Nvidia, Meta, Tesla valent des billions — mais qui finance cet essor de l'IA ?

En 2025, l'intelligence artificielle est passée des cercles technologiques à la vie quotidienne. Elle est apparue partout : dans les conversations à table, dans les questions sur le fait que le prochain téléphone ou lave‑linge fonctionnerait avec de l'IA, et dans les courriels de managers incitant les employés à apprendre à s'en servir.

Soudain, la technologie n'était plus abstraite. Elle faisait partie des échanges quotidiens.

Les entreprises portées par cette vague ont vu leurs valorisations grimper à un rythme rarement observé sur les marchés modernes.

Des géants comme AMD, Meta et Tesla sont devenus des piliers centraux de l'économie de l'IA, tandis que Nvidia à lui seul pèse suffisamment sur le marché pour que de petits mouvements de son action puissent se répercuter sur les marchés financiers mondiaux.

Pourtant, au milieu de l'enthousiasme suscité par des valorisations à plusieurs billions et des technologies de rupture, une question reste souvent sans réponse : qui finance réellement l'infrastructure sous‑tendant ce boom de l'IA ?

Fait intéressant, les régulateurs commencent eux aussi à le remarquer, même si cette ligne d'avertissement est facile à survoler.

« Quelques participants ont commenté que le financement du déploiement d'infrastructures liées à l'IA dans des marchés privés opaques méritait d'être surveillé. »

La ligne ci‑dessous est extraite mot pour mot des minutes de la réunion de la Réserve fédérale de janvier 2026.

Tandis que les marchés financiers célèbrent des valorisations massives et que les traders encaissent des profits, la banque centrale pose une question simple et stimulante : qui finance réellement l'ossature physique du boom de l'IA, et que se passe‑t‑il si cette dette tourne mal ?

Et ce n'est pas seulement la Réserve fédérale. Au cours des six dernières semaines, trois institutions puissantes — la Fed, le Financial Stability Board (FSB) et le Trésor américain — ont indépendamment commencé à sonder ce côté plus discret du boom.

Pris ensemble, leurs actions pointent vers la même inquiétude émergente : une part croissante de la dette d'infrastructures liée à l'IA se crée dans des pans du système de crédit difficiles à voir, difficiles à valoriser et difficiles à liquider en cas de stress.

Cette enquête examine ce que les régulateurs ont déjà consigné, et pourquoi le supposé « marché secondaire des prêts liés à l'IA » semble, pour l'instant, exister davantage en théorie qu'en transactions effectives.

Les « coins opaques » du boom de l'IA

Les minutes de la Fed de janvier constituent le document public le plus clair liant directement l'infrastructure IA au risque de financement sur les marchés privés.

Dans une section dédiée à la stabilité financière, les responsables ont signalé des valorisations d'actifs élevées et des « vulnérabilités associées au secteur du crédit privé », notamment son rôle croissant dans le prêt à des emprunteurs plus risqués et ses liens avec des assureurs et des banques.

Dans ce contexte, la mention du « financement du déploiement d'infrastructures liées à l'IA dans des marchés privés opaques » marque une évolution : la banque centrale reliait explicitement la vague de capex liée à l'IA à des parties du système de crédit qui ne se négocient pas sur écran.

Au niveau mondial, le FSB avance sur deux pistes convergentes.

Dans son programme de travail 2026, l'organe a indiqué qu'il achèverait un rapport dédié sur les vulnérabilités du crédit privé dans le cadre de son travail sur la finance non‑bancaire, et qu'il élaborerait séparément des « bonnes pratiques pour l'adoption, l'utilisation et l'innovation liées à l'IA par les institutions financières ».

Lorsque Invezz a contacté le FSB pour obtenir plus de détails, l'organisation a pointé des risques sur les deux fronts.

Sur l'IA, elle a mis en avant un ensemble de questions qui « se distinguent par leur potentiel à accroître le risque systémique » :

« Les vulnérabilités liées à l'IA susceptibles d'augmenter le risque systémique incluent : les dépendances à des tiers et la concentration des fournisseurs de services ; les corrélations de marché ; les risques cyber ; ainsi que le risque lié aux modèles, la qualité des données et la gouvernance. »

« La GenAI accroît également le potentiel de fraude financière et de désinformation sur les marchés financiers. Des systèmes d'IA mal alignés qui ne sont pas calibrés pour opérer dans des limites légales, réglementaires et éthiques peuvent aussi adopter des comportements nuisibles à la stabilité financière, » a ajouté le watchdog mondial de la stabilité. ​

Sur le crédit privé, la même déclaration a été franche au sujet des lacunes de données :

« La finance privée joue un rôle de plus en plus important dans le système financier en fournissant des financements aux entreprises… Des lacunes significatives de données et l'opacité du secteur ont entravé une évaluation approfondie des risques potentiels pour la stabilité financière posés par la finance privée, et plus particulièrement par le crédit privé. »

« Des inquiétudes subsistent quant à la possibilité d'un arrêt brutal de l'octroi de crédit aux entreprises et à la propagation du stress vers le système bancaire ou vers les investisseurs institutionnels, étant donné leurs interconnexions avec des fonds de finance privée, » a déclaré le FSB. ​

Le FSB a ajouté qu'il « achève des travaux sur l'évaluation des vulnérabilités du crédit privé » dans le cadre de son agenda 2026.​

Pris ensemble avec les minutes de la Fed, le tableau est clair : l'IA alimente un boom historique d'investissements dans les infrastructures, et une part de plus en plus importante de ce financement transite par une partie du système que les régulateurs reconnaissent ne pas encore pouvoir entièrement cartographier.

En termes simples, les régulateurs commencent à s'intéresser à la manière dont le puissant boom de l'IA est financé.

La Réserve fédérale a averti qu'une partie de l'infrastructure IA est financée via des marchés privés difficiles à suivre.

Dans le même temps, les régulateurs mondiaux estiment que les marchés de crédit privé manquent de transparence et de données fiables.

Ensemble, ces signaux laissent entendre que les autorités commencent à examiner le financement caché derrière l'expansion rapide des infrastructures IA.

Un boom financé hors bilan

L'ampleur du déploiement d'infrastructures IA ne fait aucun doute.

Le S&P Global Ratings 2026 liquidity outlook note que les émetteurs technologiques et de communications, y compris les plus grands « hyperscalers », ont provoqué une montée des émissions d'obligations et de prêts, dont une grande partie est liée aux dépenses d'investissement en centres de données et à l'IA.

S&P estime que les échéances de la dette d'entreprise américaine notée « B‑ » et moins grimperont d'environ 56,6 milliards de dollars en 2026 à environ 215 milliards de dollars en 2028, créant ce qu'elle appelle « un mur de refinancement important » au moment même où les dépenses liées à l'IA atteignent leur pic.

Parallèlement, le crédit privé est devenu l'un des principaux canaux par lesquels des emprunteurs plus petits, non notés investment‑grade, accèdent à ce boom.

L'analyse de S&P montre que les prêts de crédit privé aux emprunteurs notés « B‑ » et moins ont atteint près de 146 milliards de dollars en 2025, contre environ 85 milliards de dollars en prêts largement syndiqués pour la même tranche de risque, et ont dépassé les émissions syndiquées pendant quatre années consécutives.

Ces chiffres reflètent les emprunteurs de faible notation dans leur ensemble ; ils n'isolent pas les prêts spécifiquement liés à l'infrastructure IA.

Mais leur calendrier coïncide avec ce que S&P décrit comme des « émissions technologiques alimentées par l'IA et une augmentation de l'effet de levier », et avec une expansion rapide des actifs sous gestion du crédit privé au sens large.

Jeff Hooke, maître de conférences senior à la Johns Hopkins Carey Business School, a récemment partagé avec Invezz son étude revue par des pairs portant sur 262 fonds de crédit privé nord‑américains, réalisée avec Xiaohua Hu et Michael Imerman, qui retrace cette expansion en détail.

Les auteurs constatent que l'AUM mondial du crédit privé est passé d'environ 375 milliards de dollars en 2015 à environ 1,6 trillion de dollars en 2023, avec des estimations de State Street suggérant qu'il a atteint autour de 2 trillions de dollars en 2025 et pourrait monter à 2,6 trillions d'ici 2029, soit près d'une multiplication par six en une décennie. ​

La différence clé par rapport aux marchés obligataires publics réside dans l'endroit où se situe cette activité.

Au lieu d'obligations échangées quotidiennement sur des bourses publiques, une grande partie de ce crédit est détenue dans des fonds à capital fixe dont les valorisations sont mises à jour rarement et reposent en grande partie sur des modèles internes.

En clair, le déploiement rapide des infrastructures IA est de plus en plus financé via le crédit privé plutôt que par les marchés traditionnels de dette publique.

Beaucoup de ces prêts sont logés dans des fonds privés où ils se négocient rarement et où les prix ne sont pas visibles sur les marchés publics.

Parce que ces investissements sont détenus de manière privée et valorisés de façon peu fréquente, il peut être plus difficile pour les régulateurs et les investisseurs de voir clairement comment les risques s'accumulent au sein du système.

Une performance fondée sur des marques non réalisées

Hooke et ses coauteurs se sont attachés à comprendre ce qui sous‑tend réellement les rendements déclarés dans cet univers.

À partir des flux de trésorerie de la base Preqin, ils décomposent la performance du crédit privé en Distribution to Paid‑In (DPI), les liquidités reversées aux investisseurs, et Residual Value to Paid‑In (RVPI), qui capture la valeur non réalisée des positions encore détenues. ​

Leurs conclusions soulignent pourquoi les régulateurs s'inquiètent de l'opacité.

Pour les fonds de prêt direct senior lancés en 2015, environ 30 % de la valeur totale déclarée était encore non réalisée fin 2024.

Pour la cuvée 2016, la part de la valeur non réalisée monte à environ 50 %, et pour les millésimes plus récents, le RVPI représente plus de 80–90 % de la performance.

« Nous constatons que… une part importante de la valeur des fonds de crédit privé est immobilisée en valeur résiduelle même pour des millésimes anciens, » écrivent les auteurs, ajoutant que cette structure « représente un risque majeur potentiel » si ces marques s'avèrent trop optimistes lorsque les prêts sont finalement liquidés. ​

L'étude compare également les fonds de crédit privé à des points de référence de marché liquides.

Net des frais, les fonds de crédit privé seniors et mezzanine « surperforment à peine, voire sous‑performent dans certains cas » des ETF à taux variable négociés publiquement tels que l'Invesco Senior Loan ETF (BKLN) et le VanEck Investment Grade Floating Rate ETF (FLTR), ce qui suggère que l'opacité plus élevée du crédit privé ne s'est pas clairement traduite par des rendements supérieurs pour les investisseurs. ​

Plus préoccupant pour un secteur émergent et intensif en capital comme l'infrastructure IA, les auteurs soulignent qu'environ la moitié des emprunteurs en prêt direct affichent un free operating cash flow négatif, citant des recherches du Fonds monétaire international, et que les paiements en nature (payment‑in‑kind) représentaient environ 8 % des revenus d'intérêt pour les business‑development companies en 2024, d'après les données de Fitch Ratings.

Ces deux caractéristiques facilitent la lissage des performances déclarées en période de stress. ​

En termes simples, une grande partie de la performance déclarée des fonds de crédit privé ne repose pas sur des liquidités redistribuées aux investisseurs mais sur la valeur estimée de prêts toujours détenus.

Dans de nombreux fonds, une part importante des rendements reste non réalisée même des années après le lancement.

Les chercheurs avertissent que cela pourrait masquer des risques si ces valorisations s'avèrent trop optimistes au moment où les prêts sont finalement remboursés ou vendus.

« Peu de marché secondaire pour les prêts IA jusqu'à présent »

Ce contexte compte pour l'IA parce qu'il détermine la rapidité avec laquelle les problèmes d'un segment spécifique apparaissent dans les chiffres déclarés.

L'IA est déjà entrée dans la conversation sur le crédit privé une fois cette année.

En février, des analystes en stratégie crédit d'UBS ont averti que la perturbation économique induite par l'IA pourrait contribuer à 75–120 milliards de dollars de nouveaux défauts sur les marchés des prêts à effet de levier et du crédit privé d'ici la fin 2026, les taux de défaut du crédit privé pouvant atteindre environ 4 % dans un scénario de base et doubler dans une issue plus sévère.

Leur attention portait principalement sur ce que les outils de génération d'IA pourraient faire aux revenus des emprunteurs logiciels existants, le côté demande de l'histoire de l'IA. ​

Les minutes de la Fed, en revanche, concernent le côté offre : le financement des centres de données, des grappes de calcul et des systèmes d'énergie numérique qui rendent ces outils possibles en premier lieu.

Lorsque Invezz a demandé à Jeff Hooke si les risques de liquidité et de valorisation qu'il a documentés dans le crédit privé s'étendent aux prêts finançant l'infrastructure IA, il n'a pas pris de gants.

« Oui… il y a peu de marché secondaire pour les prêts IA jusqu'à présent. Le temps dira si les prêts IA pour l'infrastructure basculent en mode PIK ou en mode extension de prêt, » a déclaré Hooke à Invezz.

Ce n'est qu'une phrase, mais elle cristallise plusieurs des problèmes évoqués par les régulateurs.

S'il existe « peu de marché secondaire » pour les prêts destinés à l'infrastructure IA, comme le dit Hooke, alors les soupapes de sécurité habituelles du crédit — vendre des positions à d'autres investisseurs et se couvrir via des indices liquides — sont en grande partie absentes.

Si les emprunteurs commencent à rencontrer des difficultés, les principaux outils restants sont bilatéraux : prolonger les échéances, assouplir les covenants ou passer à des intérêts PIK pour éviter de cristalliser des défauts de paiement en numéraire.

Les propres recherches de Hooke montrent comment ces outils ont été utilisés ailleurs dans le crédit privé pour différer la reconnaissance des pertes et soutenir les TRI affichés. ​

Un stress latent peut se nicher dans des fonds dont la performance déclarée est toujours dominée par des marques non réalisées.

De l'extérieur, cela peut beaucoup ressembler à de la stabilité, jusqu'à ce que ce ne soit plus le cas.

Concrètement, si des problèmes commencent à apparaître dans des prêts liés à l'IA, ils peuvent ne pas se manifester immédiatement dans les chiffres visibles des investisseurs.

Les experts avertissent que de nombreux prêts d'infrastructure IA disposent de peu de marché secondaire actif, ce qui les rend difficiles à vendre ou à repricer rapidement.

Si des emprunteurs rencontrent des difficultés, les prêteurs peuvent prolonger les termes des prêts ou permettre l'accumulation d'intérêts plutôt que de déclarer des défauts, retardant ainsi le moment où le stress financier devient visible.

Qui fournit finalement l'argent ?

Un second ensemble de questions que se posent les régulateurs concerne moins des prêts spécifiques que l'identité des acteurs qui les soutiennent.

Le 6 février, le Trésor américain, qui préside le Committee on Foreign Investment in the United States (CFIUS), a publié une demande d'information sur un projet de « Known Investor Program ». 

L'idée est de créer un cadre dans lequel certains investisseurs ayant des antécédents établis pourraient être pré‑autorisés, ce qui permettrait potentiellement de simplifier les examens de transactions futures tout en maintenant une surveillance liée à la sécurité nationale. ​

Pour le crédit privé, la RFI cible directement un angle mort de longue date : les limited partners étrangers (LPs) dans les fonds privés.

En vertu des règles actuelles, les investisseurs étrangers qui s'engagent en tant que LPs sans obtenir de droits de contrôle ou de gouvernance spéciaux ne sont pas toujours soumis à un examen obligatoire par le CFIUS, même si les fonds qu'ils soutiennent vont financer des entreprises ou des infrastructures sensibles aux États‑Unis.

La consultation du Trésor, ouverte aux commentaires jusqu'au 18 mars 2026, demande explicitement comment le Known Investor Program devrait s'appliquer à de telles structures.

Une analyse de politique menée par le CELIS Institute note que les critères d'éligibilité provisoires à l'étude exigeraient qu'un « investisseur connu » potentiel ait déposé au moins trois transactions couvertes auprès du CFIUS au cours des trois dernières années et respecte des critères stricts relatifs aux sanctions et aux liens avec des juridictions qualifiées de « adversaires étrangers », une barre que beaucoup de LPs passifs dans les fonds privés pourraient ne pas franchir.

Pour l'instant, le programme est en cours d'élaboration.

Aucune règle finale n'a été adoptée, et le Trésor a décliné tout commentaire au‑delà de ses documents publiés.

Mais l'esprit des questions qu'il pose, portant sur la visibilité des investisseurs des fonds et pas seulement des gestionnaires de fonds, montre que le filtrage des investissements étrangers commence à regarder en amont, vers le capital qui soutient en dernier ressort les véhicules de crédit privé. ​

En termes simples, les régulateurs n'examinent pas seulement les prêts finançant l'infrastructure IA, mais aussi qui fournit l'argent derrière ces prêts.

Les responsables américains explorent de nouvelles règles qui pourraient leur donner une meilleure visibilité sur les investisseurs étrangers soutenant les fonds privés.

L'objectif est de comprendre d'où provient finalement le capital, en particulier lorsqu'il peut financer des infrastructures ou des projets technologiques sensibles aux États‑Unis.

Les questions qui pèsent encore sur la dette invisible de l'IA

Aucun des documents publiés jusqu'à présent par la Fed, le Financial Stability Board ou le Trésor américain n'indique que le financement des infrastructures IA sur les marchés de crédit privé constitue une menace systémique immédiate.

Au lieu de cela, les régulateurs soulèvent un ensemble de questions sans réponse.

Si une part plus importante du déploiement d'infrastructures IA est financée dans des « marchés privés opaques », comme l'ont noté des responsables de la Fed, quelle est la liquidité effective de ces prêts ?

L'observation de Jeff Hooke selon laquelle « il y a peu de marché secondaire pour les prêts IA jusqu'à présent » suggère que la liquidité peut être limitée.

Une autre préoccupation est la manière dont le stress se manifesterait dans les valorisations des fonds si des emprunteurs rencontrent des difficultés.

Avec certains fonds de crédit privé déclarant encore une large part de leur valeur comme non réalisée, des outils tels que les extensions de prêts ou les intérêts en nature peuvent retarder le moment où les pertes deviennent visibles.

Il y a également des questions plus larges de transparence. Quelle part des billions engagés dans des stratégies de crédit privé finance réellement l'infrastructure IA, et qui fournit finalement ce capital ?

Tant que de nouvelles initiatives comme le projet de Known Investor Program ne prennent pas forme, les régulateurs pourraient n'avoir qu'une visibilité partielle sur cette chaîne de financement.