Les bénéfices tirés de l’essor de l’intelligence artificielle sont largement captés par les fournisseurs de matériel, tandis que les acteurs qui développent les modèles et les applications livrés au public affichent des pertes importantes. C’est le constat dressé par Torsten Slok, économiste en chef chez Apollo, qui questionne la durabilité de la chaîne de valeur de l’IA.
Un partage des profits profondément asymétrique
En analysant les performances financières des entreprises impliquées à différents niveaux de l’écosystème — fabricants de puces et d’équipements, opérateurs énergétiques et réseaux, fournisseurs de cloud et puissance de calcul, puis concepteurs de modèles et d’applications — l’étude met en lumière une hiérarchie nette des marges.
Les fabricants de puces affichent une rentabilité très élevée : une marge opérationnelle de 41 %, selon les calculs cités. À l’autre extrémité, les créateurs d’algorithmes et d’interfaces destinés à l’utilisateur final continuent, globalement, à perdre de l’argent — avec une marge opérationnelle de –59 %.
| Niveau de la chaîne | Indice cité |
|---|---|
| Fabricants de puces | 41 % de marge opérationnelle |
| Créateurs de modèles et d’applications | –59 % de marge opérationnelle |
Une croissance financée par les capitaux, pas par la demande finale
Le mécanisme observé est clair : les profits des fournisseurs de matériel et d’infrastructure ne proviennent pas principalement d’une forte dépense directe des utilisateurs finaux, mais d’un afflux massif de capitaux injectés dans l’économie de l’IA. En pratique, ce sont les levées de fonds et les investissements réalisés par les entreprises en aval — celles qui perdent de l’argent pour croître — qui soutiennent la rentabilité des acteurs en amont.
Ce modèle fonctionne tant que les investisseurs continuent d’apporter des financements. Mais, comme le souligne l’économiste, il comporte un risque d’instabilité : si la logique spéculative s’essouffle ou si la rentabilité des applications n’est pas trouvée, la chaîne peut se tendre, avec des conséquences sur l’emploi, l’investissement et la capacité des entreprises à absorber des coûts énergétiques croissants.
Quelles conséquences pour la Belgique ?
Sans préjuger d’effets immédiats exclusivement nationaux, plusieurs implications concernent directement les acteurs belges :
- Entreprises technologiques et PME : celles qui bâtissent des services ou incorporent l’IA risquent de rester dépendantes de financements externes pour monétiser leurs produits. Pour les petites structures, cela peut compliquer la mise à l’échelle et la pérennité commerciale.
- Coûts énergétiques et infrastructures : la poussée d’investissement dans les centres de données et la consommation électrique associée exerce une pression sur les réseaux; les opérateurs et les collectivités devront intégrer ces besoins supplémentaires dans leurs planifications.
- Ménages et utilisateurs : si les applications d’IA n’atteignent pas rapidement une rentabilité durable, la diffusion de services « gratuits » ou subventionnés par le capital pourrait ralentir, affectant l’accès à certains services innovants ou augmentant ultérieurement leur coût.
Pour les autorités publiques et les régulateurs, la situation pose des choix : encourager l’investissement dans les infrastructures (centres de données, réseaux électriques, formation) tout en veillant à une concurrence loyale et à une transition énergétique maîtrisée.
Un modèle viable ?
L’économiste évoque un équilibre possible, mais non automatique. Le financement par les capitaux peut soutenir une phase d’expérimentation et de montée en charge ; en revanche, pour que l’ensemble soit durable, il faudra que les créateurs d’applications trouvent des modèles économiques rémunérateurs — abonnement, licences, services à valeur ajoutée — ou que la productivité induite par l’IA se traduise réellement par des revenus suffisants en aval.
Dans l’immédiat, le paysage reste dominé par des investissements massifs dans les puces, les centres de calcul et les réseaux : une configuration qui profite aux fournisseurs d’infrastructures, et pose la question de la répartition des gains dans une économie numérique en rapide recomposition.
En résumé : la chaîne de valeur de l’IA montre aujourd’hui une concentration des profits en amont et des pertes en aval. La pérennité du modèle dépendra de la capacité des acteurs situés près de l’utilisateur final à convertir la croissance en revenus durables, et de l’aptitude des États et entreprises à adapter infrastructures et régulation.
