L’intelligence artificielle est partout : dans les entreprises, les marchés financiers et les promesses de croissance de demain. En 2026, investir dans l’IA en Bourse suscite autant d’enthousiasme que de questions. Entre opportunités majeures, valorisations élevées et risques de bulle, comment s’exposer à cette révolution technologique sans fragiliser son patrimoine ?

Comprendre l’IA et son marché

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle et pourquoi investir ?

L’intelligence artificielle (IA) désigne l’ensemble des technologies capables de simuler certaines fonctions cognitives humaines, comme l’apprentissage, le raisonnement, la reconnaissance de formes ou encore la génération de contenu.

Concrètement, l’IA repose sur des algorithmes capables d’analyser de grandes quantités de données afin de produire des prédictions, des recommandations ou des actions automatisées.

Pour le grand public, l’IA est souvent associée aux chatbots et assistants conversationnels capables de rédiger des textes, de répondre à des questions ou de générer des images.

Ces usages reposent notamment sur des modèles de langage de grande taille (LLM), devenus très visibles ces dernières années, mais cette vision reste réductrice.

En réalité, l’IA s’appuie sur un écosystème beaucoup plus vaste, composé d’entreprises qui interviennent à différents niveaux :

• conception de puces et d’infrastructures informatiques,
• développement de modèles et de logiciels,
• intégration de l’IA dans des outils métiers,
• usages concrets dans les entreprises, la santé, l’industrie ou les services.
  

L’IA n’est donc pas un simple produit, mais une technologie de rupture transversale, susceptible de transformer durablement de nombreux secteurs de l’économie.

Avertissement sur les risques d’investissement

Tout investissement comporte un risque de perte en capital et n’est pas garanti. Les performances passées ne sont pas indicatives des performances futures et ne constituent en aucun cas une promesse de rendement.

Les différents segments du marché de l’IA (logiciels, hardware, services)

Le marché de l’intelligence artificielle peut être décomposé en plusieurs grands segments, formant une véritable chaîne de valeur. Comprendre cette structure est essentiel pour investir de manière éclairée.

On distingue généralement :

• Le hardware (infrastructures et semi-conducteurs) : Il s’agit des composants matériels indispensables au fonctionnement de l’IA : processeurs spécialisés (GPU, accélérateurs), centres de données, équipements réseau et solutions énergétiques.
  Ce segment est aujourd’hui au cœur de la montée en puissance de l’IA, car les modèles les plus avancés nécessitent des capacités de calcul considérables.
• Les logiciels et modèles d’IA : Ce segment regroupe les entreprises qui développent les algorithmes, les modèles d’apprentissage automatique et les plateformes logicielles permettant d’exploiter l’IA.
  C’est la partie la plus visible du marché, mais aussi l’une des plus concurrentielles, avec des investissements massifs et une rentabilité encore incertaine pour de nombreux acteurs.
• Les services et usages applicatifs : Ici, l’IA est intégrée dans des solutions concrètes : outils de gestion, logiciels métiers, robotique médicale, automatisation industrielle, analyse de données, etc.
  Ce segment correspond à la monétisation réelle de l’IA, là où les entreprises cherchent à améliorer leur productivité, réduire leurs coûts ou créer de nouveaux services.

Bon à savoir

Ces segments sont complémentaires : sans infrastructure matérielle, pas de modèles performants ; sans logiciels, pas d’applications concrètes ; sans usages, pas de création de valeur économique durable.

Tendances et prévisions de croissance du marché de l’IA

Les perspectives de croissance du marché de l’intelligence artificielle sont généralement présentées comme très optimistes. Les montants investis, tant par les entreprises que par les États, atteignent des niveaux historiques, et les valorisations boursières de nombreux acteurs reflètent ces anticipations élevées.

L’IA est souvent décrite comme une technologie capable de :

• transformer en profondeur les modes de production,
• automatiser une partie croissante des prestations intellectuelles,
• modifier durablement la structure de nombreux secteurs économiques.
  

Pourtant, une question essentielle demeure : quelles entreprises parviendront réellement à transformer ces promesses en profits durables ?

À ce stade, la création de valeur semble se concentrer en amont de la chaîne, notamment chez les concepteurs et fournisseurs d’infrastructures technologiques.

À l’inverse, du côté des développeurs de modèles et de certaines applications, les dépenses s’accumulent encore sans que les retours sur investissement soient clairement établis.

Cette dissymétrie alimente à la fois :

• l’enthousiasme des marchés,
• mais aussi les interrogations sur la soutenabilité des valorisations actuelles.
  

Pour l’investisseur, cela implique une chose essentielle : investir dans l’IA ne revient pas seulement à croire en la technologie, mais à identifier les segments et les acteurs capables de capter une part durable de la valeur économique créée.

L’exposition de Nalo à l’intelligence artificielle grâce aux ETF indiciels

En investissant dans des ETF tels que ceux répliquant le S&P 500, Nalo offre une exposition indirecte aux acteurs majeurs de l’intelligence artificielle, comme les grandes entreprises technologiques américaines qui dominent cet indice.

Investir dans les actions d’entreprises IA en directe

La première manière de s’exposer à l’intelligence artificielle consiste à acheter directement les actions d’entreprises cotées impliquées dans l’un des segments de la chaîne de valeur de l’IA.

Cette approche suppose d’identifier :

• le rôle précis de chaque entreprise dans l’écosystème de l’IA,
• la part réelle de l’IA dans son activité globale,
• et sa capacité à transformer les investissements actuels en résultats financiers durables.
  

Il est important de noter que la majorité des entreprises exposées à l’IA cotées en Bourse ne sont pas des “pure players”. Il s’agit le plus souvent de groupes diversifiés, présents sur plusieurs marchés. Par exemple, au-delà de son modèle Gemini, Alphabet est avant tout une entreprise commercialisant de la publicité via son moteur de recherche Google. 

Selon la stratégie de l’investisseur, cette diversification interne peut être perçue :

• soit comme une dilution de l’exposition à l’IA,
• soit, au contraire, comme un facteur de résilience (Alphabet arrive à financer son modèle Gimini en fonds propres contrairement à OpenIA qui est dépendante de financements externes).
  

Différentes stratégies possibles

Selon ses convictions, un investisseur peut privilégier différents segments :

• Les “fournisseurs de pelles” (infrastructures et hardware) : Certains investisseurs choisissent de se positionner en amont de la chaîne de valeur, là où la demande est aujourd’hui la plus visible. Cette approche consiste notamment à miser sur des acteurs comme NVIDIA, TSMC ou ASML, qui fournissent les composants et équipements indispensables au fonctionnement des modèles d’IA.
• Les développeurs de modèles et plateformes IA : D’autres investisseurs adoptent une approche plus orientée “logiciels” et parient sur la capacité des grands groupes technologiques à monétiser l’IA à grande échelle. On retrouve ici des entreprises comme Microsoft ou Alphabet, qui investissent massivement dans les modèles, le cloud et les usages professionnels. A noter que OpenIA semble préparer son introduction en Bourse entre 2026 et 2027.
• L’exploitation concrète de l’IA dans les usages métiers : Une troisième approche consiste à investir dans des entreprises qui utilisent l’IA comme un levier d’efficacité opérationnelle, sans être elles-mêmes des concepteurs de modèles. C’est le cas, par exemple, de Palantir, Salesforce ou Intuitive Surgical, qui intègrent l’IA dans des solutions déjà commercialisées.
  

Avantages et limites de l’investissement en actions

L’investissement en actions individuelles présente un avantage majeur : il permet d’exprimer une conviction forte sur les entreprises que l’on considère comme les futures gagnantes de la révolution de l’IA.

En contrepartie, cette approche comporte plusieurs contraintes :

• un risque spécifique élevé (une entreprise peut se tromper de technologie ou perdre la course),
• une nécessité de suivi régulier,
• et une forte dépendance aux cycles d’investissement et aux valorisations de marché.
  

Pour aider à y voir plus clair, voici une synthèse des principaux acteurs cotés de l’IA et de leur rôle dans la chaîne de valeur, afin d’illustrer la diversité des expositions possibles.

Segment IA	Entreprise	Rôle dans l’IA	Pourquoi c’est clé en 2026	Principaux risques
Semi-conducteurs (GPU / accélérateurs)	NVIDIA	GPU et plateformes IA (entraînement & inférence)	Leader technologique, forte demande data centers IA	Valorisation élevée, dépendance au cycle d’investissement
Semi-conducteurs (GPU / accélérateurs)	AMD	GPU & CPU pour serveurs IA	Alternative crédible à Nvidia, montée en puissance progressive	Concurrence intense, parts de marché encore inférieures
Fonderies de puces	TSMC	Fabrication des puces IA les plus avancées	Bénéficie indirectement de toute la demande IA	Risque géopolitique, forte concentration clients
Équipements semi-conducteurs	ASML	Machines indispensables à la gravure avancée	Goulot d’étranglement technologique, position quasi monopolistique	Sensibilité aux restrictions export
Cloud & hyperscalers	Microsoft	Azure + intégration IA dans logiciels	Monétisation large de l’IA (entreprises, bureautique)	Investissements lourds, pression sur marges
Cloud & hyperscalers	Alphabet	Google Cloud, modèles IA, recherche	Leadership technologique, écosystème data massif	Réglementation, concurrence accrue
Cloud & hyperscalers	Amazon	AWS, infrastructure IA	Acteur clé du cloud IA mondial	Rentabilité liée au cycle du cloud
Logiciels & IA applicative	Adobe	IA générative créative (image, design)	Cas d’usage concrets et payants	Concurrence d’outils IA moins chers
Logiciels & IA applicative	Salesforce	IA intégrée aux outils CRM	Adoption IA en entreprise	Dépendance à la demande B2B
Données & IA industrielle	Palantir	Analyse de données & IA décisionnelle	Forte exposition défense & entreprises	Volatilité boursière, dépendance contrats
Robotique & automatisation	Intuitive Surgical	Robotique chirurgicale assistée par IA	Cas d’usage mature et rentable	Valorisation, dépendance au secteur santé
Énergie & infrastructures IA	Schneider Electric	Gestion énergie & data centers IA	Bénéficie indirectement de l’explosion des data centers	Croissance moins spectaculaire que les pure players

Les ETF dédiés à l’IA : avantages et inconvénients

Pour les investisseurs qui ne souhaitent pas sélectionner eux-mêmes des actions individuelles, il est possible d’investir dans l’intelligence artificielle en Bourse via des ETF (Exchange Traded Funds).

Un ETF est un fonds d’investissement coté en Bourse qui réplique la performance d’un indice de référence.

Dans le cas des ETF IA, l’objectif est de s’exposer, en une seule transaction, à un panier d’entreprises impliquées dans l’intelligence artificielle, la robotique, l’automatisation ou encore le traitement des données.

Voici quelques exemples d’ETF IA disponibles en France :

ETF	ISIN	Frais annuels (TER)	Orientation thématique
iShares Automation & Robotics UCITS ETF (Acc)	IE00BYZK4552	0,40 %	Robotique & automatisation (inclut des composantes IA)
iShares Automation & Robotics UCITS ETF (Dist)	IE00BYWZ0333	0,40 %	Version distribuant dividendes
Xtrackers Artificial Intelligence & Big Data UCITS ETF	IE00BGV5VN51	0,35 %	IA + Big Data
Amundi MSCI Robotics & AI UCITS ETF Acc	LU1861132840	0,40 %	Robotique & IA
L&G Artificial Intelligence UCITS ETF	IE00BK5BCD43	0,49 %	Intelligence artificielle
WisdomTree Artificial Intelligence UCITS ETF	IE00BDVPNG13	0,40 %	Intelligence artificielle
Global X Robotics & Artificial Intelligence UCITS ETF	IE00BLCHJB90	0,50 %	Robotique & IA
ARK Artificial Intelligence & Robotics UCITS ETF	IE0003A512E4	0,75 %	IA & robotique (en gestion active)

Les avantages des ETF IA

Les ETF dédiés à l’IA présentent plusieurs atouts, en particulier pour les investisseurs moins expérimentés ou en quête de simplicité :

• Diversification immédiate : un seul ETF permet d’investir dans plusieurs dizaines, voire centaines d’entreprises exposées à l’IA.
• Simplicité de mise en œuvre : pas besoin d’analyser chaque entreprise individuellement.
• Frais de gestion relativement contenus par rapport aux fonds d’investissement traditionnels.
• Accessibilité : ces ETF sont généralement disponibles via un compte-titres ordinaire et, selon les contrats, dans certaines enveloppes comme l’assurance-vie ou le PER.
  

Certains ETF sont spécialisés sur un segment précis (robotique, automatisation), tandis que d’autres offrent une exposition plus large à l’ensemble de l’écosystème IA.

Bon à savoir

Depuis votre assurance-vie Nalo, vous pouvez par exemple investir dans l’ETF iShares Automation & Robotics afin de profiter du cadre fiscal avantageux de l’assurance-vie et des perspectives de croissance de l’IA et, plus spécifiquement,de la robotique !

Les limites et inconvénients des ETF IA

Malgré ces avantages, les ETF IA présentent plusieurs points de vigilance importants.

Tout d’abord, la majorité des ETF IA sont gérés de manière passive et répliquent des indices dont la pondération est le plus souvent réalisée en fonction de la capitalisation boursière des entreprises.

Cela implique plusieurs conséquences :

• les plus grandes capitalisations occupent une place prépondérante dans l’ETF,
• l’investisseur est fortement exposé à quelques grandes valeurs technologiques,
• il n’est pas possible d’exprimer une conviction spécifique sur certaines entreprises ou segments de la chaîne de valeur.
  

Cette approche peut être particulièrement problématique lorsque les ETF IA sont combinés avec des ETF généralistes, comme un ETF MSCI World ou un ETF S&P 500.

Dans ce cas, le secteur technologique, déjà très présent dans ces indices, peut se retrouver surpondéré, parfois sans que l’investisseur en ait pleinement conscience.

Les patrimoines peuvent alors se trouver dans une situation de surexposition à l’IA et à la tech, ce qui les rend plus vulnérables en cas de retournement de marché ou d’éclatement d’une bulle sectorielle.

Enfin, il convient de rappeler que :

• les ETF IA restent des placements thématiques, donc plus volatils que les fonds diversifiés,
• leur performance dépend fortement du cycle d’investissement technologique,
• et ils ne garantissent en rien que les entreprises sélectionnées seront les grandes gagnantes de la révolution de l’IA.

Lire aussi : Les meilleurs ETF rentables à choisir en 2026 : notre sélection pour dynamiser votre portefeuille

Les fonds d’investissement spécialisés en IA

Au-delà des ETF, qui sont, par définition, des fonds cotés en Bourse, il est également possible d’investir dans l’intelligence artificielle via des fonds d’investissement traditionnels spécialisés.

Ces fonds sont gérés par des sociétés de gestion professionnelles. Contrairement aux ETF passifs, le gérant ne se contente pas de répliquer un indice : il sélectionne les entreprises, ajuste les pondérations et procède à des arbitrages en fonction de ses convictions, de son analyse du marché et de l’évolution des technologies.

Une gestion active pour s’écarter des indices

L’un des principaux intérêts des fonds spécialisés en IA réside dans leur capacité à :

• s’affranchir de la pondération par capitalisation boursière,
• réduire la concentration excessive sur quelques grandes valeurs technologiques,
• s’exposer à des entreprises plus petites ou moins visibles, mais jugées stratégiques.
  

Cette approche peut séduire les investisseurs qui :

• souhaitent éviter une réplication mécanique des indices,
• n’ont pas le temps ou l’envie de pratiquer le stock picking,
• recherchent une exposition plus nuancée à la chaîne de valeur de l’IA.
  

Un coût plus élevé à ne pas négliger

En contrepartie, ces fonds présentent un inconvénient majeur : leur coût.
Les frais de gestion sont généralement bien supérieurs à ceux des ETF, et peuvent inclure :

• des frais annuels élevés (entre 1,5 et 3 % par an),
• parfois des frais de surperformance,
• et, dans certains cas, des frais d’entrée ou de sortie.
  

Dès lors, la question centrale pour l’investisseur est la suivante : le gestionnaire sera-t-il capable de générer une surperformance durable, après frais, par rapport aux solutions indicielle ?

Historiquement, peu de fonds actifs parviennent à battre leur indice de référence sur le long terme, ce qui invite à une analyse rigoureuse avant d’investir.

Lire aussi : Gestion active vs gestion passive : le duel

Conseil de Nalo : Pour les investisseurs souhaitant s’écarter de la big tech cotée, certains FCPR spécialisés en IA permettent de financer directement des start-up et entreprises non cotées du secteur.

Ces investissements offrent un potentiel de rendement élevé, mais s’accompagnent d’un risque important, d’une faible liquidité et d’un horizon d’investissement long, souvent supérieur à 8 ou 10 ans.

Stratégies et conseils pour un Investissement réussi dans l’IA

Investir dans l’intelligence artificielle peut offrir des opportunités importantes, mais ce secteur se caractérise aussi par une forte volatilité, des incertitudes technologiques et des valorisations parfois élevées. Plus que jamais, la manière d’investir est aussi importante que le choix des supports eux-mêmes.

Diversification : ne pas mettre tous ses œufs dans le même panier IA

Le premier principe à respecter lorsqu’on investit dans l’IA est celui de la diversification. Même si la thématique est porteuse, elle ne doit pas constituer l’essentiel d’un portefeuille.

L’IA reste un secteur spécifique, exposé :

• à des cycles d’investissement marqués,
• à des ruptures technologiques rapides,
• et à un risque de correction brutale en cas de déception des marchés.
  

Dans une logique patrimoniale, l’exposition à l’IA a donc vocation à rester :

• une brique complémentaire,
• intégrée dans une allocation plus large comprenant des actifs diversifiés (actions mondiales, obligations, etc.).
  

Cette approche permet de bénéficier du potentiel de croissance de l’IA sans dépendre excessivement de l’évolution d’un seul thème.

L’importance de la recherche et de la veille technologique

Le secteur de l’IA évolue à une vitesse exceptionnelle. Les technologies, les modèles et les usages qui dominent aujourd’hui peuvent être remis en cause en quelques années, voire en quelques mois.

Pour l’investisseur, cela implique :

• de ne pas considérer l’IA comme un investissement figé,
• de suivre régulièrement les évolutions technologiques et économiques,
• et de rester attentif aux annonces d’investissements, de partenariats ou de changements réglementaires.
  

Même lorsqu’on investit via des ETF ou des fonds, il est utile de comprendre :

• quels segments de la chaîne de valeur sont privilégiés,
• si la création de valeur se déplace d’un maillon à un autre,
• et si les hypothèses d’investissement initiales restent valables dans le temps.

La gestion des risques et volatilité du secteur technologique

Les valeurs liées à l’IA appartiennent majoritairement au secteur technologique, historiquement plus volatil que d’autres segments de marché.

Cette volatilité peut se traduire par :

• des phases de hausse rapides,
• mais aussi par des corrections sévères lors des retournements de sentiment.
  

Pour limiter ces risques, plusieurs bonnes pratiques peuvent être envisagées :

• investir progressivement dans le temps plutôt qu’en une seule fois,
• éviter les positions trop concentrées sur quelques valeurs ou ETF,
• conserver une vision globale du portefeuille et de ses équilibres.
  

Il est également important d’accepter que la performance à court terme puisse être erratique, même si les perspectives à long terme restent attractives.

Investissement à long terme vs court terme dans l’IA

L’intelligence artificielle est avant tout une thématique de long terme. Les transformations économiques qu’elle promet nécessitent :

• des investissements massifs,
• du temps pour être amorties,
• et une adoption progressive par les entreprises et les particuliers.
  

Chercher à tirer profit des mouvements de court terme sur les valeurs IA revient souvent à s’exposer à un risque élevé, difficile à maîtriser pour un investisseur particulier.

À l’inverse, une approche de long terme permet :

• de lisser la volatilité,
• de laisser le temps aux modèles économiques de se consolider,
• et de bénéficier de la croissance structurelle du secteur, si elle se matérialise.
  

Pour beaucoup d’investisseurs, la question n’est donc pas tant “faut-il investir dans l’IA ?” que “quelle place donner à l’IA dans une stratégie globale et sur quelle durée ?”.

Les risques et défis de l’investissement dans l’IA

L’essor spectaculaire de l’intelligence artificielle s’accompagne d’un engouement massif des investisseurs. Les promesses affichées (gains de productivité, automatisation à grande échelle, transformation des modèles économiques) ont déclenché une véritable ruée vers l’or technologique, concentrant une part importante des flux financiers sur le secteur.

Cette dynamique a contribué à faire grimper les valorisations de nombreux acteurs à des niveaux historiquement élevés. Dès lors, une question légitime se pose pour l’investisseur en 2026 : peut-on encore investir dans l’IA sans s’exposer à un revers de marché majeur ?

La bulle spéculative : faut-il s’en inquiéter ?

Le risque d’une bulle spéculative autour de l’IA est régulièrement évoqué par de nombreux observateurs, économistes et institutions internationales, dont le Fonds monétaire international.

Plusieurs arguments alimentent cette inquiétude :

• des valorisations très élevées, parfois déconnectées des bénéfices actuels ;
• une concentration des performances boursières sur un nombre restreint de valeurs ;
• des anticipations de croissance particulièrement optimistes, intégrant déjà une grande partie des gains futurs espérés.
  

Dans ce contexte, le marché semble parfois payer aujourd’hui des profits qui ne seront peut-être réalisés que dans plusieurs années, voire jamais pour certains acteurs.

Cela ne signifie pas nécessairement que l’IA soit une “bulle” au sens strict. En revanche, l’histoire des marchés financiers montre que les grandes révolutions technologiques s’accompagnent souvent d’excès, suivis de phases de correction, parfois brutales.

Pour l’investisseur, le principal enjeu n’est donc pas de prédire l’éclatement ou non d’une bulle, mais de se prémunir contre ses effets en évitant une exposition excessive ou mal calibrée.

La concurrence intense et l’obsolescence technologique

L’un des défis majeurs de l’investissement dans l’IA réside dans la vitesse fulgurante de l’innovation et la concurrence extrêmement agressive entre les acteurs du secteur.

Cette situation engendre plusieurs risques structurels :

• des investissements massifs et continus : Les entreprises sont contraintes d’investir des sommes considérables pour rester compétitives. Renoncer ou ralentir ces investissements revient souvent à perdre du terrain face aux concurrents.
• l’existence inévitable de perdants : Comme lors de précédentes révolutions technologiques (internet, moteurs de recherche, télécommunications), tous les acteurs ne survivront pas. Certains modèles économiques disparaîtront, laissant des investisseurs durablement pénalisés.
• un retour sur investissement incertain et lointain : Les infrastructures et les modèles d’IA nécessitent parfois des décennies pour être amortis, alors même que la rentabilité économique n’est pas encore clairement démontrée. À ce stade, de nombreuses entreprises peinent à prouver que l’IA génère des gains nets, et certaines constatent même une baisse temporaire de productivité liée à une mauvaise intégration des outils (workslop).
  

Enfin, le secteur n’est pas à l’abri d’une rupture technologique majeure qui rendrait rapidement obsolètes des modèles ou des infrastructures pourtant très coûteux.

Ce risque d’obsolescence est particulièrement élevé dans un environnement où les cycles d’innovation sont de plus en plus courts.

Les défis éthiques et réglementaires de l’IA

Au-delà des enjeux économiques, l’intelligence artificielle soulève d’importantes questions éthiques, sociales et réglementaires.

Les pouvoirs publics cherchent à encadrer :

• l’utilisation des données (et notamment les questions relatives au droit d’auteur),
• la transparence des algorithmes,
• les risques de biais, de discrimination ou de manipulation,
• et l’impact de l’IA sur l’emploi et les compétences.
  

Ces cadres réglementaires, encore en construction dans de nombreuses régions du monde, peuvent :

• augmenter les coûts de conformité pour les entreprises,
• ralentir le déploiement de certaines solutions,
• ou créer des écarts de compétitivité entre zones géographiques.
  

Pour l’investisseur, ces enjeux constituent un facteur d’incertitude supplémentaire. Les entreprises les mieux préparées à intégrer ces contraintes pourraient en tirer un avantage compétitif, tandis que d’autres pourraient voir leur modèle économique fragilisé.

Conclusion : L’IA, un investissement d’avenir ?

L’intelligence artificielle s’impose comme l’une des transformations technologiques majeures du XXIᵉ siècle.

Son potentiel est immense : automatisation des tâches intellectuelles, gains de productivité, nouveaux services, et refonte de nombreux modèles économiques. À ce titre, l’IA constitue indéniablement un thème d’investissement structurant à long terme.

Mais comme toute révolution technologique, elle s’accompagne d’excès, d’incertitudes et de risques qu’il serait imprudent d’ignorer. Investir dans l’IA en 2026 nécessite donc moins de certitudes que de méthode, de recul et de discipline.