En février 2026, j’ai publié sur ce site un article évoquant les enjeux de souveraineté pour l’Europe concernant la maitrise de la chaine de valeur liée aux semi-conducteurs. Le sous-titre de l’article était : « Guerre perdue ou défi relevé ? »[1]. Il faisait référence à l’annonce par le Département d’Etat Américain, le 11 décembre 2025 du programme « Pax Silica » qui apportait un très intéressant éclairage sur la stratégie de long terme des Etats-Unis concernant la sécurisation de l’ensemble des maillons de la chaîne d’approvisionnement de l’IA, de l’extraction minière à la fabrication de pointe et à la logistique des centres de données. En mai 2026, avait lieu la conférence mondiale organisée par le Milken Institute[2] à Los Angeles avec comme thème « Diriger dans une nouvelle ère ».
Cet événement se situe dans la continuité de Pax Silica et mérite d’autant plus attention qu’il est passé relativement inaperçu dans notre paysage médiatique[3]. Les échanges ont notamment porté sur les enjeux financiers liés au développement de l’Intelligence Artificielle avec des focus sur l’évolution des marchés privés, le réalignement géopolitique et commercial du monde, le leadership à l’ère du numérique et des réflexions stratégiques sur les actifs réels et les infrastructures.
Laurence Fink, PDG du fonds BlackRock, lors de sa prise de parole, a posé sans ambiguïté un double constat : Le premier est que la puissance de calcul s’impose désormais comme une classe d’actifs financiers à part entière. Le second est l’affirmation que le développement mondial de l’intelligence artificielle ne souffre pas d’une bulle spéculative mais fait face à une crise structurelle de l’offre.
Fink a souligné que la montée en puissance de l’IA doit faire face à un goulot d’étranglement physique et énergétique en raison de pénuries aiguës concernant quatre maillons critiques de la chaîne de valeur IA : (1), la ressource capacitaire électrique et le dimensionnement du réseau énergétique associé à cette production ; (2), la puissance de calcul disponible[4] ; (3), les puces électroniques de type GPU ou ASIC[5] ; (4) les capacités de mémoire.
L’intervention du président de Black Rock a alerté sur la nécessité de mobiliser dès à présent des capitaux privés colossaux via notamment des fonds de pension et/ou des fonds souverains pour éviter de brider l’expansion de l’économie numérique. Selon son analyse, les Etats seront incapables de mobiliser des financements à hauteur des enjeux en raison des déficits budgétaires qui les contraignent à traiter en priorité d’autres types de dépenses pour garantir une stabilité sociale.
Ce constat lui fait prédire la financiarisation de la puissance de calcul en tant que ressource fondamentale assimilable aux matières premières et aux produits agricoles de première nécessité comme le blé. Classer la puissance de calcul en « commodities » entraine son échange à l’instar de n’importe quel autre actif physique sur les marchés financiers en créant une nouvelle classe d’actifs.
Dans la foulée, Fink a annoncé l’émergence de contrats à terme[6] qui permettront au secteur de la Tech et aux entreprises d’échelonner et de couvrir leurs risques d’approvisionnement en puissance de calcul mais aussi d’offrir aux investisseurs des véhicules financiers liquides pour financer la construction des infrastructures informatiques et énergétiques nécessaires à la diffusion massive de l’IA.
Quelques jours après la conférence, le 12 mai 2026, était annoncée par le directeur général de CME Group, la création du premier marché à terme sur la puissance de calcul qui permettra de fixer un prix de référence à ce nouvel actif. C’est la consécration du passage de l’informatique du statut de simple dépense d’exploitation à celui d’actif macroéconomique stratégique.
La structuration d’un marché financier dérivé autour de la puissance de calcul et sous domination américaine constitue un outil majeur pour l’économie numérique, conforme à la stratégie annoncée dans le document Pax Silica. Ainsi est mise en place la structure qui sera en capacité d’offrir aux acteurs mondiaux la possibilité de créer et de disposer de la liquidité pour financer les milliers de milliards de dollars nécessaires à l’ère de l’IA.
Le constat est inquiétant pour l’Europe qui, à ce stade, ne maitrise toujours pas la chaine de valeur du numérique liée à l’IA. Des ambitions ont bien été affichées en 2023 avec le document European Chips Act[8] qui constitue l’initiative stratégique de l’Union européenne pour la chaîne de valeur des semi-conducteurs incluant les quatre domaines essentiels que sont la recherche, le prototypage, la création de lignes pilotes et une montée en capacité industrielle. L’objectif chiffré annoncé par la Commission Européenne est de doubler la part de marché du continent dans la production de semi-conducteurs en faisant passer la part de marché de 10 % à 20 % du marché mondial d’ici 2030, en mobilisant 43 milliards d’euros d’investissements publics et privés.
Ce montant, pour important qu’il soit, n’est pas à la hauteur des enjeux d’autonomie stratégique européenne que l’on pouvait espérer compte tenu des ambitions et des réalités américaines et chinoises. C’est d’ailleurs ce qu’a relevé la Cour des comptes européenne dans son rapport publié le 28 avril 2025[9]. Le document relève notamment que : « Le Chips Act ne suffira sans doute pas à stimuler l’investissement dans les proportions requises, d’autant que son succès est également tributaire de la concurrence mondiale et d’autres facteurs cruciaux…. Et que : Les investissements que le Chips Act est censé susciter ne seront sans doute pas à la hauteur de l’enjeu industriel… »
Ce constat est d’autant plus préoccupant que le besoin de capitaux mobilisables en Europe et notamment en France sur des technologies disruptives est une donnée connue depuis de longues années. Notre aversion au risque étant plus marquée que chez nos concurrents, le comblement du fossé à franchir risque de demeurer un vœu pieux au vu des chiffres connus à ce jour faisant état d’un montant de 147 Md € de dépenses en capital identifiées au sein de l’UE jusqu’en 2032 alors que 2 162 Md€ seront investis dans le reste du monde…[10]
La situation géopolitique montre une fois de plus l’urgence à réagir pour éviter que l’Europe perde son autonomie de décision, mais encore faut-il adapter la stratégie à la situation mondiale. La stratégie n’est pas que géopolitique, elle concerne également la financiarisation de la puissance de calcul car il existe des leviers sur lesquels l’Europe pourrait jouer pour affirmer son autonomie.
Quatre grands axes de divergence peuvent ainsi être identifiés : le premier est l’obstacle constitué par la non-fongibilité et l’obsolescence rapide de ce nouvel actif. Contrairement au pétrole brut ou au blé, la puissance de calcul n’est pas une marchandise en raison notamment de la notion de variabilité technique car deux unités de calcul ne se valent pas. Leur efficacité dépend de l’architecture de la puce, de la qualité des interconnexions de réseau, du système de refroidissement et des bibliothèques d’optimisation logicielle. Tout cela crée les conditions très probables d’une dépréciation ultra-rapide de cet actif. Si une réserve de pétrole conserve sa valeur dans le temps, un processeur perd une grande partie de sa valeur dès le lancement d’un nouveau modèle plus performant (mesuré par son efficience et sa consommation d’énergie). Cela signifie que la fixation du prix d’un contrat à terme sur 2 ou 3 ans comporte un risque significatif de décalage technologique massif.
Le second axe concerne le risque bulles spéculatives. En transformant la capacité de calcul en actif négociable sur les marchés de dérivés, on crée les conditions de reproduction des dérives de marchés d’infrastructures (comme la bulle de la bande passante télécom au début des années 2000). Existe également le risque de créer une spéculation déconnectée du besoin réel. L’arrivée de traders spéculatifs pourrait créer une volatilité artificielle sur les prix de location de GPU ce qui pénaliserait les entreprises et les laboratoires de recherche dont la tech est l’unique cœur de métier alors que ces deux catégories de structures ont un besoin existentiel de processeurs pour entraîner leurs modèles. Enfin, une surestimation des rendements est probable. Garantir des investissements de 50 à 75 milliards de dollars par centre de données suppose que la demande d’IA générative maintienne sa croissance exponentielle actuelle. Si la rentabilité économique de l’IA tarde à se concrétiser pour les entreprises finales, ce marché financier pourrait faire face à une crise de surcapacité.
Le troisième axe est celui du stockage couplé à la rigidité géographique. Une ressource de calcul inutilisée à l’instant « t » est définitivement perdue car il est impossible de stocker du temps-machine inutilisé comme on peut le faire pour des matières premières. Cette impossibilité est à rapprocher du fait que la puissance de calcul dépend d’infrastructures physiques ancrées localement (accès au réseau électrique, aux câbles sous-marins et contraintes géopolitiques/contrôles à l’exportation). Un contrat à terme exécutable dans un centre de données en Amérique du Nord n’aura pas la même valeur opérationnelle pour une entreprise soumise à des réglementations de souveraineté des données en Europe.
Le quatrième et dernier axe concerne le risque de concentration au profit d’acteurs géants. La création de dérivés financiers sophistiqués créera les conditions de renforcement des monopoles existants. Au vu de ce qui commence à se réaliser depuis 2025, seuls de très grands acteurs (hyperscalers[11], fonds comme BlackRock ou Citadel) disposent de l’ingénierie financière nécessaire pour manipuler et couvrir ces instruments. Cela risque de marginaliser les startups d’IA et le monde académique, incapables d’absorber la complexité financière ou les fluctuations de prix sur ce marché secondaire.
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Concernant l’IA, il est illusoire d’imaginer qu’une autonomie stratégique européenne naisse de la somme de souverainetés nationales compte tenu des montants en jeu qui sont hors de portée d’une économie isolée sauf à imaginer que le choix du repli constituerait un avenir… Le chemin à parcourir est escarpé car il concerne la mise à niveau d’un écosystème complet et pas seulement la construction de giga usines tel que le prévoit l’initiative InvestAI portée par l’UE avec le lancement en 2026 d’appels d’offres pour la construction de quatre futures giga-fabriques réparties sur le territoire de l’UE. Le titre du rapport publié en novembre 2025[12] par le CEPS est parlant « Les projets de l’UE pour les (giga)usines d’IA : sanctuaires de l’innovation ou cathédrales dans le désert ? » Le document alerte notamment sur la dépendance quasi exclusive à la société américaine Nvidia[13] pour les circuits ASIC.
Sans maîtrise totale de l’orchestration logicielle, l’autonomie des usines européennes ne peut être garantie sauf à ce que les utilisateurs finals maitrisent la couche logicielle. Pour l’instant, l’Europe se contente d’imiter le modèle des géants américains de la Tech dont l’objectif est d’atteindre le plus rapidement possible une intelligence artificielle générale et elle le fait sans disposer de la masse des investissements privés disponibles outre Atlantique et d’un coupage avec un modèle social aux antipodes du nôtre. La lucidité et le principe de réalité voudraient que l’Europe ne s’épuise pas à vouloir rattraper États-Unis et Chine, compte tenu des investissements massifs dans l’IA générative réalisés par ces deux blocs.
La force de l’Europe réside dans les valeurs qu’elle défend. Elle dispose des moyens de les promouvoir au niveau mondial en mettant à disposition des populations une IA fiable et durable, respectueuse des individus, des entreprises, des infrastructures critiques et des services publics. Pour cela, des investissements dans la formation, les données ouvertes, les normes d’interopérabilité et les cadres éthiques constituent des leviers tout aussi puissants que ceux utilisés par nos concurrents sans nécessiter des financements de même niveau. Démontrer que le modèle d’IA actuellement porté par les fonds d’investissements américains est source d’incertitudes et de risques existentiels est tout aussi stratégique que la production de circuits informatiques !
[1] https://gerard-pardini.fr/2026/02/02/comprendre-les-crises-150-leurope-et-les-semiconducteurs-silicium-guerre-perdue-ou-defi-releve/
[2] Le Milken Institute est un think tank d’inspiration libérale, apolitique, fondé en 1991 par Michael Milken, ancien banquier de Drexel Burnham Lambert. Il a été l’un des plus grands spécialistes des « obligations à haut risque » (Junk bonds) et des offres publiques d’achat d’entreprises avec effet de levier. Sa vie inspirera le réalisateur Oliver Stone pour son film Wall Street. Il sera condamné en 1999 à 10 ans de prison par la justice américaine pour infraction à la législation boursière, peine ramenée à 2 ans après paiement d’une amende de 600 M $. Gracié par le Président Trump en 2020, il reste interdit à vie de toute activité boursière. Depuis la fin des années 1990 son activité est tournée vers la philanthropie et la mobilisation de financements pour relever les défis mondiaux critiques. Les travaux du Milken Institute portent principalement sur le capital humain, l’accès au capital, les structures et innovations financières, l’économie régionale, l’économie de la santé et la recherche médicale. https://milkeninstitute.org/
[3] Allnews, plateforme Suisse d’information francophone concernant la finance a ainsi publié une analyse de l’intervention du PDG du fonds d’investissement BlackRock lors de la conférence annuelle du Milken Institute.
[4] Compute (calcul) ; Ce terme utilisé par Fink doit être pris dans le sens qu’il revêt dans le domaine de l’IA c’est-à-dire la puissance de traitement, les ressources matérielles et le nombre de calculs nécessaires à l’entraînement et à l’exécution des modèles d’apprentissage automatique. Ces trois domaines cumulés constituent le volume global de l’énergie numérique brute requise pour le fonctionnement de l’IA.
[5] GPU pour Graphics Processing Unit, est la définition de la catégorie de circuits électroniques en capacité de traiter très rapidement la mémoire informatique en accomplissant simultanément plusieurs tâches, notamment pour permettre la génération rapide d’images grâce notamment à une capacité de décompression élevée des flux vidéo. C’est leur performance élevée qui distingue les circuits GPU des CPU (Central Processing Unit pour « unité centrale de traitement » terme désignant les puces pilotant la plupart des ordinateurs).
ASIC pour Application Specific Integrated Circuit désigne les circuits électroniques regroupant sur une seule puce plusieurs fonctionnalités. Les cartes ASIC les plus performantes intègrent processeurs, interfaces, mémoire avec une capacité de plusieurs millions de portes logiques.
[6] BlackRock a déjà mobilisé des financements en adéquation avec cette stratégie. Sa filiale Global Infrastructure Partners a acquis pour 40 Mds$ en juillet 2026 Aligned Data Centers (entreprise basée au Texas qui exploite et développe une cinquantaine de data centers pour les grands acteurs du cloud. Le consortium mené par BlackRock contrôle ainsi une structure dans laquelle cohabitent gestionnaires d’actifs, géants technologiques (Microsoft, Nvidia) et des fonds d’investissement souverains du Golfe. Une seconde acquisition a concerné le producteur américain d’énergie électrique AES pour 10,7 milliards de dollars. Le consortium a annoncé dans la foulée de ces acquisitions la mobilisation de 5 Mds $ pour Aligned afin de lui permettre d’augmenter très vite la capacité disponible pour les charges de travail d’IA, sécuriser des réserves de puissance, de foncier et de froid dans les principaux marchés américains (Dallas, Chicago, Phoenix, Salt Lake City, Virginie du Nord) et prolonger le développement en Amérique latine. La trajectoire de court terme d’investissement annoncée est considérable avec des prévisions allant jusqu’à 30 Mds $ d’equity (mise à disposition de capitaux propres à une entreprise) et 100 Mds $ d’investissements totaux pour l’infrastructure IA.
Le fonds d’investissement canadien Brookfield Asset Management Inc (portefeuille global de 510,6 Md$) a emboité le pas en annonçant quant à lui des investissements massifs dans l’IA dont 20 milliards d’euros en France (Cambrai) pour créer à horizon 2030 un giga data center pour entraîner des IA.
[7] CME Group Inc, (anciennement Chicago Mercantile Exchange Holdings Inc.) est la plus grande bourse de marchés à terme et d’options au monde. Elle exploite des Bourses et le Globex Trading System, plateforme de négociation électronique permettant à des clients d’environ 150 pays de négocier des contrats à terme, des options, des swaps en fournissant notamment des services de compensation. Elle contrôle notamment le Chicago Mercantile Exchange (CME), le Chicago Board of Trade (CBOT), le New York Mercantile Exchange (NYMEX) et le Commodity Exchange (COMEX) et détient également 27 % de S&P Dow Jones Indices. CME Group ne gère pas directement des actifs comme BlackRock ou Amundi mais le volume de transactions transitant par ses marchés est de l’ordre de 10 mille milliards de dollars (Trillions USD) par jour.
[8] https://www.europeaneconomics.com/european-chips-act/
[9] Cour des comptes européenne : La stratégie de l’UE en matière de microprocesseurs ; rapport spécial 12/2025, Office des publications de l’Union européenne. Voir notamment les pages 41 et 42.
https://www.eca.europa.eu/ECAPublications/SR-2025-12/SR-2025-12_FR.pdf
[10] Données de la SEMI. association industrielle mondiale représentant la chaîne d’approvisionnement des fabricants de produits électroniques.
[11] Hyperscaler est la dénomination des géants du cloud computing gérant des méga infrastructures informatiques de taille mondiale, comme Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud. Ces entreprises fournissent des services de stockage, de calcul et de réseau capables de grandir ou de diminuer instantanément selon les besoins.
[12] Le CEPS (Centre d’études politiques européennes) est un think tank et un forum de débat indépendant, créé en 1983 et considéré comme l’un des meilleurs think tanks d’Europe. L’une des missions du CEPS est d’anticiper les tendances et analyser les enjeux politiques avant qu’ils ne deviennent des sujets de débat public.
[13] La capitalisation boursière de la société américaine NVIDIA est supérieure à 5000 Md $ Elle a procédé en janvier 2026 à l’achat de Groq (fabricant de circuits ASIC pour l’IA générative) pour un montant de 20 Md $. Pour entraîner les modèles d’IA sur les GPU de Nvidia, le modèle de programmation et de calcul est également propriété de Nvidia ce qui lui donne un contrôle sur le type de puces compatibles avec les programmes que voudront développer les utilisateurs.
