Pourquoi la position de Nvidia "Pas de bulle" est plus importante que ce que suggère le bruit du marché

Lorsque le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a pris la scène en novembre 2025 pour aborder le débat enflammé sur la valorisation de l’IA, il n’a pas simplement défendu la position de l’entreprise, qui détient une position de marché record — il a proposé un cadre fondamentalement différent pour comprendre le moment technologique actuel. Alors que les observateurs du marché et les médias semblent répéter ce que le monstre des cookies pourrait dire à propos des valorisations (« plus, plus, plus ! »), les données réelles racontent une histoire plus nuancée que le simple binaire bulle vs pas bulle. L’argument de Huang repose non pas sur un optimisme aveugle, mais sur trois changements structurels dans la technologie qu’il estime distinguer la révolution de l’IA d’épisodes de folie spéculative passés.

Trois mutations de plateforme redéfinissant l’ère post-Loi de Moore

Huang a commencé sa défense en remettant en question la base même des hypothèses de miniaturisation des semi-conducteurs, qui datent de plusieurs décennies. La Loi de Moore — l’observation que la puissance de calcul double environ tous les 18 mois — s’est effectivement effondrée sous le poids des exigences de l’IA et des limitations physiques. Mais plutôt que de la voir comme une crise, Huang l’a présentée comme le catalyseur de trois transformations simultanées de plateforme.

La première concerne la transition du calcul CPU vers GPU. Les applications héritées, fonctionnant sur des unités centrales traditionnelles — un vaste parc logiciel valant des centaines de milliards de dollars — migrent vers l’architecture GPU, qui gère le traitement parallèle beaucoup plus efficacement pour les charges de travail liées à l’IA. Cette migration représente à elle seule un vent arrière de plusieurs centaines de milliards de dollars pour l’écosystème dans son ensemble.

La deuxième mutation concerne la façon dont l’IA bouleverse fondamentalement le fonctionnement des applications existantes tout en permettant de nouveaux cas d’usage. L’IA générative remplace des approches plus anciennes d’apprentissage machine dans des fonctions critiques : classement dans les recherches, ciblage publicitaire, prédiction de conversion, modération de contenu. L’expérience de Meta fournit une preuve concrète — la société a obtenu des améliorations de 5 % en conversion sur Instagram et de 3 % sur Facebook grâce à des outils marketing améliorés par l’IA. Il ne s’agit pas de modestes progrès ; ce sont des leviers de revenus substantiels pour les opérateurs hyperscale.

La troisième frontière concerne les systèmes d’IA agentique — des agents logiciels autonomes capables de raisonner et de planifier dans divers domaines, du juridique à la conduite autonome. Huang a ensuite dévoilé les technologies physiques d’IA de Nvidia, les présentant comme un « moment ChatGPT » pour le déploiement de l’IA dans le monde réel. Les implications vont bien au-delà du logiciel ; il s’agit du prochain grand changement architectural en informatique.

Comparaison historique des valorisations : les chiffres racontent une histoire très différente

Le cas d’une bulle repose fortement sur un précédent historique, en particulier l’éclatement de la bulle Internet en mars 2000. Cependant, la comparaison révèle des différences cruciales qui remettent en question la narration de bulle.

Aujourd’hui, le Nasdaq-100 affiche un ratio cours/bénéfice moyen de 32,9 — en léger recul par rapport à 33,4 un an plus tôt. Cette baisse douce contredit ce qu’on pourrait attendre d’une spéculation excessive. Pour donner un contexte, mars 2000 présentait un paysage de valorisation totalement différent : le Nasdaq-100 affichait un ratio P/E moyen de 60, plus du double du niveau actuel. Cisco Systems, le géant technologique de 1999, atteignait un multiple P/E de 472 à son apogée. Nvidia aujourd’hui se situe à 47,7 — nettement inférieur, malgré une capitalisation boursière presque deux fois plus grande.

Cet écart de valorisation s’élargit encore lorsqu’on examine l’échelle absolue des entreprises. Alphabet a dépassé 100 milliards de dollars de revenus en un seul trimestre pour la première fois de son histoire. Microsoft et Nvidia ont, quant à elles, augmenté leurs bénéfices respectifs de 60 % et 65 % d’une année sur l’autre lors de leur dernier trimestre — des chiffres qui contrastent totalement avec la compression des marges redoutée lors des phases d’incertitude du marché.

La rentabilité comme facteur de différenciation décisif

Peut-être la distinction la plus convaincante entre le rallye technologique actuel et la spéculation de 2000 réside-t-elle dans la qualité et la stabilité des bénéfices. Lors de la bulle Internet, seulement 14 % des entreprises axées sur Internet étaient rentables. Beaucoup brûlaient du cash, tandis que les investisseurs poursuivaient des narratifs plutôt que des fondamentaux.

Les leaders actuels de l’IA évoluent dans un régime fondamentalement différent. Les entreprises qui alimentent la révolution de l’IA ne sont pas des ventures spéculatives ; ce sont parmi les entreprises les plus rentables jamais créées, et cette rentabilité s’accélère. La croissance de 65 % des bénéfices d Nvidia d’une année sur l’autre dépasse largement les normes historiques. La progression de 33 % des bénéfices d’Alphabet, malgré une amende antitrust de 3,45 milliards de dollars, souligne une dynamique de profit qui dépasse largement les vents contraires réglementaires. Ces chiffres n’éliminent pas le risque d’investissement, mais ils en changent radicalement la nature — du risque de collapse spéculatif à celui de volatilité cyclique.

La correction du marché comme opportunité

Depuis début novembre, les actions technologiques ont connu des vents contraires significatifs. Après avoir atteint 23 461 points en janvier 2026, le Nasdaq Composite évolue désormais dans une fourchette relativement stable — une période de trois mois à peine influencée par le niveau de 23 348 points d’octobre 2025. Cette phase de consolidation, tout en testant la patience des investisseurs, crée un espace pour que les entreprises à forte croissance puissent augmenter leurs bénéfices et ainsi se valoriser à leur niveau actuel.

Plutôt que d’être le prélude à un déclin catastrophique, cette pause pourrait précisément être ce dont les structures de capital patientes et à long terme ont besoin : du temps pour que les fondamentaux des entreprises rattrapent les prix des actions. Si les trois mutations de plateforme de Huang se concrétisent comme prévu, la prochaine phase de rallye pourrait être nettement plus importante que la période de consolidation qui la précède.

La question cruciale pour les investisseurs n’est pas de savoir si l’IA représente une bulle — les données sur les valorisations, la rentabilité et les changements structurels argumentent en ce sens. La véritable question concerne le timing et la sélection : quels bénéficiaires de ces transformations de plateforme capteront une création de valeur disproportionnée ?