Carte d'investissement dans les actions IA 2026 : des puces aux applications, comprendre les opportunités d'investissement dans les actions IA

En 2026, les actions liées à l’IA ont quitté la phase de spéculation conceptuelle pour devenir une compétition à long terme qui façonne la configuration mondiale de l’industrie. Quelles actions IA méritent d’être intégrées à votre portefeuille ? Et comment faire des choix éclairés entre opportunités et pièges ? Comprendre la chaîne industrielle à trois niveaux de l’IA est la clé pour déchiffrer cette problématique.

La chaîne industrielle à trois niveaux, révélant la logique d’investissement dans les actions IA

Le marché mondial des actions IA présente une structure claire en couches. Selon les dernières prévisions de Gartner, les dépenses mondiales en IA atteindront 2,53 billions de dollars en 2026, soutenues par une chaîne industrielle complète traversant l’amont, le milieu et l’aval.

Premier niveau : Processus et infrastructure de puces

Quelle que soit l’entreprise qui gagne la course à l’IA, tous les puces IA haute performance doivent reposer sur des processus de fabrication de pointe. TSMC détient la maîtrise des processus 2 nm et des emballages avancés CoWoS, créant une barrière quasi-monopolistique. Cela signifie que dans les actions IA, les entreprises du niveau processus ont généralement le pouvoir de fixation des prix le plus stable, jouant un rôle fondamental dans l’écosystème IA.

Parallèlement, la conception de puces connaît une transformation radicale. Les GPU généralistes traditionnels sont coûteux, tandis que les ASIC sur mesure pour des tâches spécifiques deviennent rapidement la norme. À l’échelle mondiale, les fournisseurs capables d’offrir des services de conception de puces personnalisées — comme TSMC, GlobalFoundries, Broadcom, Marvell — deviennent des acteurs clés dans le secteur.

Deuxième niveau : Intégration système et fabrication complète

Lorsque le développement de l’IA passe de la simple puce à la livraison de serveurs complets ou de centres de données entiers, la différenciation ne réside plus seulement dans la capacité des composants, mais dans la capacité d’intégration système et la production de masse. Foxconn et Quanta, deux géants de l’ODM, se transforment en participant profondément à la chaîne d’approvisionnement des serveurs IA, réalisant une transition stratégique. En particulier, Quanta, via QCT, a réussi à pénétrer dans le système d’approvisionnement des très grands centres de données américains.

L’investissement dans cette couche se caractérise par : lorsque les dépenses en capital des clients cloud entrent en phase d’expansion, la performance des fabricants d’équipements est très flexible ; à l’inverse, si les Capex des clients ralentissent, la volatilité des actions s’amplifie.

Troisième niveau : Dissipation thermique, alimentation électrique et composants annexes

Les serveurs IA évoluent vers une consommation électrique élevée, avec le refroidissement liquide passant d’une option à une nécessité. Des acteurs taïwanais comme Chicony et Sunon, leaders dans le refroidissement, entrent dans une phase claire de demande croissante. Par ailleurs, des fabricants de gestion d’alimentation comme Delta, grâce à leur expertise en alimentation haute efficacité et systèmes de refroidissement, s’intègrent avec succès dans la chaîne d’approvisionnement des serveurs IA.

Point de bascule du marché : Quatre tendances majeures en 2026 pour les actions IA

Tendance 1 : Du « entraînement » à l’« inférence »

Au cours des dernières années, les géants technologiques ont massivement acheté des GPU pour entraîner des modèles. Mais en 2026, le centre d’intérêt se déplace nettement vers « l’inférence » — permettre à l’IA de répondre aux questions, générer du contenu et traiter des données en temps réel. Cela implique que la puissance de calcul sera progressivement décentralisée du cloud vers les appareils en bout de chaîne, favorisant la généralisation des PC IA et des smartphones IA.

Les séries Dimensity de MediaTek intègrent déjà des unités de calcul IA renforcées (APU), tandis que Qualcomm et MediaTek développent des puces IA pour terminaux, devenant de nouveaux points focaux de compétition. Ce changement impacte le secteur IA : l’essor de l’edge computing crée de nouveaux besoins en conception et fabrication de puces.

Tendance 2 : L’énergie et le refroidissement deviennent des besoins fondamentaux

C’est probablement la tendance la plus négligée mais cruciale en 2026. Les serveurs IA consomment bien plus d’énergie que les serveurs traditionnels. Avec l’expansion continue des modèles, les centres de données font face à un double défi : « chaleur impossible à dissiper » et « insuffisance d’électricité ». Le refroidissement liquide, autrefois une option, devient la norme, avec des marges bénéficiaires accrues pour des acteurs comme Sunon.

Une transformation plus profonde concerne l’énergie propre et la gestion du réseau électrique. Des entreprises comme Constellation Energy, avec d’importants actifs nucléaires, voient leur valorisation réévaluée à cause de la demande pressante en électricité stable et à faible émission carbone pour les centres de données IA.

Tendance 3 : La valeur réside dans l’application

2026 sera l’année où l’IA sera réellement testée sur le marché par ses applications concrètes. Les investisseurs ne se contentent plus de « l’intégration de fonctionnalités IA » dans une entreprise, mais évaluent l’impact réel — combien l’IA permet d’économiser ou de générer de l’argent pour le client. Les entreprises qui se contentent d’utiliser des API de grands modèles seront rapidement dépassées. Les entreprises survivantes doivent maîtriser des données clés dans leur secteur vertical — images médicales, bases de jurisprudence, automatisation industrielle.

Tendance 4 : La valorisation revient à la normale et le risque de sélection

Les valorisations des actions liées à l’IA ont nettement augmenté en 2026. Avec la fluctuation du marché, certains titres peuvent subir des corrections importantes. Par rapport à l’euphorie de 2024, l’investissement dans l’IA nécessite plus de calme et de sélection rigoureuse.

La carte des actions IA mondiales : différenciation entre Taïwan et États-Unis

Trois piliers des actions IA taïwanaises

Taïwan ne se limite plus à un rôle d’outsourcer, mais occupe une position centrale dans l’infrastructure IA mondiale.

TSMC (2330) est le seul acteur du niveau processus — sans ses processus 2 nm et ses emballages CoWoS, il n’y aurait pas de puces IA haute performance aujourd’hui. Quanta (2382) et Foxconn (2317) excellent dans l’intégration système, ayant décroché d’importants contrats pour des serveurs IA mondiaux. MediaTek (2454), avec ses puces IA pour edge, ouvre de nouvelles perspectives de croissance. Companies comme GlobalFoundries et des designers ASIC comme Unisoc ou Creative, profitent de la vague de surcouches de puces sur mesure. Les leaders du refroidissement, Sunon (3324) et Delta (2308), bénéficient directement de la montée en puissance de l’infrastructure IA.

Les actions IA américaines : de la puce à l’écosystème

NVIDIA (NVDA) reste le cœur du calcul IA mondial. Mais l’attention se déplace de « qui a la puce la plus rapide » à « qui a la plus économe en énergie et la plus rentable ».

AMD (EPYC MI300) remet en question la domination de NVIDIA en proposant une alternative importante pour ses clients. Broadcom et Marvell, via ASICs personnalisés et commutateurs réseau, s’intègrent profondément dans l’infrastructure IA.

Microsoft (MSFT) est une plateforme clé pour la transformation IA des entreprises, avec sa collaboration avec OpenAI, Azure AI, et l’intégration de Copilot, qui génèrent un écosystème pour plus d’un milliard d’utilisateurs. Arista Networks, leader des commutateurs Ethernet, profite de l’expansion des clusters IA pour se repositionner.

Constellation Energy incarne une nouvelle opportunité énergétique dans l’ère IA — ses actifs nucléaires massifs assurent une alimentation électrique stratégique pour des centres de données IA fonctionnant 24/7.

Pièges et perspectives à long terme pour l’investissement dans les actions IA

L’histoire d’Internet, notamment Cisco, illustre que même une infrastructure solide peut ne pas garantir une hausse continue. En 2000, Cisco a atteint 82 dollars, puis a chuté de plus de 90 % lors de l’éclatement de la bulle. Malgré une gestion solide depuis, son cours n’a jamais retrouvé son sommet d’alors.

Ce récit montre que : les entreprises d’infrastructure, même solides, doivent faire l’objet d’un positionnement stratégique à court terme, pas d’un achat et maintien à long terme.

Les entreprises d’application, comme Microsoft ou Google, peuvent aussi connaître des corrections importantes lors des pics de marché, nécessitant souvent de longues périodes pour retrouver leur niveau antérieur.

Une approche réaliste pour investir dans l’IA

Pour la majorité des investisseurs, il est difficile de changer de positionnement fréquemment. La stratégie la plus pragmatique consiste à adopter une investissement par étapes :

1. Surveiller la vitesse de développement technologique — y a-t-il un ralentissement ?
2. Évaluer la capacité de monétisation des applications — les gains attendus sont-ils réalistes ?
3. Observer la croissance des bénéfices des entreprises — ralentit-elle ?
4. Suivre les politiques et régulations — quelles impacts sur la valorisation ?

Seules ces conditions étant remplies, l’investissement dans les actions IA pourra continuer à bénéficier du soutien du marché.

Comparaison de trois outils d’investissement : actions individuelles, fonds, ETF

Selon votre profil d’investisseur, différentes options s’offrent pour s’exposer à l’IA :

Exemples concrets :

• Actions : TSMC (2330.TW), NVIDIA (NVDA.US), Quanta (2382.TW)
• Fonds : First Financial Global AI Robotics & Automation Fund
• ETF : Taishin Global AI ETF (00851), Yuan Global AI ETF (00762)

Beaucoup d’investisseurs optent pour la stratégie de « dollar-cost averaging » (investissement périodique) pour lisser les fluctuations. La clé : la valorisation de l’IA n’est pas toujours concentrée sur une seule entreprise, et seules une veille constante et une adaptation continue maximiseront la performance.

Risques et perspectives à long terme pour l’investissement IA

Malgré la progression rapide de la technologie IA, les risques restent importants :

• Incertitudes sectorielles : bien que l’IA existe depuis des décennies, sa véritable adoption de masse est récente. La rapidité des changements technologiques peut faire que même des investisseurs avertis sous-estiment certains risques ou surévaluent des entreprises.
• Entreprises non éprouvées : beaucoup de startups IA manquent d’historique et de stabilité financière, ce qui accroît leur risque opérationnel.
• Risques réglementaires et éthiques : la réglementation sur la confidentialité, les biais algorithmiques, la propriété intellectuelle et l’éthique pourrait freiner ou compliquer certains modèles d’affaires.
• Volatilité financière : l’environnement macroéconomique, notamment les taux d’intérêt et l’émergence de nouveaux thèmes, peut entraîner des fluctuations importantes à court terme.

Cependant, à long terme, l’IA devrait transformer profondément nos modes de vie et de production, à l’image de l’impact de l’Internet. Selon McKinsey, d’ici 2030, l’IA pourrait contribuer à 15 trillions de dollars au PIB mondial. Entre 2026 et 2030, les actions IA seront marquées par une dynamique « haussière à long terme, avec des oscillations à court terme ».

Pour profiter des bénéfices de cette croissance, il est conseillé de privilégier les fournisseurs d’infrastructures comme les fabricants de puces ou de serveurs, ou encore des entreprises concrètes dans des applications telles que la santé ou la fintech. La diversification via des ETF IA permet aussi de réduire le risque lié à la volatilité d’une seule entreprise. La clé : rester vigilant, continuer à apprendre et trouver un équilibre entre opportunités et risques.