milliards de bénéfice net. Ses dépenses d’investissement ont atteint environ 72,2 milliards de dollars, contre environ 39,2 milliards en 2024. Pour 2026, Meta prévoit entre 115 et 135 milliards de dollars de dépenses d’investissement.
Ces chiffres donnent le vertige. Mais ils montrent également que les principaux géants de la technologie ne financent pas toute cette course à l’IA uniquement avec de l’argent emprunté ou des promesses d’investisseurs. Ils disposent déjà d’activités génératrices de revenus.
Leur problème est de déterminer combien investir aujourd’hui pour gagner suffisamment demain.
Il existe un autre acteur essentiel dans cette histoire : Nvidia.
L’entreprise fabrique des processeurs graphiques et des systèmes informatiques utilisés pour entraîner et faire fonctionner de nombreux modèles d’IA. Quand les entreprises construisent des centres de données, elles ont besoin de puces, de serveurs et de réseaux. Nvidia fournit une partie importante de ces équipements.
Pour son exercice fiscal 2025, Nvidia a réalisé environ 130,5 milliards de dollars de chiffre d’affaires et 72,9 milliards de bénéfice net.
Pour son exercice fiscal 2026, le chiffre d’affaires a progressé jusqu’à environ 215,9 milliards de dollars et le bénéfice net jusqu’à environ 120,1 milliards.
Nvidia ne se contente donc pas de promettre des revenus futurs : elle gagne déjà énormément d’argent grâce à la demande actuelle en infrastructures d’IA.
Mais cela ne signifie pas que son action est automatiquement une bonne affaire à n’importe quel prix. Une entreprise peut être excellente, très rentable et technologiquement dominante tout en étant surévaluée en Bourse.
Si les investisseurs anticipent une croissance exceptionnelle pendant dix ans et que celle-ci se révèle simplement très bonne, le cours de l’action peut malgré tout chuter.
C’est toute la différence entre acheter une entreprise formidable et l’acheter à un prix raisonnable.
Les chiffres suivants permettent de visualiser l’accélération des investissements. Ils correspondent aux dépenses d’investissement des entreprises, ou capex, c’est-à-dire notamment aux équipements et infrastructures. Ils ne représentent pas uniquement les dépenses consacrées à l’intelligence artificielle.
Les exercices fiscaux ne correspondent pas nécessairement aux années civiles. De plus, les méthodes de comptabilisation et les périmètres d’investissement diffèrent selon les entreprises. Il ne faut donc pas additionner ces chiffres comme s’ils représentaient un budget mondial parfaitement homogène de l’IA.
Ils donnent néanmoins une idée de l’ampleur de la course aux infrastructures. Les entreprises construisent des centres de données, achètent des puces et réservent des capacités informatiques à un rythme qui aurait semblé extravagant il y a seulement quelques années.
La question n’est plus simplement de savoir si l’IA est utile. Elle consiste à déterminer si les bénéfices économiques futurs justifieront toutes ces dépenses.
Une bulle spéculative apparaît lorsque le prix des actifs s’éloigne excessivement de leur valeur économique réelle, souvent parce que les investisseurs anticipent une croissance qui ne pourra pas se matérialiser.
Le risque existe dans l’IA. Certaines entreprises affichent des valorisations gigantesques alors que leur rentabilité reste incertaine. D’autres prennent des engagements financiers de long terme pour construire des infrastructures dont la demande future n’est pas garantie.
Il existe aussi un risque de surcapacité. Si trop de centres de données sont construits, si les modèles deviennent moins coûteux à faire fonctionner ou si la concurrence fait chuter les prix, les revenus attendus pourraient être inférieurs aux prévisions.
Et puis, il y a le problème du financement. Les infrastructures nécessitent énormément de capitaux. Si les investisseurs deviennent plus prudents ou si les taux d’intérêt augmentent, les entreprises les plus endettées pourraient rencontrer des difficultés.
Mais il serait tout aussi absurde de conclure que toute l’IA est une bulle. Les entreprises utilisent déjà ces outils pour programmer, automatiser certaines tâches, analyser des documents et améliorer des services. Des revenus bien réels existent, et certains acteurs gagnent déjà énormément d’argent.
Le scénario le plus plausible n’est donc pas nécessairement un effondrement général. Il pourrait s’agir d’un marché qui récompense quelques entreprises très rentables, tandis que d’autres, malgré des technologies impressionnantes, peinent à trouver un modèle économique viable.
La réponse dépend surtout de ce que l’on achète, du prix payé et de sa capacité à supporter une baisse importante.
Investir dans une entreprise rentable qui profite de l’IA n’est pas la même chose que miser sur une start-up qui dépense plusieurs milliards par an en espérant devenir incontournable.
Il faut également distinguer l’investissement dans une technologie de l’achat d’une action en Bourse. Croire que l’IA va transformer l’économie ne signifie pas que toutes les entreprises du secteur verront leur valeur augmenter.
Pour un investisseur particulier, plusieurs questions méritent donc d’être examinées : quelle part de la croissance future est déjà intégrée dans le cours de l’action ? L’entreprise génère-t-elle suffisamment de trésorerie ? Ses dépenses d’infrastructure sont-elles soutenables ? Et que se passerait-il si la croissance ralentissait pendant deux ou trois ans ?
Une diversification suffisante et un horizon d’investissement cohérent restent essentiels. Il faut également éviter de placer une somme que l’on ne peut pas se permettre de perdre dans une seule entreprise ou dans un secteur particulièrement volatil.
Il n’existe aucune garantie que les gagnants d’aujourd’hui resteront les gagnants de demain. L’histoire de la technologie regorge d’entreprises qui ont révolutionné leur secteur sans pour autant enrichir tous leurs actionnaires.
L’intelligence artificielle représente probablement l’une des transformations technologiques majeures de notre époque. Mais une technologie révolutionnaire ne constitue pas automatiquement un investissement rentable.
OpenAI et Anthropic doivent encore démontrer qu’elles peuvent transformer leur croissance en profits durables. Microsoft, Alphabet, Amazon et Meta disposent de bases financières solides, mais leurs investissements colossaux devront produire des rendements suffisants. Nvidia profite déjà de la ruée vers les infrastructures, sans être immunisée contre une correction boursière.
Le véritable enjeu est donc moins de savoir si l’IA va disparaître que de déterminer qui gagnera réellement de l’argent grâce à elle, et à quel prix.
Car dans une ruée vers l’or, les chercheurs d’or peuvent s’enrichir. Mais ceux qui vendent les pelles ne sont pas nécessairement à l’abri d’un retournement du marché.
Et lorsque les entreprises investissent des centaines de milliards de dollars pour construire l’avenir, une petite question reste en suspens : si tout le monde dépense une fortune pour devenir le prochain géant de l’IA, qui sera encore là pour payer la facture ?
Les chiffres financiers présentés dans cet article doivent être interprétés avec prudence. Les entreprises cotées comme Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta et Nvidia publient des comptes détaillés, tandis que les données concernant des sociétés privées comme OpenAI et Anthropic proviennent notamment d’informations financières rapportées par la presse.
Attention aux comparaisons : une perte nette peut inclure des charges comptables exceptionnelles et ne correspond pas nécessairement à une perte directement liée à l’activité quotidienne. De même, les dépenses d’investissement des géants technologiques couvrent des infrastructures qui ne sont pas exclusivement consacrées à l’intelligence artificielle.
À retenir : les pertes de certaines entreprises spécialisées dans l’IA ne signifient pas que tout le secteur perd de l’argent. Plusieurs grands acteurs réalisent déjà des bénéfices considérables grâce à leurs activités, tout en investissant massivement dans cette technologie.
Les sources utilisées pour comprendre les revenus, les pertes et les investissements des deux grands concurrents de l’IA générative.
Ars Technica · 16 juin 2026
Un examen des documents financiers rapportés par la presse, avec les revenus d’OpenAI en 2024 et 2025 et les dépenses qui pèsent sur ses résultats.
Reuters · 28 septembre 2024
Un article fondé sur des projections financières de l’entreprise, qui évoque les revenus attendus, les pertes possibles et le poids des coûts informatiques.
Morningstar France · octobre 2026
Une analyse de la croissance du chiffre d’affaires d’Anthropic, de ses pertes et des coûts liés à l’informatique. Elle explique notamment pourquoi une perte nette importante ne correspond pas nécessairement à une perte opérationnelle équivalente.
The Motley Fool · 10 octobre 2026
Un décryptage des chiffres attribués à Anthropic, qui distingue la perte opérationnelle des charges comptables ayant contribué à la perte nette annoncée.
Le Monde · 3 octobre 2024
Un article sur le financement d’OpenAI, sa valorisation et les besoins financiers d’une entreprise qui poursuit son développement malgré des pertes importantes.
Précaution éditoriale : les données financières d’entreprises privées peuvent provenir de projections, de documents divulgués ou de sources proches de l’entreprise. Elles ne sont pas toutes des comptes annuels publics et audités. Les chiffres doivent donc être présentés avec leur date, leur périmètre et leur niveau de certitude.
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