La Bourse monte malgré le chaos. Voici pourquoi c'est rationnel

En 2026, les cinq grands hyperscalers américains Google, Microsoft, Amazon, Meta, Apple, vont dépenser plus en infrastructures physiques en une seule année que sur l'ensemble de leur histoire combinée avant l'IA. $650 milliards cette année. Contre $600 milliards sur trois décennies. Pour mettre ce chiffre en perspective : c'est l'équivalent du PIB de la Suisse, dépensé en douze mois, en béton, en silicium et en câbles.

Ce sont les mêmes entreprises dont le marché a récompensé pendant vingt ans la capacité à créer de la valeur sans posséder grand-chose. La valeur résidait dans le code, pas dans le béton. Les usines, les réseaux, les machines "c'était le passé", celui des enreprises lentes, des bilans lourds, des marges comprimées...
Et puis quelque chose a basculé. Ces entreprises sont devenues, malgré elles, les plus grands acheteurs d'actifs physiques de la planète.

Le marché a déjà pris acte. Depuis début 2025, les entreprises capital-intensives surperforment leurs équivalents capital-light de 35% en un an. La valorisation des actifs physiques rattrape, pour la première fois en deux décennies, celle des plateformes logicielles.

Ce n'est pas une rotation sectorielle. C'est un changement de régime.

Pendant ce temps, le monde visible donne toutes les raisons de fuir. Les taux d'intérêt restent à des niveaux que l'on n'avait pas vus depuis quinze ans. Le baril est cher. La guerre commerciale entre Washington et Pékin s'intensifie. Le Moyen-Orient brûle. Dans n'importe quel manuel de finance classique, ce cocktail se traduit par une fuite vers les actifs refuges, pas par des records boursiers. Et pourtant... les marchés achètent.

Les marchés sont-ils aveugles, ou regardent-ils autre chose ?

Ce que la bourse est en train de pricer ne figure pas dans les titres de presse. C'est un renversement de doctrine silencieux, vingt ans de dogme financier qui s'inversent dans les bilans, les flux de capitaux, et les décisions d'allocation des plus grands gestionnaires d'actifs du monde. Cet article explique pourquoi ce renversement est structurel, ce qu'il implique pour la lecture des marchés, et pourquoi il ne fait que commencer.

HALO — Heavy Assets, Low Obsolescence : acronyme introduit par Goldman Sachs dans un rapport de stratégie actions européennes publié le 24 février 2026, par Guillaume Jaisson, Peter Oppenheimer, Sharon Bell et Giovanni Ferrannini.

[Graphique recommandé]

L'âge d'or de l'asset-light

Pendant deux décennies, la règle était simple : Le capital physique est un fardeau. Une usine coûte cher à construire, à entretenir, à moderniser. Elle ne scale pas, tandis qu'un logiciel lui, se copie à coût marginal nul. Une plateforme qui sert un million d'utilisateurs peut en servir dix millions sans investissement supplémentaire.
La logique était irréfutable, et le marché l'a récompensée en conséquence.

Les entreprises qui ont compris cela le plus tôt ont capté des multiples de valorisation que l'industrie traditionnelle ne reverrait jamais... Google, Amazon ou encore Meta, leur modèle commun : posséder le moins possible de capital physique, tout en contrôlant le plus possible. Autrement dit, les actifs appartenaient aux autres, pendant que la marge leur appartenait.

Ce régime a duré jusqu'à ce qu'il ne puisse plus durer.

L'ubérisation en est l'illustration la plus nette de ce paradigme : Le modèle consistait à capter la marge d'une transaction sans en porter les actifs. Uber ne possède pas de voitures. Airbnb ne possède pas de chambres. Booking ne possède pas d'hôtels. La logique était séduisante : laisser les autres gérer le monde réel — les pannes, les charges fixes, la dépréciation — et ne conserver que l'algorithme et la commission. Le capital physique appartenait aux chauffeurs, aux propriétaires, aux hôteliers. La valeur appartenait à la plateforme.

Ce paradigme a dominé une décennie entière d'allocation de capital. Il est aujourd'hui sous pression structurelle — et le signal ne vient pas seulement des marchés.

Des deux côtés de l'Atlantique, le discours politique a opéré un retournement notable. Le 2 avril 2025, Donald Trump a annoncé des droits de douane généralisés au nom de la réindustrialisation américaine, promettant que "jobs and factories will come roaring back into our country."* En France, Emmanuel Macron avait fait de la réindustrialisation "un enjeu clé de souveraineté" dès mai 2023, lançant France 2030 et la loi Industrie Verte avec un objectif explicite : ne plus dépendre des autres pour ce qui est stratégique.

Les résultats restent en deçà des ambitions. Mais l'intention politique est un signal en soi. Quand les gouvernements réorientent leurs éléments de langage, et leurs budgets vers le capital physique, les marchés anticipent. Le volontarisme industriel crée des flux : commandes publiques, subventions, protection tarifaire... qui modifient les perspectives de rentabilité des actifs lourds. La direction est posée.

Puis, brusquement, tout a basculé en 2022. Le choc inflationniste, la remontée brutale des taux, la fragmentation géopolitique des chaînes d'approvisionnement. Tout cela a simultanément renchéri le coût du capital long et révélé la vulnérabilité des modèles sans ancrage physique. Ce que les marchés considéraient comme de la légèreté stratégique est apparu, rétrospectivement, comme de la fragilité structurelle.

En février 2026, les stratégistes actions européens de Goldman Sachs (Guillaume Jaisson, Peter Oppenheimer, Sharon Bell et Giovanni Ferrannini) ont publié une analyse documentant l'ampleur du basculement. Leur conclusion : le niveau d'intensité capitalistique est devenu l'un des premiers déterminants des rendements boursiers en Europe. Les secteurs capital-intensifs se sont massivement re-ratés depuis début 2025. Les secteurs capital-light ont stagné ou décroché.

Le modèle asset-light ne s'effondre pas parce qu'il était faux. Il s'effondre parce que le régime qui le rendait optimal a changé.

[Source : Goldman Sachs, The HALO Effect: Heavy Assets, Low Obsolescence in the AI era, 24 février 2026 — Jaisson, Oppenheimer, Bell, Ferrannini. Document disponible via Goldman Sachs Research Portal ou terminal Bloomberg : GSAM HALO 2026]

*"jobs and factories will come roaring back into our country."

Quand le code ne suffit plus

Un actif HALO réunit deux propriétés :

• HA (Heavy Asset) : il est lourd, c'est-à-dire qu'il repose sur un capital physique substantiel, difficile et lent à répliquer. Les coûts de construction, les délais réglementaires, et le savoir-faire industriel accumulé sur des décennies.

• LO (Low Obsolescence) : il vieillit lentement, son utilité économique se mesure en décennies, pas en cycles produits. Un réseau de transport d'électricité, un pipeline, une forge aéronautique de précision. Des actifs que l'on ne construit pas en dix-huit mois et que l'on ne rend pas obsolètes avec une mise à jour logicielle.

Ce profil, le marché ne le sous-estimait pas par ignorance... Il le sous-valorisait délibérément, car dans un environnement caractérisé par des taux bas et une croissance portée par la demande digitale, les modèles sans actifs physiques étaient structurellement supérieurs. La légèreté n'était pas un pari. C'était la conclusion rationnelle d'un régime économique précis.

Ce régime a produit une conséquence que peu anticipaient : le code est devenu le nouveau capital physique. Construire et maintenir une infrastructure logicielle complexe demandait du temps, des ingénieurs, et un avantage de premier entrant difficile à effacer. Le moat* était réel.
Jusqu'à ce que l'IA générative le rende largement obsolète. Aujourd'hui, une startup bien dotée peut répliquer en quelques semaines ce qui prenait des années à construire.

Mais l'ironie va plus loin : même ces startups ne sont pas à l'abri ! Le 17 avril 2026, Anthropic a lancé Claude Design : un outil de prototypage visuel intégré directement dans Claude. Figma a perdu 7% en une séance, soit 1,2 milliard de dollars de capitalisation. Adobe et Wix ont suivi. Trois jours avant le lancement, le CPO d'Anthropic avait discrètement quitté le conseil d'administration de Figma. Le marché n'a pas eu besoin d'explication...

Ce n'est pas un cas isolé. En janvier 2026, le lancement de Claude Code avait déjà effacé près de 300 milliards de dollars de valeur sur les entreprises software en une seule séance. Une fonctionnalité. Une annonce. Un secteur entier en train de recalculer sa valeur terminale.

moat : avantage concurrentiel durable — littéralement "fossé", en référence aux douves d'un château médiéval.

[Source : Goldman Sachs, The HALO Effect, 24 février 2026, p.4 — le rapport documente le de-rating de Software & IT Services comme "a repricing of terminal value and margin durability", non un effondrement des revenus à court terme]

**Illustration de Gennevilliers

À Gennevilliers, dans la banlieue nord-ouest de Paris, Safran Aircraft Engines possède une presse de forge qui a fabriqué des chars pour l'armée allemande pendant la Seconde Guerre mondiale. Récupérée par la France au titre des dommages de guerre, elle a forgé les premières pièces du Concorde en 1962. Elle tourne toujours aujourd'hui, pour produire des composants du moteur LEAP qui équipe aujourd'hui la majorité des Airbus A320neo et des Boeing 737 MAX.

C'est ça, la Low Obsolescence. Un actif construit pour une guerre, recycled pour un avion supersonique, encore en service soixante ans plus tard pour l'aviation commerciale de masse. Aucune mise à jour logicielle n'a rendu cette presse obsolète. Aucune startup n'a pu en reproduire l'équivalent en dix-huit mois. Le savoir-faire industriel accumulé sur le site de Gennevilliers depuis plus de 120 ans ne se télécharge pas.

Safran ne s'y trompe pas. En 2025, le groupe a annoncé 150 millions d'euros d'investissement supplémentaire pour une nouvelle presse hydraulique de 30 000 tonnes sur ce même site : 130 emplois créés, opérationnelle à horizon 2029. Pendant que d'autres optimisaient leurs bilans en sous-traitant, Safran investissait dans sa propre forge. Son PDG Olivier Andriès en a fait une posture publique : "Nous sommes des forgerons."

[image du PDG] [image presse]

Prenons un contre-exemple documenté contrastant fortement avec Safran : L'entreprise Pratt & Whitney, concurrent américain de Safran sur les moteurs de monocouloirs. Celui-ci a choisi une approche différente sur certaines pièces critiques. En juillet 2023, RTX (Maison mère de Pratt & Whitney), a révélé un défaut dans la poudre métallique utilisée pour fabriquer des disques de turbine haute pression de ses moteurs GTF. Résultat : 1 200 moteurs à inspecter d'urgence, 350 A320neo cloués au sol en moyenne chaque année jusqu'en 2026, une charge de 3 milliards de dollars pour RTX. Airbus réclame désormais des dommages et intérêts.

Le problème de Pratt & Whitney n'est pas la preuve directe que sous-traiter la forge tue la qualité, la causalité est plus complexe que ça. Mais il illustre quelque chose d'autre : quand les tolérances sont à l'échelle du micron et que les conséquences d'un défaut se mesurent en avions immobilisés et en milliards de dollars, la maîtrise industrielle en propre n'est pas un coût. C'est une assurance.

Néanmoins, Pratt & Whitney n'est pas un cas isolé. C'est le cas d'école d'un paradigme entier. En voulant être light, une génération d'entreprises est devenue fragile, non pas malgré sa légèreté, mais à cause d'elle.

**Le mur du langage

Les modèles de langage ont lu tout ce qui existait sur internet. Articles, livres, forums, bases de données, code source... l'intégralité du corpus textuel humain accessible en ligne a été tokenisée, et absorbée dans des matrices de plusieurs centaines de milliards de paramètres. Une véritable bibliothèque d'Alexandrie répétée des millions de fois, réduite en chiffres (pour le dire sobrement).
Le gain marginal d'une nouvelle donnée textuelle est aujourd'hui proche de zéro. Les LLM ont atteint leur plafond sur le langage. Ce plafond a un nom : le mur du langage.

La prochaine frontière n'est pas plus de texte. C'est la physique du monde réel : Comment un robot saisit un objet fragile sans l'écraser ? comment une voiture réagit à une plaque de verglas à 90 km/h ? comment un bras mécanique distingue un paquet mou d'un paquet fragile ? Ces connaissances n'existent pas sur Wikipedia. Elles ne peuvent pas être scrappées. Elles s'acquièrent uniquement par une présence physique massive, persistante, et irremplaçable.
C'est ce que les chercheurs appellent les World Action Models (WAM), une génération d'IA entraînée non plus sur du texte, mais sur des capteurs de pression, de chaleur, de vitesse, sur des flux vidéo haute définition, sur des années de présence réelle dans le monde physique.

L'outil prolonge la main. Le langage prolonge la pensée. Le World Action Model prolonge la présence (et la présence, contrairement au texte, ne se télécharge pas).

Tesla en est l'exemple le plus avancé. La flotte de véhicules Tesla représente des millions d'heures de vidéo embarquée haute définition : Comportement piéton, physique de la route, réactions d'urgence, conditions météo extrêmes... Amazon construit le même type d'avantage dans ses entrepôts : ses milliers de robots accumulent des données sur la manipulation de matière à une échelle inégalée : Quelle pression exercer sur un paquet mou, comment saisir un objet irrégulier, comment optimiser un trajet en temps réel... Ces corpus de données physiques sont impossibles à reproduire sans des années de présence réelle. Aucun concurrent ne peut les racheter, Il faut du temps, des véhicules, des robots, des kilomètres. L'avantage de Tesla ou encore d'Amazon n'est plus leur logiciel, c'est leur ancrage physique.

Pendant vingt ans, on a cru que les gagnants de l'IA seraient ceux qui possèdent les données digitales, historiques de recherche, habitudes de consommation, flux comportementaux. Ces données permettaient certainement de cibler, de personnaliser, de vendre plus cher. Or c'était la partie facile... La vraie guerre des données est désormais physique. Elle se joue dans les entrepôts, sur les routes, dans les usines, dans les salles d'opération.

Il faut cependant ici corriger un écueil de langage dans lequel tombe la majorité des commentateurs : La dichotomie "IA contre monde physique" est une erreur de cadrage. Répétée à l'infini, elle finit par faire croire que l'intelligence artificielle et les actifs lourds sont des forces opposées, que choisir l'un, c'est renoncer à l'autre. C'est en réalité exactement l'inverse ! Safran utilise l'IA pour détecter les défauts dans ses pièces forgées (microfissures, anomalies de surface, variations de densité invisibles à l'œil nu). L'IA ne remplace pas la forge. Elle la rend encore plus imbattable. Dans sa prochaine phase, l'intelligence artificielle a besoin du monde physique pour progresser. L'actif lourd n'est plus seulement un moyen de production. Il est simultanément un générateur de données stratégiques irremplaçables. Confondre les deux, c'est rater l'essentiel.

En fin de compte, le contexte géopolitique agit comme catalyseur, et non pas comme cause. Je m'explique : la rareté physique existait avant la guerre en Ukraine, avant les tarifs douaniers, avant la fragmentation des chaînes d'approvisionnement. Ce que la géopolitique a fait, c'est rendre cette rareté visible, urgente, et impossible à ignorer. Elle n'a pas créé le phénomène, elle l'a en fait révélé brutalement.
Ce n'est pas une coïncidence. C'est la convergence brutale de deux forces qui se renforcent mutuellement et dont personne ne contrôle plus l'accélération : le marché reprice la rareté physique, et la technologie confirme que cette rareté n'est pas près de disparaître...

Nous ne sommes pas dans un cycle. Nous sommes dans un changement de régime.

[Source : recherches sur les World Action Models — embodied AI et physical foundation models, domaine en développement rapide depuis 2024]

**La limite de la thèse

À titre personnel, je pense que la thèse HALO présente des limites certaines, et les passer sous silence serait intellectuellement malhonnête. Confondre "les logiciels perdent de la valeur" et "tout le digital est condamné" est l'erreur de lecture la plus commune, et la plus coûteuse.

Ce qui résiste à l'érosion, c'est l'effet réseau. N'importe qui aujourd'hui, avec un abonnement à vingt euros par mois, peut demander à Claude de recoder Booking.com en quelques heures. Le problème, c'est que le code n'est pas Booking. Reproduire les quatre millions d'établissements partenaires dans deux cents pays, les infrastructures de paiement, les systèmes de tarification dynamique, les quinze ans de relations contractuelles..., ça ne se génère pas avec un prompt. L'IA amènera du business à Booking, mais elle ne remplacera pas Booking.

La même logique s'applique à Spotify, à LinkedIn, et à tout actif dont la valeur réside dans le réseau accumulé, plutôt que dans la complexité du code lui-même.

Ce que la thèse HALO cible précisément, c'est une catégorie distincte : les logiciels sans réseau et sans données propriétaires : Ce qu'on appelle les app-for-task. Des produits bien définis, facilement descriptibles, et désormais facilement remplaçables par un modèle généraliste avec le bon prompt. Ces entreprises-là ne perdent pas leur marché progressivement. Elles le perdent du jour au lendemain, sans signal d'alarme préalable.

La distinction n'est pas accessoire. Elle conditionne entièrement la lecture des valorisations actuelles : Les compressions de multiples que nous observons ne frappent pas le software en bloc, elles frappent le software sans défense structurelle. Ce n'est pas la même chose.

Au delà du spectre visible

Ce que cet article décrit est un renversement de doctrine. Mais un renversement de doctrine n'est jamais neutre, il implique toujours des gagnants, des perdants, et des conséquences que les marchés ne pricent pas encore.

Il est certain que la réhabilitation du monde physique pose des questions que la finance seule ne peut pas résoudre.
Si les actifs lourds redeviennent stratégiques, qui les contrôle réellement ? La réindustrialisation défensive que prônent Trump et Macron citée plus tôt, ne produit pas seulement des usines, elle produit de la concentration, de la dépendance géopolitique, et une nouvelle géographie du pouvoir économique. La souveraineté sur les semi-conducteurs, sur les réseaux énergétiques, sur les infrastructures de calcul physique, il est là le véritable prochain terrain de compétition entre États.

Ce que la pyramide de l'infrastructure IA révèle est vertigineux : les marchés scrutent les modèles et les applications (La couche la plus visible, la moins puissante).
Le vrai contrôle s'exerce ailleurs, en silence, par des fonctionnaires qui signent des décrets d'export control. Nvidia a perdu 5,5 milliards de dollars de capitalisation en un trimestre sur une seule décision administrative américaine. Pas une faillite. Pas une disruption technologique. Une simple signature ! Ici ce n'est plus de l'économie. C'est de la géopolitique industrielle, et elle fera l'objet d'un prochain article.

Il y a aussi une tension que cet article a délibérément laissée de côté. L'automatisation du code, ce phénomène même qui détruit les moats logiciels — reproduit une dynamique que Marx avait décrite pour le travail manuel au XIXe siècle : la dépréciation systématique d'une compétence qualifiée par la mécanisation. Le développeur qui voyait son expertise comme un capital intransférable découvre aujourd'hui ce que le tisserand a découvert avec le métier à tisser. Ce parallèle mérite véritablement un article entier.

Ce que les marchés sont en train de pricer, au fond, c'est la fin d'une parenthèse. Trente ans pendant lesquels la création de valeur semblait s'être affranchie du monde physique. La parenthèse se referme. Ce qui vient après, la forme que prendra ce nouveau régime, qui en captera les gains, qui en subira les disruptions, reste largement ouvert.

C'est précisément ce que les prochains articles de cette série tenteront de cartographier.