ROI-L'empreinte considérable de l'IA dans le secteur du crédit privé masque des risques croissants : Altaf Kassam

information fournie par Reuters •29/10/2026 à 10:15

((Traduction automatisée par Reuters à l'aide de l'apprentissage automatique et de l'IA générative, veuillez vous référer à l'avertissement suivant: https://bit.ly/rtrsauto))

(Modification de la mention « Écrit par » dans les crédits de fin)

par Altaf Kassam

Une grande partie du développement massif actuel de l’IA est financée par des instruments qui ne font pas l’objet de transactions boursières. Ainsi, la question qui se pose désormais aux investisseurs n’est pas seulement de savoir si l’IA sera rentable, mais aussi comment ils sauront si elle commence à dérailler.

Alors que des géants de l’hyper-échelle tels que Meta Platforms META.O , Alphabet GOOGL.O et Amazon AMZN.O ont fait appel aux marchés de la dette publique au cours de l’année écoulée pour financer leurs projets d’infrastructures d’IA sans précédent, une grande partie du financement du secteur s’effectue à huis clos par le biais de fonds de crédit privés, de véhicules d’infrastructure et de coentreprises.

En l’absence de cours de marché de référence, ces participations sont évaluées par leurs gestionnaires, généralement chaque trimestre, à l’aide de modèles de flux de trésorerie attendus et de comparaisons avec des opérations similaires. Il s’agit d’une pratique courante qui, si elle est bien menée, devrait fournir une bonne première approximation. Mais ce n’est qu’une approximation, et ces évaluations ont tendance à évoluer plus lentement que les marchés.

Ce processus peut maintenir la volatilité à un niveau artificiellement bas, créant ce que l’on appelle des « valorisations lissées », qui peuvent donner l’impression que le crédit privé génère des rendements plus élevés avec un risque moindre. Mais, en réalité, le risque est généralement toujours présent; il n’est tout simplement pas mesuré avec précision.

Cette question prend de plus en plus d’importance car l’ampleur des prêts privés liés à l’IA n’est plus marginale. L’Organisation de coopération et de développement économiques estime que les opérations liées à l’IA représentaient 34 % des transactions mondiales de crédit privé en 2025, soit le double de la moyenne sur cinq ans.

La Banque d’Angleterre estime également que près de 700 milliards de dollars de dépenses liées aux centres de données entre 2026 et 2028 seront financés par le crédit privé. Il s’agit d’une somme colossale pour un marché que le Conseil de stabilité financière (FSB), organisme de surveillance mondial, estimait entre 1 500 milliards et 2 000 milliards de dollars à la fin de l’année 2024.

En bref, l’IA est en passe de devenir le thème phare de cette classe d’actifs.

ÉVALUATION PAR MODÈLE

Les modèles d’évaluation utilisés par les prêteurs privés dans ce secteur ont un pouvoir considérable et doivent donc être solides, même si, comme tous les modèles, ils ne seront jamais parfaits.

Mais pour qu’un modèle d’évaluation soit utile, ses hypothèses doivent être solides, et certaines de celles utilisées dans les opérations de dette liées à l’IA peuvent s’avérer fragiles.

D’une part, il y a la question des garanties. La structure physique d’un centre de données dédié à l’IA ne représente pas la majeure partie du coût ni de la valeur attendue de l’actif total. Selon JPMorgan Asset Management, le bâtiment ne représente généralement qu’environ 30 % du coût. Les puces et les équipements représentent les 70 % restants. Les prêteurs acceptent de plus en plus ces puces comme garantie.

Pourtant, la valeur de ces puces est loin d’être stable. Le tarif horaire pratiqué par les grands fournisseurs de cloud computing pour la location de la H100 de Nvidia NVDA.O , la puce d’IA phare du dernier cycle, a chuté de 25 % à 50 % selon les régions depuis début 2025, d’après le fournisseur de données Silicon Data , et les tarifs pratiqués par les petits fournisseurs spécialisés sont encore plus bas. Un modèle qui repose sur des valeurs obsolètes pour la majeure partie de la valeur d’un actif ne sera certainement d’aucune utilité.

DU BRUIT POUR RIEN?

On pourrait faire valoir que cette inquiétude est exagérée: les entités à l’origine des plus grands projets d’IA comptent parmi les entreprises les plus solvables au monde. De plus, les taux de défaut sur le crédit privé restent faibles.

Et pour un investisseur patient qui conservera un prêt jusqu’à son échéance, la rareté des évaluations du crédit privé est sans doute un atout, et non un inconvénient. Si l’emprunteur continue de rembourser, pourquoi déprécier le prêt à chaque fois que les marchés vacillent?

Cette logique s’applique aux capitaux fermés à horizon lointain. Elle fonctionne moins bien lorsque les investisseurs peuvent se retirer.

Et nous commençons déjà à observer ce phénomène. Blue Owl Capital OWL.N , l’un des principaux prêteurs aux centres de données, a plafonné à deux reprises cette année les rachats de ses fonds de crédit privé à 5 % suite à de nombreuses demandes de retrait.

Les fonds semi-liquides qui proposent des rachats réguliers à la valeur d’actif déclarée créent ce que le FSB appelle une « incitation au premier arrivant ». Supposons qu’un fonds évalue ses prêts à 100 centimes pour un dollar, mais qu’un acheteur ne paierait aujourd’hui que 90 centimes. Les investisseurs qui demandent le rachat en premier sont remboursés au pair. La perte retombe sur ceux qui restent une fois que les réévaluations à la baisse ont rattrapé leur retard.

NE SOYEZ PAS LE DERNIER À LE SAVOIR

Cette question revêt aujourd’hui une importance accrue en raison de la convergence de deux tendances. Le développement de l’IA s’appuie de plus en plus sur les capitaux privés, au moment même où les marchés privés s’ouvrent aux épargnants ordinaires .

Au Royaume-Uni, les principaux prestataires de retraite d’entreprise se sont engagés, dans le cadre de l’accord de Mansion House, à investir 10 % de leurs fonds par défaut sur les marchés privés d’ici 2030. Aux États-Unis, les comptes de retraite 401(k) s’ouvrent aux placements alternatifs. Le FSB a estimé que les investisseurs particuliers détenaient déjà environ 13 % du crédit privé mondial en 2024, contre un peu moins il y a près d’une décennie.

La plupart des épargnants en retraite ne choisissent pas activement leurs placements. Aux États-Unis, 59 % des participants aux régimes d’épargne retraite d’entreprise gérés par Vanguard détenaient l’intégralité de leur compte dans un seul fonds à date cible en 2024. Au Royaume-Uni, plus de 90 % des épargnants des régimes de retraite d’entreprise investissent dans la stratégie par défaut de leur régime, selon la Financial Conduct Authority . Ainsi, les acheteurs marginaux des titres de dette les moins transparents liés à l’IA pourraient de plus en plus être des épargnants qui ne liront jamais le rapport trimestriel d’un fonds.

Lors des précédents booms technologiques, les capitaux tardifs provenaient des marchés publics, sous la forme de day traders achetant des actions « dot-com » en 2000. Si celui-ci se termine mal, ces capitaux tardifs pourraient provenir des fonds de retraite, à des prix fixés par des modèles. Et contrairement à l’investisseur « dot-com », l’épargnant ne se rendra pas compte de la perte au moment où elle se produira. Il ne s’en rendra compte que lorsque les cours rattraperont leur retard, ou lorsqu’il tentera de se retirer.

(Les opinions exprimées ici sont celles d’Altaf Kassam, CFA, fondateur de Reference Portfolio Partners, consultant en investissement et ancien responsable de la stratégie d’investissement chez State Street Investment Management.)

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