Publié le 14 février 2026 à 05h58. L’essor de l’intelligence artificielle pourrait provoquer une vague de défauts de paiement sur les marchés du crédit, touchant en particulier les entreprises de logiciels financées par des fonds de capital-investissement, selon les analystes d’UBS. Un scénario de « crise du crédit » n’est pas à exclure.
- Des défauts de paiement de prêts d’entreprises pourraient atteindre 75 à 120 milliards de dollars d’ici la fin de 2026.
- Les entreprises de logiciels et de services de données, notamment celles soutenues par du capital-investissement, sont particulièrement vulnérables.
- UBS met en garde contre un scénario extrême où les défauts pourraient doubler, entraînant une crise du crédit plus large.
Les marchés financiers ont déjà sanctionné les entreprises perçues comme des perdantes de la révolution de l’intelligence artificielle (IA) ces dernières semaines. Mais Matthieu Mish, stratégiste crédit chez UBS, estime que le véritable danger se profile désormais sur les marchés du crédit.
Dans une note de recherche publiée mercredi, Mish avertit que des dizaines de milliards de dollars de prêts aux entreprises pourraient faire défaut l’année prochaine, en particulier ceux accordés aux sociétés de logiciels et de services de données détenues par des fonds de capital-investissement. L’accélération des progrès en matière d’IA, notamment avec les derniers modèles d’Anthropic et OpenAI, a considérablement accéléré les attentes concernant l’impact disruptif de cette technologie.
« Nous évaluons ce que nous appelons un scénario de perturbation rapide et agressive », a déclaré Mish à CNBC. « Le marché a été lent à réagir, car il ne pensait pas que cela se produirait aussi vite. Les investisseurs doivent recalibrer leur évaluation du risque de crédit, car il ne s’agit pas d’un problème qui se posera en 2027 ou 2028. »
L’inquiétude des investisseurs s’est intensifiée ce mois-ci, alors que le marché a abandonné l’idée que l’IA bénéficierait à toutes les entreprises technologiques, pour adopter une dynamique plus sélective, où des acteurs comme Anthropic et OpenAI menacent les acteurs établis. Si les éditeurs de logiciels ont été les premiers touchés, les ventes massives se sont étendues à d’autres secteurs, notamment la finance, l’immobilier et le transport routier.
UBS présente un scénario de base prévoyant entre 75 et 120 milliards de dollars de défauts de paiement supplémentaires sur les prêts à effet de levier et le crédit privé d’ici la fin de 2026. Ces estimations sont basées sur une augmentation des taux de défaut de respectivement 2,5 % et 4 % sur des marchés estimant à 1 500 milliards de dollars et 2 000 milliards de dollars.
Cependant, Mish souligne également la possibilité d’une transition plus brutale, où les défauts de paiement pourraient doubler par rapport à son scénario de base, privant ainsi de nombreuses entreprises de financement. Ce scénario, qualifié de « risque extrême » par les experts de Wall Street, pourrait déclencher une véritable « crise du crédit » sur les marchés des prêts.
« L’effet d’entraînement serait une crise du crédit sur les marchés des prêts. Vous assisteriez à une large réévaluation du crédit à effet de levier et à un choc sur le système financier. »
Matthieu Mish, stratégiste crédit chez UBS
Selon l’analyste, le calendrier d’adoption de l’IA par les grandes entreprises, le rythme des améliorations des modèles d’IA et d’autres facteurs incertains détermineront l’ampleur des risques. Il précise que le scénario de risque extrême n’est pas encore le plus probable, mais que la situation évolue rapidement.
Les prêts à effet de levier et le crédit privé sont considérés comme les segments les plus risqués du marché du crédit aux entreprises, car ils financent souvent des sociétés de moindre qualité, fortement endettées et soutenues par des fonds de capital-investissement.
Mish distingue trois catégories d’entreprises dans le contexte de l’IA : les créateurs des grands modèles de langage (Anthropic, OpenAI), qui sont des startups mais pourraient rapidement devenir des géants cotés en bourse ; les sociétés de logiciels établies, comme Salesforce et Adobe, qui disposent de bilans solides et peuvent intégrer l’IA pour contrer la concurrence ; et enfin, les sociétés de logiciels et de services de données soutenues par du capital-investissement, qui sont les plus vulnérables.
« Les gagnants de cette transformation – si elle se confirme comme une évolution rapide et perturbatrice – seront probablement issus des deux premières catégories. »
Matthieu Mish, stratégiste crédit chez UBS