Au milieu des fluctuations du marché, voici le risque lié à l’IA dont nous ne parlons pas

Il est clair que le marché boursier réagit à l’IA, avec une forte vente qui a touché les entreprises alimentant le boom de l’IA la semaine dernière, y compris les sociétés de puces qui ont collectivement perdu plus de 1 billion de dollars. Mais y a‑t‑il quelque chose dans l’approche différente des entreprises vis‑à‑vis de l’IA qui déclenche les réactions variées du marché envers ces sociétés ?

À la fin du mois de juillet, Microsoft a progressé de 9 % tandis que Meta a chuté presque autant, les gros titres d’affaires rapportant que la bataille de l’IA divise les géants du numérique et que les marchés vivent des montagnes‑rusées entre confusion de la Fed et espoirs liés à l’IA.

Bien sûr, de nombreuses variables sont en jeu, mais une tendance majeure ressort de notre analyse de cinq ans portant sur 275 entreprises cotées à l’échelle mondiale – et qui semble également jouer un rôle dans la divergence Microsoft/Meta.

Un article de CNBC publié jeudi contenait une phrase qui, à première vue, semblait anodine mais qui se rattache étroitement à nos conclusions. L’article – qui porte sur les différences directionnelles significatives entre Microsoft, dont les résultats du quatrième trimestre ont dépassé les attentes des analystes, et Meta, qui a publié une prévision de revenus plus faible que prévu, citait Ben Barringer, responsable de la recherche technologique chez Quilter Cheviot, qui déclarait : « En ce moment, le discours de Mark Zuckerberg manque un peu de détails. »

Cela peut paraître mineur, mais notre analyse a montré que ces détails sont en réalité corrélés à la réussite boursière sur le long terme – tant pour les entreprises qui fournissent des outils d’IA que pour celles qui les utilisent.

La taxe du battage IA : pourquoi les discours vagues sur l’IA coûtent aux entreprises

Les cours des actions des plus grandes entreprises cotées au niveau mondial montrent une forte corrélation entre une stratégie « big‑AI » et une évolution supérieure du cours de l’action – à condition que ces entreprises communiquent des actions concrètes et des objectifs précis.

C’est ce que nous avons constaté dans le Baromètre IA 2026, notre analyse des cours boursiers et des rapports annuels de 275 sociétés cotées sur le S&P 100 (États‑Unis), le FTSE 100 (Royaume‑Uni), le DAX (Allemagne) et le CAC 40 (France) entre 2020 et 2025.

La plus grande leçon pour les entreprises qui souhaitent exploiter l’IA est que les déclarations générales sur la manière dont l’IA transformera les activités ne suffisent plus aux investisseurs, d’après notre analyse des cours. Notre rapport a mis en évidence un important écart de surperformance boursière lié à une communication transparente sur l’IA, les entreprises qui évoquaient activement l’IA dans leurs rapports financiers surperformant celles qui n’en parlaient pas de 18 points de pourcentage en moyenne.

Mais se contenter de parler ne suffit pas. Nous avons constaté que les sociétés qui décrivaient leurs actions concrètes de mise en œuvre de l’IA ou qui s’engageaient à atteindre des objectifs commerciaux précis liés à la productivité ou aux revenus surperformaient, l’année suivante, les entreprises qui mentionnaient l’IA de façon vague, sans la lier à leurs actions ou objectifs, de 14 points de pourcentage.

En résumé : soyez précis quant à la façon dont l’entreprise déploiera l’IA et aux améliorations d’efficacité ou de revenu qui en découleront. Par exemple, au lieu de formuler des déclarations floues et bourrées de jargon sur les plans IA, indiquez aux investisseurs le rendement attendu de tâches concrètes telles que l’utilisation de l’IA pour optimiser l’allocation des stocks, améliorer le rapprochement des encaissements ou augmenter la précision des prévisions.

Lier le destin de votre entreprise à un seul acteur de l’IA constitue l’un des plus grands risques liés à l’IA

Anthropic a décongelé l’accès à ses modèles Fable et Mythos, mais l’incertitude engendrée par la décision du gouvernement américain de les interdire a poussé de nombreuses entreprises à remettre en question leur dépendance à l’égard de modèles d’IA avancés, exposés à des risques liés au contrôle gouvernemental, aux menaces cybernétiques et aux coûts d’utilisation élevés. Les entreprises que nous avons étudiées communiquaient fréquemment sur les risques liés à l’impact de l’IA sur le paysage commercial, notamment la réglementation fragmentée de l’IA et la charge de conformité, le risque de cybermenaces et d’attaques alimentées par l’IA, ainsi que la pression concurrentielle résultant de l’adoption de l’IA.

Cependant, l’un des plus grands risques liés à l’IA pour une société peut être de compter trop fortement sur un seul fournisseur d’IA.

Nos constats montrent qu’entre 2020 et 2025, Microsoft était la société la plus citée en matière de plateformes IA/cloud dans les rapports financiers, et OpenAI était la plus mentionnée en termes de modèles, mais on observe une forte baisse des mentions de ChatGPT, une nette hausse des mentions de Google, ainsi que l’émergence d’acteurs chinois tels que DeepSeek et Qwen. Amazon et Anthropic sont également de sérieux concurrents dans ce paysage et pourraient bien grimper dans le classement.

Bien sûr, le jeu de cartes commence déjà à être remanié. Au cours des dernières semaines seulement, Alphabet a relevé ses prévisions d’investissements en capital et a annoncé un trimestre de flux de trésorerie disponible négatif, ce qui signifie qu’elle a dépensé davantage que ce que l’entreprise a généré, déclenchant ainsi la vague de ventes sur le marché.

Ce changement constant enseigne aux entreprises une leçon importante. Les fluctuations du marché, les luttes de position, l’interdiction gouvernementale – tout cela indique qu’aucun de ces paris sur l’IA n’est certain. Si la mise en œuvre de l’IA est cruciale, choisir l’un de ces fournisseurs comme unique porte d’accès à l’IA représente un risque supplémentaire que les entreprises ne prennent peut‑être pas en compte.

Plutôt que de se concentrer sur un seul modèle d’IA ou de rechercher les cas d’usage les plus avancés, quel que soit le coût d’utilisation, les entreprises feraient bien de réduire le risque de mettre tous leurs œufs d’IA dans le même panier et de se concentrer davantage sur les tâches spécifiques qui peuvent augmenter les revenus ainsi que sur les actions concrètes que l’IA peut permettre d’accomplir pour y parvenir.