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Les banques tentent désormais de se débarrasser de la dette liée aux centres de données d'IA qu'elles viennent de garantir,
Afin de réduire leur exposition en prévision de l'éclatement de la bulle de l'IA

Le , par Mathis Lucas

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16  0 
Des institutions financières majeures cherchent à se débarrasser des dettes liées aux centres de données d'IA qu'elles ont accordées. L’inquiétude grandit à Wall Street, car la dette qui s’accumule pour financer les centres de données et les puces semble de plus en plus déconnectée de la réalité économique. L'industrie de l'IA devrait dépenser 7 000 milliards de dollars en infrastructure d'ici 2030, mais les entreprises ne généreront pas plus de 3 600 milliards de dollars de chiffre d'affaires lié à ces infrastructures au cours de cette même période. Les banques cherchent désormais à réduire leur exposition en prévision d'un potentiel éclatement de la bulle de l'IA.

Il y a six mois, les grandes banques se livraient à une course effrénée pour accorder des prêts destinés aux centres de données liés à Oracle, Meta, etc. Aujourd'hui, elles cherchent discrètement à se débarrasser d’une partie de la montagne de dettes liées à l’IA qu’elles ont contribué à créer. Ce revirement soudain suggère que les banques commencent sérieusement à s'inquiéter de leur niveau d'exposition dans cette gigantesque bulle de l'IA.

Selon le Financial Times, JPMorgan, Morgan Stanley, SMBC et MUFG étudient actuellement d’importants transferts de risque. Il s’agit d’opérations qui permettent à une banque de conserver un prêt sur le papier tout en transférant la partie la plus risquée à des investisseurs externes. Ces grandes banques agissent ainsi, car elles se heurtent à des limites internes concernant le montant maximal d’exposition liées à l’IA qu’un prêteur peut détenir.

Le PDG de JPMorgan, Jamie Dimon, a confirmé que son établissement resserrait ses conditions de crédit. Plusieurs financiers commencent à dire tout haut ce qu'ils pensaient en silence jusqu'ici : toutes ces dépenses consacrées à l'IA ne semblent pas pouvoir porter leurs fruits, du moins pas pour tout le monde. En outre, la récente faillite de la startup Character.ai montre que le modèle économique actuel de l'IA est fondamentalement non viable.

Stratégies de transfert de risque et blocages du marché

La plupart des dépenses dans l'infrastructure de l'IA étaient principalement financées par les flux de trésorerie des hyperscaleurs. Mais les entreprises se tournent désormais vers l’endettement. Ainsi, le financement par emprunt deviendra un marché du crédit de plusieurs milliers de milliards de dollars, avec un encours de dette qui dépasse les 7 000 milliards de dollars d’ici 2029, une évolution qui inquiète de nombreux financiers de Wall Street.


Pour contourner les plafonds de concentration sans supprimer les prêts de leurs livres, les grandes banques explorent des transactions appelées transferts de risques significatifs. Ce mécanisme permet de conserver le prêt au bilan tout en transférant la tranche la plus risquée à des investisseurs extérieurs.

Un cas illustre bien à quel point la situation est bloquée. Bloomberg rapporte qu'un groupe de banques, dont JPMorgan et MUFG, tente depuis plus de six mois de céder 38 milliards de dollars de dette liée à la construction d’un projet de centre de données au Texas et dans le Wisconsin, loué à Oracle. Certains prêteurs sont désormais prêts à en vendre des tranches à des acquéreurs non bancaires à prix réduit, dans le seul but de s’en débarrasser.

Face à ces montants vertigineux, Matthew Moniot, responsable du partage des risques de crédit chez Man Group, a déclaré : « les volumes engagés sont hors de toute échelle par rapport à tout ce que nous avons jamais imaginé ». Ce ne sont pas les propos d'un gestionnaire de fonds spéculatifs cherchant à dénigrer une opération à laquelle il ne participe pas. Il s'agit de quelqu'un dont le métier consiste précisément à évaluer ce type de risque.

Détérioration rapide de la situation financière d'Oracle

Si les clients finaux ne génèrent pas rapidement un retour sur investissement concret, le financement massif pourrait se tarir brutalement, provoquant l'éclatement de la bulle de l'IA. Certaines entreprises font déjà face à des flux de trésorerie disponible négatifs. À titre d'exemple, Oracle, partenaire clé d'OpenAI, est dos au mur après avoir accumulé plus de 150 milliards de dollars de dettes adossées à l'IA, et multiplie les licenciements massifs.

La situation d'Oracle constitue l'un des indicateurs les plus marquants de ces tensions financières. Selon les informations disponibles, le coût d'assurance contre un défaut de paiement d'Oracle, mesuré par ses contrats d'échange sur risque de crédit à cinq ans, a atteint des niveaux inédits depuis 2009. L'agence de notation S&P a également abaissé la note de crédit d'Oracle à BBB-, la plaçant à un seul cran de la catégorie des titres spéculatifs.

Cette dégradation s'explique par des dépenses massives dans l'IA qui dépassent largement le flux de trésorerie disponible. En outre, Oracle est engagée dans un litige contre la commission des services publics du Wisconsin concernant une règle exigeant le dépôt de plus de 7 milliards de dollars de garanties pour son campus de Port Washington. En raison de sa précarité financière, les analystes craignent désormais qu'Oracle ne soit condamné.

Pour l'heure, les rendements sont quasi inexistants. Malgré ces contraintes, Oracle cherche à lever plus de 40 milliards de dollars supplémentaires sous forme de dette et d'actions sur l'exercice fiscal en cours. Cela s'ajoute aux 18 milliards de dollars d'obligations que l'entreprise a vendus en une seule journée en septembre 2026, et ces fonds sont nécessaires pour continuer à financer ses sites au Texas, dans le Wisconsin et au Nouveau-Mexique.

Essoufflement de la demande sur le marché obligataire

Selon les analystes de Wall Street, le ralentissement ne concerne pas uniquement un seul acteur, mais s'étend à l'ensemble du marché des obligations d'entreprises liées à l'IA. La demande pour les titres émis par les Big Tech américains tels qu'Alphabet (Google), Amazon, Meta, Microsoft et Oracle s'est nettement réduite ; le carnet d’ordres, qui représentait cinq fois le montant offert en février 2026, est tombé à moins de deux fois en juillet.

De plus, les conditions macroéconomiques se sont durcies avec une hausse du rendement des bons du Trésor américain à dix ans, atteignant son plus haut niveau depuis 2002. Cette hausse du taux sans risque rend le financement des centres de données nettement plus coûteux pour l'ensemble des acteurs.

Face à ces incertitudes, les investisseurs deviennent beaucoup plus sélectifs dans l'allocation de leurs capitaux. Les fonds se redirigent en priorité vers les centres de données loués à des acteurs bénéficiant d'une excellente notation de crédit, au détriment de sociétés moins bien capitalisées. Cela se traduit par un écart de taux d'intérêt significatif entre les obligations d'acteurs établis et celles d'entreprises de taille plus modeste ou moins diversifiées.

L'utilisation de véhicules hors bilan pour financer l'infrastructure d'IA n'a pas suffi à dissiper les risques, qui réapparaissent aujourd'hui dans le système bancaire. Ces difficultés prolongées pour placer la dette démontrent que l'hypothèse selon laquelle le boom de l'IA pourrait bénéficier d'un crédit illimité et bon marché est actuellement mise à l'épreuve dans le monde réel. La bulle de l'IA pourrait éclater si les investisseurs cessent de la financer.

Il devient de plus en plus difficile d’obtenir des financements

Selon le Financial Times, les émissions mondiales de dette liées à l’IA ont chuté à 23 milliards de dollars en septembre 2026, en forte baisse par rapport aux 113 milliards de dollars enregistrés en juin 2026. Cet endettement massif suscite des comparaisons avec la bulle des dotcoms. Ces dépenses constantes reposent sur la conviction que la demande en puissance de calcul ne faiblira jamais, une conviction qui présente des failles structurelles.

Character.ai est le premier domino à tomber dans cette énorme bulle de l'IA. L'entreprise s'est placée sous la protection de la loi sur les faillites. Les circonstances de cette faillite correspondent exactement à ce que les détracteurs de l’IA avaient prédit : la société a brulé des sommes colossales pour exploiter son produit, n’a pas généré assez de revenus et a dû faire face à d’énormes frais de justice après avoir causé du tort à ses utilisateurs.

Les documents déposés par Character.ai auprès des autorités dans le cadre de sa faillite révèlent les contours de ce fiasco spectaculaire. L'entreprise était valorisée à un milliard de dollars en 2023 à la suite d'une levée de fonds de 150 millions de dollars menée par le cabinet Andreessen Horowitz (a16z).

Attirer des millions d’utilisateurs ne garantit manifestement pas le succès à long terme dans l'industrie...
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Avatar de OuftiBoy
Membre éprouvé https://www.developpez.com
Le 16/10/2026 à 22:56
Ce n'était qu'une question de temps... On y est... Mais bon, qui va trinquer au final ? Dans un monde normal, tous les bonimenteurs de l'IA mériteraient un détour pas la casse prison. Mais on est pas dans un monde normal...
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Avatar de creatunealex
Nouveau Candidat au Club https://www.developpez.com
Le 17/10/2026 à 5:22
<p>Le chiffre qui résume tout est dans l'article : 7 000 milliards d'infrastructure pour 3 600 milliards de revenus. Ce n'est pas un problème de croissance, c'est un problème de structure de coût.</p>
<p>Un point qu'on sous-estime dans ce débat : tous les usages ne se valent pas en intensité capitalistique. Le chat à grande échelle et la vidéo générative sont des ogres — ils justifient des datacenters, donc de la dette. À l'autre bout du spectre, une partie du marché peut tourner sur du matériel déjà installé.</p>
<p>En génération audio, par exemple, les modèles ouverts de taille moyenne (MusicGen, Stable Audio Open) tournent aujourd'hui sur un portable récent avec 16 Go de mémoire unifiée, en quantification 4 bits. Ce n'est pas de la qualité studio, mais ça couvre une grande partie des usages amateurs — et le coût marginal par piste devient alors celui de l'électricité.</p>
<p>Je travaille sur Creatune AI Music Generator, et c'est un arbitrage qu'on fait en permanence : servir en cloud pour la qualité maximale, ou en local pour le coût et la confidentialité. Si la bulle se dégonfle, ce sont probablement les usages capables de basculer en local qui résisteront le mieux.</p>
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Avatar de OuftiBoy
Membre éprouvé https://www.developpez.com
Le 18/10/2026 à 14:09
Citation Envoyé par suricata Voir le message
Tant que les investisseurs ne cherchent pas à récupérer trop vite leurs billes, tout ira bien pour l'économie de la finance.
Des investisseurs qui ne vont pas tenter de récupérer leurs billes, ça n'existe pas. Surtout lorsqu'on se rend compte que leur investissement n'aboutira à aucun bénéfice, le coût d'exploitation (énergie, eau, ...) restant bien trop évelé que pour que cette fable technologique ne soit rentable.

Citation Envoyé par suricata Voir le message
Les résultats affichés par ces startups dont les IPO (introduction en bourse) ne donnent pas envie d'investir par leur caractère fragile à court, moyen et même long terme.
Ce n'est pas qu'elles ne donne pas envie d'investir, c'est que l'arnaque se dévoile petit à petit. Investir, ce n'est pas donner des moyens de fonctionnement, c'est donner des moyens de créer de la valeur. Et là, il n'y a pas de valeur, sauf à de rares exceptions.

Citation Envoyé par suricata Voir le message
La frénésie boursière pour l'ia et tout ce qui va avec a déjà donné lieu à plusieurs corrections depuis un an.
Et ? Une correction n'empêche pas d'avoir une note final bien plus catastrophique... Les petits jeux financiers, ça marche un temps (économie circulaire), puis tout s'écroule comme une bête pyramide de Ponzi...

Citation Envoyé par suricata Voir le message
Par contre nous sommes arrivés à un niveau tel techniquement
Mais (sauf rares exception là encore), de quel niveau technique parle-t-on ? En résumé, on a un outil statistique, donnant un résultat non déterministe, dans un domaine qui ne demande que que ça: du déterminisme. Les hallucinations, même réduite à 1%, rendent caduque tout résultat, ce serait comme accepter 1 bug toutes les 100 instructions... Et comme ce n'est pas déterministe comme technologie, la vérification est laborieuse. Tout ceci sans même parler de ces IA qui deviennent incontrôlable et échappent complètement au contrôle de leur créateurs.

Citation Envoyé par suricata Voir le message
qu'obtenir de meilleurs résultats les rends au final incompréhensibles et surtout coûteux en puissance et en sécurité. Il serait donc malsain de pousser plus à la roue de la part des différents acteurs.
Là on est d'accord...
5  1 
Avatar de suricata
Nouveau Candidat au Club https://www.developpez.com
Le 18/10/2026 à 10:30
Tant que les investisseurs ne cherchent pas à récupérer trop vite leurs billes, tout ira bien pour l'économie de la finance. Les résultats affichés par ces startups dont les IPO (introduction en bourse) ne donnent pas envie d'investir par leur caractère fragile à court, moyen et même long terme.

La frénésie boursière pour l'ia et tout ce qui va avec a déjà donné lieu à plusieurs corrections depuis un an. Par contre nous sommes arrivés à un niveau tel techniquement qu'obtenir de meilleurs résultats les rends au final incompréhensibles et surtout coûteux en puissance et en sécurité. Il serait donc malsain de pousser plus à la roue de la part des différents acteurs.

De plus, le marché le plus demandeur dans le monde à l'export est l'Europe. Marché dont la vision étroite de Donald Trump exclut de tout espoir de profiter des bénéfices des meilleurs modèles.
Et surtout, nous pouvons remarquer une inflation due à la fois à la géopolitique mais aussi à l'IA. Les employés coûtent de plus en plus cher aux entreprises de ce fait sans combler l'inflation entraînant une baisse du niveau de vie. Les occidentaux se paupérisent à grande vitesse ne permettant pas d'augmenter le prix du token à son coût de reviens et donc tous les acteurs vendent à perte amortissant avec difficulté l'entraînement et l'utilisation. Dans un marché hautement concurrentiel, cela apporte tous les ingrédients d'une crise économique et financière.
3  0 
Avatar de MisterMoa
Nouveau Candidat au Club https://www.developpez.com
Le 21/10/2026 à 11:21
Citation Envoyé par floyer Voir le message
En attendant, l’IA est déjà utilisée pour trouver des bugs, générer des tests unitaires, etc ce qui qui même avec 1% d’erreur est exploitable.
Dans un contexte non déterministe...
2  0 
Avatar de OuftiBoy
Membre éprouvé https://www.developpez.com
Le 21/10/2026 à 19:03
Citation Envoyé par floyer Voir le message
Il y a des moyens de limiter la casse… commençons par des langages exigeants où lorsque cela compile une partie des bugs potentiels sont déjà évités (ex Rust).
Quel est le rapport entre Rust et l'IA ? Rust offre une protection mémoire si l'on utilise bien ses mécanismes, c'est indéniable, mais je ne vois pas trop le rapport avec l'IA.

Citation Envoyé par floyer Voir le message
La prochaine étape est l’usage de preuves formelles. On a le théorème de Fermat où la démonstration de Willes a été formalisée en Lean… c’est la preuve que c’est possible (mais il faudra payer le supplément de ressources mises en œuvre).
N'étant pas un théoricien, j'avoue que je ne sais même pas ce qu'est le théorème de Fermet, ni la démonstration de Willes, ni même ce qu'est Lean... Mais ce que je sais, c'est que payer le supplément de ressources est un voeux pieux. La seule solution, c'est de s'en tenir au principe de la simplicité, du bon sens, chose qui manque cruellement à notre époque, et ce dans tout domaines...

Citation Envoyé par floyer Voir le message
En attendant, l’IA est déjà utilisée pour trouver des bugs, générer des tests unitaires, etc ce qui qui même avec 1% d’erreur est exploitable.
Non, 1% d'erreur, c'est 1% de trop. Monteriez-vous dans un avion qui a 1% de chance de se crasher ?
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Avatar de MisterMoa
Nouveau Candidat au Club https://www.developpez.com
Le 19/10/2026 à 12:15
Citation Envoyé par suricata Voir le message
Tant que les investisseurs ne cherchent pas à récupérer trop vite leurs billes, tout ira bien pour l'économie de la finance.
Mais cet article montrent que déjà les banques cherchent à quitter le navire.
1  0 
Avatar de floyer
Membre éclairé https://www.developpez.com
Le 21/10/2026 à 12:31
Citation Envoyé par MisterMoa Voir le message
Dans un contexte non déterministe...
Non, l’idée est de faciliter le développement d’une application déterministe.

C’est sûr que bâtir un SI basé sur une IA, on voit déjà ce que ça donne (Chevrolet négociée à 1$…)
1  0 
Avatar de floyer
Membre éclairé https://www.developpez.com
Le 21/10/2026 à 19:31
Citation Envoyé par OuftiBoy Voir le message
Quel est le rapport entre Rust et l'IA ? Rust offre une protection mémoire si l'on utilise bien ses mécanismes, c'est indéniable, mais je ne vois pas trop le rapport avec l'IA.
Simplement limiter l’impact d’une hallucination. Si une IA programme une fuite mémoire, un use-after-free… cela te fera un bug potentiel. Avec Rust, cela n’arrive pas. Si l’IA programme une règle d’emprunt non respectée, le compilateur le détecte, et cela ne passe pas en production.

Les arguments «oh c’est compliqué de programmer en Rust, il faut préciser les types, gérer les règles d’emprunt» tombent avec l’IA… il ne reste plus que les qualités (efficacité et fiabilité).

N'étant pas un théoricien, j'avoue que je ne sais même pas ce qu'est le théorème de Fermet, ni la démonstration de Willes, ni même ce qu'est Lean... Mais ce que je sais, c'est que payer le supplément de ressources est un voeux pieux. La seule solution, c'est de s'en tenir au principe de la simplicité, du bon sens, chose qui manque cruellement à notre époque, et ce dans tout domaines...
Pour des usages critiques, comme l’automatisation de la ligne 14, on ne fait pas confiance au programmeur. Il produit le code, mais aussi la preuve mathématique selon laquelle le code répond aux spécifications. Pour la vérification, on utilise des programmes déterministes pour vérifier la démonstration. Il y a plusieurs tels programmes : celui de Clearsy et sa Méthode B, Lean, Isabelle/HOL…

L’intérêt (sur la qualité) de l’approche est que l’on peut se focaliser sur des spécifications de haut niveau… et laisser l’atelier vérifier les preuves.

L’inconvénient est qu’il y a deux codes à produire (spécifications formelles + implémentation), plus preuves de conformité. Mais si l’IA décline le code et les preuves associés, on pourra programmer à un plus haut niveau qu’aujourd’hui, et cela sera comme si on avait un compilateur plus puissant.

La démonstration de Willes est un monument de complexité (129 pages)… si l’IA arrive à le formaliser, on a de bonne chance de pouvoir l’utiliser pour d’autres preuves. (Mais à quel coût?)

Non, 1% d'erreur, c'est 1% de trop. Monteriez-vous dans un avion qui a 1% de chance de se crasher ?
Le code n’a pas 1% de crasher (tout de suite l’exemple qui justifie des méthodes formelles), je soulignais le principe de générer des cas de tests pour le code…

(Et un programme Rust est memory safe, difficile à une IA de le faire crasher)

Quant à trouver des bugs… si l’IA en trouve que l’on ne trouve pas nous même, c’est manifestement un gain de qualité.
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Avatar de floyer
Membre éclairé https://www.developpez.com
Le 21/10/2026 à 10:31
Citation Envoyé par OuftiBoy Voir le message
Mais (sauf rares exception là encore), de quel niveau technique parle-t-on ? En résumé, on a un outil statistique, donnant un résultat non déterministe, dans un domaine qui ne demande que que ça: du déterminisme. Les hallucinations, même réduite à 1%, rendent caduque tout résultat, ce serait comme accepter 1 bug toutes les 100 instructions... Et comme ce n'est pas déterministe comme technologie, la vérification est laborieuse. Tout ceci sans même parler de ces IA qui deviennent incontrôlable et échappent complètement au contrôle de leur créateurs.
Il y a des moyens de limiter la casse… commençons par des langages exigeants où lorsque cela compile une partie des bugs potentiels sont déjà évités (ex Rust).

La prochaine étape est l’usage de preuves formelles. On a le théorème de Fermat où la démonstration de Willes a été formalisée en Lean… c’est la preuve que c’est possible (mais il faudra payer le supplément de ressources mises en œuvre).

En attendant, l’IA est déjà utilisée pour trouver des bugs, générer des tests unitaires, etc ce qui qui même avec 1% d’erreur est exploitable.
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