Investir dans des produits financiers comporte des risques. Les pertes peuvent dépasser la valeur de votre investissement initial.
L’IA se développe plus rapidement que n’importe quelle technologie dans l’histoire. Mais investissez-vous avec stratégie ou simplement par effet de mode ?
Dans un monde propulsé par l’évolution fulgurante de l’IA, comprendre les tendances actuelles n’est plus un luxe, c’est une nécessité. Cet article synthétise le rapport de BOND « Trends – Artificial Intelligence (30 mai 2025) » [1] et intègre des données récentes pour offrir des perspectives exploitables aux technologues, investisseurs et dirigeants d’entreprise.
1. 📈 Adoption exponentielle par les utilisateurs et les développeurs
L’intersection entre l’IA et la crypto est abordée dans notre guide sur l’IA crypto ; pour la couche infrastructure, consultez le DePIN.
- ChatGPT a atteint 1 million d’utilisateurs en seulement cinq jours, et plus de 100 millions d’utilisateurs actifs mensuels en deux mois, ce qui en fait le service internet grand public à la croissance la plus rapide de l’histoire [2][3].
- À la mi-2025, le nombre d’utilisateurs actifs hebdomadaires dépasse les 500 millions, avec un taux de revenus annualisé de 10 milliards de dollars, malgré une perte de 5 milliards de dollars en 2024 [4][5].
- NVIDIA a vu le nombre de ses développeurs multiplié par six depuis 2018, illustrant le passage vers des écosystèmes de développeurs IA [1].
KEY INSIGHT: Construire des plateformes centrées sur l’IA nécessite une communauté de développeurs solide et des boucles de rétroaction rapides.
2. 🏗 Dépenses d’infrastructure et mise à l’échelle du calcul
- Les dépenses d’investissement (CapEx) ont atteint 212 milliards de dollars en 2024, soit une hausse de 63 % sur une décennie [1].
- OpenAI diversifie ses capacités de calcul via des partenariats avec Google Cloud, SoftBank, Oracle et CoreWeave, allant au-delà de Microsoft Azure [6].
- JPMorgan met en garde contre l’inquiétude potentielle des investisseurs, car OpenAI pourrait brûler 46 milliards de dollars au cours des quatre prochaines années et ne prévoit pas de rentabilité avant 2029 [7].
KEY INSIGHT: L’évolutivité exige une diversification du calcul et un contrôle des coûts ; l’investissement axé sur le ROI est primordial.
3. ⚖ Rivalités géopolitiques et open-source
- Le modèle Qwen 2.5 d’Alibaba (et ses variantes comme Qwen 2.5-Omni-7B et Qwen 2.5-Coder) est open-source et affiche des performances rivalisant avec GPT-4o [8][9].
- La Chine a également annoncé Qwen 3, un modèle MoE multimodal avec 235 milliards de paramètres, développé sur 36 000 milliards de jetons [10].
KEY INSIGHT: Une position hybride, propriétaire et open-source, garantit la résilience et la pertinence dans un paysage mondial de l’IA fragmenté.
4. 🏥 Pénétration de l’IA dans les entreprises et le monde physique
- Erica de Bank of America a dépassé les 2,5 milliards d’interactions, servant plus de 20 millions de clients par mois [3].
- L’Ambient AI Scribe de Kaiser Permanente a enregistré plus de 2,5 millions de rencontres avec des patients, économisant environ 16 000 heures de travail clinique [11][12].
KEY INSIGHT: Déployez des solutions d’IA spécifiques à un domaine, comme la santé, la finance ou l’hôtellerie, tout en quantifiant les avantages tels que le temps gagné et les coûts évités.
5. 💡 Échelle, efficacité et économie des modèles
- Qwen 2.5 a été pré-entraîné sur 18 000 milliards de jetons et affiné via RLHF, offrant des performances de premier plan [8].
- Le coût de calcul nécessaire à l’entraînement et à l’inférence des LLM coûte à OpenAI environ 5 milliards de dollars par an contre 4 milliards de dollars de revenus, soulignant la fragilité des marges [5].
KEY INSIGHT: Investissez dans l’efficacité algorithmique et l’élagage des modèles pour optimiser le ROI du calcul.
6. 💷 Monétisation et feuilles de route financières
- Le revenu annualisé d’OpenAI est passé de 5,5 milliards de dollars (décembre 2024) à 10 milliards de dollars (juillet 2025) [4][13], bien qu’il n’ait pas encore atteint la rentabilité.
- L’entreprise explore également le paiement intégré dans ChatGPT pour permettre des flux de commerce électronique natifs [14].
KEY INSIGHT: Diversifiez les revenus, des abonnements aux partenariats commerciaux et aux fonctionnalités transactionnelles.
7. 🛡 Conformité, souveraineté et réglementation
- La Déclaration de Bletchley (novembre 2023) a marqué un tournant dans la gouvernance mondiale de l’IA [1].
- Les initiatives d’infrastructure nationale, comme les partenariats de NVIDIA avec plus de 20 pays, montrent que l’infrastructure IA souveraine devient stratégique [1].
- OpenAI a obtenu un contrat de 200 millions de dollars avec le département de la Défense des États-Unis [15].
KEY INSIGHT: Intégrez des cadres de gouvernance dès le début, notamment en matière d’éthique, de confidentialité des données et de réglementation, en particulier dans les secteurs publics et critiques.
8. 👩💼 Transformation de la main-d’œuvre
- Les offres d’emploi liées à l’IA aux États-Unis ont bondi de 448 % depuis 2018, tandis que les rôles informatiques traditionnels ont diminué de 9 % [1].
- Le déploiement chez Kaiser montre un impact tangible, avec plus de 7 260 médecins utilisant activement des outils de transcription IA [12].
KEY INSIGHT: L’investissement dans la formation, les académies internes et les partenariats est une priorité critique pour l’entreprise.
Volity dans la finance : une nouvelle frontière de trading
Les passerelles de trading alimentées par l’IA comme Volity redéfinissent l’accès financier. Volity propose plus de 350 instruments CFD, incluant des actions, des indices, le forex, les métaux et la crypto, soutenus par une exécution ultra-rapide, une tarification transparente et des outils de risque robustes pour les débutants comme pour les traders chevronnés [16]. Construite sur une interface intuitive propulsée par TradingView avec des données en temps réel, un support mobile/web et des services de conseil de niveau VIP, Volity permet aux utilisateurs d’accéder aux marchés financiers mondiaux avec une efficacité inégalée. Là où le volume rencontre l’agilité.
Recommandations stratégiques
| Objectif | Action recommandée |
| Construire des écosystèmes | Lancer des API/SDK, organiser des hackathons et contribuer à l’open-source |
| Optimiser l’infrastructure | Combiner cloud, sur site et efficacité algorithmique ; négocier des accords de calcul diversifiés |
| Intégrer la gouvernance | Innover avec des modèles axés sur l’éthique ; maintenir un alignement réglementaire proactif |
| Monétiser efficacement | Développer les revenus via des abonnements, des intégrations commerciales et des services liés à l’utilisation |
| Requalifier la main-d’œuvre | Développer des académies d’IA internes ; intégrer la formation dans les déploiements réels |
| Équilibrer open et propriétaire | Utiliser des couches open-source pour la vitesse ; la propriété intellectuelle propriétaire pour la différenciation |
🔍 Sources
- BOND, Trends, Artificial Intelligence, mai 2025.
- Exploding Topics, ChatGPT Usage Growth Stats 2025.
- Reuters, Bank of America’s Erica crosses 2 bn interactions, avril 2024.
- Yahoo Finance, OpenAI hits $10B revenue run-rate, juillet 2025.
- Business Insider, OpenAI CFO warns of $5B losses, juillet 2025.
- Reuters, OpenAI taps Google for cloud compute despite Microsoft deal, juin 2025.
- Business Insider, JPMorgan: OpenAI may burn $46B before 2029, juillet 2025.
- arXiv, Qwen 2.5 Technical Report, décembre 2024.
- Forbes, Alibaba releases Qwen 2.5 and challenges Western LLMs, janvier 2025.
- Alibaba, Qwen 3 Model Overview, juillet 2025.
- Becker’s Hospital Review, AI scribes save 16,000 clinician hours, juin 2025.
- AMA News, Ambient AI adoption in healthcare, juin 2025.
- Business Insider, OpenAI’s CFO on tripling revenue in 2025, février 2025.
- Reuters, OpenAI working on in-app payment checkout, juillet 2025.
- The Information, OpenAI wins $200M Pentagon AI contract, juin 2025.
- Volity.io, AI-powered Trading de CFD platform overview, 2025.
Ce qu’Alexander Bennett surveille : Trois lectures macroéconomiques encadrent l’exposition à l’IA au-delà du récit quotidien. Les ratios CapEx/revenus des quatre principaux hyperscalers, qui signalent si les dépenses génèrent des retours commerciaux ou si elles anticipent l’adoption. Les contraintes du réseau électrique sur le déploiement des centres de données IA aux États-Unis et dans l’UE, qui déterminent quelle part de la capacité annoncée sera réellement opérationnelle dans les délais prévus. Et les révisions des bénéfices sur la cohorte d’IA appliquée par rapport à la cohorte d’infrastructure, ce qui révèle où la valeur s’accumule en temps réel. L’infrastructure a mené le cycle jusqu’à présent ; la question pour 2026 est de savoir si l’IA appliquée commence à générer une expansion des marges qui repondère le classement des leaders. Lorsque les révisions de l’IA appliquée s’accélèrent alors que celles de l’infrastructure plafonnent, la rotation a commencé.
Questions fréquemment posées
En quoi les systèmes d’IA agents diffèrent-ils des LLM de type chatbot ?
Les LLM de type chatbot sont conçus pour répondre à des questions en un seul tour ou lors de courtes conversations. Les systèmes d’IA agents planifient des flux de travail en plusieurs étapes, appellent des outils et API externes, conservent une mémoire persistante sur de longues périodes et exécutent des tâches de manière autonome dans des limites définies. La référence IA d’Investopedia couvre le cadrage plus large de la catégorie tel qu’il a évolué à travers la transition vers les agents.
Quels sont les risques réalistes pour 2026 pour les actions exposées à l’IA ?
Une compression du ratio CapEx/revenus si les clients des hyperscalers ralentissent leurs dépenses en inférence IA, des goulots d’étranglement énergétiques et de réseau retardant les déploiements de centres de données annoncés, des mesures réglementaires sur les données d’entraînement de l’IA et le déploiement de modèles dans les principales juridictions, et une pression concurrentielle sur les marges à mesure que la couche de modèles se banalise. La Réserve fédérale publie des rapports sur les conditions économiques qui contextualisent le cycle plus large des dépenses d’investissement.
Comment les projets d’IA tokenisés (FET, AGIX, OCEAN) s’intègrent-ils dans ce tableau ?
La fusion de l’Artificial Superintelligence Alliance a consolidé FET, AGIX et OCEAN en un seul jeton (rebaptisé ASI), ciblant les protocoles d’agents décentralisés et les places de marché de données IA. La bibliothèque d’apprentissage de CoinDesk suit l’écosystème d’IA on-chain avec le contexte actuel des projets. L’IA tokenisée représente une petite part de l’exposition totale à l’IA, mais se négocie sur les cycles d’actualité de l’IA avec un bêta élevé par rapport à la catégorie plus large.
Comment les investisseurs doivent-ils penser à la taille des positions dans l’exposition thématique à l’IA ?
Le risque de concentration est réel : une poignée de noms (Nvidia, les principaux hyperscalers, quelques leaders de l’IA appliquée) représente une part disproportionnée de la performance au niveau des indices. La taille des positions au sein d’une allocation d’actions diversifiée, plutôt que des paris concentrés, offre le chemin le plus clair pour capturer la tendance sans prendre de risque idiosyncratique sur un seul nom. Les ressources d’éducation des investisseurs de la SEC couvrent le cadre plus large pour la gestion de l’exposition thématique.
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