 Gary Robinson |
Cette année, l'IA agentique a provoqué une vague de ventes massive parmi les entreprises de logiciels cotées en bourse. Au cours des trois premiers mois de 2026, le secteur a perdu plus de 20 %, tandis que certaines actions ont chuté encore plus fortement. L'émergence rapide d'agents IA capables d'écrire du code a considérablement abaissé le seuil d'accès au développement de logiciels. Cela entraîne une intensification de la concurrence et la disparition des barrières à l'entrée existantes.
Dans le même temps, les investisseurs s'inquiètent du modèle économique de nombreuses entreprises de logiciels. De nombreuses entreprises SaaS fonctionnent selon une structure de tarification à l'utilisateur. Si l'IA remplace le travail humain, cette base de revenus sera également mise sous pression. Les entreprises peuvent passer à des modèles basés sur l'utilisation, mais cela ne se fera probablement pas sans rencontrer de résistance de la part des clients. À cela s'ajoute le fait que les éditeurs de logiciels ont bénéficié pendant des années de valorisations élevées en raison de leurs flux de revenus prévisibles. Les modèles d'abonnement garantissent un chiffre d'affaires récurrent et des marges stables. C'est précisément cette prévisibilité qui devient vulnérable dès que les investisseurs commencent à intégrer davantage d'incertitude dans leurs évaluations.
Selon Gary Robinson, gestionnaire d'investissement chez Baillie Gifford, le marché réagit toutefois de manière trop simpliste. Il existe une différence fondamentale entre les entreprises actives dans l'interface utilisateur et celles qui fournissent l'infrastructure sous-jacente. La première catégorie court le risque de devenir un produit interchangeable. Pour les acteurs de l'infrastructure, le marché pourrait au contraire s'élargir, car les agents IA restent eux aussi dépendants de l'infrastructure numérique. La question cruciale est de savoir quelles entreprises sauront s'adapter.
Shopify et Cloudflare tirent parti de la transition vers l'IA
Selon Robinson, de nombreuses entreprises de son portefeuille US Growth font précisément preuve de cette capacité d'adaptation. Baillie Gifford privilégie depuis longtemps les entreprises dirigées par leurs fondateurs, car c'est précisément dans ce genre de période que les qualités d'un fondateur-dirigeant efficace se révèlent le plus clairement. Shopify en est, selon Robinson, un bon exemple. L'entreprise est l'infrastructure du commerce électronique, le système d'exploitation grâce auquel les commerçants gèrent leur entreprise. Selon Tobi Lütke, PDG de Shopify, la moitié de toutes les transactions de commerce électronique pourraient à terme être traitées par des agents IA. Même si les consommateurs ne font plus leurs achats eux-mêmes, ces agents auront besoin des fonctionnalités fournies par Shopify, telles que les paiements, la gestion des stocks, les expéditions, les taxes, les retours et les abonnements.
Cloudflare est un autre acteur de l'infrastructure logicielle qui pourrait tirer profit de cette évolution. L'IA rend le développement logiciel moins coûteux, ce qui entraîne une croissance rapide du nombre de nouvelles applications. Ces applications doivent être hébergées et sécurisées quelque part. Cloudflare développe donc sa plateforme Workers pour en faire l'infrastructure standard des agents IA et des applications dites « vibe-coded ». L'entreprise est en outre stratégiquement bien positionnée en matière de trafic d'agents IA : environ 20 % du trafic Internet passe par son infrastructure. Par ailleurs, elle a lancé AI Crawl Control, qui permet aux propriétaires de contenu de surveiller les agents IA et de facturer leur accès. Il s'agit d'un service crucial pour les sites web qui dépendaient historiquement des revenus publicitaires et qui ont besoin d'un nouveau modèle économique maintenant que les agents IA remplacent de plus en plus souvent les visiteurs humains. Cloudflare tire également pleinement parti du volume d'activité des agents sur le web. Alors que les utilisateurs visitent quelques sites web pour recueillir des informations, les agents peuvent analyser des milliers de sites pour une seule tâche. En janvier, le nombre de requêtes hebdomadaires d'agents IA sur le réseau de Cloudflare a doublé. Cela stimule la demande en solutions de sécurité, de réseau et de performance.
De nombreuses positions importantes de Baillie Gifford dans le secteur des logiciels relèvent de la catégorie des infrastructures. Ces entreprises fournissent les infrastructures sur lesquelles repose l'économie numérique. De plus, leurs modèles économiques reposent déjà en grande partie sur l'utilisation. Avec une direction avisée, les agents IA devraient constituer davantage une opportunité qu'une menace pour ces entreprises.
Des puces, plein de puces
L'un des aspects les plus frappants de l'évolution récente du marché est que l'action Nvidia n'a pratiquement pas réagi positivement à l'émergence de l'IA agentique. Selon Robinson, cette évolution devrait pourtant être très favorable à la demande en puissance de calcul. Pourtant, l'action Nvidia a chuté d'environ 10 % en février et mars, parallèlement à de nombreuses actions SaaS.
Robinson a du mal à concilier ces deux aspects. D'un côté, le marché semble extrêmement optimiste quant à l'IA, comme en témoignent les fortes baisses de cours de 20 % à 40 % enregistrées par de nombreuses entreprises de logiciels par crainte d'une disruption. D'un autre côté, il semble relativement indifférent à ce que cette même vague d'IA signifie pour Nvidia , alors que la demande en puces et en puissance de calcul devrait justement augmenter fortement en conséquence. Le fondateur de Nvidia , Jensen Huang, a récemment confirmé cette vision positive dans un podcast avec Lex Fridman. Huang y a laissé entendre que Nvidia pourrait à terme devenir une entreprise avec un chiffre d'affaires de 3 000 milliards de dollars. Soit des milliers de milliards de dollars. Pour cette année, les analystes tablent sur un chiffre d'affaires d'environ 366 milliards de dollars. Selon Huang, le chiffre d'affaires de Nvidia n'est pas limité par la part de marché au sein d'un marché existant, mais par l'ampleur des nouveaux marchés créés par l'IA. Le chiffre d'affaires de l'entreprise dépend en fin de compte du nombre de tokens générés, l'unité de calcul de l'IA pour le texte traité et la puissance de calcul. À mesure que l'IA évolue, passant des chatbots aux agents autonomes, et s'étend de la programmation à pratiquement toutes les professions à forte intensité de connaissances, la demande en tokens augmente de manière exponentielle. Le besoin en puces et en puissance de calcul s'accroît donc également. La déflation pourrait constituer un frein à la croissance du chiffre d'affaires. Au cours des dix dernières années, Nvidia a multiplié par un million les performances de ses systèmes. Pourtant, la demande en puissance de calcul continue de croître fortement. Selon Robinson, rien n’indique pour l’instant que cette tendance s’affaiblisse. Il apprend des entreprises de son portefeuille que si le coût par jeton diminue, son utilisation augmente encore plus rapidement. Cela rejoint ce qu’on appelle le paradoxe de Jevons : lorsqu’un bien devient moins cher, son utilisation augmente souvent en conséquence.
Le « paradoxe de Jensen » de Nvidia est une entreprise qui parvient à maintenir une croissance fulgurante alors que sa valorisation devient justement moins chère. Au 27 avril 2026, Nvidia se négociait à environ 25 fois les bénéfices de l'année en cours. Son ratio cours/bénéfice est ainsi environ deux fois moins élevé que celui de Costco (49 fois) et de Walmart (44 fois), alors que Nvidia connaît une croissance nettement plus rapide.
Le consensus table sur un ralentissement de la croissance, qui passerait de 73 % cette année à 33 % l’année prochaine. Robinson estime qu’un tel recul brutal est improbable. Selon lui, le scénario négatif le plus pessimiste est que nous ayons déjà connu cela. Les investissements technologiques évoluent de manière cyclique. Une croissance structurelle de la demande peut conduire à une anticipation excessive des investissements, ce qui aboutit finalement à une surcapacité et à une correction douloureuse. Robinson cite comme exemple le déploiement des réseaux de fibre optique à la fin des années 90. Cette infrastructure s'est finalement avérée nécessaire, mais de nombreuses entreprises ont fait faillite car l'offre a dépassé la demande pendant des années.
Robinson ne juge pas impossible un scénario similaire concernant l'IA. Une récession qui mettrait les budgets des entreprises sous pression pourrait contraindre les hyperscalers à réduire leurs investissements, ce qui ralentirait considérablement la croissance de Nvidia . Robinson reste néanmoins optimiste. Selon lui, la demande est aujourd'hui fondamentalement différente de ce qu'elle était il y a douze mois. Avec l'émergence de l'IA agentique, l'intelligence artificielle est passée d'une technologie optionnelle à un outil de productivité offrant un retour sur investissement mesurable et pouvant même avoir des conséquences existentielles pour les entreprises qui ne suivent pas cette évolution.
Il y a un an, Robinson s'inquiétait encore de la concurrence croissante et d'un éventuel ralentissement temporaire de la demande de puces. Ces inquiétudes ont en grande partie disparu. Bien que la concurrence se soit clairement intensifiée, il estime que la demande en puissance de calcul IA reste solide pour l’instant. La position de Nvidia dans le domaine de l’inférence – l’exécution de modèles pour générer des résultats, par opposition à leur entraînement – se serait notamment considérablement renforcée ces derniers temps.
