Andrew Bailey vient d’écrire aux ministres des finances du G20. Le gouverneur de la Banque d’Angleterre préside aussi le Conseil de stabilité financière (FSB), qui coordonne la régulation financière entre les pays du G20. Sa lettre place les valorisations de l’intelligence artificielle au même rang que deux fragilités connues de longue date, les marchés de dette souveraine et le crédit privé.
Le texte ne s’arrête pas au mot bulle, il décrit un mécanisme. Bailey vise la toile d’investissements croisés qui relie les laboratoires d’IA et les hyperscalers, ces fournisseurs de cloud qui construisent et louent la capacité de calcul. Son raisonnement part d’une hypothèse : le faux pas d’un seul acteur majeur suffirait à entraîner dans sa chute d’autres géants de la tech, puis le marché au sens large.
La même dépense, comptée deux fois
Le montage suit toujours les mêmes étapes. Un laboratoire lève des fonds auprès d’un fournisseur d’infrastructure, puis en réinjecte une partie chez ce même fournisseur pour acheter des processeurs graphiques (GPU) et de la capacité de calcul. Le vendeur enregistre du chiffre d’affaires, l’acheteur enregistre un investissement, et deux bilans affichent de la croissance là où un seul flux d’argent a circulé.
Ces montages sont légaux, et courants dans un secteur à forte intensité capitalistique. Ce qui change ici tient à la concentration : quelques acteurs se financent, se fournissent et se valorisent mutuellement, sur un marché où les mêmes noms pèsent une part démesurée des indices. Les comptes en portent la trace bien avant les usages. La Banque des règlements internationaux avait déjà décrit ce financement circulaire dans son rapport annuel de juin 2026, où elle jugeait la vague d’investissement dans l’IA potentiellement intenable. Deux mois plus tard, le même mécanisme remonte au niveau du FSB.
L’argent emprunté accélère la contagion
La seconde couche de l’analyse porte sur l’effet de levier, soit l’argent emprunté pour investir. Bailey cite les ETF à effet de levier, ces fonds indiciels cotés en Bourse qui amplifient mécaniquement les variations d’un indice, les stratégies qui achètent ce qui monte et vendent ce qui baisse, de plus en plus suivies par les particuliers, et les hedge funds, ces fonds spéculatifs libres de leurs positions, exposés à la fois aux actions et aux obligations d’État. Un incident né sur un compartiment se transmet alors aux autres.
« La hausse de l’endettement est une caractéristique d’un cycle financier qui arrive à maturité », écrit-il. « Elle peut renforcer les marchés à la hausse, mais elle peut aussi intensifier les baisses quand le sentiment se retourne, comme les dernières semaines l’ont montré. » En clair, la vitesse de propagation pèse autant que l’ampleur du choc initial.
Les modèles de pointe changent le prix d’une attaque
La lettre bascule ensuite sur la sécurité, et les deux sujets se rejoignent vite. Les modèles les plus avancés gagnent en autonomie et peuvent, écrit Bailey, modifier en profondeur la vitesse, l’échelle et l’économie du risque cyber. Des attaques moins chères, plus rapides, plus fréquentes : le coût unitaire de l’agression baisse.
Or les banques du monde entier dépendent d’une poignée de grands fournisseurs technologiques. Une attaque réussie contre un seul d’entre eux frapperait simultanément des établissements de plusieurs pays, et les défenses inégales d’un État à l’autre deviennent elles-mêmes une faille. La concentration financière et la concentration opérationnelle portent sur les mêmes noms.
Le FSB étudie la façon dont les institutions financières pourraient employer ces modèles du côté de la défense. Bailey rappelle en parallèle que beaucoup de pays n’ont toujours aucune règle encadrant le développement, la publication et le déploiement des modèles avancés. Il fait de la coordination internationale sur ce point une priorité.
Les durées d’amortissement craqueront avant les produits
D’ici le milieu de l’année 2027, le premier avertissement sérieux se lira dans une note comptable : allongement contesté des durées d’amortissement du matériel, requalification d’un engagement d’achat de capacité, ou refinancement d’une dette de datacenter à un taux qui ruine le calcul de départ. Rien de tout cela ne passera par une conférence de lancement.
Trois conditions rendraient ce scénario caduc, et elles sont vérifiables trimestre après trimestre :
- que la croissance des revenus tirés de l’IA provienne majoritairement de clients extérieurs au cercle des investisseurs des laboratoires ;
- que la part financée par la dette dans la construction des datacenters cesse de progresser ;
- que les taux se détendent assez pour rendre les refinancements indolores.
Aucune des trois n’est acquise aujourd’hui. Aswath Damodaran, professeur de finance à l’université de New York, a formulé récemment une comparaison inconfortable : une correction sur l’IA ferait plus de dégâts que l’éclatement de la bulle internet, parce que l’industrie actuelle exige des dépenses massives en infrastructure physique, largement financées par emprunt. Les pertes ne s’arrêteraient pas aux actionnaires.
Choisir un fournisseur revient à prendre une position de marché
Pour une équipe qui met des modèles en production, la conséquence est très concrète. Le choix du fournisseur d’API sur lequel repose votre chaîne d’inférence dépasse la seule question technique : sa capacité à tenir ses tarifs dépend de la santé d’un actionnaire qui lui vend aussi ses machines. Une consolidation brutale se traduirait par une hausse de prix ou par l’arrêt anticipé d’un modèle, bien avant la moindre panne.
Les parades relèvent de l’hygiène ordinaire : garder une couche d’abstraction entre votre code et l’API, mesurer le coût par requête plutôt que la facture mensuelle globale, tester régulièrement une bascule vers un modèle ouvert hébergé ailleurs, documenter ce qui casse quand un fournisseur modifie ses quotas. Ce chantier se mène en quelques semaines quand il est anticipé, dans l’urgence quand il ne l’est pas.
Il manque une ligne aux états financiers du secteur : le chiffre d’affaires réalisé avec des sociétés dont on est soi-même actionnaire, isolé du reste. Tant que cette distinction n’apparaît nulle part, personne, régulateurs compris, ne peut dire quelle part de la croissance de l’IA correspond à de la demande extérieure. La lettre au G20 met cette absence sous les yeux des ministres des finances.
