Le record du S&P 500 masque un piège d'effet de levier de 1,5 trillion $ sous le boom de l'IA

Leopold Aschenbrenner entrait en juillet en tant que l’un des investisseurs en IA les plus célébrés de Wall Street.

Son hedge fund, Situational Awareness, avait rendu 439% au premier semestre 2026, propulsé par des paris concentrés sur l’infrastructure soutenant le boom de l’intelligence artificielle.

À la fin du mois, ce succès s’était transformé en mise en garde.

Le portefeuille du fonds a perdu 67% en juillet après le repli brutal des actions liées à l’IA. Des appels de marge ont suivi et Situational Awareness a vendu la majeure partie de son portefeuille d’actions cotées à Citadel de Ken Griffin.

L’épisode a été spectaculaire, mais la question la plus importante est ce qu’il révèle du marché qui l’entoure.

Le S&P 500 a clôturé à un record de 7 798,99 le 13 août, alors que les investisseurs empruntaient plus que jamais contre des portefeuilles de titres.

Les données de FINRA montrent que les soldes débiteurs des comptes sur marge des clients ont atteint 1 502 milliards de dollars en juin, contre 1 008 milliards un an plus tôt.

Un endettement record n’implique pas nécessairement un krach imminent. La dette sur marge augmente généralement avec les cours des actions, et l’effet de levier peut rester élevé pendant de longues périodes.

Mais lorsque l’emprunt augmente rapidement tandis que les investisseurs se retrouvent dans des paris similaires, la mécanique de la prochaine baisse peut devenir plus importante que la raison qui l’a déclenchée.

C’est là que le rallye lié à l’IA fait désormais face à une épreuve moins visible.

Un marché record avec moins de marge d’erreur

L’emprunt sur marge amplifie les rendements dans les deux sens. Un investisseur qui achète des actions en partie avec des fonds empruntés bénéficie de manière disproportionnée lorsque les cours montent.

Mais une chute brutale érode le capital propre de l’investisseur plus rapidement qu’elle ne diminue la valeur de la position globale.

Quand les fonds propres d’un compte tombent en dessous des niveaux requis, le courtier peut exiger davantage de garanties.

Si l’investisseur ne peut les fournir, les positions peuvent devoir être vendues, indépendamment d’un éventuel changement des perspectives de bénéfices de l’entreprise.

Kate Leaman, analyste en chef des marchés chez AvaTrade, a déclaré que le rythme de l’accumulation actuelle comptait autant que le niveau record.

Leaman a affirmé que la rapidité de la hausse était aussi importante que le record en soi, faisant valoir que de telles augmentations rapides n’apparaissent que lors de quelques périodes tardives du cycle.

Elle a expliqué qu’un effet de levier en forte hausse, combiné à la forte pondération des actions liées à l’IA et à la technologie dans les principaux indices, change la logique d’un repli.

« Cela ne signifie pas qu’une correction est imminente, ni que les valorisations actuelles sont injustifiées compte tenu de l’ampleur des dépenses d’investissement en IA en cours », a-t-elle déclaré à Invezz.

« Cela signifie en revanche que le marché dispose de moins d’amortisseur que d’habitude pour absorber un choc. »

Son point clé est mécanique plutôt que directionnel. Un rapport de résultats décevant ou une révision à la baisse des prévisions de dépenses d’investissement pourrait faire baisser une action très détenue.

Pour un investisseur non endetté, cela peut simplement se traduire par une perte sur papier. Pour un compte à effet de levier, la même baisse peut générer une demande immédiate de liquidités.

« Les fondamentaux n’ont pas leur mot à dire dans ce processus », a déclaré Leaman.

La Réserve fédérale a par ailleurs averti que l’effet de levier des hedge funds restait proche de niveaux record et se concentrait parmi un nombre relativement restreint de grands fonds. Son Financial Stability Report de mai indiquait que ces expositions couvrent les Treasuries, les produits dérivés de taux d’intérêt et les actions.

Les chiffres ne peuvent pas simplement s’ajouter à la dette sur marge rapportée par la FINRA. Ils mesurent des parties différentes du système financier.

Mais ensemble, ils montrent à quel point l’exposition au marché peut dépendre des conditions de financement autant que de la conviction d’investissement.

La diversification liée à l’IA peut disparaître lorsque le trade tourne

Le problème de concentration est plus large qu’un petit nombre de méga-cap technologiques.

Le thème d’investissement IA s’étend désormais aux semi-conducteurs, à la mémoire, au cloud computing, aux centres de données, à la production d’électricité, aux équipements réseau et même aux mineurs de cryptomonnaies transformant des sites à forte puissance en installations de calcul haute performance.

Sur une feuille de calcul, ces positions peuvent sembler diversifiées. Économiquement, beaucoup dépendent de la même hypothèse : que les dépenses en infrastructure IA resteront exceptionnellement élevées pendant des années.

Cette distinction compte lors d’une vente massive.

Si les investisseurs remettent soudainement en question le rythme des dépenses d’investissement en IA, un fabricant de puces, un fournisseur d’énergie et un propriétaire de centres de données peuvent commencer à se négocier comme des expressions différentes d’un même risque. Les corrélations augmentent justement au moment où les fonds ont le plus besoin de diversification.

Situational Awareness a offert une démonstration en direct de cette vulnérabilité. Le fonds a gagné 439% du début 2026 jusqu’en juin avant que son portefeuille ne perde 67% en juillet.

Il a ensuite désenroulé la majeure partie d’un portefeuille d’actions cotées d’environ 16 milliards de dollars, Citadel en acquérant une large part.

La vente a importé car elle a séparé deux types de risque souvent confondus.

Le premier est le risque fondamental : la montée en charge de l’IA générera-t-elle finalement suffisamment de revenus pour justifier les investissements et valorisations actuels ?

Le second est le risque de financement : un investisseur dispose-t-il de suffisamment de capital pour survivre à la période avant que la thèse ne soit démontrée ?

Situational Awareness ne pouvait pas simplement attendre que chaque position se redresse. La baisse des valeurs d’actifs est entrée en collision avec l’effet de levier et les demandes de garanties.

Une vision technologique à plus long terme est devenue un problème de liquidité à court terme.

Archegos a montré comment la position totale peut rester cachée

Wall Street a déjà vu cette structure auparavant.

Archegos Capital Management s’est effondré en mars 2021 après avoir construit d’énormes expositions concentrées sur des actions via des swaps de rendement total.

La Securities and Exchange Commission a ensuite déclaré que ces instruments permettaient au family office d’obtenir une forte exposition aux actions tout en apportant des fonds relativement limités.

Les positions étaient réparties entre de nombreux contreparties. Chaque prime broker pouvait voir sa relation propre avec Archegos, mais le marché n’avait pas une vision complète de l’exposition agrégée du fonds.

Lorsque certaines actions sous-jacentes ont baissé, Archegos a fait face à des appels de marge qu’il n’a pas pu honorer. Les banques ont commencé à liquider des positions. Celles qui sont sorties rapidement s’en sont mieux tirées ; d’autres ont subi des pertes de plusieurs milliards de dollars.

La comparaison directe avec aujourd’hui n’est pas que chaque fonds IA ressemble à Archegos. Il n’y a aucune preuve de cela.

La question plus intéressante est de savoir si de nombreux hedge funds distincts peuvent collectivement recréer la même concentration.

Goldman Sachs, JPMorgan, Morgan Stanley et d’autres prime brokers pourraient chacun financer des clients qui paraissent indépendants mais qui, au final, détiennent des paniers chevauchants de semi-conducteurs, de sociétés énergétiques, de producteurs de mémoire et d’actions de centres de données.

Dans ce scénario, aucun investisseur individuel n’a besoin d’être systémique. C’est le trade commun qui les relie.

C’est difficile à observer en temps réel car l’effet de levier des hedge funds peut être logé dans des prêts, des swaps, des options et d’autres dérivés.

L’avertissement de la Réserve fédérale concernant un effet de levier proche des records chez les hedge funds importe donc moins comme signal de krach que comme rappel que les données visibles de détention du marché ne révèlent pas toute la structure de financement.

LTCM et Amaranth montrent deux fins très différentes

Long-Term Capital Management offre un autre précédent utile.

Le hedge fund est entré dans la crise de 1998 avec un énorme levier réparti sur ce qui semblait être plusieurs trades relatifs sophistiqués.

Lorsque la crise de la dette russe a secoué les marchés mondiaux, des relations que le fonds attendait convergentes se sont déplacées fortement contre lui.

La liquidité s’est détériorée et des positions apparemment distinctes sont devenues corrélées. Le danger n’était plus seulement les pertes de LTCM. Une liquidation désordonnée menaçait de déverser de grosses positions sur des marchés déjà sous tension.

Quatorze banques et maisons de valeurs ont finalement apporté 3,6 milliards de dollars dans une recapitalisation du secteur privé organisée avec la participation de la Federal Reserve Bank of New York. L’objectif était de permettre un désengagement ordonné plutôt qu’une vente à la casse.

Mais l’effet de levier ne produit pas toujours une contagion systémique.

Amaranth Advisors a perdu environ 6,6 milliards de dollars en 2006 après qu’une énorme position sur le gaz naturel s’est retournée contre lui. Le fonds s’est effectivement effondré, pourtant les marchés ont absorbé la défaillance avec remarquablement peu de perturbation.

Un responsable de la Commodity Futures Trading Commission a ensuite noté que le marché « avait à peine sursauté » en digérant la perte.

Ce contraste compte pour le débat sur l’IA.

Un fonds fortement levéragé peut échouer sans emporter le marché avec lui si d’autres investisseurs disposent de suffisamment de capital, de liquidité et de volonté d’acheter ses positions.

Situational Awareness peut en réalité soutenir cette interprétation plus rassurante.

Citadel est intervenu en tant que gros acheteur. Le portefeuille d’actions cotées a été transféré plutôt que liquidé de manière indiscriminée sur le marché, et le système financier au sens large a continué de fonctionner.

L’épisode rappelle que la résilience du marché dépend en partie des bilans.

Il faut qu’un acheteur existe lorsqu’un vendeur levéragé perd le luxe de choisir quand et à quel prix sortir d’une position encombrée.

L’argument haussier : le capital est toujours prêt à acheter l’IA

Gil Luria, managing director et analyste principal software chez DA Davidson, soutient que l’effet de levier actuel ne semble pas encore assez important pour transformer une correction liée à l’IA en événement systémique.

« S’il existe un certain levier financier dans le système et qu’il augmente, il ne semble pas suffisant pour créer plus que le type de correction que nous avons vu avec Situational Awareness et le détail coréen », a déclaré Luria à Invezz.

Son argument repose sur la demande fondamentale soutenant le trade.

C’est une distinction importante. Le boom de l’IA ne repose pas uniquement sur la spéculation financière. Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta et d’autres groupes technologiques dépensent massivement dans l’infrastructure informatique, tandis que les entreprises continuent d’expérimenter et de déployer l’IA générative.

Tant que les investisseurs croiront que la demande est réelle et durable, les fortes baisses pourront attirer de nouveaux acheteurs. Un vendeur levéragé peut être contraint de sortir, mais un fonds de pension, un investisseur souverain ou un hedge fund mieux capitalisé peut prendre l’autre côté.

L’intervention de Citadel est la preuve que de tels acheteurs existent.

Mark Hackett, chief market strategist chez Nationwide, voit néanmoins des raisons de prudence.

Hackett a déclaré au Wall Street Journal que l’effet de levier des investisseurs avait atteint des niveaux historiques selon plusieurs mesures, reflétant ce qu’il a décrit comme une « mentalité de loterie » chez certains investisseurs particuliers.

Il a aussi souligné le chevauchement entre l’emprunt sur marge, les options et les ETF à effet de levier. Ces produits peuvent créer plusieurs couches d’exposition aux mêmes actions sous-jacentes.

Cela ne provoque pas nécessairement le choc initial. En revanche, cela peut modifier ce qui se passe ensuite.

Un vendeur contraint est gérable, et si plusieurs le sont ?

Le scénario le plus dangereux commence par une déception ordinaire.

Un hyperscaler révise à la baisse ses prévisions de dépenses en capital pour l’IA. Nvidia publie des guidances inférieures aux attentes les plus optimistes du marché, puis la demande des centres de données ralentit et les rendements du Trésor remontent suffisamment pour miner l’économie du financement de nouvelles infrastructures.

Les actions liées à l’IA chutent.

Pour la plupart des investisseurs, il s’agit simplement d’une réévaluation des bénéfices futurs. Mais pour des portefeuilles très levéragés, la baisse des cours réduit la valeur des garanties. Les prime brokers peuvent exiger davantage de capitaux ou réduire l’exposition.

Les fonds vendent alors.

Ces ventes font encore baisser les cours, augmentant la volatilité et pouvant générer de nouvelles demandes de garanties ailleurs.

Cela ne signifie pas non plus que les 1,5 trillion $ de dette sur marge rapportés par la FINRA sont tous investis dans des actions IA. Les données agrégées de FINRA n’identifient pas les titres financés ni ne distinguent clairement les emprunteurs particuliers des autres clients.

Et la dette sur marge record, prise isolément, a historiquement été un mauvais outil de timing. La hausse des marchés augmente la capacité d’emprunt, de sorte que l’effet de levier atteint souvent des records lorsque les cours des actions le font.

La question plus utile est de savoir si l’effet de levier se concentre là où le leadership de marché est déjà concentré.

C’est pour cela que Situational Awareness compte.

Son effondrement n’a pas brisé Wall Street, mais a montré que le système a fonctionné : un vendeur contraint est apparu, un acheteur plus solide a absorbé les actifs et le marché a continué.

D’une autre manière, cela a offert un aperçu de la rapidité avec laquelle la conviction peut se transformer en liquidation lorsque l’effet de levier rencontre un trade encombré.

Le S&P 500 peut continuer à battre des records tandis que les deux interprétations restent valables.

Le prochain test sérieux dépendra peut-être moins du fait que l’intelligence artificielle change l’économie que de qui possède le trade, de combien ils ont emprunté pour le détenir et du nombre d’entre eux qui se trouvent contraints de se diriger vers la sortie en même temps.