Le marché ne tourne pas le dos à l’IA : il change de logiciel
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Après une première phase d’euphorie autour de l’intelligence artificielle, le marché entre désormais dans une période plus sélective. Monétisation des investissements, essor de l’IA agentique, retour en grâce des logiciels et nouveaux usages dans la santé : Xiadong Bao, gérant actions internationales chez Edmond de Rothschild Asset Management, décrypte les prochaines étapes du cycle de l’IA et leurs implications pour les investisseurs.
« Le vrai enjeu aujourd’hui n’est plus “quel est le meilleur modèle ?”, mais “quel modèle crée le plus de valeur pour un usage efficace et généralisable ?” » — Xiadong Bao, gérant actions internationales, Edmond de Rothschild Asset Management
Xiadong Bao, l’été marque-t-il la fin du « AI trade » ?
Non, ce qui s’arrête, c’est l’achat indifférencié de tout ce qui porte l’étiquette IA. Le marché change littéralement de logiciel : il veut la preuve que les immenses capex des hyperscalers (et on parle de plus de 1 000 milliards de dollars USD cette année) sont monétisables sous la forme de revenus et de cash-flow. Bien sûr, les semi-conducteurs restent incontournables. Sans puissance de calcul, pas d’IA.
Mais le secteur reste cyclique et très sensible aux attentes. Acheter les goulets d’étranglement dans les chaînes d’approvisionnement des semi-conducteurs était le meilleur trade ; désormais il faut privilégier la monétisation de l’IA.
Nous continuons à rester sélectifs et privilégions donc les entreprises que l’on considère capables de transformer leurs investissements en profits durables.
Les modèles chinois et open source changent-ils la donne ?
Oui, ils mettent les prix des tokens sous pression, mais ils accélèrent aussi l’adoption de l’IA, surtout sous la forme de l’IA agentique. Plus les modèles sont accessibles, plus les entreprises peuvent les utiliser et les intégrer dans leurs tâches quotidiennes. Et les nouveaux agents IA capables d’exécuter des tâches complexes consomment beaucoup plus de données sur toutes les phases, la recherche, l’analyse et l’automatisation des tâches.
Le vrai enjeu aujourd’hui n’est plus « quel est le meilleur modèle ? », mais « quel modèle crée le plus de valeur pour un usage efficace et généralisable ? »
Pourquoi revenir sur les éditeurs de logiciel ?
Tout d’abord, nous n’avons jamais vraiment diminué l’exposition aux éditeurs de logiciels dans la stratégie Big Data. Au contraire, nous avons maintenu notre exposition « à contre-courant » au cours des premiers mois de l’année et avons d’ailleurs utilisé la forte baisse pour renforcer de manière sélective nos plus fortes convictions. Le segment du logiciel constitue le pilier « Analytics » de la stratégie Big Data et représente environ 26 % de la stratégie(1).
Malgré la fébrilité du marché, nous sommes restés convaincus que l’IA n’allait pas remplacer tous les logiciels : elle va au contraire être un vecteur de croissance pour ceux qui seront les mieux positionnés et qui sauront intégrer ces nouvelles fonctionnalités. Les éditeurs verticalisés qui disposent de données métiers dans la santé ou l’assurance ont accès à des données spécifiques en temps réel et sont déjà très intégrés dans les schémas opérationnels de leurs clients.
Veeva systems(2), l’éditeur de logiciels cloud spécialisé dans la pharmacie et les biotechnologies, par exemple, couvre des processus critiques comme la recherche clinique, la gestion documentaire et réglementaire, et aussi les interactions entre laboratoires et professionnels de santé. Aujourd’hui, il continue à élargir sa base de clients parmi le Top 20 des entreprises biopharmaceutiques du monde.
Dans un secteur réglementé, une solution généraliste remplace difficilement un outil critique utilisé en continu. Le vrai rempart, c’est l’expertise métier et la donnée.
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L’IA crée-t-elle déjà de la valeur hors de la Tech ?
Oui, un peu partout, notamment dans la santé au vu des avancées récentes en oncologie. Le vaccin anticancer personnalisé étudié par Moderna et Merck en est une bonne illustration : analyser les données génomiques d’un patient, identifier les bonnes cibles sur le plan génétique, puis adapter la production et le suivi clinique.
Derrière cela, il faut du séquençage, des logiciels, des capacités de production et du contrôle qualité.
Nous cherchons précisément les entreprises qui fournissent ces outils. Le leader dans ce domaine est sans conteste Illumina(3). Sa technologie a servi à produire plus de 90% des données de séquençage mondiales. Dans le cas d’un vaccin thérapeutique, le séquençage génétique compare l’ADN de la tumeur à celui du patient afin d’identifier des milliers de mutations. Les plateformes analytiques d’Illumina nettoient, alignent et interprètent ces données et les algorithmes d’IA prédisent ensuite les néo-antigènes les plus susceptibles d’être reconnus par le système immunitaire avant qu’on les encode dans le vaccin. Sans l’équipement d’Illumina, pas de traitement personnalisé !
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Comment la stratégie d’investissement Big Data déployée par Edmond de Rothschild Asset Management est-elle positionnée ?
Notre conviction ne change pas : l’IA reste un super-cycle, mais les investisseurs devraient être plus sélectifs pour sa prochaine phase de développement. Nous sommes positionnés sur l’intégralité de la chaîne de valeur : semi-conducteurs, logiciels spécialisés et entreprises utilisatrices de données dans la santé, le secteur financier ou encore l’énergie, avec une préférence pour les entreprises peu endettées et génératrices de cash-flow.
Ce positionnement défensif devrait permettre à la stratégie de bien résister à la volatilité et à un contexte de marché où les taux devraient rester durablement élevés selon notre analyse.
(1) Données au 31 août 2026 Source Edmond de Rothschild AM. La composition du portefeuille de la stratégie peut être modifiée dans le temps.
(2) Les informations sur les sociétés ne sauraient être assimilées à une opinion d’Edmond de Rothschild Asset Management (France) sur l’évolution prévisible desdites valeurs et, le cas échéant, sur l’évolution prévisible du prix des instruments financiers qu’elles émettent. Ces informations ne sont pas assimilables à des recommandations d’acheter ou de vendre des actions de ces sociétés.
(3) Les informations sur les sociétés ne sauraient être assimilées à une opinion d’Edmond de Rothschild Asset Management (France) sur l’évolution prévisible desdites valeurs et, le cas échéant, sur l’évolution prévisible du prix des instruments financiers qu’elles émettent. Ces informations ne sont pas assimilables à des recommandations d’acheter ou de vendre des actions de ces sociétés.
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