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Pourquoi l'action Nvidia grimpe-t-elle de près de 2 % mercredi ?

Pourquoi l'action Nvidia grimpe-t-elle de près de 2 % mercredi ?
Devesh Kumar
04 mars 2026, 18:36 PM
  • L'action Nvidia grimpe près de 183 $ alors que les investisseurs reviennent après une récente phase de stagnation.
  • Morgan Stanley réintègre NVDA comme son premier choix dans le secteur des semi‑conducteurs avec un objectif de cours à 260 $.
  • Selon l'analyste, Nvidia se négocie à environ 18 fois les bénéfices projetés pour 2027.

L'action Nvidia (NASDAQ: NVDA) progresse mercredi, les investisseurs institutionnels revenant sur un titre qui était resté stable malgré des résultats spectaculaires.

Les actions Nvidia se traitaient autour de 182–183 $ en fin de matinée mercredi, en hausse de près de 2 % sur la journée, après avoir rebondi sur un support proche des 180 $ et s'être dirigées vers le niveau des 183 $.

Après plusieurs semaines pendant lesquelles l'action Nvidia semblait « bloquée » malgré un chiffre d'affaires record et un engouement persistant pour l'IA, un signal fort de Morgan Stanley, associé à une clarté croissante sur la prochaine phase de l'inférence en IA de la société, donne aux institutions une raison de reprendre des risques.

L'appel « c'est le moment d'acheter » de Morgan Stanley renverse la donne

Le déclencheur immédiat : Morgan Stanley a indiqué à ses clients, en substance, qu'il était temps d'arrêter d'hésiter et d'acheter à nouveau Nvidia.

La banque a réintégré l'action Nvidia comme son premier choix dans le secteur des semi‑conducteurs, délogeant Micron de la première place, et a réitéré une recommandation « Overweight » avec un objectif de cours à 260 $.

L'argument de l'analyste Joseph Moore est simple : le titre est resté en quasi‑stagnation alors que l'activité ne cessait de se renforcer.

Il note que Nvidia se négocie à environ 18 fois les bénéfices projetés pour 2027, ce qu'il qualifie de « point d'entrée étonnamment attractif » pour une entreprise qui domine toujours le marché des accélérateurs IA et continue d'afficher des chiffres de croissance vertigineux.

Le message a eu de l'effet car il répondait à l'inquiétude principale du côté acheteur : non pas de savoir si Nvidia est bonne, mais si elle n'était pas déjà « trop bonne » pour justifier son prix.

Derrière cette recommandation se trouvent des fondamentaux difficiles à écarter.

L'exercice fiscal le plus récent de Nvidia a généré des revenus supérieurs à 200 milliards de dollars, alimentés par la ruée des hyperscalers pour déployer des centres de données IA et par la demande toujours intense pour ses plates‑formes GPU.

Le marché avait en grande partie considéré ce chiffre comme parfait, d'où la stagnation du titre alors que les investisseurs débattaient de la durée réelle de cette accélération de la croissance.

La note de Morgan Stanley leur a en substance dit que la pause avait assez duré.

À lire aussi : Pourquoi un milliardaire lié à Tesla vient de placer 180 M$ dans l'action Nvidia

Action Nvidia : le facteur Groq

Le second moteur est plus structurel : les acteurs de la Street se concentrent de plus en plus sur la capacité de Nvidia à s'imposer sur la prochaine phase de l'IA aussi nettement qu'elle l'a fait sur l'entraînement.

Ici, l'accord de la société avec Groq joue un rôle discret mais significatif en coulisses.

Fin de l'année dernière, Nvidia a conclu une transaction de licence d'environ 20 milliards de dollars avec la start‑up spécialisée dans l'inférence, obtenant l'accès aux conceptions d'unités de traitement du langage ('language processing unit') à faible latence de Groq et intégrant en interne son fondateur et ses principaux responsables techniques.

Cet accord alimente désormais les attentes concernant la plateforme d'inférence de prochaine génération de Nvidia.

Les investisseurs assimilent des rapports selon lesquels la société prépare une nouvelle architecture explicitement conçue pour exécuter des grands modèles de langage et de l'IA « agentic » en production.

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Jensen Huang a déjà indiqué que les processeurs de Groq seront intégrés à l'architecture « AI factory » de Nvidia afin d'étendre la couverture à une gamme plus large de cas d'utilisation en temps réel et fortement axés sur l'inférence.

Cela compte parce que cela sape directement l'un des arguments baissiers les plus clairs : l'idée que l'avantage concurrentiel de Nvidia se réduirait lorsque l'industrie déplacerait ses dépenses de l'entraînement des modèles géants vers leur exécution.