Palantir ou Nvidia : deux façons très différentes de miser sur l’IA

L’intelligence artificielle ne se résume pas à une seule activité économique. Derrière un assistant conversationnel, un outil d’analyse ou un modèle génératif se trouvent à la fois des puces très puissantes, des centres de données, des logiciels et des organisations capables de mettre ces technologies au travail. Nvidia et Palantir incarnent deux positions presque opposées dans cette chaîne de valeur. La première fournit l’infrastructure de calcul. La seconde aide ses clients à transformer leurs données en outils opérationnels.

Pour un lecteur qui cherche à comparer les deux entreprises au 6 avril 2025, il faut donc éviter le raccourci consistant à les ranger dans une même case, celle des « actions IA ». Toutes deux ont bénéficié de l’accélération des investissements dans l’intelligence artificielle. Mais elles ne vendent ni le même produit, ni au même type de client, ni avec la même dépendance aux grands cycles de dépenses technologiques. Leur valorisation boursière et leurs principaux risques ne se lisent pas non plus de la même manière.

Deux entreprises de l’IA, deux métiers très éloignés

Nvidia est avant tout une entreprise de semi-conducteurs. Elle conçoit notamment des GPU, des processeurs graphiques initialement très utilisés pour l’affichage et les jeux vidéo. Leur force dans l’IA vient de leur capacité à effectuer un grand nombre de calculs en parallèle. Cette propriété est particulièrement utile pour entraîner les modèles d’apprentissage automatique, qui doivent manipuler d’immenses volumes de données et ajuster un très grand nombre de paramètres.

L’entreprise ne se limite toutefois pas à la vente d’une puce. Son écosystème logiciel compte énormément. Lancée en 2006, la plateforme CUDA permet aux développeurs de programmer les GPU Nvidia pour des tâches de calcul intensif qui ne relèvent pas de l’image. Recherche scientifique, simulation, analyse de données et IA peuvent ainsi exploiter ces processeurs. Cette couche logicielle contribue à rendre le remplacement de l’écosystème Nvidia plus difficile pour les entreprises déjà équipées.

Palantir se situe davantage au niveau des logiciels et de l’exploitation des données. Le groupe s’est d’abord fait connaître auprès d’organisations gouvernementales, avec des solutions utilisées pour des missions sensibles, notamment liées à la lutte contre le terrorisme. Son activité consiste à connecter des données issues de systèmes différents, à les organiser et à fournir des interfaces permettant aux équipes de prendre des décisions ou de construire des applications.

Avec sa plateforme d’IA, Palantir ambitionne de jouer le rôle d’un système d’exploitation pour les projets d’intelligence artificielle. L’idée n’est pas de fabriquer les processeurs qui font fonctionner les modèles, mais d’aider une entreprise ou une administration à relier ces modèles à ses propres données, à ses règles de sécurité et à ses processus de travail. C’est une distinction essentielle : Nvidia vend la capacité de calcul, Palantir vend une couche de déploiement et d’usage.

Pourquoi les GPU de Nvidia sont devenus centraux pour l’IA

L’essor des modèles d’IA générative a renforcé le rôle des GPU dans l’économie numérique. Entraîner un modèle consiste à lui faire traiter des quantités considérables de textes, d’images ou d’autres données, puis à corriger ses résultats de manière répétée. Cette phase exige une puissance de calcul très importante. Une fois le modèle entraîné, son utilisation quotidienne, appelée inférence, nécessite également des ressources lorsque des millions de requêtes doivent être servies rapidement.

Les grandes plateformes technologiques et de nombreuses jeunes pousses investissent donc dans des centres de données équipés de processeurs adaptés. Nvidia a profité de cette demande avec une vigueur exceptionnelle. Son chiffre d’affaires a plus que doublé au cours des deux dernières années, porté par les dépenses des grands groupes technologiques et des entreprises spécialisées dans l’IA.

La dynamique peut sembler simple, mais elle repose sur une chaîne économique complexe. Les clients de Nvidia doivent anticiper les usages futurs de l’IA, financer des équipements coûteux, sécuriser de l’énergie et des capacités de centres de données, puis trouver des produits ou services capables de rentabiliser cet investissement. Une prévision citée dans ce contexte estime que les dépenses consacrées aux infrastructures d’IA pourraient dépasser 1 000 milliards de dollars d’ici 2028. Il s’agit d’une projection, pas d’un montant déjà engagé ni garanti.

La force de Nvidia est donc liée à un besoin immédiat : fournir les outils de calcul demandés par le marché. Mais cela implique aussi que le groupe reste très exposé à la poursuite de cette vague de dépenses. Une entreprise qui achète aujourd’hui beaucoup de capacité informatique peut ralentir ses commandes si ses installations deviennent suffisantes, si ses propres investissements sont revus à la baisse ou si la monétisation de l’IA prend plus de temps que prévu.

Palantir mise sur le passage de l’expérimentation aux usages concrets

Palantir cherche à capter une autre partie de la valeur. Beaucoup d’organisations disposent de données abondantes, mais souvent dispersées entre des bases incompatibles, des applications métiers et des environnements soumis à de fortes contraintes de sécurité. Introduire une IA dans ce contexte ne consiste pas seulement à choisir un modèle : il faut définir qui peut accéder à quelles informations, vérifier les résultats, suivre les décisions prises et connecter l’outil aux opérations quotidiennes.

C’est là que Palantir veut intervenir. Sa plateforme d’IA vise à faciliter la création et le déploiement de solutions adaptées à de multiples usages. L’entreprise s’appuie aussi sur des bootcamps IA, des sessions destinées à aider des clients potentiels à identifier rapidement des cas d’usage et à construire des démonstrations. Cette méthode vise à raccourcir la distance entre une promesse technologique et une application susceptible d’être vendue puis déployée.

Les chiffres du dernier trimestre disponible illustrent cette accélération. Le chiffre d’affaires global de Palantir a progressé de 36 %. Les revenus commerciaux aux États-Unis ont augmenté de 64 %, tandis que les revenus gouvernementaux ont progressé de 45 %. Ces données montrent que l’entreprise ne dépend pas uniquement de ses contrats historiques avec les administrations et qu’elle entend développer sa clientèle privée.

Cela ne signifie pas que tous les projets d’IA se transformeront automatiquement en revenus durables. Pour une société de logiciels, la question décisive est la capacité à convertir des expérimentations en déploiements récurrents, à grande échelle, et à démontrer un bénéfice mesurable pour les clients. Le potentiel de Palantir repose largement sur cette conversion : faire de l’IA non pas une vitrine, mais une brique durable des opérations de ses clients.

Des valorisations difficiles à comparer directement

Les investisseurs utilisent différents indicateurs pour estimer le prix relatif d’une action. Le ratio cours/bénéfice, souvent abrégé en P/E, met en relation le prix de l’action et les bénéfices réalisés par l’entreprise. Le ratio cours/chiffre d’affaires, ou P/S, compare au contraire la valeur boursière aux revenus. Ces deux outils donnent des indications, mais ils ne répondent pas exactement à la même question.

Au 6 avril 2025, Nvidia se négocie autour de 24 fois ses bénéfices. Ce niveau est présenté comme relativement abordable au regard de la croissance récente du groupe. Palantir affiche de son côté un ratio cours/chiffre d’affaires supérieur à 53. Ce multiple dépasse largement ceux observés pour des valeurs de logiciels en tant que service, ou SaaS, affichant une croissance comparable en 2021.

La comparaison exige de la prudence. Nvidia est mesurée ici à partir de ses bénéfices, Palantir à partir de son chiffre d’affaires : opposer mécaniquement les chiffres 24 et 53 serait trompeur. Il faut aussi tenir compte de la nature des modèles économiques. Les entreprises de logiciels peuvent obtenir des valorisations élevées lorsqu’elles génèrent des revenus récurrents, conservent leurs clients et augmentent progressivement leurs marges. Les fabricants de semi-conducteurs, eux, sont plus directement exposés aux cycles d’équipement, même si l’importance de l’écosystème logiciel de Nvidia nuance cette séparation.

Le niveau élevé attribué à Palantir traduit donc des attentes importantes. Le marché semble intégrer une poursuite rapide de la croissance commerciale et une adoption durable de sa plateforme. En contrepartie, le cours peut être plus sensible à la moindre déception sur les revenus, les nouveaux contrats ou les perspectives. Nvidia, même avec un ratio cours/bénéfice plus faible, n’est pas dépourvue d’attentes : sa valorisation dépend de la capacité du cycle d’investissement dans l’IA à se prolonger.

Les risques à suivre pour Nvidia et Palantir

Le risque principal identifié pour Nvidia est un ralentissement des dépenses dans l’infrastructure d’IA. Les commandes de GPU sont actuellement soutenues par l’expansion des centres de données. Cependant, une saturation, même temporaire, de certaines capacités peut modifier le rythme des achats. Microsoft, présenté comme le principal client de Nvidia, a déjà commencé à réduire certains projets de centres de données, alimentant les interrogations sur l’équilibre entre l’offre et la demande.

Cette information ne signifie pas à elle seule que la demande mondiale s’effondre. D’autres groupes, notamment Alphabet et Amazon, prennent des mesures susceptibles de compenser une partie de ce retrait. Elle rappelle néanmoins une caractéristique de l’industrie : les dépenses d’infrastructure sont concentrées chez un nombre limité de très grands clients, dont les arbitrages budgétaires peuvent fortement influencer les fournisseurs de matériel.

Pour Palantir, le point d’attention majeur tient à l’importance du secteur public américain. Les contrats gouvernementaux représentent plus de 40 % de son chiffre d’affaires. Cette présence apporte des revenus liés à des missions critiques et une expertise difficile à reproduire, mais elle expose aussi l’entreprise aux décisions politiques et aux révisions de budget.

Les instructions de réduction budgétaire associées au département de la Défense américain évoquent une baisse de 8 % par an pendant cinq ans. Si ces réductions devaient toucher des programmes auxquels Palantir participe, les occasions de croissance pourraient être affectées. L’enjeu n’est pas seulement le niveau global du budget : c’est aussi la place accordée à chaque programme, la rapidité des procédures d’achat et la capacité de Palantir à préserver ou élargir ses contrats.

Comment lire ce face-à-face sans confondre technologie et investissement

Comparer ces deux groupes peut aider à comprendre les différentes manières dont l’IA devient une activité économique. Nvidia se trouve à l’amont, là où les dépenses en serveurs et en puissance de calcul sont engagées. Palantir se situe plus près des usages finaux, là où les organisations tentent de faire fonctionner l’IA avec leurs données et leurs contraintes métiers.

Cette distinction a des conséquences pratiques. Une hausse de l’investissement dans les centres de données peut profiter plus directement à Nvidia. À l’inverse, une généralisation des projets d’IA dans les entreprises, accompagnée d’un besoin de gouvernance, de sécurité et d’intégration des données, peut soutenir la proposition de valeur de Palantir. Dans les deux cas, la croissance observée ne suffit pas à elle seule à trancher une décision financière : le prix payé, les risques et l’horizon envisagé comptent tout autant.

Il est également utile de distinguer un produit impressionnant d’un modèle économique durable. Nvidia doit maintenir son avance technologique et répondre à une demande très cyclique. Palantir doit prouver que ses déploiements peuvent s’étendre, se renouveler et générer des revenus récurrents au-delà des démonstrations initiales. Le terme « IA » recouvre ainsi deux paris distincts : l’un sur la continuité de la course à la puissance de calcul, l’autre sur la capacité des organisations à industrialiser l’usage de cette puissance.

Ce qu’il faut surveiller dans les prochains résultats

Pour Nvidia, les indicateurs les plus révélateurs resteront le niveau des commandes des grands clients, les perspectives de dépenses dans les centres de données et la capacité du groupe à conserver son avance grâce à ses puces et à CUDA. Les prévisions des grands fournisseurs de services cloud seront particulièrement importantes, car elles renseignent sur le volume d’infrastructure que le marché prévoit réellement d’installer.

Pour Palantir, il faudra suivre l’évolution séparée des revenus commerciaux et gouvernementaux, en particulier aux États-Unis. La progression de 64 % de l’activité commerciale américaine observée sur le dernier trimestre constitue un signal fort, mais elle devra être confirmée. Les effets des bootcamps IA, l’acquisition de nouveaux clients et la conversion des projets en contrats récurrents permettront de juger si la croissance peut durer.

Enfin, les niveaux de valorisation imposent de regarder les résultats avec précision. Une entreprise très valorisée doit souvent dépasser les attentes pour justifier son prix, tandis qu’une entreprise jugée plus abordable peut néanmoins souffrir si son moteur de croissance ralentit. Nvidia et Palantir illustrent ainsi deux façons complémentaires, mais très différentes, de s’exposer à l’essor de l’intelligence artificielle.