Meta et Microsoft, des destins opposés sur l'IA : les derniers rapports trimestriels

Les dernières données financières trimestrielles, qui viennent d'être publiées, révèlent que Meta et Microsoft sont devenus, en comparaison, le laboratoire le plus intéressant pour comprendre les enjeux derrière le méga pari mondial sur l'intelligence artificielle.

Ils dépensent tous deux des sommes gigantesques en centres de données et en puces, mais les résultats – en chiffres et en bourse – sont très différents. Le modèle économique est très différent. Et, après le dernier trimestre, Meta a été récompensée en bourse. Microsoft a été puni, du même montant ou presque (plus 10 pour cent contre moins 11 pour cent).

Pourtant, aucun des deux n'a été « déçu » en termes de chiffres purs : les revenus ont augmenté, les bénéfices ont dépassé les attentes. La différence est que, dans le cas de Meta, le lien entre les dépenses en matière d'IA et la croissance de l'entreprise est désormais visible ; dans le cas de Microsoft, l’IA pèse lourdement sur les coûts mais ne modifie pas encore la trajectoire des revenus comme le voudrait le marché et il existe des doutes plus généraux quant à la mesure dans laquelle l’IA pourrait changer les entreprises du monde entier.

Meta est, par essence, une société de publicité dotée d'un moteur de réseau social géant pour la soutenir : environ 97 % des revenus proviennent de la vente de publicités sur Facebook, Instagram et les autres applications du groupe. En 2025, le chiffre d'affaires a augmenté de 22 %, pour atteindre 201 milliards de dollars ; sur le seul quatrième trimestre, le chiffre d'affaires a atteint 58,5 milliards, soit +24% sur un an. Pour le premier trimestre 2026, l'entreprise estime entre 53,5 et 56,5 milliards, ce qui représente environ 34 % de plus qu'il y a un an.

Au cœur de cette accélération se trouve la publicité améliorée par l’IA. Meta a doublé le nombre de GPU utilisés pour entraîner le modèle qui décide quelles publicités diffuser à qui, en adoptant également une nouvelle architecture d'apprentissage. Résultat : les utilisateurs ont cliqué sur les publicités Facebook 3,5 % de plus et les conversions – c'est-à-dire les achats, inscriptions ou leads générés – ont augmenté de plus de 1 % sur Instagram et d'environ 3 % sur toutes les applications.

Des chiffres apparemment petits, mais sur la base de dizaines de milliards par trimestre, ils réalisent d'énormes volumes de chiffre d'affaires. C’est une preuve concrète qu’« utiliser l’IA pour faire cliquer davantage de publicités » est, du moins pour l’instant, plus facile et plus rentable que de convaincre des millions de travailleurs de changer leur façon d’utiliser Excel ou PowerPoint.

L'IA entre non seulement dans le classement des annonces, mais aussi dans la production : la génération automatisée de vidéos et les outils créatifs pour les annonceurs ont atteint un «taux d'exécution » d'environ 10 milliards de dollars par an. En pratique, Meta vend non seulement des espaces publicitaires, mais aussi une partie du travail créatif qui incombait auparavant aux agences et aux services marketing.

La facture à payer : les investissements des petits États

Cette croissance s’accompagne cependant d’un changement d’échelle impressionnant dans les investissements. En 2024, Meta a dépensé 39 milliards de dollars en dépenses d'investissement ; en 2025, ils s'élevaient à environ 72 milliards. Pour 2026, elle a communiqué une fourchette comprise entre 115 et 135 milliards de dollars, principalement destinés aux datacenters et aux infrastructures liées aux projets de « superintelligence » du groupe.

À la valeur moyenne de cette fourchette, les dépenses en infrastructures dépasseraient 50 % des revenus attendus pour l'année en cours : une part bien plus élevée que par le passé, lorsque les investissements de Meta restaient inférieurs à 25 % du chiffre d'affaires. C'est un pas vers un modèle beaucoup plus à forte intensité de capitaldans lequel une part croissante des flux de trésorerie est réinvestie pour acheter des puces et construire des centres de données.

Pour soutenir cette démarche, l’entreprise a commencé à recourir de plus en plus à la dette : fin 2025, la dette à long terme s’élevait à près de 59 milliards de dollars, avec environ 30 milliards de dollars de nouvelles obligations émises au cours du seul dernier trimestre.

Pour l'instant, la Bourse est de son côté car elle voit un lien direct entre cette course à la puissance de calcul et la croissance du secteur publicitaire. Mais le seuil d’attention est élevé : un ralentissement de la croissance, ou une baisse des marges, pourraient rapidement faire changer d’avis sur un plan de dépenses qui ressemble déjà aujourd’hui au budget d’un pays de taille moyenne.

Microsoft : des bénéfices records, mais l'IA n'accélère pas le cloud

Microsoft part d'une base différente. Elle dépend moins d'une source unique de revenus et intègre l'IA dans différentes parties de son conglomérat : dans le cloud Azure, dans les produits de productivité Microsoft 365 avec Copilot, dans le monde des développeurs avec GitHub Copilot, jusqu'aux services grand public et aux jeux.

Au deuxième trimestre fiscal 2026, le groupe a enregistré 81,3 milliards de dollars de revenus (+17 % sur un an) et 38,3 milliards de dollars de bénéfice d'exploitation (+21 %), dépassant les estimations des analystes. Le bénéfice net atteint 38,5 milliards, gonflé de 7,6 milliards de plus-values ​​liées à la participation dans OpenAI.

Cependant, la partie que le marché examine le plus attentivement est le cloud. La tranche Nuage intelligent il a généré 32,9 milliards de revenus (+29 %), avec Azure et autres services cloud à +39 %. Ce sont des chiffres très solides, mais légèrement inférieurs aux +40% du trimestre précédent : la croissance ne s'accélère pas, elle se refroidit même d'un point.

Pour un titre qui écarte depuis deux ans le discours selon lequel « Azure est le principal moteur de la demande d’IA », voir une courbe qui ne monte pas en flèche mais avance à un rythme similaire à celui d’avant le boom est effrayant. D'où la réaction violente de la Bourse : au lendemain des comptes, le titre perd entre 10% et 12%, la pire séance depuis 2020.

La course aux datacenters et les doutes des investisseurs

Microsoft dépense également à un rythme sans précédent. Elle a investi environ 37,5 milliards de dollars en investissements au cours du seul trimestre, portant le total de son premier semestre à plus de 72 milliards de dollars. De 2024 à aujourd’hui, les investissements cumulés dans les infrastructures d’IA – y compris les centres de données, les puces et les réseaux – dépasseront les 200 milliards de dollars, selon certaines estimations.

L’entreprise parle ouvertement d’un «super usine » IA : un réseau mondial de centres de données interconnectés, alimentés par des GPU Nvidia et des puces propriétaires telles que la nouvelle Maia 200 pour l'inférence, conçu pour gérer les charges de travail de formation et l'utilisation de modèles à l'échelle planétaire pendant des années.

Mais les investisseurs, qui jusqu’en 2023 semblaient prêts à accepter n’importe quelle somme au nom de l’IA, changent d’attitude. Il y a trois doutes principaux :

1. Manque visible d’accélération : si les dépenses d’infrastructure augmentent plus rapidement que les revenus du cloud, la crainte est que le retour sur investissement soit plus éloigné que prévu.
2. Dépendance à l'égard de quelques clients IA : environ 45 % des engagements de dépenses cloud restants sont liés à OpenAI, ce qui rend l'exposition très concentrée sur un seul partenaire et alimente l'idée d'un « risque de bulle ».
3. Allocation de ressources rares : la direction financière elle-même a admis que si toutes les puces allaient à Azure, la croissance du cloud serait supérieure à 40 %. Au lieu de cela, Microsoft doit diviser la capacité entre les utilisations internes (Copilot, Bing, 365) et les clients externes, même si la demande dépasse l'offre.

Satya Nadella a reconnu à plusieurs reprises que les « capacités » de l'IA dépassent son impact réel sur l'économie, et que le véritable test sera d'amener son adoption bien au-delà du périmètre des grandes technologies pour éviter une bulle : en d'autres termes, pour garantir que Copilot et d'autres outils deviennent indispensables aux banques, aux industries, aux administrations publiques et pas seulement aux développeurs et aux administrations publiques. premiers utilisateurs.

Deux façons de monétiser l'IA

La fracture entre Meta et Microsoft aujourd’hui est avant tout temporelle.

Meta utilise l’IA pour mieux exploiter un modèle commercial déjà mature. Améliorer les recommandations, augmenter le temps passé sur les applications, optimiser l'adéquation entre les utilisateurs et la publicité : la chaîne qui mène des investissements dans les GPU aux revenus est courte et désormais visible dans les chiffres. Pour les analystes, cela permet d’accepter plus facilement un plan de dépenses qui peut atteindre 135 milliards de dollars en un an : l’IA est l’accélérateur d’un moteur qui fonctionne déjà, ce n’est pas un pari encore à prouver.

Microsoft, de son côté, construit l'autoroute sur laquelle l'IA devrait circuler pour les dix prochaines années : infrastructures, puces, cloud, accords pluriannuels avec OpenAI et Anthropic. En échange, il reçoit pour l'instant une croissance du cloud robuste mais pas extraordinaire et une part non négligeable des bénéfices provenant des réévaluations comptables de ses investissements. L’IA, dans sa version « productivité », nécessite des changements profonds dans les processus métiers et des délais d’exécution longs ; il peut difficilement être mesuré trimestre par trimestre avec la même immédiateté que les clics publicitaires.

Cela ne veut pas dire que le pari de Microsoft est faux : si l'IA de « productivité » décolle réellement, le potentiel de revenus récurrents et de verrouillage dans le cloud pourrait être énorme. Mais le marché envoie aujourd’hui un message : la patience envers l’IA n’est plus infinie et les investissements importants doivent se traduire par une croissance visible.

Certains investisseurs commencent à devenir nerveux et pensent que 2026 est l'année du le faire ou le casser pour les méga investissements dans l'IA et surtout pour une entreprise qui ne vit que de ça et brûle beaucoup d'argent, lisez OpenAI.