Les résultats trimestriels de Nvidia, géant mondial des puces pour l’intelligence artificielle, dépassent largement les prévisions. Portés par une demande massive en serveurs et calculs liés à l’IA, ils rassurent les marchés qui redoutaient une explosion spéculative plutôt qu’une croissance réelle.
Nvidia dépasse les attentes : pas de bulle IA… pour l’instant
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Published on 20 novembre 2025 10h39
Le 19 novembre 2025, Nvidia a publié les résultats de son troisième trimestre fiscal et confirmé son rôle clé dans l’économie de l’intelligence artificielle. Le groupe américain a généré 57 milliards de dollars de chiffre d’affaires, largement au-dessus des prévisions des analystes, principalement grâce à ses puces dédiées aux calculs intensifs. Si Nvidia s’impose depuis trois ans comme l’un des moteurs financiers de la vague IA, ces chiffres donnent un éclairage nouveau sur un débat central : assiste-t-on à une simple mode technologique, ou à une transformation comparable à l’arrivée d’internet ou de l’électricité ? Pour l’instant, les résultats montrent une demande industrielle massive plutôt qu’un emballement spéculatif.
Une croissance spectaculaire tirée par des usages concrets de l’IA
La première explication de la performance de Nvidia est simple : l’intelligence artificielle nécessite une puissance de calcul gigantesque, ce qui crée un besoin mondial en machines spécialisées. Contrairement à un service numérique grand public, entraîner un modèle d’IA demande des milliers de processeurs fonctionnant en parallèle pendant des semaines. Nvidia vend précisément ces processeurs, appelés GPU, ainsi que les logiciels qui les rendent exploitables. Sur les 57 milliards de dollars réalisés ce trimestre, 51,2 milliards proviennent des centres de données, c’est-à-dire des serveurs utilisés par les géants du numérique, les laboratoires pharmaceutiques, les développeurs d’IA, les banques ou encore les ministères de la Défense. Ces commandes ne relèvent pas de la spéculation : elles répondent à des projets déjà en production.
Cette adoption touche un nombre croissant de secteurs économiques. Dans l’industrie, l’IA sert à optimiser les chaînes d’approvisionnement, prédire les pannes ou améliorer la maintenance. Dans la santé, elle accélère l’analyse d’imageries médicales ou la découverte de molécules. Dans l’agriculture, elle permet de surveiller les cultures à distance pour réduire l’usage d'eau ou de pesticides. Ces applications reposent toutes sur la capacité à traiter de grandes masses de données en temps réel, ce qui explique pourquoi Nvidia vend non seulement du matériel mais aussi un écosystème complet, incluant des bibliothèques logicielles, des modèles pré-entraînés et des plateformes pour développeurs. L’entreprise fonctionne ainsi comme un fournisseur d’infrastructure technologique, à l’image des fabricants de turbines durant l’électrification industrielle.
Pourquoi Nvidia gagne autant d’argent avec l’IA
La profitabilité de Nvidia confirme la solidité de ce modèle. Avec une marge brute de 73,4 %, l’entreprise ne vend pas des composants à faible valeur ajoutée produits en masse, mais des produits différenciés, difficiles à remplacer, assortis de services indispensables. En outre, le bénéfice par action atteint 1,30 dollar, dépassant les attentes du marché. Ces chiffres montrent que l'entreprise n'est pas soutenue artificiellement par des effets de mode boursière : elle convertit directement la demande en profits, ce qui n’était pas le cas pendant la bulle internet, où les entreprises brûlaient du capital pour gagner des parts de marché sans modèle rentable.
Ce succès repose aussi sur une stratégie d'intégration verticale. Nvidia développe ses propres architectures de processeurs, ses systèmes logiciels, ses outils de développement, ses réseaux de distribution et même ses partenariats avec les fournisseurs de cloud. Cette approche "tout-en-un" limite la marge de manœuvre des concurrents et crée un écosystème fermé : pour utiliser efficacement les puces Nvidia, les clients utilisent souvent aussi les logiciels Nvidia, ce qui rend difficile un basculement vers un concurrent. Ce verrouillage crée des revenus récurrents et plus prévisibles qu’un simple cycle de vente de matériel.
Enfin, Nvidia bénéficie d’un effet géopolitique. Depuis les restrictions américaines sur l’exportation de matériel avancé vers la Chine, de nombreux acteurs cherchent à sécuriser leur accès aux technologies critiques avant d’éventuelles nouvelles sanctions. Cette course à l’équipement renforce la demande mondiale en serveurs spécialisés, et Nvidia est aujourd’hui l'acteur qui en profite le plus.
Pourquoi cette croissance ne ressemble pas à une bulle (mais reste fragile)
La comparaison avec la bulle internet revient régulièrement : une technologie prometteuse attire des capitaux massifs avant de prouver sa rentabilité. Mais dans le cas de l’IA, les flux d’argent ne servent pas seulement à financer des start-up sans revenus : ils financent l’achat de machines, déjà utilisées par des entreprises qui cherchent à automatiser leurs opérations. Comme l'a affirmé Jensen Huang, « on a beaucoup parlé d'une bulle de l’IA ; de notre point de vue, les choses sont très différentes ». De fait, une part importante des dépenses provient de secteurs comme la santé, la recherche, la finance ou l’administration publique, qui disposent de budgets d’investissement structurels.
Les résultats de Nvidia servent désormais d’indicateur macroéconomique. Selon l’analyste Brian Stutland, « les résultats de Nvidia deviennent essentiels pour comprendre où va l’IA et combien elle coûte ». En clair, si les entreprises continuent à investir massivement dans les serveurs d’IA trimestre après trimestre, cela signifie que la technologie s’intègre durablement dans les organisations. Si les commandes ralentissent, le marché pourrait se retourner rapidement, ce qui placerait Nvidia au cœur du choc.
La concentration des clients, principal point faible du modèle Nvidia
L’une des fragilités du modèle tient à la concentration des clients. Une part significative du chiffre d’affaires du trimestre provient de quelques très grands acteurs du cloud. Cela signifie que si ces entreprises décident de ralentir leurs investissements, de décaler des projets, ou de produire leurs propres puces, la croissance pourrait être directement affectée. Certains de ces géants, comme Amazon et Google, développent déjà leurs propres alternatives internes, même si elles ne rivalisent pas encore avec Nvidia en performance.
Les marchés financiers restent prudents, comme en témoigne le désengagement de certains fonds importants, dont Bridgewater ou des investisseurs historiques de la tech comme Peter Thiel. Ces retraits ne signifient pas une défiance envers Nvidia, mais traduisent une attention accrue aux cycles d’investissement technologiques : si l’IA promet de faire gagner de l’argent à long terme, le rythme actuel des dépenses pourrait être difficile à maintenir en période de ralentissement économique ou de hausse des taux.