Les entreprises spécialisées dans l'IA deviennent des emprunteurs de premier plan. Quelles en sont les conséquences pour les investisseurs obligataires ?
Le plus grand au monde technologie Les entreprises financent une expansion sans précédent des centres de données et des capacités informatiques. Leur recours croissant à la dette d'entreprise modifie les risques pris par les investisseurs lorsqu'ils achètent des obligations notées « investment grade ».
L'intelligence artificielle fait de certaines des plus grandes entreprises technologiques mondiales des emprunteurs de premier plan. Alphabet prévoit des dépenses d'investissement comprises entre 1 418 et 1 900 milliards de dollars en 2026, soit environ six fois ses dépenses de 2022, tandis que Meta table sur un montant compris entre 1 300 et 1 450 milliards de dollars. Une grande partie de ces fonds servira à financer des centres de données, du matériel informatique et les infrastructures nécessaires au développement et à l'exploitation de systèmes d'IA de plus en plus puissants.
Cette expansion a commencé à redéfinir les marchés des obligations d'entreprises. Selon S&P Global Market Intelligence, les entreprises technologiques ont représenté 27% des émissions d'obligations d'entreprises américaines notées « investment grade » en 2026, alors que leur présence sur ce marché avait toujours été plus modeste par le passé. Leurs besoins croissants en matière d'emprunt exposent désormais beaucoup davantage les investisseurs en titres à revenu fixe aux perspectives commerciales de l'IA.
La situation financière des plus grands groupes technologiques reste solide à bien des égards. Plusieurs d’entre eux génèrent d’importants flux de trésorerie d’exploitation grâce à la publicité, au cloud computing et à leurs activités bien établies dans le domaine des logiciels. Cependant, leurs programmes d’investissement absorbent une part croissante de ces liquidités, tandis que de nouvelles émissions obligataires et des montages financiers leur apportent des capitaux supplémentaires.
Pour les investisseurs suisses détenant des obligations d'entreprises internationales, la question va au-delà de la solvabilité des entreprises technologiques prises individuellement. Les emprunts liés à l'intelligence artificielle se généralisent dans les fonds obligataires, les investissements dans les infrastructures et le crédit privé, exposant ainsi les portefeuilles à des entreprises dont les résultats financiers dépendent de plus en plus d'un même cycle d'investissement.
L'ampleur des investissements dans l'IA modifie les habitudes d'emprunt des entreprises
Les entreprises technologiques ont traditionnellement financé une grande partie de leur expansion grâce à leurs flux de trésorerie d'exploitation. Leurs activités rentables, leurs importantes réserves de trésorerie et leur endettement relativement modeste ont contribué à faire de certains des plus grands groupes des émetteurs solides, notés « investment grade ».
L'extension d'un centre de données nécessite des investissements d'une ampleur sans précédent. Les opérateurs doivent financer l'acquisition du terrain, la construction, les raccordements électriques, les équipements de refroidissement, les serveurs et les processeurs spécialisés, souvent plusieurs années avant de pouvoir amortir ces dépenses grâce aux revenus générés par leurs clients.
Alphabet a indiqué aux investisseurs en juin que ses dépenses d'investissement prévues pour 2026 s'élèveraient à 1 4180–190 milliards de dollars, contre environ 1 431 milliards de dollars en 2022. La société prévoit une nouvelle hausse substantielle de ses dépenses en 2027 et a identifié les flux de trésorerie d'exploitation, les émissions de dette et le financement par capitaux propres comme sources de financement.
Meta a également accéléré ses investissements. Ses résultats du deuxième trimestre ont fait état de dépenses d'investissement, y compris les remboursements du capital au titre des contrats de crédit-bail, s'élevant à $31,08 milliards de dollars sur trois mois. L'entreprise prévoit des dépenses annuelles comprises entre $130 et 145 milliards de dollars en 2026.
Cette hausse touche l'ensemble du secteur. S&P Global a estimé en septembre que les dépenses d'investissement liées à l'IA des principaux hyperscalers étaient passées d'environ 1 480 milliards de dollars en 2019 à plus de 1 700 milliards de dollars en 2026.
Une grande partie de ces investissements est consacrée au cloud computing ainsi qu’à l’intelligence artificielle. Ces entreprises acquièrent des capacités afin de répondre aux besoins de leurs clients actuels, de développer de nouveaux produits et de faire face à la croissance continue de la demande en puissance de calcul.
Le financement d'une telle expansion uniquement à partir des flux de trésorerie limiterait les fonds disponibles pour les acquisitions, les dividendes, les rachats d'actions et d'autres activités commerciales. L'endettement permet aux entreprises d'étaler une partie de la charge financière sur une période plus longue, même si l'obligation de payer les intérêts et de rembourser le capital subsiste, que la nouvelle infrastructure génère ou non les recettes escomptées.
De bonnes notations de crédit n'éliminent pas les risques
Les plus grands acteurs du secteur technologique abordent ce cycle d'investissement avec des atouts dont ne disposent pas les petites entreprises du secteur des infrastructures. Des revenus bien établis, un accès aux marchés financiers internationaux et des activités diversifiées leur confèrent une grande souplesse pour le financement de nouveaux projets.
Les résultats de Meta au deuxième trimestre témoignent à la fois de sa solidité financière et des exigences de son programme d'investissement.
La société a annoncé un chiffre d'affaires trimestriel de 1 460,80 milliards de dollars américains et un flux de trésorerie d'exploitation de 1 431,86 milliards de dollars américains. Les dépenses d'investissement ont atteint 1 431,08 milliards de dollars américains, tandis que le flux de trésorerie disponible déclaré a reculé à 784 millions de dollars américains.
À la fin du mois de juin, Meta disposait également de $90,26 milliards de dollars en liquidités, équivalents de trésorerie et titres négociables, contre une dette à long terme de $83,66 milliards de dollars.
Sa capacité à générer des liquidités reste importante, mais l'écart entre les flux de trésorerie d'exploitation et les dépenses d'infrastructure s'est fortement réduit. Au cours du premier semestre 2026, Meta a levé environ 1 424,2491 milliards de dollars US de produit net grâce à une émission obligataire réalisée en mai.
Les investisseurs obligataires doivent évaluer comment ces chiffres pourraient évoluer à mesure que les dépenses se poursuivent. Une entreprise rentable peut conserver une bonne notation de crédit tout en générant moins de flux de trésorerie disponibles, mais le recours répété à l'emprunt pour financer ses investissements peut, à terme, modifier son profil d'endettement.
S&P Global Ratings a averti en août que le financement des infrastructures d'IA faisait de plus en plus appel à l'endettement, aux contrats de location, aux garanties et à d'autres montages financiers allant au-delà des émissions classiques d'obligations d'entreprise. Son analyse a mis en évidence des pressions sur les flux de trésorerie d'exploitation disponibles des plus grands « hyperscalers » au cours des années 2026 et 2027.
Cette analyse soulève des questions quant au montant des investissements financés directement par les entreprises et aux obligations auxquelles celles-ci pourraient être tenues dans le cadre de partenariats ou de structures de projet.
Les retombées des investissements dans l'IA mettront du temps à se concrétiser
Les entreprises technologiques s'attendent à ce que leur nouvelle infrastructure soutienne la croissance de leur chiffre d'affaires issu des services cloud, des applications d'intelligence artificielle, de la publicité et des logiciels d'entreprise. Il reste toutefois difficile d'estimer quand ces retombées se concrétiseront.
Les centres de données doivent être construits, raccordés aux réseaux électriques et équipés avant de pouvoir générer des revenus. Une fois en service, ils nécessitent des dépenses régulières liées à l'électricité, à la maintenance et au remplacement des équipements.
Le matériel informatique de pointe a également une durée de vie commerciale relativement courte par rapport aux bâtiments et autres infrastructures à longue durée de vie. À mesure que les processeurs gagnent en puissance et en efficacité, les équipements plus anciens risquent de perdre leur valeur concurrentielle avant même que le financement correspondant n'arrive à échéance.
Ces caractéristiques confèrent une importance particulière à la relation entre les dépenses d'investissement et les flux de trésorerie futurs.
Un investisseur en actions peut accepter plusieurs années de bénéfices en baisse si l'entreprise parvient, à terme, à s'imposer comme acteur dominant sur un marché en forte croissance. Un détenteur d'obligations perçoit des intérêts contractuels et le remboursement du capital, mais ne participe que de manière limitée à toute augmentation de la valeur de l'entreprise.
Un programme d'investissement dans l'IA couronné de succès peut renforcer la situation financière d'un emprunteur, mais les créanciers ne bénéficient pas des mêmes gains potentiels que les actionnaires. Si les recettes attendues ne se concrétisent pas, ils restent exposés à une détérioration de leur trésorerie et à un risque de crédit potentiellement plus élevé.
Les conditions de chaque obligation déterminent le montant de la rémunération supplémentaire que les investisseurs perçoivent en contrepartie de cette incertitude.
L'exposition à l'IA s'étend au-delà des obligations technologiques
Les promoteurs de centres de données, les fournisseurs d'électricité, les services publics, les fabricants d'équipements et les fournisseurs spécialisés dans le cloud ont tous besoin de capitaux pour soutenir leur expansion. Certains financent leurs investissements par le biais d'obligations d'entreprise classiques, tandis que d'autres ont recours au crédit privé, aux titres adossés à des actifs, au financement de projets ou à des structures liées à l'immobilier.
S&P Global Market Intelligence a indiqué en août que le financement des infrastructures d'intelligence artificielle se diversifiait de plus en plus sur ces marchés, notamment au travers de titres adossés à des créances hypothécaires commerciales et d'autres instruments adossés à des actifs.
La construction d'un centre de données peut donc impliquer plusieurs emprunteurs distincts. L'entreprise technologique qui acquiert de la capacité de calcul peut conclure un bail ou un contrat de service à long terme, tandis qu'un promoteur immobilier contracte un emprunt garanti par le bien immobilier et qu'un autre établissement finance les équipements.
L'exposition financière dépend des contrats. Certains accords prévoient des paiements prévisibles sur plusieurs années, tandis que d'autres dépendent de l'utilisation des actifs, de la demande future des clients ou de la capacité à refinancer ces actifs.
Les investisseurs doivent déterminer qui est tenu d'effectuer les paiements, quelles garanties couvrent la dette et comment le projet se comporterait si son principal client réduisait ses dépenses.
S&P Global Ratings a averti en octobre que certaines obligations liées à l'IA pourraient être difficiles à identifier en se basant uniquement sur les chiffres traditionnels relatifs à la dette des entreprises. Les garanties, les partenariats et autres montages financiers peuvent donner aux investisseurs une vision incomplète des engagements liés aux grands programmes d'infrastructure.
Pour les détenteurs d'obligations d'entreprises, les répercussions s'étendent à l'ensemble du marché du crédit. Un portefeuille noté « investment grade » peut détenir des titres émis par un géant du cloud, un fournisseur d'énergie qui développe sa production d'électricité et un propriétaire de centres de données dont les revenus locatifs dépendent de ce même client.
Les fonds d'obligations d'entreprises pourraient être plus concentrés qu'il n'y paraît
Les portefeuilles de crédit traditionnels permettent de diversifier les risques en détenant des obligations émises par de nombreuses entreprises issues de différents secteurs d'activité.
S&P Global Market Intelligence a indiqué en octobre que les corrélations entre les hyperscalers, les entreprises du secteur des semi-conducteurs et d'autres émetteurs liés à l'IA s'étaient renforcées au cours de l'année 2026. Les écarts de crédit sur certaines obligations technologiques exposées à l'IA s'étaient également creusés par rapport à l'ensemble du marché américain des titres notés « investment grade ».
Un fonds obligataire peut détenir à la fois des titres émis par un groupe technologique bien établi et des titres de créance émis par des fabricants de puces électroniques, des compagnies d'électricité et des entreprises spécialisées dans les infrastructures. Ces sociétés opèrent dans des secteurs différents, mais leurs performances financières peuvent être affectées par le même ralentissement des investissements dans l'IA.
Un « spread » correspond au rendement supplémentaire exigé par les investisseurs par rapport à une obligation d'État comparable ou à un autre taux de référence. Lorsqu'il s'élargit, la valeur de marché d'une obligation d'entreprise existante diminue généralement, à condition que les autres facteurs restent inchangés.
Les écarts de crédit peuvent évoluer bien avant qu'une entreprise ne rencontre des difficultés à honorer ses paiements. Les investisseurs peuvent exiger une rémunération plus élevée en raison de la hausse des dépenses, de l'affaiblissement des flux de trésorerie disponibles ou d'une incertitude croissante quant aux perspectives de refinancement.
En octobre, S&P Global Market Intelligence a constaté un élargissement des écarts de rendement parmi les émetteurs exposés au secteur de l'IA, alors même que le marché des titres « investment grade » dans son ensemble restait relativement résilient.
Les gestionnaires de portefeuille doivent donc analyser la concentration par secteur d'activité plutôt que de se fonder exclusivement sur les classifications sectorielles des émetteurs obligataires.
Les échéances de la dette et les coûts de refinancement méritent une attention particulière
Les grandes entreprises technologiques peuvent émettre des obligations dont les échéances s'étendent bien au-delà de la période pendant laquelle leurs investissements actuels dans les infrastructures devraient générer des rendements.
Des échéances plus longues permettent aux emprunteurs de s'assurer un financement pendant de nombreuses années et de réduire la fréquence à laquelle ils doivent faire appel aux marchés des capitaux. Elles peuvent également augmenter les charges d'intérêts qu'une entreprise s'engage à payer au fil du temps.
La durée de l'obligation détermine en partie sa sensibilité aux taux d'intérêt. Les titres à taux fixe dont la durée est plus longue subissent généralement des variations de cours plus importantes lorsque les rendements du marché évoluent.
Le risque de crédit constitue un autre élément à prendre en compte. Le bilan d'une entreprise peut évoluer considérablement entre la date d'émission d'une obligation et celle à laquelle celle-ci doit être remboursée.
Les engagements importants en matière de dépenses d'investissement, les acquisitions, les contrats de location et les emprunts supplémentaires peuvent avoir une incidence sur la situation financière d'un émetteur au cours de cette période.
Le calendrier de refinancement revêt une importance particulière pour les entreprises qui prévoient de rembourser leur dette existante en contractant de nouveaux emprunts. Une hausse des taux de rendement sur les marchés ou une dégradation des notations de crédit pourrait rendre ce processus plus coûteux.
Une entreprise disposant d'importantes réserves de trésorerie et générant un résultat d'exploitation récurrent bénéficie généralement d'une plus grande flexibilité qu'un promoteur d'infrastructures dont les revenus dépendent d'un nombre limité de projets ou de clients.
L'analyse de crédit devrait donc établir une distinction entre les groupes technologiques bien établis et les entreprises dont le financement dépend fortement du succès du déploiement de l'IA.
Le recours à la technologie pourrait-il entraîner une hausse des coûts pour d'autres entreprises ?
Le développement des infrastructures d'intelligence artificielle fait croître la demande de capitaux, alors même que les pouvoirs publics et les entreprises émettent déjà des montants considérables de dette.
S&P Global Market Intelligence a estimé en septembre que les entreprises technologiques représentaient 27% des émissions d'obligations d'entreprises américaines notées « investment grade » et 20% des émissions d'obligations à haut rendement en 2026.
Ces chiffres témoignent de la présence croissante du secteur des technologies sur les marchés du crédit, même s'ils ne permettent pas d'affirmer que les emprunts contractés par ce secteur ont directement entraîné une hausse des coûts de financement pour les autres secteurs.
Les entreprises emprunteuses se disputent les capitaux des investisseurs, et le volume d'obligations mises sur le marché peut influencer leur cours. Les conséquences dépendent de la demande globale de titres à revenu fixe, des conditions monétaires et du niveau de risque que les investisseurs sont prêts à accepter.
Andrew Balls, directeur des investissements en titres à revenu fixe mondiaux chez PIMCO, a évoqué la possibilité que la forte demande de financement des ’ hyperscalers » puisse compliquer la tâche des autres entreprises souhaitant lever des capitaux à des taux abordables.
Les grandes entreprises technologiques pourraient être moins sensibles à de légères variations des coûts d'emprunt, grâce à leurs réserves de trésorerie et aux rendements attendus de leurs grands programmes d'investissement. Les entreprises plus petites ou plus fortement endettées pourraient quant à elles subir une pression plus forte.
L'effet ne serait pas nécessairement uniforme sur l'ensemble des marchés du crédit. Une forte demande d'obligations d'entreprises peut permettre de faire face à des émissions nouvelles importantes, tandis que les périodes de volatilité des marchés peuvent inciter les investisseurs à exiger des primes plus élevées de la part des emprunteurs qu'ils jugent moins solides financièrement.
Pour les investisseurs obligataires, l'évolution de l'offre de titres de dette mérite d'être suivie de près, au même titre que les fondamentaux des entreprises qui les émettent.
Ce que les investisseurs suisses devraient examiner
Les investisseurs suisses détenant des fonds obligataires internationaux notés « investment grade » pourraient déjà être exposés aux entreprises technologiques qui financent les infrastructures d'intelligence artificielle.
L'ampleur de cette exposition dépend de l'indice de référence du fonds, de la sélection des émetteurs, du profil d'échéances et des exigences en matière de qualité de crédit. Les gestionnaires qui suivent des indices généraux d'obligations d'entreprises peuvent prendre des positions plus importantes dans des secteurs qui représentent une part croissante de l'encours de la dette.
Les investisseurs devraient examiner la composition du portefeuille plutôt que de se fier à la répartition sectorielle globale d'un fonds.
La qualité de crédit des emprunteurs individuels est importante, mais leur exposition aux risques commerciaux courants l'est tout autant. Un portefeuille diversifié peut devenir plus sensible aux dépenses d'investissement dans l'IA à mesure que les entreprises technologiques, les opérateurs d'infrastructures et les entreprises connexes représentent une part croissante de ses actifs.
L'exposition au risque de change influe également sur les rendements.
La plupart des grands émetteurs du secteur technologique s'endettent massivement en dollars américains. Les investisseurs suisses qui détiennent leurs obligations sans couverture de change restent exposés aux fluctuations du taux de change USD/CHF.
Un franc plus fort peut réduire le rendement des titres libellés en dollars, même lorsque l'émetteur effectue tous les paiements prévus. Une opération de couverture peut atténuer ce risque, mais son coût dépend de l'écart de taux d'intérêt entre les devises, des conditions du marché et des frais de transaction.
La décision d'investir dans des obligations d'entreprises à plus longue échéance doit également tenir compte des besoins de liquidité de l'investisseur. Une obligation peut offrir un rendement intéressant au moment de son achat, mais perdre de la valeur si les taux d'intérêt ou les écarts de crédit augmentent avant son échéance.
Les familles détenant des crédits privés ou des investissements dans les infrastructures devraient examiner ces expositions parallèlement aux obligations cotées en bourse. Les financements liés à l'IA peuvent apparaître dans plusieurs postes du bilan familial, notamment dans des fonds dont les actifs sous-jacents sont évalués moins fréquemment.
Évaluation de l'exposition à l'IA au sein d'un portefeuille multi-actifs
La progression des emprunts liés à l'IA modifie la composition des marchés du crédit aux entreprises, mais elle n'a pas pour effet de rendre toutes les obligations technologiques aussi risquées les unes que les autres.
Les entreprises bien établies, qui affichent des revenus diversifiés, disposent d'importantes réserves de trésorerie et bénéficient de notations « investment grade », se distinguent nettement des promoteurs d'infrastructures fortement endettés ou des entreprises spécialisées dans le cloud qui dépendent d'un petit nombre de clients.
Cette comparaison dépend également du prix de l'obligation.
Des rendements plus élevés et des écarts de crédit plus importants peuvent compenser le risque supplémentaire encouru par les investisseurs, même s'ils n'offrent qu'une protection limitée en cas de détérioration significative de la situation financière de l'emprunteur.
Pour les family offices, cet examen doit porter sur l’exposition vis-à-vis de chaque émetteur, la durée de leurs engagements et la mesure dans laquelle les flux de trésorerie futurs dépendent de la poursuite des investissements dans l’IA.
Les titres de dette émis par les plus grandes entreprises technologiques peuvent également se recouper avec les participations détenues dans ces mêmes entreprises, ce qui crée des expositions des deux côtés d'un portefeuille diversifié.
L'ampleur de ces positions, leur sensibilité à l'évolution des conditions de marché et les besoins futurs de la famille en matière de liquidités déterminent le niveau de risque que la répartition globale des actifs peut supporter.
Comment évaluer l'exposition à l'IA dans un portefeuille d'obligations d'entreprises
1. Quel est le montant de notre exposition au risque de crédit lié à l'IA ?
Demandez une liste des obligations d'entreprise, des positions de crédit privées et des investissements dans les infrastructures liés aux dépenses en IA. Veuillez inclure les hyperscalers, les entreprises de semi-conducteurs, les opérateurs de centres de données, les services publics et les fournisseurs spécialisés dans le cloud.
2. Les emprunteurs génèrent-ils suffisamment de liquidités pour financer leurs investissements ?
Comparez les flux de trésorerie d'exploitation aux dépenses d'investissement, aux loyers, aux charges d'intérêts et aux autres engagements. Vérifiez si les flux de trésorerie disponibles sont suffisants pour assurer le service de la dette existante sans avoir à recourir à de nouveaux emprunts.
3. Quelle dette doit être remboursée ou refinancée ?
Examinez l'encours de la dette, les échéances prévues et les taux d'intérêt des emprunts existants. Demandez-vous comment la situation financière de l'émetteur évoluerait si les coûts de refinancement augmentaient ou si les revenus liés à l'IA progressaient plus lentement que prévu.
4. Dépendons-nous trop de ce même cycle d'investissement ?
Identifiez les entreprises dont les bénéfices ou le remboursement de leur dette dépendent des dépenses d'un petit nombre de groupes technologiques. Recherchez les expositions communes entre les obligations, les actions, les crédits privés et les fonds d'infrastructure.
5. Quel rendement obtenons-nous en contrepartie des risques pris ?
Comparez les écarts de crédit, les notations et les échéances avec celles d’obligations similaires hors du secteur de l’IA. Pour les investisseurs suisses, évaluez les rendements après couverture de change et déterminez si la volatilité du cours de l’investissement est compatible avec vos besoins de trésorerie prévus.
