Carte de l'investissement en actions IA 2026 : Guide complet de la disposition, des puces aux applications

Le focus actuel des marchés financiers mondiaux se dirige clairement vers une seule direction : l’intelligence artificielle passe du laboratoire à une application commerciale à grande échelle. Pour saisir cette opportunité, il faut d’abord comprendre quels sont les principaux leviers d’investissement dans les actions AI. De la conception de puces fondamentales aux applications cloud, tout l’écosystème mûrit rapidement, et la question centrale pour les investisseurs est : où faut-il investir dans cette transformation industrielle ?

La logique d’investissement dans les actions AI : pourquoi s’y intéresser maintenant

Les actions AI représentent essentiellement un investissement dans l’infrastructure de la prochaine génération. Contrairement à d’autres investissements technologiques, la chaîne industrielle de l’IA couvre trois niveaux : hardware, software et applications, chacun offrant des opportunités d’investissement distinctes.

Selon Gartner, les dépenses mondiales en IA devraient atteindre 2,53 trillions de dollars en 2026, pour grimper à 3,33 trillions en 2027. Ce chiffre n’est pas qu’une statistique, il reflète l’accélération de l’industrie vers une déploiement à grande échelle. Contrairement à l’ère Internet, l’investissement dans l’infrastructure IA a des cycles plus longs et couvre un spectre plus large, allant de l’alimentation électrique à la gestion thermique, en passant par la conception de puces, chaque étape devenant une source clé de profit.

L’attractivité d’investir dans les actions AI réside dans leur certitude structurelle : peu importe qui sortira vainqueur dans la course à l’IA, la demande pour les fabricants de puces en amont, les intégrateurs de serveurs et les fournisseurs de solutions énergétiques continuera de croître. En d’autres termes, il ne s’agit pas forcément de parier sur le gagnant, mais d’investir dans l’infrastructure fondamentale du jeu.

Trois grandes tendances industrielles redéfinissent la chaîne d’approvisionnement

Pour comprendre la valeur d’investissement dans les actions AI, il faut d’abord saisir trois transformations clés prévues d’ici 2026.

La première est le passage historique de la phase « entraînement » à la phase « inférence ».

Ces dernières années, les géants de la tech ont investi des sommes astronomiques dans l’entraînement de modèles IA, avec l’achat massif de GPU et la construction de data centers comme principaux postes de dépense. Mais en 2026, le centre de gravité change radicalement : les entreprises et développeurs se concentrent désormais sur la façon de faire fonctionner efficacement les modèles IA en environnement réel, plutôt que de simplement accumuler de la puissance de calcul pour l’entraînement.

Ce changement entraîne une délocalisation des calculs du cloud vers des dispositifs en périphérie (edge). Les PC IA, smartphones IA, etc., deviennent de nouveaux terrains de bataille. Les GPU généralistes, coûteux, laissent place à des ASIC (circuits intégrés spécifiques à une application) conçus sur mesure pour des tâches précises, ouvrant un marché énorme pour des entreprises taïwanaises comme Global Unichip ou Creative. Parallèlement, des fabricants comme Qualcomm et MediaTek, dotés de NPU (processeurs neuronaux) performants, voient aussi de nouvelles opportunités de croissance.

La deuxième transformation concerne l’énergie et la gestion thermique, qui passent du rôle de figurants à celui de protagonistes.

C’est peut-être la tendance la plus négligée mais la plus cruciale en 2026. La consommation électrique des serveurs IA a déjà dépassé de plusieurs fois celle des serveurs traditionnels. Avec l’augmentation de la taille des modèles, les data centers subissent une double pression : ils ne peuvent plus dissiper la chaleur efficacement, ni disposer d’une alimentation électrique suffisante.

Le refroidissement liquide n’est plus une option, mais une nécessité. La refroidissement par immersion ou par liquide direct devient la norme dans les data centers. Cela crée une demande structurelle pour des leaders comme Delta Electronics ou Sunon, spécialisés dans la gestion thermique. Par ailleurs, l’énergie propre et la modernisation des réseaux électriques prennent de l’importance, avec des acteurs comme Constellation Energy, qui détiennent d’importants actifs nucléaires, renforçant leur position stratégique.

La troisième transformation est que l’IA doit réellement générer de la valeur commerciale.

2026 marque la période décisive pour l’application concrète de l’IA. Les investisseurs et entreprises ne se contentent plus d’acheter le récit « déploiement de fonctionnalités IA », mais examinent directement si l’IA permet d’économiser de l’argent ou d’augmenter les revenus. Les entreprises qui se contentent d’utiliser l’API ChatGPT de manière simple seront rapidement dépassées, tandis que celles qui détiennent des données clés dans des secteurs verticaux — comme l’imagerie médicale, la jurisprudence ou l’automatisation industrielle — pourront bâtir des avantages concurrentiels difficiles à copier.

Comment les entreprises taïwanaises peuvent se positionner dans l’infrastructure IA mondiale

Dans cette vague IA, Taïwan a déjà dépassé le rôle traditionnel d’outsourcer pour devenir un fournisseur clé d’infrastructure IA mondiale. Comprendre la position de Taïwan dans l’industrie aide les investisseurs à faire des choix plus précis en matière d’actions AI.

Premier niveau : la technologie de fabrication — un pilier irremplaçable.

Que ce soit NVIDIA, AMD ou tout autre fabricant de puces, tous les processeurs IA performants reposent sur des procédés de fabrication de pointe. La technologie 2nm et l’emballage avancé CoWoS sont devenus la norme, et TSMC (2330) détient une position exclusive dans ces technologies. Cela confère à TSMC une capacité de fixation des prix à long terme, et surtout, un rôle fondamental dans l’écosystème IA, plutôt qu’un simple bénéficiaire cyclique. Par rapport à des entreprises à forte croissance mais à forte volatilité, la logique d’investissement dans TSMC s’apparente à « détenir des parts d’infrastructures ».

Deuxième niveau : l’intégration système — la clé pour la production de masse.

L’évolution de l’IA du simple composant à l’ensemble complet (systèmes, data centers) ne se limite plus à la capacité des pièces, mais concerne la maîtrise de l’intégration système, le contrôle de la qualité en production et la stabilité des délais. Foxconn (2317) et Quanta (2382) jouent un rôle crucial ici. Quanta, via Quanta Cloud Technology (QCT), a déjà réussi à s’insérer dans la chaîne d’approvisionnement mondiale pour les serveurs IA des grands cloud. La performance de ces entreprises est fortement liée au cycle d’investissement des clients cloud : en phase d’expansion, leur résilience est forte, mais en période de ralentissement, leur volatilité augmente.

Troisième niveau : solutions de refroidissement et d’alimentation — un secteur à forte résilience.

Avec la montée en puissance des serveurs IA à forte consommation, la demande pour des solutions de refroidissement et d’alimentation s’accroît. Delta Electronics (2308), et Sunon (3017) en tête pour le refroidissement liquide, ainsi que Delta pour l’alimentation, sont en pleine transition technologique, avec une croissance structurelle de la demande.

De plus, MediaTek (2454), en renforçant ses unités de calcul IA (APU) et ses solutions edge, ouvre de nouvelles voies pour le marché des puces IA en périphérie. Global Unichip (3661), spécialisée dans la conception ASIC sur mesure, a déjà intégré la chaîne d’approvisionnement des géants du cloud. Ces entreprises illustrent la montée en gamme de Taïwan, passant de la sous-traitance passive à la conception proactive.

La domination de l’écosystème IA par les géants américains

Le marché américain présente une logique d’investissement différente — allant des fournisseurs hardware purs aux géants logiciels d’application, formant un écosystème complet.

NVIDIA (NVDA) reste le cœur de cet écosystème. Son GPU et sa plateforme CUDA sont devenus la norme pour l’entraînement et l’inférence IA, lui conférant une position dominante. Cependant, l’attention du marché se déplace de « qui a le GPU le plus rapide » à « qui permet de faire l’IA plus vite et avec moins d’énergie ».

Broadcom (AVGO) et Marvell Technology (MRVL) offrent une autre opportunité. Face aux limites croissantes des GPU généralistes en termes de coût et de consommation, les ASIC spécialisés pour des charges de travail spécifiques deviennent plus attractifs. Ces deux entreprises ont la capacité complète de conception à la production, ce qui en fait des partenaires clés pour les grands cloud.

AMD, en tant que challenger et innovateur dans le calcul haute performance, propose avec sa série Instinct MI300 et l’architecture CDNA 3 une alternative à NVIDIA, ce qui influence fortement les décisions d’achat.

Microsoft (MSFT) domine dans la couche applicative. Par le biais de sa collaboration exclusive avec OpenAI, de sa plateforme Azure AI et de l’intégration de Copilot dans ses produits (Windows, Office, Teams), Microsoft intègre l’IA dans le flux de travail des entreprises mondiales. La monétisation de Copilot, intégrée à plus d’un milliard d’utilisateurs, accélère la génération de revenus. Beaucoup considèrent Microsoft comme le bénéficiaire le plus certain de la vague de démocratisation de l’IA en entreprise.

Arista Networks (ANET) et Constellation Energy (CEG) représentent des segments souvent négligés mais cruciaux. Avec l’expansion des clusters IA, le vrai défi n’est plus la puissance de calcul, mais la capacité à transmettre et synchroniser les données en temps réel. Les réseaux à haute vitesse et faible latence sont essentiels pour libérer tout le potentiel de l’IA, et Arista, avec ses standards Ethernet, en bénéficie. Constellation, avec ses actifs nucléaires, peut fournir une alimentation stable, 24h/24, à faible empreinte carbone, pour les data centers IA, ce qui augmente leur valeur stratégique.

Perspectives à long terme et risques potentiels pour les actions IA

Pour évaluer si les actions IA méritent d’être détenues à long terme, il faut se référer à un exemple historique : Cisco (CSCO).

Ce « pionnier des équipements réseau » a atteint un sommet historique à 82 dollars en 2000 lors de la bulle Internet. Mais après l’éclatement de la bulle, le titre a chuté de plus de 90 %, atteignant un plancher à 8,12 dollars. Même après deux décennies de gestion solide, le cours n’a pas retrouvé son sommet d’origine. Cette histoire rappelle que, même pour des entreprises d’infrastructure solides, la valorisation peut rester inférieure à la valeur fondamentale, et qu’un positionnement stratégique doit être ajusté selon le cycle.

Ce n’est pas que les entreprises d’infrastructure ne valent pas l’investissement, mais que le timing et la stratégie de détention sont cruciaux. Les fabricants de puces et intégrateurs de serveurs, en tête, bénéficieront en phase initiale, mais leur croissance rapide tend à ralentir une fois l’infrastructure en place.

Les entreprises en aval se divisent en deux catégories : celles qui fournissent directement des technologies et services IA, et celles qui améliorent leur efficacité opérationnelle via l’IA. La seconde catégorie a un potentiel de croissance plus durable, car leur valorisation dépend moins de cycles d’investissement. Même des leaders comme Microsoft ou Google verront leur cours fluctuer lors des pics de marché, nécessitant souvent de longues périodes pour retrouver leurs sommets antérieurs, voire de nouveaux records.

Cela montre que la réussite dans l’investissement en actions IA dépend davantage du timing que d’une stratégie de détention à long terme.

Stratégies pour réduire les risques dans l’investissement en actions IA

Face à la volatilité et à l’incertitude élevées, les investisseurs avisés adoptent des stratégies plus fines. Outre l’achat direct d’actions, la diversification via des fonds indiciels ou ETF est une méthode efficace pour limiter le risque. Par exemple, le fonds IA et robotique de First State, ou le ETF IA mondial de Taishin (00851), offrent une sélection diversifiée à moindre coût.

L’approche du « dollar-cost averaging » (investissement périodique) permet d’étaler l’achat, évitant d’acheter à un sommet. Il est aussi essentiel de suivre régulièrement l’évolution du portefeuille pour rester aligné avec les tendances du secteur. Comme le montre la rotation des positions du fonds Bridgewater, même si l’IA est encore en forte croissance, les opportunités ne se concentrent pas toujours dans la même entreprise : certaines valorisations ont déjà intégré la majorité des bonnes nouvelles, et il faut continuer à s’adapter pour maximiser la performance.

Les outils d’investissement ont chacun leurs avantages : l’achat d’actions est le plus direct mais plus risqué, les fonds offrent une sélection équilibrée avec des coûts modérés, et les ETF sont peu coûteux mais peuvent présenter des écarts de prix (discounts ou premiums). Le choix doit être adapté à la tolérance au risque et à l’horizon temporel de chaque investisseur.

Perspectives et risques potentiels des actions IA

À court terme, la croissance rapide des grands modèles de langage, de l’IA générative et de l’IA multimodale (voix, images, texte) soutiendra la demande en puissance de calcul, data centers, plateformes cloud et puces spécialisées. NVIDIA, AMD, TSMC et autres fournisseurs hardware resteront les principaux bénéficiaires.

À moyen et long terme, l’adoption de l’IA dans la médecine, la finance, la fabrication, la conduite autonome ou la vente intelligente se traduira par des revenus concrets pour les entreprises, alimentant la croissance globale des actions IA.

Cependant, la valorisation des actions IA est déjà élevée en 2026, et leur trajectoire sera sensible aux conditions macroéconomiques. La politique monétaire de la Fed, les autres banques centrales, ou l’émergence de nouveaux thèmes comme l’énergie renouvelable peuvent entraîner des flux de capitaux et des fluctuations à court terme. La tendance « optimisme à long terme, volatilité à court terme » est donc caractéristique des actions IA.

Les politiques et régulations sont aussi des variables à surveiller. Les gouvernements considèrent généralement l’IA comme une industrie stratégique, avec des investissements et subventions croissants. Mais la régulation accrue sur la confidentialité, les biais algorithmiques, la propriété intellectuelle ou l’éthique pourrait peser sur la valorisation et le modèle économique de certaines entreprises.

Il faut aussi être conscient de certains risques spécifiques :

L’incertitude sectorielle liée à l’évolution rapide de la technologie IA, rendant difficile pour même les investisseurs expérimentés de suivre toutes les avancées. La spéculation autour de nouvelles innovations peut entraîner des fluctuations importantes.

Les entreprises non éprouvées : si NVIDIA ou Microsoft ont une longue histoire, beaucoup d’autres startups ou entreprises purement IA n’ont pas encore fait leurs preuves, avec des risques opérationnels plus élevés.

Les risques inhérents à l’IA : experts et chercheurs alertent sur les dangers potentiels liés à l’utilisation de l’IA, notamment en termes de biais, de sécurité ou d’impact social, qui pourraient à terme influencer la perception et la réglementation du secteur.

En résumé, la période 2025-2030 dans l’investissement en actions IA sera marquée par une croissance à long terme, mais avec une phase de déploiement et de consolidation. Pour participer aux bénéfices, il faut privilégier les fournisseurs d’infrastructures (puces, serveurs) ou les entreprises disposant de données ou applications concrètes et différenciantes. La diversification via des ETF permet aussi de réduire le risque spécifique à une entreprise. La clé est de suivre en permanence la vitesse de développement, la capacité de monétisation et la croissance des profits pour que l’investissement reste pertinent.