Carte d'investissement des actions à thème IA 2026 : Guide complet de la stratégie, de l'infrastructure à la mise en œuvre des applications

L’attention mondiale actuelle du marché des capitaux est fermement concentrée sur un sujet central : comment les actions liées à l’IA redéfinissent l’écosystème industriel. Selon les dernières données de Gartner, les dépenses mondiales en IA devraient atteindre 2,53 trillions de dollars en 2026, et ce chiffre grimpera à 3,33 trillions en 2027. Pour les investisseurs, les actions liées à l’IA ne sont plus simplement un sujet de spéculation à court terme, mais une transformation profonde de l’industrie.

Pourquoi 2026 est-il un point clé pour les actions IA ?

Ces dernières années, l’industrie de l’IA a connu une transition du concept à la commercialisation, mais 2026 sera le véritable test pour savoir si « l’IA peut créer une valeur réelle ».

La croissance structurelle devient une certitude. La technologie IA a évolué vers la phase IA 2.0, et l’attention du marché s’est déplacée de la simple spéculation sur le concept vers des applications concrètes et une compétition en rapport qualité-prix. La question n’est plus « l’IA peut-elle être utilisée ? », mais « qui peut la commercialiser de manière la plus efficace ? ». Que ce soit pour des outils d’IA d’entreprise, l’automatisation de la production ou les systèmes de support à la décision, tous accélèrent leur passage du laboratoire à la ligne de production.

Les capitaux institutionnels et le consensus des investisseurs étrangers sont clairs. Selon UBS, l’accroissement des positions étrangères en actifs IA en Chine a atteint un sommet en 2023, et la reprise du secteur IA américain a également stimulé la tendance générale des actions technologiques en Asie. TSMC, NVIDIA et d’autres ADR et actions de poids ont affiché de fortes performances en début d’année, reflétant une confiance à long terme dans l’infrastructure IA par les grands acteurs institutionnels.

La certitude quant à la tendance à long terme reste inchangée. McKinsey prévoit qu’en 2030, l’IA contribuera à hauteur de 15 trillions de dollars à l’économie mondiale, une échelle proche de celle de la révolution Internet dans la transformation de la structure économique. Cela signifie que la période 2026-2030 sera celle où les actions IA auront leur plus forte explosion.

Trois changements majeurs dans la logique d’investissement des actions IA

Pour saisir les opportunités en 2026, il faut d’abord comprendre trois transformations clés en cours dans l’industrie.

Changement 1 : passage du « entraînement » à la « déduction » – déplacement du centre de gravité du calcul

Ces cinq dernières années, les géants de la tech ont investi des trillions de dollars dans l’achat de GPU pour entraîner des modèles linguistiques de plus en plus volumineux et des systèmes multimodaux. Mais cette phase touche à sa fin. En 2026, l’industrie se concentrera clairement sur la « déduction » — faire répondre, générer du contenu ou traiter des données métier avec des modèles déjà entraînés.

Quelle est la signification profonde de ce changement ? Le calcul ne se concentre plus uniquement dans les grands centres de données cloud, mais se déplace vers les appareils en périphérie. Les entreprises réalisent que tout déporter vers le cloud pour la déduction est coûteux, avec des latences importantes et des risques pour la vie privée. L’edge computing et la déduction locale deviennent indispensables.

Cela ouvre deux opportunités d’investissement :

Premièrement, la limitation des coûts des GPU universels stimule la tendance à la customisation ASIC. Lorsque toutes les entreprises achètent des GPU pour la déduction, le coût et la consommation d’énergie deviennent problématiques. La conception de puces ASIC spécifiques à des charges de travail devient une voie privilégiée — une opportunité pour Broadcom, Marvell, ainsi que Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), Silicon Motion, et autres.

Deuxièmement, l’adoption accélérée des PC IA et smartphones IA. Les terminaux intelligents nécessitent des NPU (unités de traitement neuronales) intégrés pour exécuter la déduction locale. Qualcomm, MediaTek et autres fabricants de puces mobiles haut de gamme en bénéficient directement.

Changement 2 : l’énergie et la dissipation thermique deviennent centrales

C’est peut-être le changement le plus facilement négligé mais avec le plus grand potentiel de rendement en 2026.

Les serveurs IA consomment bien plus d’énergie que les serveurs traditionnels, avec une puissance unitaire dépassant le kilowatt, certains accélérateurs IA atteignant 600W ou plus. Avec l’augmentation continue de la taille des modèles, les centres de données mondiaux font face à un double défi : « chaleur impossible à dissiper » et « insuffisance électrique ». Ce n’est pas une simple question d’ajouter des climatiseurs — cela implique une refonte systémique du réseau électrique, de la planification énergétique et des technologies de refroidissement.

Le refroidissement liquide devient la nouvelle norme industrielle. La refroidissement par air traditionnel ne suffit plus face à la chaleur extrême générée par ces puces à haute consommation. La refroidissement immersif et liquide direct se déploient massivement, remplaçant peu à peu les solutions de niche. Cela profite directement à des acteurs comme Delta Electronics, Chicony, et autres leaders taiwanais en refroidissement.

Les énergies propres et la modernisation du réseau électrique deviennent une nécessité à long terme. La demande en énergie des centres de données continue de croître, rendant la production électrique traditionnelle insuffisante. La valeur stratégique des énergies renouvelables, du nucléaire et des réseaux électriques modernisés se trouve renforcée. C’est pourquoi Constellation Energy, le plus grand opérateur nucléaire américain, affiche de fortes performances en 2026 — il mise en réalité sur la modernisation des infrastructures énergétiques dans l’ère IA.

Changement 3 : l’IA doit réellement générer de la valeur métier

2026 sera l’année où l’adoption de l’IA sera soumise à une vérification rigoureuse par le marché. Les investisseurs et entreprises ne se contentent plus de « l’IA est là » ; ils veulent voir la rentabilité concrète : l’IA permet-elle d’économiser de l’argent ou de générer des revenus ?

Ce changement implique que de nombreuses entreprises de logiciels, initialement très en vogue, seront confrontées à une élimination brutale. Les fournisseurs qui se contentent d’utiliser l’API d’OpenAI ou des modèles génériques seront rapidement dévalorisés. Les entreprises survivantes auront une barrière concurrentielle difficile à reproduire — notamment la possession de données propriétaires de haute qualité dans un secteur vertical spécifique.

Par exemple, une société d’IA médicale disposant de millions de radiographies validées ou une société d’IA juridique maîtrisant une base de données de jurisprudence de plusieurs années auront un avantage concurrentiel irremplaçable. À l’inverse, les fournisseurs d’outils IA génériques seront soumis à une concurrence accrue et à une pression sur les prix.

Trois niveaux d’investissement dans les actions IA taïwanaises

Dans cette vague mondiale d’IA, Taïwan a évolué d’un rôle purement sous-traitant à celui de fournisseur clé de l’infrastructure IA mondiale. Comprendre où se situent ces actions dans la chaîne de valeur est essentiel pour saisir leur potentiel.

Premier niveau : procédés et puces — la pierre angulaire irremplaçable

TSMC (2330) est le pilier absolu. Quelles que soient les entreprises d’IA qui réussiront, toutes les puces IA performantes doivent être fabriquées en utilisant des procédés avancés et des technologies d’emballage de pointe. La 2nm et le packaging CoWoS sont devenus des standards incontournables.

TSMC n’est pas seulement un fabricant, mais aussi un fournisseur d’infrastructures pour tout l’écosystème IA. Les GPU NVIDIA H100, H200, ainsi que les puces d’AMD, Qualcomm, Apple, dépendent de ses procédés. Cela lui confère un pouvoir de fixation des prix stable et structurel, proche d’un « fournisseur d’énergie » dans l’ère IA.

L’investissement dans TSMC repose sur une logique simple : tant que la demande mondiale en IA reste forte, la société générera des profits stables, avec une volatilité modérée. La croissance de cette couche est moins agressive que celle des acteurs en aval, mais elle constitue une « valeur refuge » pour le portefeuille.

Deuxième niveau : intégration système — de la pièce à l’ensemble

Quanta (2382) et Foxconn (2317) illustrent cette étape. Avec la montée en puissance de l’IA, la différenciation ne se limite plus aux composants, mais concerne l’intégration système, la fabrication en volume, la gestion des délais.

Quanta, via ses filiales comme Quanta Cloud Technology (QCT), fournit des serveurs et solutions cloud pour les centres de données IA. Elle a réussi à s’imposer dans la chaîne d’approvisionnement des grands acteurs comme NVIDIA et les géants du cloud. Elle n’est plus seulement un OEM, mais un intégrateur d’infrastructures IA.

Les fabricants d’équipements complets dépendent fortement des cycles d’investissement des clients cloud. Lors des phases d’expansion, leur résilience est forte ; en période de contraction, leur volatilité augmente. La surveillance macroéconomique est donc essentielle.

Troisième niveau : refroidissement et alimentation électrique — les maillons sous-estimés

Shuanghong (3324) et Cheng Uei (3017) détiennent des opportunités souvent ignorées. Avec la consommation électrique des serveurs IA dépassant le kilowatt, le refroidissement liquide devient une nécessité. La dissipation par air ne suffit plus, et le refroidissement immersif ou direct devient la norme.

Shuanghong, leader en modules de refroidissement liquide, se positionne dans la chaîne d’approvisionnement mondiale des serveurs IA. La consommation électrique des puces accélératrices continue d’augmenter, ce qui amplifie la rentabilité des acteurs spécialisés dans le refroidissement et l’alimentation.

Delta Electronics (2308) joue un rôle clé dans la gestion de l’énergie et la dissipation thermique pour les centres de données IA.

MediaTek (2454), avec ses plateformes mobiles intégrant des unités d’IA renforcées, bénéficie de la croissance des PC IA, smartphones IA et véhicules autonomes, notamment via ses collaborations avec NVIDIA.

La position hégémonique des actions IA américaines

Si les entreprises taïwanaises sont les « fonderies » de l’infrastructure IA, les entreprises américaines détiennent le « cerveau » et la « vascularisation » de l’écosystème.

NVIDIA (NVDA) reste le leader mondial en calcul IA. Ses GPU et la plateforme CUDA sont devenus la norme pour l’entraînement et l’exécution de grands modèles linguistiques. Son rôle évolue cependant vers celui d’un « architecte de l’écosystème ».

AMD devient un challenger sérieux, avec ses accélérateurs Instinct MI300 et l’architecture CDNA 3, fournissant une alternative aux GPU NVIDIA pour les grands fournisseurs cloud, brisant ainsi le monopole.

Microsoft (MSFT) possède un écosystème complet pour l’IA d’entreprise. Grâce à sa collaboration exclusive avec OpenAI, Azure AI et Copilot s’intègrent dans un écosystème utilisé par plus d’un milliard d’utilisateurs, créant une domination de l’application qui dépasse largement le hardware.

Broadcom (AVGO) et Marvell (MRVL) sont des acteurs clés dans la conception ASIC sur mesure. Face aux limites des GPU universels, la conception ASIC spécifique devient incontournable, et ces deux entreprises en sont les principaux fournisseurs.

Arista Networks (ANET) domine l’infrastructure réseau pour l’ère IA. Avec la croissance des clusters IA, la vitesse de transmission et la latence deviennent critiques. Arista, avec ses solutions Ethernet et InfiniBand, se positionne comme un acteur clé dans les data centers IA.

Constellation Energy (CEG) illustre une tendance sous-estimée : face à la croissance de la consommation électrique des centres IA, une énergie stable, peu coûteuse et décarbonée devient stratégique. Son portefeuille nucléaire lui permet d’assurer une alimentation continue, un atout précieux en 2026 et au-delà.

La viabilité à long terme des actions IA

Une question fréquente : étant donné l’engouement, faut-il conserver ces actions à long terme ?

L’histoire fournit des enseignements précieux. Lors de la bulle Internet, Cisco (CSCO) a atteint 82 dollars en 2000, avec une capitalisation de 6000 milliards de dollars, avant de chuter de plus de 90 %, pour ne jamais retrouver son sommet. Même après deux décennies, son cours n’a pas retrouvé ce pic.

Ce qui montre que, même pour des entreprises d’infrastructure solides, la valorisation peut fluctuer fortement, et une approche de « positionnement par étapes » est plus prudente que de tout garder en permanence.

Pourquoi ? Parce qu’au début, la forte demande en infrastructure et en capacité de calcul profite d’un effet de levier, favorisant les fournisseurs en amont. Mais cette croissance rapide ne peut durer indéfiniment. La saturation du marché, la compétition sur les prix et la surcapacité finissent par réduire les marges.

Les entreprises d’application, comme Microsoft ou Alphabet, ont une meilleure résilience, mais même elles connaissent des cycles de marché. Lors des pics, leurs actions peuvent chuter brutalement, nécessitant souvent plusieurs années pour revenir à leur sommet précédent.

En résumé, pour la majorité des investisseurs, une stratégie d’investissement par étapes, avec une surveillance régulière des indicateurs clés, est plus adaptée que la détention à vie. Il faut surveiller :

• La vitesse d’évolution de la technologie IA ;
• La capacité à monétiser ces applications ;
• La croissance des bénéfices des entreprises ;
• La valorisation par rapport à la croissance réelle.

Seules ces conditions garantissent une valeur d’investissement durable.

Stratégies et outils pour investir dans les actions IA

Au-delà de l’achat direct d’actions, plusieurs options existent pour une exposition efficace à l’IA :

Pour les investisseurs moins tolérants au risque, les ETF thématiques comme le Taishin Global AI ETF (00851) ou Yuan Tai Global AI ETF (00762) permettent d’investir périodiquement, en diversifiant et en limitant le risque spécifique.

Pour ceux ayant une expérience plus avancée, une approche en « pyramide » peut être adoptée : une base stable avec des leaders comme TSMC, NVIDIA, puis des acteurs de croissance comme Quanta, AMD, Microsoft, et une petite part dans des segments plus risqués comme les acteurs spécialisés en refroidissement ou en edge AI. La revue régulière des performances et des valorisations est essentielle.

Le « dollar-cost averaging » (investissement périodique) est particulièrement recommandé pour lisser les fluctuations et éviter d’acheter à des sommets.

Risques à considérer en 2026

Tout en étant optimiste, il faut aussi connaître les risques :

• Incertitude technologique : l’évolution rapide peut rendre obsolètes certains modèles ou technologies, et le marché peut réagir violemment à des déceptions.
• Bulle de valorisation : de nombreuses actions IA sont déjà très valorisées par rapport à leurs bénéfices, et une correction pourrait survenir si la confiance s’érode.
• Régulation et politique : les gouvernements renforcent la réglementation (ex. AI Act en Europe), ce qui peut limiter certains usages ou augmenter les coûts.
• Concurrence accrue : la compétition peut réduire les marges, notamment dans les segments à faible différenciation.
• Facteurs macroéconomiques : hausse des taux, crises géopolitiques ou économiques peuvent entraîner des sorties de capitaux du secteur technologique.

Perspectives et recommandations pour l’investissement 2026-2030

Entre 2026 et 2030, le profil d’investissement dans l’IA sera probablement marqué par une « tendance haussière à long terme » avec des fluctuations à court terme.

• Court terme (2026) : volatilité accrue, prudence recommandée.
• Moyen terme (2026-2028) : déploiement massif des applications métier, croissance des entreprises solides.
• Long terme (2028 et après) : IA intégrée dans tous les secteurs, contribution au PIB mondial pouvant atteindre 15 %, avec des gagnants clairement identifiés.

Proposition de portefeuille

1. Noyau infrastructure (40-50%) : TSMC, NVIDIA, AMD.
2. Cœur de croissance (30-40%) : Quanta, Microsoft, autres acteurs de logiciels et services.
3. Segments spécialisés (10-20%) : acteurs en refroidissement liquide, edge AI, énergie.
4. Stratégie de dollar-cost averaging : investissement périodique pour lisser le risque.
5. Revue régulière : ajustements trimestriels en fonction des résultats, des tendances et des valorisations.

En résumé, si l’IA offre de véritables opportunités en 2026, elle comporte aussi des risques importants. La clé du succès réside dans une gestion prudente, une diversification adaptée, et une capacité à ajuster sa stratégie en fonction de l’évolution du marché. La révolution IA va profondément transformer la société, mais pour en tirer profit, il faut faire preuve de discipline et de discernement.