Les banques et les investisseurs qui financent le boom des dépenses en intelligence artificielle commencent à examiner plus attentivement les risques qui se cachent derrière ces dépenses.

Tan Su Shan, PDG de DBS Group Holdings, a déclaré dans une interview accordée à Bloomberg Television le 11 octobre 2026 que le marché réévalue les risques liés aux dépenses en capital consacrées à l'intelligence artificielle. Elle a présenté cette évolution comme un développement sain pour le secteur, même si elle risque de pénaliser certains emprunteurs.

L'analyse de Tan a un poids particulier, car DBS n'est pas un simple spectateur. L'établissement singapourien a orchestré environ 25 milliards de dollars singapouriens (environ 20 milliards de dollars américains) de transactions liées à l'IA cette année, ce qui lui donne un poste d'observation privilégié sur la manière dont prêteurs et investisseurs évaluent le secteur.

Les financiers exigent davantage

Le cœur du message de Tan est que les financiers ne considèrent plus chaque projet d'IA comme une valeur sûre. Les investisseurs exigent désormais des rendements plus élevés avant d'engager leurs capitaux et portent une attention accrue à la structure des transactions. Concrètement, les conditions de financement sont de plus en plus calibrées en fonction de la solidité de chaque projet et de chaque emprunteur, plutôt que de se répartir uniformément sur l'ensemble des projets d'IA.

L'objectif, comme l'a décrit Tan, est de s'assurer que ces dispositifs tiennent sur le long terme plutôt que de simplement briller au moment de la signature. Selon elle, cette approche plus rigoureuse est positive : davantage de discipline sur les rendements et les structures aboutit à un marché plus solide.

Tan a toutefois signalé une conséquence potentielle. Les acteurs les plus fragiles de l'écosystème de l'IA pourraient faire l'objet de dégradations de leur notation de crédit, les investisseurs devenant plus exigeants quant à l'usage de leurs fonds. Les notations de crédit sont un indicateur largement utilisé de la capacité d'un emprunteur à rembourser, et une dégradation peut rendre les futures levées de dette plus difficiles et plus coûteuses. La question de savoir si les acteurs les plus fragiles feront effectivement l'objet d'actions de notation, et comment les emprunteurs s'adapteront à des conditions plus strictes, comptera parmi les points à surveiller à mesure que cette réévaluation se déploie.

Les paris de DBS

Le travail de financement de l'IA mené par DBS cette année s'est concentré sur le matériel. Les transactions de la banque ont porté principalement sur les semi-conducteurs, les puces mémoire et les centres de — les couches d'infrastructure qui soutiennent le boom plus large des dépenses en IA.

Fait notable, DBS n'a pas inscrit ces prêts à son propre bilan. La banque a syndiqué l'essentiel du financement, c'est-à-dire qu'elle a structuré les transactions avant d'en redistribuer une grande partie à d'autres investisseurs. La syndication est une structure courante dans le financement de grands projets : la banque arrangeuse perçoit des commissions pour avoir monté l'opération tout en répartissant le risque de crédit sur un groupe élargi de prêteurs. Résultat : une exposition directe minimale pour DBS elle-même.

Une banque qui construit aussi avec l'IA

Tan a pris la direction de DBS en mars 2025. Depuis, la banque s'est fortement appuyée sur l'IA au niveau opérationnel, et pas seulement en tant que prêteuse du secteur.

DBS exploite en interne entre 1 500 et 2 000 modèles d'IA, répartis sur des centaines de cas d'usage. La banque indique que ces systèmes génèrent environ 1 milliard de dollars singapouriens de valeur économique annuelle. Tan a décrit l'objectif comme celui de devenir une « banque augmentée par l'IA avec un cœur », une formule destinée à associer l'adoption technologique à un engagement envers ses collaborateurs et l'intégrité opérationnelle.