Il existe des canaux clairs par lesquels l’IA pourrait peser sur les revenus des sociétés. Une plus grande transparence à l’égard des prix, des coûts de substitution plus faibles et une reproduction plus facile des produits peuvent faire en sorte qu’il est plus difficile de justifier les prix élevés. Ces risques sont particulièrement visibles dans certains segments des logiciels d’application, des services numériques et des technologies grand public.

Pourtant, les indices généraux sont plus diversifiés que ce que le discours laisse parfois entendre. Les producteurs d’énergie réagissent aux marchés des produits de base. Les services publics et les banques exercent leurs activités en vertu de cadres réglementaires. Les sociétés des secteurs des produits industriels et des matériaux dépendent des cycles des infrastructures et de la capacité physique. Même dans le secteur des technologies, les plus grandes sociétés profitent souvent de puissants écosystèmes, d’une portée de distribution importante et de relations client intégrées qui ne sont pas faciles à reproduire simplement parce qu’un outil devient moins cher.

Pour de nombreuses sociétés, l’IA peut changer davantage la façon dont elles exercent leurs activités que ce qu’elles peuvent facturer pour leurs services.

Comme l’IA peut réduire les coûts de production, il est raisonnable de s’attendre à certains avantages pour les consommateurs, en particulier dans les secteurs où la concurrence est accrue. Étant donné que les marges des sociétés américaines demeurent élevées par rapport aux tendances à long terme, une certaine réduction ne serait pas surprenante.

Mais les investisseurs devraient garder en perspective l’ampleur des changements potentiels. Une baisse graduelle de 1 % ou de 2 % des écarts de marge d’exploitation sur plusieurs années ralentirait la croissance des bénéfices, mais ne la ferait pas dérailler. À lui seul, ce résultat justifie rarement une réorientation spectaculaire vers une sous-pondération dans le cadre de la répartition stratégique des actifs. L’histoire offre de nombreux exemples où les marges ont fluctué sans nuire de façon permanente aux marchés boursiers.

Là où l’IA pourrait avoir un effet plus important, c’est dans la façon dont les marchés envisagent la « durabilité » des rendements excédentaires. Les sociétés dont les ratios d’évaluation sont élevés se négocient à des primes, car les investisseurs supposent qu’elles peuvent maintenir leurs avantages concurrentiels pendant de nombreuses années. Si les changements technologiques accélèrent les perturbations ou accroissent l’incertitude à l’égard de ces avantages, le prix que les investisseurs sont prêts à payer pour chaque dollar de bénéfices pourrait diminuer.  Et ces rajustements peuvent être importants.

Par exemple, le fait de passer d’environ 20 fois les bénéfices à 16 fois les bénéfices sur une période de cinq ans pourrait réduire considérablement les rendements annuels d’environ 4 % à 5 %, même si la croissance des bénéfices restait intacte. Comparativement à la pression modérée exercée sur les marges, les changements dans les attentes d’évaluation représentent souvent la pondération la plus importante.

D’autres régions ne sont pas à l’abri de ces forces, mais elles partent de points de départ différents. De nombreux marchés internationaux de pays développés présentent des marges plus faibles et des évaluations moins élevées, ce qui peut naturellement les protéger contre la compression des ratios. De plus, leurs activités ont tendance à être plus axées sur les actifs physiques, avec de nombreuses occasions d’utiliser l’IA pour améliorer les processus d’affaires, ce qui, toutes choses étant égales par ailleurs, se traduira par une amélioration des bénéfices.

Le marché boursier canadien, qui est davantage orienté envers les secteurs des services financiers, des matériaux et de l’énergie, est exposé à l’IA de façon plus indirecte et peut profiter de caractéristiques de revenu plus stables.  Les marchés émergents peuvent encore offrir des prix d’entrée plus bas, bien qu’ils soient habituellement plus volatils. Les marchés émergents sont particulièrement intéressants, car ils fournissent une grande partie des biens physiques nécessaires aux investissements continus dans l’IA partout dans le monde.

Le positionnement relatif dépend donc autant de l’évaluation initiale que de la promesse technologique. 

Pour plaider en faveur d’une réduction structurelle décisive de l’exposition aux États-Unis, il nous faudrait des preuves qui vont au-delà du risque théorique. Une marchandisation soutenue des prix des logiciels, des contraintes réglementaires qui limitent considérablement la monétisation ou une réévaluation claire et durable par rapport aux sociétés comparables à l’échelle mondiale seraient des signaux plus convaincants. Sans de tels développements, la capacité de croissance et la force d’innovation des sociétés américaines peuvent contrebalancer les pressions concurrentielles modérées.

Si l’IA finit par renforcer la domination des plus grands écosystèmes, les États-Unis pourraient continuer de dominer les rendements mondiaux. Si la création de valeur est mieux répartie, le rendement relatif pourrait diminuer, mais pas s’effondrer. Ce n’est qu’en cas de réévaluation plus sévère, lorsque les marchés en viennent à la conclusion que les avantages concurrentiels s’estompent beaucoup plus rapidement qu’on ne le croyait, qu’on peut s’attendre à ce que les évaluations diminuent de façon généralisée. Dans ce contexte, les marchés à ratios élevés ressentiraient tout simplement davantage cet effet.

Pour les investisseurs, cela ne signifie pas qu’ils devraient se retirer du marché, mais plutôt qu’ils doivent être plus sélectifs à l’égard de leurs placements. L’exposition à des sociétés dotées de plateformes durables et d’une capacité d’adaptation éprouvée demeure importante. En même temps, la diversification à l’échelle des régions peut offrir une certaine stabilité si les hypothèses d’évaluation évoluent. L’objectif est d’atteindre un équilibre : participer à l’innovation tout en reconnaissant le prix payé pour profiter de celle-ci.

L’IA changera la donne. Elle transformera les secteurs, modifiera les courbes des coûts et aura une incidence sur la concurrence entre sociétés. Mais une transformation ne signifie pas automatiquement une détérioration. Le risque le plus immédiat pour les actions américaines n’est pas l’effondrement généralisé des bénéfices, mais la possibilité que les investisseurs réévaluent la durabilité d’une rentabilité exceptionnelle.

Le maintien de la rigueur en matière d’évaluation et la gestion de la concentration peuvent donc avoir plus d’importance que les réactions à la dernière manchette sur l’IA.