Aux États-Unis, l’IA siphonne le capital
Les investissements massifs dans l’IA se font au détriment d’autres secteurs L’article Aux États-Unis, l’IA siphonne le capital est apparu en premier sur Le Grand Continent..
En 2026, les géants technologiques américains comme Alphabet (maison-mère de Google), Amazon, Meta (Facebook) et Microsoft investissent des sommes colossales dans l’intelligence artificielle (IA). Leurs dépenses totales devraient atteindre 745 milliards de dollars cette année, et pourraient dépasser 1 000 milliards de dollars en 2027 pour les principaux acteurs du secteur, appelés hyperscalers. Ces investissements massifs visent à développer des infrastructures capables de faire fonctionner des modèles d’IA avancés, comme des centres de données ultra-puissants. À titre de comparaison, ces montants représentent une part significative de l’économie américaine : en 2032, les dépenses pour ces centres de données pourraient atteindre 5,1 % du PIB des États-Unis. Ces chiffres illustrent l’ampleur de la course à l’IA, où les entreprises cherchent à dominer un marché en pleine expansion, malgré des coûts et des risques élevés.
L’afflux massif de capitaux vers l’IA crée un déséquilibre dans l’économie américaine, au point que les investissements dans ce secteur dépassent désormais ceux dans d’autres domaines clés. Par exemple, les dépenses en équipements informatiques pour les centres de données ont dépassé l’investissement résidentiel (logements) aux États-Unis. Parmi les constructions privées, les centres de données connaissent la plus forte croissance, tandis que d’autres secteurs comme l’industrie manufacturière ou le logement reculent. En août 2026, le rythme des dépenses pour ces centres était supérieur de 61 milliards de dollars à celui de décembre 2023. Cette situation rappelle la maladie hollandaise, un phénomène économique où une ressource (ici, les capitaux) est tellement concentrée sur un secteur (l’IA) qu’elle prive les autres secteurs d’investissements essentiels à leur développement.
Les investissements dans l’IA ont un impact sur les taux d’intérêt et les coûts d’emprunt aux États-Unis. Le rendement des obligations d’État à 10 ans, qui reflète le coût de l’emprunt pour l’État et les entreprises, atteint 5,1 % en octobre 2026, un niveau proche de son plus haut depuis 2007 (contre 4,75 % en août 2026). Cette hausse des taux rend les emprunts plus coûteux pour les secteurs non liés à l’IA, comme le logement ou l’automobile, qui sont plus sensibles aux variations des taux. En revanche, les investissements dans la technologie, notamment l’IA, continuent de progresser malgré ces hausses, car ils sont moins affectés par les taux d’intérêt. Cette situation crée une forme de crowding out (éviction), où l’IA attire les capitaux au détriment d’autres secteurs économiques.
Les dettes contractées pour financer les centres de données sont souvent *titrisées*, c’est-à-dire transformées en produits financiers complexes et revendues à des fonds de pension ou des investisseurs institutionnels. Ce mécanisme, similaire à celui qui a conduit à la crise des *subprimes* en 2007, transfère le risque de défaut de paiement des prêteurs vers les épargnants. Si un centre de données fait faillite, ce ne sont plus les banques qui en subissent les conséquences, mais les fonds de pension et les investisseurs qui détiennent ces titres. Cette situation augmente le risque systémique pour l’économie, car une crise dans le secteur de l’IA pourrait avoir des répercussions bien au-delà de ce domaine, affectant l’épargne des ménages et la stabilité financière globale.
