Cloud et IA : ce que les résultats des géants de la tech révèlent de leur croissance

Les publications financières de la fin octobre 2024 dessinent une même trajectoire chez les très grands groupes technologiques : l’intelligence artificielle n’est plus seulement une promesse de nouveaux produits. Elle stimule déjà les activités de cloud, améliore certains processus internes et accélère les dépenses consacrées aux centres de données. Microsoft, Alphabet, Amazon et Meta en donnent des illustrations très concrètes.

Cette dynamique ne signifie pas pour autant que tous les revenus liés à l’IA sont immédiatement faciles à isoler. Les entreprises vendent souvent des services qui combinent puissance de calcul, stockage, logiciels et outils d’IA. Mais les chiffres du trimestre montrent que la demande pour cette infrastructure numérique progresse fortement. Ils révèlent aussi le prix de cette croissance : pour fournir davantage de capacités, les groupes doivent commander toujours plus de serveurs, de réseaux et de puces spécialisées.

Trois leçons se dégagent de cette séquence de résultats. Le cloud est devenu la principale porte d’entrée commerciale de l’IA, les usages commencent à produire des effets mesurables, et la compétition se joue désormais autant dans les centres de données que dans les logiciels.

Première leçon : le cloud est la voie la plus directe pour monétiser l’IA

Le cloud désigne les ressources informatiques louées à distance par les entreprises : capacité de calcul, stockage de données, bases de données ou logiciels. C’est dans ces infrastructures que sont entraînés et exécutés de nombreux modèles d’IA. Lorsqu’une organisation souhaite intégrer une IA générative à un service client, analyser de grands volumes de documents ou développer un assistant interne, elle peut donc accroître ses dépenses de cloud.

Les résultats de Microsoft, Alphabet et Amazon reflètent cette réalité. Les trois groupes ne présentent pas exactement les mêmes périmètres comptables, ce qui impose d’éviter une comparaison trop mécanique. Le segment Intelligent Cloud de Microsoft, par exemple, ne se limite pas à Azure. Malgré cette réserve, le signal de croissance est net.

Microsoft se distingue par la hausse de son activité Intelligent Cloud, à 24,1 milliards de dollars, soit 20 % de plus qu’un an auparavant. Azure, sa plateforme de cloud, a enregistré une croissance de 34 %. Cette progression est particulièrement suivie, car Azure héberge des services utilisés par les entreprises pour entraîner, déployer ou exploiter des systèmes d’IA.

Chez Alphabet, Google Cloud atteint 11,4 milliards de dollars de revenus trimestriels, en croissance de 35 %. Le groupe attribue cette accélération en partie à son segment d’IA. Google dispose à la fois d’une activité de cloud destinée aux organisations et de produits d’IA qu’il peut intégrer à son environnement logiciel. Cette combinaison est importante : l’enjeu ne consiste pas seulement à vendre de la puissance informatique, mais aussi des outils que les clients peuvent utiliser rapidement.

Amazon Web Services, ou AWS, conserve pour sa part le plus grand volume de ventes parmi ces acteurs, avec 27,5 milliards de dollars, en hausse de 19 %. AWS est le socle historique de la diversification d’Amazon au-delà du commerce en ligne. Son avance en volume ne met toutefois pas fin à la compétition : les rythmes de croissance de Microsoft et de Google montrent que les entreprises comparent activement les offres disponibles, notamment pour leurs projets d’IA.

Pourquoi l’IA améliore-t-elle déjà les résultats des entreprises ?

La deuxième leçon concerne les usages. Les dirigeants technologiques cherchent désormais à démontrer que leurs investissements produisent des effets observables, soit dans les produits vendus aux clients, soit dans l’efficacité de leurs propres équipes. Les indicateurs communiqués par Amazon, Google et Meta illustrent ces deux dimensions.

Andy Jassy, le PDG d’Amazon, a indiqué que l’activité IA de l’entreprise se développait trois fois plus rapidement que les services cloud à un stade comparable de leur histoire. Cette comparaison ne donne pas un chiffre d’affaires précis pour l’IA, mais elle traduit l’ampleur de l’adoption par les clients. Pour AWS, l’objectif est de proposer l’infrastructure, les modèles et les outils permettant aux organisations de construire leurs propres applications sans devoir tout développer elles-mêmes.

Chez Google, Sundar Pichai a souligné que les investissements en IA contribuaient de façon significative à la croissance trimestrielle. L’intégration concerne également l’organisation interne : un tiers du nouveau code chez Google est désormais généré par des systèmes d’IA, selon le groupe. Ce chiffre ne veut pas dire qu’un logiciel est mis en production sans intervention humaine. Dans le développement informatique, du code généré doit encore être relu, testé, sécurisé et intégré. Il montre néanmoins que l’IA devient un outil de travail quotidien dans les métiers du logiciel.

Meta apporte un autre exemple, tourné vers la publicité. Plus d’un million d’annonceurs ont utilisé ses outils d’IA générative pour produire au moins 15 millions de publicités en un mois. Meta fait état d’une hausse de 7 % des conversions. Dans la publicité en ligne, une conversion désigne l’action recherchée par l’annonceur, par exemple un achat, une inscription ou une prise de contact. Des créations publicitaires plus nombreuses et mieux adaptées aux campagnes peuvent donc avoir une valeur économique directe.

Ces cas d’usage sont différents, mais leur logique est semblable. Google cherche à accélérer la production de logiciels, Meta à faciliter la création et l’optimisation des campagnes publicitaires, tandis qu’Amazon vend aux entreprises les briques techniques nécessaires à leurs projets. L’IA devient ainsi un levier de productivité, de revenus additionnels ou de fidélisation des clients.

Des bénéfices encore inégalement répartis

Il faut toutefois distinguer adoption et rentabilité immédiate. Une entreprise peut utiliser une IA pour rédiger, programmer ou créer des images sans que le gain financier soit instantanément visible dans ses comptes. Les grands groupes disposent d’un avantage particulier : ils peuvent intégrer ces outils à très grande échelle, dans des produits déjà utilisés par des millions de clients ou dans d’immenses équipes internes.

Pour les clients du cloud, l’intérêt dépendra du rapport entre le coût de calcul et le bénéfice réel obtenu. Une IA capable de traiter des demandes plus vite, de personnaliser un service ou de réduire certaines tâches répétitives peut justifier une facture de cloud plus élevée. À l’inverse, un usage peu utile ou trop coûteux restera difficile à généraliser. C’est l’une des raisons pour lesquelles les marchés financiers regardent de près les revenus, mais aussi les dépenses d’infrastructure.

Troisième leçon : la course à l’IA exige des investissements colossaux

La montée en puissance de l’IA générative se joue dans des bâtiments beaucoup moins visibles que les interfaces conversationnelles : les centres de données. Ces sites rassemblent des serveurs, des systèmes de stockage, des équipements réseau et des dispositifs de refroidissement. Ils demandent des investissements lourds avant même que les revenus associés n’arrivent.

Microsoft a dépensé 20 milliards de dollars au cours du trimestre, contre 11,2 milliards de dollars un an plus tôt. Amazon prévoit environ 75 milliards de dollars d’investissements en 2024, principalement pour AWS. Ces montants servent à étendre les capacités nécessaires au cloud et à l’IA, dans un contexte où les fournisseurs peuvent faire face à des limites de capacité.

Ces dépenses d’investissement, souvent appelées capex, ne sont pas un simple coût de fonctionnement. Elles correspondent à l’achat ou à la construction d’actifs durables : bâtiments, serveurs, processeurs, équipements réseau et installations électriques. Elles permettent de répondre à la demande future, mais elles pèsent d’abord sur la trésorerie et sur les attentes des investisseurs.

Le dilemme est clair. Investir trop peu peut conduire à perdre des clients, faute de ressources disponibles. Investir trop vite expose à des capacités sous-utilisées si la demande ralentit ou si les clients ne transforment pas leurs expérimentations en usages durables. C’est pourquoi l’enthousiasme suscité par l’IA s’accompagne de questions sur le niveau de dépenses engagé par les géants technologiques et, à terme, sur leur valorisation boursière.

Les puces IA, nouveau terrain de compétition

Cette course aux infrastructures donne une importance stratégique aux composants électroniques. Les modèles d’IA utilisent de très nombreux calculs parallèles, particulièrement lors de leur entraînement. Des puces adaptées à ces opérations sont donc devenues essentielles, et la demande profite notamment aux acteurs de la fabrication et de la mémoire tels que TSMC et SK Hynix.

La situation est moins favorable pour Samsung, qui rencontre des difficultés pour faire certifier certains de ses produits auprès de Nvidia. Cet épisode rappelle qu’il ne suffit pas de produire des composants sophistiqués : ils doivent aussi répondre à des exigences techniques précises et s’intégrer à l’écosystème matériel et logiciel utilisé par les clients.

Amazon cherche parallèlement à réduire sa dépendance à un seul fournisseur en développant ses propres puces d’IA, Trainium et Inferentia. Trainium est conçu pour l’entraînement des modèles, c’est-à-dire la phase durant laquelle ils apprennent à partir de très grands ensembles de données. Inferentia vise l’inférence, autrement dit le moment où un modèle déjà entraîné répond à une requête ou exécute une tâche pour un utilisateur.

AWS maintient des relations solides avec Nvidia, mais le développement de ses propres composants lui donne davantage de possibilités pour ajuster les prix et les performances de ses services. Pour les clients, cette diversification peut aussi ouvrir un choix plus large entre différentes architectures, à condition que les outils restent simples à utiliser et que les gains de coût soient réels.

Ce qu’il faut surveiller dans les prochains trimestres

Les résultats de la fin octobre 2024 confirment que le cloud et l’IA avancent désormais ensemble. Les investisseurs devront néanmoins suivre trois indicateurs plus précisément que les annonces de nouveaux outils : la croissance effective des revenus cloud, la capacité des entreprises à convertir les usages d’IA en résultats mesurables, et l’évolution des dépenses d’infrastructure.

La question centrale n’est donc plus seulement de savoir si l’IA sera adoptée. Les chiffres d’Amazon, Microsoft, Alphabet et Meta montrent qu’elle l’est déjà dans de nombreux contextes. Il s’agit désormais de déterminer quels usages justifieront durablement les investissements massifs en centres de données et en puces.

Pour le grand public, ces choix industriels peuvent sembler lointains. Ils auront pourtant des effets très concrets : disponibilité des assistants numériques, rapidité des services en ligne, outils de création pour les entreprises, personnalisation de certaines applications et, potentiellement, prix des services informatiques. La bataille de l’IA se mène dans les logiciels visibles par les utilisateurs, mais aussi dans l’infrastructure invisible qui les rend possibles.