Pourquoi nous misons sur l'IA

L'intelligence artificielle (IA) permet aux ordinateurs d'accomplir des tâches qui exigeaient jusqu'ici l'intelligence humaine. Les entreprises s'en servent pour analyser l'information, anticiper la demande, automatiser les tâches routinières et développer de nouveaux produits.

Ces applications s'appuient sur différents domaines de l'IA, notamment l'apprentissage automatique, le traitement automatique du langage naturel (NLP), la vision par ordinateur, l'IA générative, la robotique fondée sur l'IA, ainsi que les systèmes autonomes et les capteurs.

À mesure qu'elles intègrent l'IA à leurs activités, les entreprises achètent des logiciels et des services de calcul auprès de fournisseurs technologiques. La part des organisations interrogées qui utilisent l'IA est passée de 55 % en 2023 à 88 % en 2025.^{Source 1}

Plus les entreprises développent et utilisent des systèmes d'IA, plus les besoins en puissance de calcul augmentent. L'infrastructure d'IA désigne l'ensemble des équipements physiques nécessaires pour développer et faire fonctionner l'intelligence artificielle : principalement des serveurs et des processeurs spécialisés, de la mémoire, du stockage de données et des équipements réseau.

Des entreprises comme Microsoft, Amazon et Google augmentent leurs capacités de calcul pour proposer des services d'IA. Cela nécessite des serveurs puissants, équipés de processeurs tels que les GPU de NVIDIA, de mémoire fournie par des sociétés comme Micron, ainsi que d'équipements de stockage et de transfert de données. Une grande partie de ces puces est fabriquée par TSMC.

Les dépenses mondiales consacrées à l'infrastructure d'IA ont plus que doublé, passant de 153 milliards de dollars en 2024 à 318 milliards de dollars en 2025, soit une hausse de 108 %.^{Source 2} Cette croissance a été portée en grande partie par les investissements des grands fournisseurs de cloud, la demande croissante de serveurs d'IA et les projets nationaux d'infrastructure d'IA.

Construire un centre de données coûte cher et prend des années. La plupart des entreprises louent donc de la puissance de calcul auprès de fournisseurs de cloud et ne paient que ce qu'elles consomment, un peu comme pour l'électricité. C'est ce que l'on appelle l'Infrastructure as a Service, ou IaaS. Le marché de l'IaaS dans son ensemble devrait atteindre 367 milliards de dollars en 2027.^{Source 5}

Les trois principaux fournisseurs sont Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud. Face à l'essor des charges de travail liées à l'IA, ils ajoutent des serveurs conçus spécifiquement pour l'entraînement et l'exécution des modèles d'IA. Les dépenses consacrées à cette capacité cloud optimisée pour l'IA devraient progresser de 96 % en 2026.^{Source 3}

L'infrastructure de calcul fournit la puissance nécessaire à l'IA, mais les entreprises ont besoin de logiciels pour en tirer parti. Ces logiciels reposent sur des modèles d'IA, c'est-à-dire des systèmes entraînés sur des données pour comprendre l'information, repérer des tendances et générer des réponses.

Un modèle de fondation est un modèle d'IA capable d'accomplir un large éventail de tâches. Parmi les exemples figurent GPT, développé par OpenAI, Gemini, développé par Google, Claude, développé par Anthropic, et Llama, développé par Meta. Les entreprises peuvent s'appuyer sur ces modèles pour créer leurs propres applications ou acheter des logiciels d'IA prêts à l'emploi, comme ChatGPT et Microsoft Copilot.

Ces sociétés génèrent des revenus en facturant à leurs clients l'accès à leurs modèles et applications, sous forme d'abonnements mensuels, de licences logicielles ou de frais à l'usage. Les dépenses mondiales des entreprises consacrées aux modèles de fondation ont atteint environ 12,5 milliards de dollars en 2025.^{Source 6}

À mesure que l'IA devient utile à un nombre croissant d'activités, le marché de ces produits devrait s'élargir. Le marché mondial de l'IA générative était estimé à 288,4 milliards de dollars en 2025 et devrait atteindre environ 1 340 milliards de dollars d'ici 2032.^{Source 7}

La plupart des outils d'IA actuels traitent une requête à la fois. L'IA agentique va plus loin : à partir d'un objectif donné, elle planifie et exécute une série de tâches, comme rassembler des informations, remplir des formulaires et vérifier le résultat, avec une intervention humaine limitée. Plus les processus sont complexes, plus la demande en logiciels d'IA et en capacité de calcul augmentera.

Autre évolution : l'IA physique, qui associe l'intelligence artificielle à des machines capables de percevoir leur environnement, de prendre des décisions et d'effectuer des tâches physiques. Robots d'entrepôt, véhicules autonomes et bras robotisés industriels en sont des exemples. La robotique constitue l'un des marchés émergents de ce domaine, avec des applications potentielles dans l'industrie manufacturière, l'entreposage, la logistique et les véhicules autonomes.

Ces évolutions renforcent la demande pour des technologies déjà utilisées dans l'infrastructure d'IA. NVIDIA développe des processeurs haute performance et des plateformes robotiques, Micron fournit de la mémoire, et des entreprises comme Microsoft, Amazon et Alphabet proposent des services de cloud computing.

Le marché mondial de la robotique fondée sur l'IA était estimé à 74,49 milliards de dollars en 2025 et devrait atteindre 180,63 milliards de dollars d'ici 2032, soit une croissance prévue de +142,5 %.^{Source 8} Si l'adoption commerciale des machines autonomes n'en est encore qu'à ses débuts, la robotique ouvre un nouveau marché potentiel pour les entreprises qui fournissent du matériel d'IA, des infrastructures de calcul et des logiciels.

L'essor de l'intelligence artificielle crée de la demande sur plusieurs marchés interconnectés. Les entreprises achètent des logiciels et services d'IA, les fournisseurs de cloud mettent à disposition la capacité de calcul, et les fabricants de semi-conducteurs produisent les processeurs et la mémoire nécessaires au fonctionnement de ces systèmes.

Les dépenses mondiales consacrées à l'intelligence artificielle étaient estimées à 1 790 milliards de dollars en 2025 et devraient atteindre 2 670 milliards de dollars en 2026, puis 3 640 milliards de dollars d'ici 2027. Plus de la moitié des dépenses prévues en 2027 concernent l'infrastructure d'IA, ce qui illustre l'ampleur des investissements nécessaires pour développer et exploiter ces systèmes.^{Source 4}

À mesure que la technologie progresse, de nouvelles applications devraient accroître encore la demande en infrastructures de calcul et en logiciels. Deux domaines retiennent particulièrement l'attention : les agents d'IA autonomes, capables de planifier et d'exécuter des séries de tâches, et l'IA physique, qui permet aux machines d'interagir avec leur environnement.

Cette évolution crée des opportunités pour les entreprises présentes sur l'ensemble de la filière de l'IA, notamment les fabricants de semi-conducteurs et de mémoire, les fournisseurs de cloud computing et les développeurs d'applications d'IA.