L’article en bref : Google traite 3,2 quadrillions de tokens par mois, révélant l’ampleur de la révolution de l’IA agentique et ses implications pour les investisseurs.
- L’IA agentique transforme la demande en puissance de calcul : contrairement aux chatbots, les agents autonomes enchaînent des tâches sans intervention humaine, multipliant exponentiellement la consommation de tokens et redéfinissant les plans d’investissement technologiques.
- Les infrastructures numériques et la robotique profitent en priorité : edge cloud, cybersécurité, réseaux haute performance et robotique industrielle (notamment Fanuc) captent mécaniquement une part croissante des dépenses mondiales.
- Le logiciel se fracture en deux trajectoires : les éditeurs verticaux spécialisés aux données propriétaires demeurent protégés, tandis que les offres horizontales génériques subissent une concurrence accrue des outils IA libres.
- Prudence sur les IPO technologiques : les valorisations anticipées dépassent largement les standards historiques, exigeant une analyse rigoureuse des fondamentaux avant engagement.
Google a annoncé en 2025 avoir traité 3,2 quadrillions de tokens par mois, soit sept fois plus qu’un an auparavant. Ce chiffre, presque abstrait par son ampleur, illustre mieux que n’importe quel discours la rupture que représente l’IA agentique. Ce n’est plus une simple évolution des outils existants : c’est un basculement structurel qui redistribue les cartes de toute l’infrastructure numérique mondiale.
Ce qui distingue l’IA agentique de la génération précédente
Les chatbots et modèles génératifs ont habitué les entreprises à une logique de question-réponse. L’utilisateur soumet une requête, le modèle produit un résultat. L’IA agentique fonctionne différemment : des agents autonomes enchaînent des tâches, se connectent à des systèmes tiers et pilotent des processus complets sans intervention humaine à chaque étape. La différence n’est pas cosmétique, elle est architecturale.
Cette autonomie transforme la nature même de la demande en puissance de calcul. Là où un chatbot consomme des tokens de manière linéaire, un agent IA multiplie les interactions et les boucles de traitement. Les plans d’investissement des grands acteurs technologiques ne se fondent d’ailleurs plus sur des indicateurs classiques comme le retour sur capital investi, mais sur des projections de consommation future de tokens. C’est un changement de paradigme qui engage des milliards de dollars de dépenses d’infrastructure.
Pour un investisseur soucieux d’anticiper les grandes modes plutôt que de les subir, cette mutation mérite une analyse précise. La croissance exponentielle des besoins en calcul, en stockage et en bande passante crée des opportunités ciblées, mais aussi des zones de surévaluation qu’il faut savoir identifier.
Les infrastructures numériques et la robotique industrielle comme premiers bénéficiaires
Quand la demande en traitement de données s’emballe, ce sont d’abord les fournisseurs d’infrastructure qui en profitent. Edge cloud, cybersécurité, réseaux haute performance : ces segments captent mécaniquement une part croissante des dépenses technologiques mondiales. Des acteurs comme Akamai illustrent cette dynamique, positionnés à l’intersection de la distribution de contenu et de la sécurité des flux de données.
Mais l’impact de l’IA agentique dépasse les seuls datacenters. En permettant aux algorithmes de piloter des processus physiques, elle ouvre un débouché massif pour la robotique industrielle. Fanuc, leader mondial du secteur, illustre cette convergence : un robot industriel sur cinq installé dans le monde porte sa marque. L’entreprise dispose d’un accès privilégié à des données de production réelles, précieuses pour entraîner des modèles d’IA appliqués à la maintenance prédictive. La raréfaction de la main-d’œuvre et les relocalisations industrielles renforcent encore ce positionnement.
Voici les trois couches d’infrastructure qui concentrent aujourd’hui l’essentiel des flux d’investissement liés à l’IA agentique :
- L’infrastructure de calcul : GPU, datacenters hyperscale, edge computing
- Les réseaux et la cybersécurité : bande passante, protection des flux inter-agents
- La robotique et l’automatisation industrielle : exécution physique des décisions des agents IA
Pour qui cherche à comprendre les pressions sur les marges des grandes entreprises technologiques, cette répartition des capex éclaire les arbitrages à venir entre croissance et rentabilité.
Logiciels verticaux, IPO et risques de valorisation
Le secteur du logiciel se fracture en deux trajectoires très distinctes. D’un côté, les éditeurs verticaux spécialisés dans les grandes entreprises disposent de données métier propriétaires, difficiles à répliquer et protégées par des cycles de remplacement longs. Datadog ou Check Point incarnent cette catégorie : leurs solutions s’intègrent profondément dans les processus critiques, ce qui limite le risque de substitution par une offre générique.
De l’autre côté, les logiciels horizontaux et les offres génériques pour PME évoluent dans un environnement hyperconcurrentiel, fragilisé par l’émergence d’outils IA en libre-service. La différenciation entre ces deux mondes est désormais lisible dans les performances boursières relatives, avec une surperformance notable des acteurs verticaux ces derniers mois.
| Segment logiciel | Positionnement IA agentique | Niveau de risque concurrentiel |
|---|---|---|
| Éditeurs verticaux grands comptes | Fort atout (données propriétaires) | Faible |
| Logiciels horizontaux PME | Exposition aux offres IA génériques | Élevé |
| Cybersécurité spécialisée | Demande structurelle croissante | Modéré |
Sur le front des grandes introductions en bourse, la prudence s’impose. La capitalisation anticipée de SpaceX dépasse à elle seule les 800 milliards de dollars de capitalisations cumulées introduites en bourse lors de la bulle internet entre 1995 et 2000. Anthropic et OpenAI pourraient afficher des ordres de grandeur comparables, alors même que leurs capacités d’autofinancement restent limitées. Ce type de marché, piloté par les flux plutôt que par les fondamentaux, appelle à une analyse rigoureuse avant tout engagement.
Intégrer la révolution des données dans une stratégie patrimoniale solide
La mutation des infrastructures Big Data ne concerne pas que les gérants de fonds spécialisés. Pour un patrimoine diversifié, elle crée des points d’entrée pertinents à plusieurs niveaux. Le private equity technologique permet d’accéder à des acteurs de croissance avant leur cotation, avec des rendements historiquement supérieurs à ceux des marchés cotés. Nos conseillers partenaires vous donnent accès à des fonds de private equity réservés aux institutionnels, habituellement accessibles à partir de 20 millions d’euros, sans droits d’entrée.
Par ailleurs, l’exposition indirecte aux infrastructures numériques via des véhicules immobiliers spécialisés mérite attention. Certaines SCPI thématiques intègrent désormais des actifs liés aux datacenters ou à la logistique numérique. Si vous hésitez entre concentration thématique et diversification, la question de choisir entre SCPI thématiques ou diversifiées mérite une analyse approfondie selon votre horizon et vos objectifs.
L’IA agentique élargit le marché adressable du numérique, c’est indéniable. Mais cet élargissement profite de façon très inégale selon les acteurs. Identifier les entreprises capables de transformer durablement cette révolution en croissance rentable, plutôt que de juste surfer sur l’enthousiasme des marchés, reste le critère de sélection décisif pour tout portefeuille construit sur le long terme.
