Arm, Synopsys, Cadence : les acteurs cachés de la conception des puces d’IA

Argent Qui Dort — Tue, 05 Aug 2025 18:08:21 +0000

L’innovation en intelligence artificielle se manifeste souvent par des noms comme ChatGPT ou les puces surpuissantes de NVIDIA. Pourtant, derrière ces géants se cache un écosystème d’acteurs dont les noms sont moins connus du grand public, mais dont le rôle est tout aussi fondamental. Avant qu’une puce ne sorte d’usine, elle doit être conçue et ses milliards de transistors doivent être organisés avec une précision extrême.

Dans cet article, nous allons plonger au cœur de cette étape cruciale en explorant le rôle de deux maillons indispensables de la chaîne de valeur : Arm, l’architecte des architectures de processeurs, et le duopole Synopsys et Cadence, qui fournissent les outils logiciels de conception qui rendent tout cela possible.

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Arm : L'architecte des architectures, pas des puces

NVIDIA emploie certains des meilleurs ingénieurs du monde. Ils sont des experts dans la conception de puces massives et complexes, comme le H100, qui contient des milliards de transistors. Mais la spécialité de ces ingénieurs est de concevoir le GPU (Graphics Processing Unit).

Le GPU est un type de processeur très spécifique, optimisé pour exécuter des milliers de tâches en parallèle, ce qui est idéal pour le rendu graphique et, par extension, pour le calcul d’IA. C’est le cœur de métier de NVIDIA.

Cependant, à côté du GPU, une puce moderne contient toujours un ou plusieurs CPU (Central Processing Unit). Le CPU est le « cerveau » généraliste de la puce. Il gère toutes les tâches de base, comme l’exécution du système d’exploitation, la gestion des données, et l’orchestration du travail que le GPU doit effectuer.

Le rôle d'Arm

Arm ne conçoit pas de puces entières (comme un H100). Arm conçoit des architectures de CPU. C’est un peu comme concevoir le moteur d’une voiture, mais pas la voiture entière. Arm propose un jeu d’instructions (le « langage » de la puce) et une conception de base pour le CPU. Son expertise réside dans la création de CPU qui sont extrêmement efficaces énergétiquement. C’est leur spécialité.

Pourquoi NVIDIA utilise les plans d'Arm ?

Spécialisation : NVIDIA est le spécialiste du GPU. Concevoir une architecture de CPU à partir de zéro, qui soit compétitive et économe en énergie, serait une tâche colossale et n’est pas leur cœur de métier. Cela nécessiterait des années de R&D, et des centaines d’ingénieurs qui devraient être détournés de la conception des GPU, ce qui est leur principal avantage concurrentiel. Il est plus rapide, plus efficace et moins coûteux pour NVIDIA d’acheter une licence d’architecture CPU d’Arm, qui est déjà optimisée et éprouvée.
Efficacité énergétique : L’architecture ARM est la référence mondiale en matière d’efficacité énergétique. Même les ingénieurs de NVIDIA auraient du mal à égaler les décennies de R&D qu’Arm a consacrées à ce domaine. Pour une puce destinée à un appareil mobile, à un système embarqué, ou même un serveur d’IA où la consommation d’énergie est une préoccupation majeure, l’architecture ARM est le choix logique.
Écosystème logiciel : L’architecture ARM a un écosystème logiciel immense. Des millions de développeurs savent programmer pour ARM, et de nombreux systèmes d’exploitation et applications sont déjà optimisés pour cette architecture. En utilisant l’architecture ARM, NVIDIA s’assure que ses puces sont compatibles avec un vaste écosystème existant.

Exemple : Prenez le SoC (System on a Chip) d’Apple, le M3 par exemple. C’est une puce entière qui combine un CPU et un GPU.

Le CPU est basé sur une architecture qu’Apple a licencié chez Arm, puis qu’ils ont modifié et optimisé eux-mêmes pour leurs besoins.
Le GPU est une conception 100% Apple, basée sur leur propre propriété intellectuelle. Apple a choisi cette voie car, comme NVIDIA, ils sont experts dans la conception de puces performantes, mais il serait plus difficile et moins efficace de partir de zéro pour le CPU quand il existe une solution éprouvée et efficace comme celle d’Arm.

En résumé, Arm est un maillon de la chaîne de valeur en amont. C’est le « fournisseur de propriété intellectuelle » pour les architectures de CPU. NVIDIA, comme d’autres, est un « intégrateur » de puces, qui prend l’architecture CPU d’Arm et la combine avec son propre GPU surpuissant pour créer une puce complète. Cela permet à chaque entreprise de se concentrer sur son cœur de métier et de laisser la conception des architectures CPU à ceux qui en sont les plus grands spécialistes.

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L'univers des Outils de Conception (EDA) : Synopsys et Cadence

Il serait humainement impossible de « tracer » manuellement les milliards de transistors d’une puce moderne. C’est là qu’interviennent les logiciels d’Electronic Design Automation (EDA).

Qu'est-ce qu'un outil EDA ?

Les outils EDA sont des suites logicielles sophistiquées qui permettent de concevoir, de simuler et de vérifier le fonctionnement d’une puce. Le processus de conception se déroule en plusieurs étapes, et les outils EDA sont omniprésents à chaque phase, passant d’une description abstraite à la disposition physique finale.

Le flux de conception d'une puce

Conception logique (Front-End) : Les ingénieurs ne « dessinent » pas les transistors. Ils décrivent le comportement logique de la puce à l’aide de langages de programmation spécialisés (comme le Verilog ou le VHDL). Les outils EDA de cette étape, comme les synthétiseurs logiques, convertissent cette description en un plan de circuits logiques (portes logiques, flip-flops, etc.). C’est à ce stade qu’interviennent des outils de simulation pour vérifier que la logique de la puce est correcte.
Conception physique (Back-End) : C’est ici que l’idée de « blocs » entre en jeu. La puce est un ensemble hiérarchique de blocs de conception pré-existants. On trouve des blocs de propriété intellectuelle (IP blocks) qui peuvent être de petits modules (un bloc mémoire, un contrôleur USB) ou des blocs plus complexes (un cœur de processeur ARM).
Placement (Place) : Les outils EDA déterminent l’emplacement optimal de ces blocs logiques et physiques sur la surface de la puce. Le but est de minimiser la distance entre les blocs pour réduire la latence et maximiser la performance. C’est une tâche d’optimisation extrêmement complexe.
Routage (Route) : Une fois les blocs placés, les outils « routent » des millions de connexions électriques entre eux, en utilisant différentes couches métalliques de la puce. C’est l’équivalent de tracer toutes les « routes » qui connectent les différentes « villes » (les blocs) sur une carte.
Vérification (Verification) : Tout au long du processus, des outils de vérification s’assurent que la conception respecte toutes les règles de fabrication (les « design rules » du fondeur), qu’elle ne présente pas d’erreurs électriques, et que le circuit final se comporte comme prévu.

Ce qui différencie Synopsys et Cadence

Ces deux entreprises sont en concurrence frontale sur l’ensemble du flux de conception, et elles offrent des produits similaires à chaque étape. La différence réside souvent dans la profondeur de leurs outils sur des segments spécifiques ou dans les « écosystèmes » qu’elles ont construits.

Synopsys est souvent perçu comme le leader dans la synthèse logique et l’optimisation des performances. L’entreprise est également très forte dans l’intégration de la propriété intellectuelle (IP) et le développement de logiciels pour systèmes embarqués. Son portefeuille de produits est particulièrement robuste pour les concepteurs qui cherchent à maximiser la vitesse et la puissance de leurs puces.
Cadence est traditionnellement très forte dans la vérification des puces et la conception de circuits analogiques et de circuits de radiofréquence (RF), qui sont essentiels dans les appareils de communication. Leurs outils sont réputés pour leur robustesse dans la simulation et la vérification de designs très complexes.

En pratique, la plupart des grandes entreprises de semi-conducteurs comme NVIDIA utilisent une combinaison d’outils des deux sociétés, créant un environnement de conception hybride pour tirer parti des meilleures solutions à chaque étape du processus.

Conclusion

Nous l’avons vu, la conception d’une puce moderne est un chef-d’œuvre d’ingénierie qui ne serait pas possible sans les fondations posées par des entreprises comme Arm, Synopsys et Cadence.

L’expertise d’Arm dans la conception d’architectures de processeurs économes en énergie permet aux géants comme NVIDIA de se concentrer sur leurs propres innovations, comme les GPU.

Parallèlement, les outils d’EDA (Electronic Design Automation) de Synopsys et Cadence agissent comme le cerveau du processus de conception, transformant une idée abstraite en un plan détaillé prêt à être gravé sur du silicium.

Ces entreprises, souvent invisibles, ne sont pas de simples fournisseurs. Elles sont les architectes silencieux de la révolution de l’IA, des maillons irremplaçables qui continuent de repousser les limites de la technologie. Comprendre leur rôle est essentiel pour saisir pleinement les rouages de l’économie des semi-conducteurs et, par extension, l’avenir de l’intelligence artificielle.

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Nucléaire et Intelligence Artificielle : la consommation énergétique de l’IA

Argent Qui Dort — Tue, 05 Aug 2025 17:27:57 +0000

L’ascension fulgurante de l’intelligence artificielle générative a propulsé le monde dans une nouvelle ère technologique. Nous sommes tous témoins de la déferlante de l’intelligence artificielle. De ChatGPT qui rédige nos e-mails à Midjourney qui illustre nos idées, l’IA s’immisce dans notre quotidien à une vitesse folle. Mais en creusant un peu, nous nous sommes posé une question simple et pourtant vertigineuse : quelle est la facture énergétique de cette révolution ?

Loin d’être purement virtuelle, l’IA a un appétit énergétique colossal, qui nous force à repenser notre production d’énergie à une échelle inédite. Accrochez-vous, les chiffres sont ahurissants.

Cette soif de puissance est si intense qu’elle provoque une convergence historique et inattendue entre les géants de la tech et le secteur de l’énergie, plaçant le nucléaire au cœur d’une stratégie industrielle mondiale.

Cet article se propose d’analyser l’ampleur de ce besoin, d’explorer les solutions énergétiques envisagées et d’identifier les acteurs clés, cotés en bourse, qui façonnent cette révolution.

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1. La Soif Énergétique de l'IA : Une Demande qui change d'échelle

La consommation électrique des data centers n’est pas un phénomène nouveau, mais la nature des calculs nécessaires à l’IA a radicalement changé la donne. Est-il vrai que certaines sociétés prévoient de construire des data centers nécessitant 10 gigawatts (GW) d’énergie ? La réponse est oui. Des projets, notamment aux États-Unis, envisagent des campus pour l’IA dont la consommation pourrait atteindre ce seuil astronomique.

De Méga à Giga : La nouvelle ère des "Gigafactories of Compute"

L’entraînement de modèles de langage (LLM) et d’autres systèmes d’IA repose sur des milliers de processeurs graphiques (GPU) fonctionnant en parallèle pendant des semaines, voire des mois. Cette densité de calcul se traduit par une densité de puissance électrique sans précédent.

Le concept de « data center à 10 Gigawatts » est l’illustration la plus spectaculaire de cette tendance. Des projets concrets, comme celui mené par l’énergéticien Tallgrass et le développeur Crusoe dans le Wyoming, prévoient des campus énergétiques pouvant atteindre cette capacité.

Pour saisir l’échelle, il faut se rappeler qu’un réacteur nucléaire moderne produit environ 1 Gigawatt (GW). Un seul de ces futurs centres de données pourrait donc exiger l’équivalent de la production de 10 réacteurs nucléaires, une demande qui dépasse celle de certains pays.

La production d’une centrale nucléaire :

Puissance standard : Un réacteur nucléaire typique a une puissance d’environ 1 GW. En France, le parc nucléaire est composé en majorité de réacteurs de 900 mégawatts (0,9 GW), 1300 MW (1,3 GW) et 1450 MW (1,45 GW).
Nouveaux réacteurs : Les réacteurs de nouvelle génération, comme l’EPR, sont plus puissants, pouvant atteindre environ 1,6 GW.

Anatomie de la consommation des infrastructures existantes

D’accord, 10 GW, c’est le futur. Mais qu’en est-il aujourd’hui ? Pour comprendre comment nous en arrivons à de tels chiffres, il faut analyser la consommation au niveau des composants. Le GPU NVIDIA H100, standard de l’industrie pour l’IA, a une consommation maximale de 700 Watts.

Cas d’étude 1 – Le supercalculateur « Colossus » de xAI (Elon Musk) : Avec un objectif de 200 000 GPU, la consommation brute des processeurs atteint 140 Mégawatts (MW). En ajoutant le PUE (Power Usage Effectiveness), un indicateur qui mesure l’énergie nécessaire au refroidissement et aux autres infrastructures, la consommation totale du centre de données est estimée à environ 182 MW.
Cas d’étude 2 – Le parc de Google (Alphabet) : Avec un parc estimé à près d’un million de GPU équivalent H100 pour ses besoins intensifs, la consommation brute s’élève à 700 MW. Avec un PUE optimisé, la demande totale approche les 910 MW, soit quasiment la production d’un réacteur nucléaire.

Le constat est sans appel : le parc de processeurs IA d’un seul géant de la tech consomme déjà quasiment autant qu’un réacteur nucléaire. Et nous n’en sommes qu’au début.

Ces chiffres démontrent que la demande n’est plus théorique ; elle est une réalité opérationnelle pour les plus grands acteurs du secteur.

2. Le Nucléaire : La Réponse Stratégique à une Demande Inflexible

Face à une telle demande, la question de l’offre devient cruciale. Le parc nucléaire américain, le plus grand au monde, compte 94 réacteurs pour une capacité totale d’environ 97 GW. La demande des data centers pourrait, à terme, représenter une part très significative de cette production.

Les géants de la tech se tournent de plus en plus vers le nucléaire, qui présente des avantages uniques pour leurs besoins spécifiques.

Les atouts du nucléaire pour l'IA

Fiabilité et Stabilité (24/7/365) : Contrairement aux énergies renouvelables intermittentes comme le solaire ou l’éolien, le nucléaire fournit une puissance de base constante, indispensable pour des calculs qui ne peuvent être interrompus.
Densité Énergétique : Une centrale nucléaire occupe une surface très réduite par rapport à la puissance qu’elle génère, ce qui la rend idéale pour être co-localisée avec les immenses data centers qu’elle alimente.
Énergie Décarbonée : C’est un argument crucial pour des entreprises comme Microsoft et Google, qui se sont engagées dans des objectifs ambitieux de neutralité carbone (« 24/7 Carbon-Free Energy »). Le nucléaire est l’une des seules sources capables de fournir une énergie massive, fiable ET sans émission de carbone.

Le parc nucléaire existant, notamment aux États-Unis (94 réacteurs pour 97 GW), devient ainsi un atout stratégique majeur. Cependant, sa capacité est limitée et la construction de nouvelles centrales traditionnelles est un processus long et coûteux, ouvrant la voie à de nouvelles technologies et à des stratégies d’investissement ciblées.

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3. Cartographie des Acteurs : Qui sont les Bâtisseurs de cette Nouvelle Ère ?

Quelles sont les entreprises prêtes à relever ce défi ? Et surtout, comment distinguer les projets solides des promesses spéculatives ?

Nous avons identifié deux catégories très distinctes sur les marchés financiers.

Catégorie 1 : Les Géants de l'Énergie, Établis et Rentables (Le pari de la sécurité)

Ces entreprises établies et profitables adaptent leur modèle d’affaires pour servir le nouveau client qu’est l’IA.

Constellation Energy (CEG) : En tant que plus grand opérateur nucléaire des États-Unis, Constellation est le mieux placé. Leur stratégie consiste à vendre directement la production de leurs centrales à des clients comme Microsoft, garantissant des revenus stables à long terme et permettant même de prolonger la vie ou de relancer certaines de leurs centrales.
Talen Energy (TLNE) : Cette société a développé un modèle particulièrement innovant avec son campus « Cumulus » en Pennsylvanie. Elle construit un immense centre de données directement connecté « derrière le compteur » de sa centrale nucléaire de Susquehanna. Ce modèle « direct-to-chip » élimine les aléas du réseau électrique et offre une fiabilité et une compétitivité maximales.
Vistra Corp (VST) : Acteur énergétique diversifié, Vistra développe également son propre campus de data centers adjacent à ses sites de production, cherchant à répliquer ce modèle à succès.

Catégorie 2 : Les Pionniers des Technologies de Rupture (Spéculatifs)

Cette catégorie regroupe les entreprises technologiques qui parient sur les réacteurs de nouvelle génération, notamment les Petits Réacteurs Modulaires (SMR). Elles sont majoritairement en phase de R&D et ne sont pas encore rentables.

Oklo (OKLO) : Cette société, présidée par Sam Altman (PDG d’OpenAI), se concentre sur les « micro-réacteurs » (15 à 50 MW), conçus pour être installés directement sur le site d’un client industriel, comme un data center. Le lien avec le patron d’OpenAI a créé une forte attente, mais l’entreprise reste une startup pré-revenus.
NuScale Power (SMR) : Pionnier des SMR, NuScale a été la première entreprise du secteur à obtenir une certification de son design par l’autorité de sûreté nucléaire américaine. Malgré cette avancée, la société fait face à des défis commerciaux, comme l’annulation d’un projet majeur, illustrant le long chemin qui sépare la technologie de la rentabilité.

4. La Manœuvre des Géants de la Tech : De Clients à Architectes du Paysage Énergétique

Pour Microsoft et Google, l’énergie n’est plus une simple ligne de coût, mais une ressource stratégique dont la disponibilité conditionne leur croissance future. Leur implication va bien au-delà de simples contrats d’achat.

Microsoft a adopté une posture de leader, recrutant activement des experts du nucléaire pour bâtir une stratégie d’approvisionnement à long terme. Leur objectif est d’influencer et d’accélérer le développement des SMR et de la fusion pour garantir la puissance nécessaire à leurs ambitions en IA. Le partenariat avec Constellation n’est qu’une première étape.
Google, avec son objectif « 24/7 Carbon-Free Energy », explore toutes les options d’énergie ferme et décarbonée. En plus de ses accords dans le nucléaire (notamment avec la startup Kairos Power), l’entreprise investit massivement dans la géothermie de nouvelle génération (avec Fervo Energy), cherchant à diversifier ses sources pour assurer une résilience maximale.

Conclusion

La révolution de l’intelligence artificielle est indissociable d’une révolution énergétique. La demande exponentielle en puissance de calcul force une convergence sans précédent entre le monde du silicium et celui de l’atome. Le nucléaire, par sa fiabilité, sa densité et son faible impact carbone, s’impose comme une solution incontournable pour alimenter les « cerveaux » numériques de demain.

Cette dynamique redessine les stratégies d’investissement et les paysages industriels. La course à la suprématie dans l’IA n’est plus seulement une affaire d’algorithmes ; elle est devenue une course à la puissance énergétique. Les nations et les entreprises qui domineront le futur seront celles qui sauront maîtriser les gigawatts nécessaires pour l’alimenter.

La prochaine fois que vous utiliserez une IA, souvenez-vous de sa faim insatiable. La véritable révolution ne se joue pas seulement dans les algorithmes et les lignes de code, mais aussi dans le béton et l’acier des centrales qui devront alimenter notre futur. Le monde virtuel a un appétit bien réel, et nous commençons à peine à en mesurer la portée.

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Comment l’IA est-elle construite ? Les acteurs clés de l’écosystème IA

Argent Qui Dort — Tue, 05 Aug 2025 15:32:16 +0000

L’intelligence artificielle est sur toutes les lèvres, mais au-delà du buzz et des promesses, se cache un écosystème d’une complexité vertigineuse. Derrière chaque interaction avec une IA, qu’il s’agisse de la réponse d’un chatbot, de la navigation d’une voiture autonome ou de l’analyse d’un algorithme publicitaire, se trouve une chaîne de valeur technologique et économique qui s’étend du substrat de silicium aux applications grand public.

Ce n’est pas qu’une question de code ; c’est un ballet bien orchestré d’entreprises, de technologies et d’infrastructures. Pour vraiment comprendre l’IA, il faut la déconstruire, la suivre du tout début de sa création. C’est l’objectif de cet article : remonter à la source et explorer l’intégralité de la chaîne de valeur de l’IA, de la fabrication des puces les plus puissantes aux applications qui changent notre monde, en passant par les data centers, le cloud et les modèles de langage eux-mêmes. Nous allons découvrir les acteurs majeurs, leurs rôles, leurs modèles d’affaires et la manière dont ils s’interconnectent pour former le moteur de la révolution actuelle.

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Chapitre 1 : Les fondations de l'IA – La chaîne de valeur des semi-conducteurs

L’intelligence artificielle, à l’instar d’un cerveau, est un système hiérarchique : de la matière grise (les puces) à la conscience (les algorithmes). Ce premier chapitre se concentre sur les fondations physiques de l’IA, de la conception des puces à leur fabrication. C’est un écosystème complexe où chaque acteur est indispensable.

1. Les Architectes de Puces (Fabless Designers)

Ces entreprises se spécialisent dans la conception de l’architecture des puces, sans posséder d’usines de fabrication. Elles sous-traitent cette étape à des « fondeurs ».

Nvidia (NASDAQ:NVDA) : Le leader incontesté des accélérateurs d’IA. NVIDIA conçoit des GPU (Graphics Processing Unit) dont l’architecture, massivement parallèle, est devenue le standard de facto pour l’entraînement et l’inférence des modèles d’IA. Son atout majeur réside dans sa plateforme logicielle CUDA, qui a créé un écosystème puissant et difficile à concurrencer. Ses produits phares, comme les puces Hopper (H100) ou Blackwell, sont au cœur des data centers d’IA.
AMD (NASDAQ:AMD) : Principal concurrent de NVIDIA, AMD conçoit également des GPU pour l’IA (série Instinct MI) et est un acteur majeur des processeurs (CPU) pour serveurs avec ses puces EPYC. L’entreprise a développé sa propre plateforme logicielle, ROCm, comme alternative open-source à CUDA.
Broadcom (NASDAQ:AVGO) : Moins visible pour le grand public mais crucial, Broadcom est un géant des puces pour l’infrastructure réseau et les télécommunications. Ses puces de commutation Tomahawk sont l’épine dorsale des data centers, permettant une communication ultra-rapide entre les milliers de puces d’IA, un maillon indispensable pour le fonctionnement d’un cluster d’entraînement massif.
Arm (NASDAQ:ARM) : Arm est l’architecte des architectures. Elle ne fabrique pas de puces, mais conçoit et licencie la propriété intellectuelle de ses architectures de processeurs (CPU). Son modèle d’affaires, basé sur les licences et les redevances, a fait de son architecture le standard mondial pour l’efficacité énergétique, en particulier dans les appareils mobiles et de plus en plus dans les data centers.

2. Les Outils de Conception (EDA)

Ces sociétés fournissent les logiciels spécialisés qui permettent aux architectes de puces de concevoir leurs designs complexes.

Synopsys (NASDAQ:SNPS) : Leader des logiciels d’EDA (Electronic Design Automation). Synopsys fournit les outils de conception, de simulation et de vérification qui sont utilisés par NVIDIA, AMD et d’autres pour transformer une idée en un plan de puce fonctionnel. Son expertise est particulièrement reconnue dans l’intégration de la propriété intellectuelle (IP) et l’optimisation des performances.
Cadence Design Systems (NASDAQ:CDNS) : Concurrent direct de Synopsys, Cadence est un autre géant de l’EDA. L’entreprise est particulièrement forte dans les outils de vérification, de simulation et la conception de circuits analogiques et de radiofréquence. Ensemble, Synopsys et Cadence forment un duopole qui domine ce marché ultra-spécialisé.

3. Les Fondeurs (Foundries) et Fabricants

Ces entreprises sont responsables de la fabrication physique des puces à partir des plans fournis par les concepteurs.

TSMC (NYSE:TSM) : Le plus grand et le plus avancé des fondeurs « pure-play » au monde. TSMC se concentre exclusivement sur la fabrication pour ses clients (NVIDIA, AMD, Apple, etc.), ce qui garantit sa neutralité. Son avance technologique sur les nœuds de gravure les plus fins (3nm, 5nm) lui confère une position stratégique quasi-monopolistique sur la production de puces d’IA de pointe.
Intel (NASDAQ:INTC) : Historiquement le leader des processeurs (CPU), Intel est un IDM (Integrated Device Manufacturer), c’est-à-dire qu’elle conçoit et fabrique ses propres puces. Face à la domination de TSMC, Intel s’est également positionnée en tant que fondeur pour d’autres entreprises avec son initiative « Intel Foundry Services », la plaçant ainsi en concurrence directe avec le géant taïwanais.
Samsung (KRX:005930) : Comme Intel, Samsung est un IDM qui fabrique ses propres puces (y compris ses puces mémoire, où elle est le leader mondial). Sa division fonderie est un concurrent de TSMC, bien qu’avec une part de marché plus petite. L’intégration verticale de Samsung, qui combine la conception et la fabrication de divers types de puces, est son principal avantage.

4. Les Constructeurs de Machines

ASML (AMS:ASML) : Sans doute l’entreprise la plus critique de la chaîne de valeur. ASML détient un monopole absolu sur les machines de lithographie EUV (Extreme Ultraviolet), les seuls outils au monde capables de graver les circuits aux nœuds les plus fins. Ces machines sont d’une complexité et d’un coût hors norme. Sans les machines d’ASML, la production des puces les plus avancées de TSMC, Samsung et Intel serait impossible.

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Chapitre 2 : Les Data Centers, le moteur physique de l'IA

1. L'Alimentation et le Refroidissement : Le nerf de la guerre

Un data center est un gouffre énergétique. Les millions de serveurs qu’il contient génèrent une chaleur intense qui, si elle n’est pas dissipée, provoquerait la surchauffe et la panne des équipements. Les entreprises suivantes sont les spécialistes de la gestion de cette énergie.

Schneider Electric (EPA:SU) : Un leader mondial de la gestion de l’énergie et de l’automatisation. Schneider fournit des solutions complètes pour les data centers, incluant les systèmes d’alimentation sans interruption (UPS), les systèmes de refroidissement, et les logiciels de gestion de l’infrastructure (DCIM) pour optimiser l’efficacité énergétique.
Eaton (NYSE:ETN) : Une autre société majeure dans le secteur de la gestion de l’énergie. Eaton fabrique des onduleurs (UPS), des systèmes de distribution électrique et des logiciels de gestion pour garantir la fiabilité de l’alimentation électrique, un impératif absolu pour le bon fonctionnement des serveurs.
Vertiv (NYSE:VRT) : Spécialiste des infrastructures critiques, Vertiv propose des solutions complètes pour le refroidissement, l’alimentation et la gestion des data centers. Le refroidissement est un marché à forte croissance en raison de la densité énergétique croissante des racks d’IA.

2. Le Réseau (Networking) : Les autoroutes de l'information

Pour que les puces puissent travailler ensemble et communiquer efficacement, un réseau ultra-rapide est nécessaire. Ces entreprises fournissent l’équipement essentiel.

Cisco (NASDAQ:CSCO) : Leader historique du marché des équipements de réseau, Cisco fournit des routeurs, des commutateurs et d’autres solutions de mise en réseau qui forment l’épine dorsale des data centers.
Arista Networks (NYSE:ANET) : Concurrent de Cisco, Arista est spécialisée dans les commutateurs et les logiciels de réseau pour les environnements cloud et les data centers de très grande échelle. L’entreprise est particulièrement prisée pour ses solutions de réseau ultra-rapides et à faible latence, essentielles pour interconnecter les milliers de GPU dans un cluster d’IA.

3. Les Serveurs et Composants : Les "bâtiments" de l'IA

Les serveurs sont les boîtiers physiques qui contiennent les puces (GPU, CPU) que nous avons déjà étudiées.

Dell Technologies (NYSE:DELL) & Hewlett Packard Enterprise (NYSE:HPE) : Ces deux géants fournissent des serveurs et du matériel informatique à l’échelle industrielle. Leurs serveurs sont des plates-formes sur lesquelles les puces de NVIDIA, AMD et d’autres sont intégrées.
Super Micro Computer (NASDAQ:SMCI) : Souvent surnommé le « caddie d’épicerie de l’IA », SMCI est une entreprise spécialisée dans la conception et la fabrication de serveurs optimisés pour les applications d’IA. Ses serveurs sont connus pour leur design modulaire et leur capacité à intégrer de grandes quantités de GPU dans un espace réduit, ce qui les rend très populaires auprès des grandes entreprises technologiques.

4. L'Immobilier : Les propriétaires des usines

Les data centers sont des biens immobiliers très spécifiques. Ce sont des bâtiments dédiés, gérés par des entreprises qui louent l’espace et l’infrastructure à d’autres sociétés. Ces entreprises sont souvent des REITs (Real Estate Investment Trusts), spécialisées dans l’immobilier.

Equinix (NASDAQ:EQIX) : Le plus grand opérateur de data centers au monde. Equinix se spécialise dans l’interconnexion, ce qui permet à ses clients (entreprises du cloud, réseaux) de se connecter directement entre eux dans ses installations.
Digital Realty (NYSE:DLR) : Autre REIT majeur, Digital Realty fournit des solutions de colocation et d’interconnexion à travers un large portefeuille de data centers dans le monde entier.

5. La Production d'énergie : Le carburant de l'écosystème

Les data centers représentent une part de plus en plus significative de la consommation électrique mondiale. L’IA, avec sa demande vorace en puissance de calcul, exacerbe ce phénomène. Les producteurs d’électricité, en particulier les acteurs de l’énergie nucléaire, sont de plus en plus considérés comme des partenaires stratégiques.

Constellation Energy (NASDAQ:CEG) & Vistra (NYSE:VST) & Talen Energy (NASDAQ:TLN) : Ces entreprises sont de grands producteurs d’électricité aux États-Unis et exploitent un nombre important de centrales nucléaires. Leurs centrales produisent une énergie fiable et décarbonée, ce qui en fait des partenaires idéaux pour les entreprises technologiques qui cherchent à réduire leur empreinte carbone.
NuScale (NYSE:SMR) & Oklo (NYSE:OKLO) : Ces sociétés représentent la nouvelle génération de l’énergie nucléaire, en se concentrant sur les SMR (Small Modular Reactors), des mini-réacteurs nucléaires. La promesse de ces technologies est de pouvoir construire des centrales nucléaires plus petites, moins chères et potentiellement plus proches des data centers.
BWX Technologies (NYSE:BWXT) : Spécialisée dans les composants nucléaires, cette entreprise fournit des réacteurs et des services à la marine américaine et à d’autres applications. Son expertise pourrait être cruciale pour le développement de réacteurs pour des usages civils, comme l’alimentation de data centers.
Cameco (NYSE:CCJ) : Un des plus grands producteurs d’uranium au monde. Sans uranium, pas de nucléaire. Cameco est donc un maillon essentiel de la chaîne de valeur du nucléaire, un secteur qui voit sa demande croître avec l’explosion des data centers.

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Chapitre 3 : L'écosystème du Cloud - La puissance de calcul à la demande

Si les puces et les data centers sont les fondations de l’IA, le cloud est l’outil qui rend cette puissance de calcul accessible à tous. Les entreprises, les start-ups et les chercheurs n’ont pas besoin de construire leur propre data center ou d’acheter des milliers de puces NVIDIA ; ils peuvent simplement louer l’infrastructure dont ils ont besoin. Ce modèle de « puissance de calcul à la demande » est le maillon essentiel entre le matériel et le logiciel, et il est dominé par une poignée d’acteurs, les « hyperscalers ».

1. Les trois géants du Cloud : des écosystèmes complets

Le marché est massivement contrôlé par trois entreprises qui ne se contentent pas de louer des serveurs. Elles offrent une gamme complète de services, des outils de machine learning aux bases de données en passant par la gestion de réseaux, créant ainsi des écosystèmes complets pour leurs clients.

Amazon Web Services (AWS) (NASDAQ:AMZN) : Pionnier et leader historique du cloud. AWS a démocratisé l’accès à la puissance de calcul en lançant ses services en 2006. Son offre est la plus vaste et la plus mature du marché, avec des centaines de services allant de la simple machine virtuelle (EC2) aux bases de données spécialisées et aux outils d’IA. Pour l’IA, AWS propose un accès à des instances équipées des derniers GPU NVIDIA, ainsi que des services d’IA pré-entraînés comme Rekognition pour la reconnaissance d’images. Son leadership repose sur son ancienneté, son immense échelle et sa capacité d’innovation constante.
Microsoft Azure (NASDAQ:MSFT) : Le principal concurrent d’AWS, Azure a su tirer parti de la force de son écosystème d’entreprise existant (Windows, Office 365, etc.) pour devenir un acteur majeur. Son atout le plus stratégique est son partenariat de longue date avec OpenAI. Microsoft a massivement investi dans OpenAI, devenant le fournisseur exclusif de l’infrastructure cloud nécessaire pour l’entraînement de ses modèles comme GPT-4. Ce partenariat a fait d’Azure la plateforme de choix pour de nombreuses entreprises cherchant à intégrer de l’IA générative. L’entreprise propose également une multitude de services d’IA, comme ses propres modèles de langage ou des outils de développement.
Google Cloud Platform (GCP) (NASDAQ:GOOGL) : Troisième acteur du marché, Google Cloud bénéficie de l’expertise de sa maison mère, Alphabet, un leader historique de l’IA et de l’apprentissage automatique. Plutôt que de s’appuyer uniquement sur les GPU de NVIDIA, Google a développé ses propres puces dédiées à l’IA, les TPU (Tensor Processing Unit). Ces puces, utilisées en interne pour l’entraînement de modèles comme Gemini, sont également disponibles pour les clients de GCP, ce qui offre une alternative puissante et souvent plus optimisée pour certaines charges de travail d’IA. GCP est également très fort sur le plan de l’analyse de données et du machine learning.

2. Les outsiders et les challengers

Bien que le marché soit dominé par ces trois géants, d’autres acteurs ont su se positionner en se spécialisant ou en proposant une approche différente.

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) (NYSE:ORCL) : Historiquement un éditeur de logiciels de base de données, Oracle a massivement investi dans son offre de cloud, OCI. Son approche est différente : au lieu de concurrencer les trois grands sur l’ensemble de leurs services, Oracle s’est concentré sur des niches, en particulier sur l’infrastructure de calcul à haute performance. Pour les charges de travail d’IA, Oracle a fait le pari de proposer une grande disponibilité des GPU NVIDIA à des coûts souvent plus compétitifs, attirant ainsi de grands noms de l’IA.

En résumé, le cloud est le moteur de la démocratisation de l’IA. Ces entreprises offrent un accès instantané à la puissance de calcul la plus avancée au monde, et simplifient la vie des développeurs en leur proposant une panoplie d’outils et de services. C’est l’un des maillons les plus dynamiques de la chaîne de valeur.

Chapitre 4 : Les Modèles Fondamentaux et leurs applications

Les modèles fondamentaux sont la couche logicielle surpuissante qui donne à l’IA sa capacité à comprendre, générer et analyser des données complexes. Si les modèles de langage sont l’expression la plus visible, l’IA est en réalité intégrée dans de nombreux autres domaines, des algorithmes de publicité aux outils d’entreprise. Ce chapitre explore en détail cet écosystème en se concentrant sur les acteurs clés et leurs domaines d’application.

1. Les créateurs de modèles génératifs : au cœur de l'innovation

Ces entreprises construisent les modèles de langage et les autres modèles fondamentaux qui servent de base à une multitude d’applications. Elles investissent des milliards dans la R&D et dans l’infrastructure de calcul.

OpenAI : Avec le lancement de ChatGPT, OpenAI a démocratisé l’IA générative pour le grand public. Leurs modèles GPT (Generative Pre-trained Transformer) sont devenus un standard de l’industrie, souvent considérés comme les plus performants. Le partenariat stratégique avec Microsoft a été un tournant, assurant à OpenAI l’accès à une infrastructure de calcul massive et intégrant ses modèles dans de nombreux produits Microsoft. L’entreprise continue d’innover avec de nouveaux modèles et des outils comme DALL-E pour la génération d’images.
Alphabet (NASDAQ:GOOGL) : Google est à la pointe de l’IA depuis des décennies. Son modèle Gemini est l’un des plus avancés, conçu pour être multimodal dès sa création (texte, image, audio, vidéo). Google l’utilise pour ses propres services, comme son moteur de recherche et Google Cloud. L’entreprise a également dévoilé d’autres modèles, comme Veo pour la création de vidéos et a une longue histoire d’utilisation de l’IA pour ses algorithmes de publicité, qui sont le fondement de son modèle d’affaires.
Meta (NASDAQ:META) : L’approche de Meta est unique et a eu un impact majeur. L’entreprise a développé les modèles Llama et a choisi de les rendre open-source. Cela a permis aux développeurs et aux entreprises du monde entier de les utiliser pour créer leurs propres applications, ce qui a accéléré l’innovation et créé un vaste écosystème de startups et de projets de recherche basés sur Llama. Meta utilise aussi l’IA massivement dans ses algorithmes pour ses réseaux sociaux et sa publicité.
Anthropic : Fondée par d’anciens membres d’OpenAI, Anthropic a développé la famille de modèles Claude. L’entreprise se distingue en mettant un accent fort sur la sécurité et l’éthique de l’IA, qu’elle appelle l’« IA constitutionnelle ». Claude est un concurrent direct des modèles GPT et est apprécié par les entreprises pour sa fiabilité.
Mistral AI : Une start-up française qui a rapidement gagné en notoriété en développant des modèles à la fois performants et compacts. Son modèle phare, Mistral, est disponible à la fois en open-source et via des API pour un usage commercial. L’entreprise a su prouver qu’il est possible de rivaliser avec les géants américains et propose son interface de discussion, Le Chat.
xAI : Fondée par Elon Musk, xAI se concentre sur la création d’une IA pour « comprendre l’univers ». Son premier modèle, Grok, se distingue par son intégration avec le réseau social X et sa personnalité plus libre.
Apple (NASDAQ:AAPL) : Apple a dévoilé sa propre stratégie d’IA, Apple Intelligence. L’approche est de proposer une IA hautement personnalisée, privée et intégrée au cœur de ses systèmes d’exploitation (iOS, iPadOS, macOS). Apple utilise une combinaison de modèles sur l’appareil (pour des tâches simples) et de modèles plus puissants hébergés sur des serveurs sécurisés (Private Cloud Compute).
Tencent (HKG:0700) : Le géant technologique chinois est un acteur majeur de l’IA sur son marché domestique. Tencent a développé son propre modèle de langage, Hunyuan, qu’il intègre à ses vastes applications et services pour le marché chinois.

2. L'IA au service de l'entreprise : l'automatisation et l'analyse

L’IA n’est pas seulement un outil de création ; elle est de plus en plus intégrée dans les logiciels d’entreprise pour automatiser et optimiser les processus.

Microsoft (NASDAQ:MSFT) : Au-delà de son rôle de fournisseur de cloud via Azure, Microsoft est un acteur majeur dans l’intégration de l’IA dans les logiciels d’entreprise. Grâce à son partenariat avec OpenAI, l’entreprise a développé Copilot, un assistant basé sur ChatGPT qui est inclus dans sa suite Office. Copilot aide les utilisateurs à créer du contenu, analyser des données ou rédiger des documents, transformant la productivité.
Salesforce (NYSE:CRM) : Leader des logiciels de gestion de la relation client (CRM), Salesforce a développé Einstein, une plateforme d’IA intégrée à ses produits. Einstein aide les équipes commerciales et marketing à analyser les données pour prédire les comportements clients, automatiser les processus et personnaliser les interactions.
SAP (ETR:SAP) & ServiceNow (NYSE:NOW) : Ces géants des logiciels d’entreprise (ERP) intègrent l’IA pour améliorer leurs produits. L’IA les aide à automatiser des tâches répétitives, à analyser de vastes bases de données et à proposer des fonctionnalités plus intelligentes pour la gestion des entreprises.

3. Les créatifs et les analystes : l'IA pour la création et la donnée

L’IA est également un puissant outil pour la création de contenu et l’analyse de données.

Adobe (NASDAQ:ADBE) : Dans le domaine de la création, Adobe a lancé Firefly, une famille de modèles d’IA générative pour les images. Intégré dans ses logiciels phares comme Photoshop, Firefly permet aux créatifs de générer et de modifier des images avec une facilité sans précédent.
Snowflake (NYSE:SNOW) : Snowflake fournit une plateforme d’analyse de données sur le cloud. L’entreprise utilise l’IA pour optimiser le traitement et l’analyse des données de ses clients, permettant aux entreprises de prendre des décisions plus rapidement et avec plus de précision.
Palantir (NASDAQ:PLTR) : Spécialisée dans l’analyse de données pour les gouvernements et les grandes entreprises, Palantir utilise l’IA pour aider ses clients à prendre des décisions stratégiques complexes, notamment en matière de défense et de renseignement.

4. La sécurité et les applications spécialisées : des niches critiques

L’IA a trouvé sa place dans des domaines critiques comme la cybersécurité et des applications très spécifiques.

Palo Alto Networks (NASDAQ:PANW), Crowdstrike (NASDAQ:CRWD), Cloudflare (NYSE:NET) : Dans le domaine crucial de la cybersécurité, l’IA est un outil essentiel. Ces entreprises utilisent l’apprentissage automatique pour analyser le trafic réseau, détecter les comportements anormaux et identifier les menaces en temps réel, renforçant ainsi la sécurité des systèmes informatiques.
Perplexity : Perplexity n’est pas un créateur de modèle, mais une application qui utilise les LLM d’autres acteurs pour créer un moteur de recherche conversationnel. Perplexity se positionne comme un concurrent de Google en fournissant des réponses concises et sourcées, avec une expérience utilisateur axée sur la pertinence.
Anysphere : Le créateur de Cursor, un éditeur de code basé sur l’IA qui utilise des LLM pour aider les développeurs à écrire, déboguer et refactoriser du code plus rapidement.

Ce chapitre offre une vue d’ensemble de la façon dont les modèles fondamentaux, qu’ils soient créés par des géants ou des start-ups, sont déployés dans une myriade d’applications. Nous avons parcouru les couches matérielles (puces, data centers), les plateformes de distribution (cloud) et les applications logicielles.

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Chapitre 5 : L'IA dans le monde physique – Robotique et automatisation

Après avoir exploré le cerveau (les modèles) et le système nerveux (l’infrastructure) de l’IA, il est temps de voir comment cette intelligence se manifeste dans le monde physique. L’IA dans les applications physiques est un écosystème en plein essor, qui transforme des domaines allant de la logistique à la chirurgie. Cette section explore les acteurs clés qui construisent les « corps » de l’IA, ces machines capables d’interagir avec notre environnement.

1. Les véhicules autonomes : l'IA sur la route

La voiture autonome est peut-être l’application la plus médiatisée de l’IA physique. Elle nécessite des modèles d’IA capables de traiter des flux massifs de données en temps réel (vidéo, radar, lidar) pour prendre des décisions instantanées et sécurisées. Le défi ne se limite pas à la technologie, mais aussi à la régulation et à l’acceptation du public.

Tesla (NASDAQ:TSLA) : Tesla est à l’avant-garde d’une approche de la « vision pure » pour la conduite autonome avec son système FSD (Full Self-Driving). L’entreprise utilise uniquement des caméras et de puissants réseaux de neurones pour percevoir et comprendre son environnement, en s’inspirant du fonctionnement du cerveau humain. Cette approche logicielle, qui s’améliore avec la quantité de données collectées par ses millions de véhicules, est à la fois audacieuse et controversée. Son objectif est de créer une intelligence artificielle généraliste pour la conduite, qui se traduit aussi par le développement de son robot humanoïde, Optimus.
Alphabet (NASDAQ:GOOGL) : La filiale d’Alphabet, Waymo, est le pionnier de la voiture autonome. Contrairement à Tesla, Waymo utilise un ensemble de capteurs plus large (caméras, radars et lidars) pour créer une perception redondante et extrêmement précise de son environnement. Waymo a commencé par un service de taxis autonomes qui opère déjà dans plusieurs villes américaines (comme Phoenix et San Francisco). Cette approche plus prudente, mais aussi plus coûteuse, en a fait l’un des services de conduite autonome les plus avancés au monde, avec un bilan de sécurité impressionnant.

2. La robotique : l'IA dans l'industrie et la vie quotidienne

L’IA ne se limite pas aux voitures. Elle est au cœur d’une nouvelle génération de robots capables d’interagir de manière autonome et de s’adapter à des environnements complexes, qu’il s’agisse d’usines ou d’entrepôts.

ABB (SWX:ABBN) : Géant de l’automatisation, ABB est l’un des leaders mondiaux de la robotique industrielle. Les robots d’ABB, autrefois programmés pour des tâches répétitives, sont de plus en plus dotés d’une intelligence artificielle. Cela leur permet de s’adapter à des variations dans l’environnement de production, d’améliorer leur précision et de collaborer avec les humains de manière plus sûre. L’IA aide par exemple un bras robotique à manipuler des objets de formes variées sans programmation manuelle préalable.
Amazon (NASDAQ:AMZN) : Pour optimiser sa logistique massive, Amazon déploie des dizaines de milliers de robots autonomes dans ses entrepôts. Ces robots de manutention, développés par sa division Amazon Robotics, utilisent l’IA pour naviguer, transporter des marchandises et optimiser les flux de travail. Amazon investit aussi dans des robots humanoïdes, comme Digit, pour automatiser des tâches encore plus complexes comme la préparation de commandes. L’entreprise est un acteur majeur à la fois dans le cloud (AWS), la publicité et la robotique, montrant comment l’IA est intégrée de manière verticale dans son modèle d’affaires.
Intuitive Surgical (NASDAQ:ISRG) : Le robot chirurgical Da Vinci d’Intuitive Surgical est un leader de la robotique médicale. Bien qu’il soit contrôlé par un chirurgien, il utilise une intelligence artificielle pour stabiliser les mouvements, améliorer la précision et analyser les données pendant l’opération. L’IA est ici un outil d’assistance indispensable, améliorant la sécurité et l’efficacité des procédures chirurgicales. La prochaine génération de robots chirurgicaux sera probablement encore plus autonome, capable d’assister le chirurgien de manière plus proactive.

3. Les dispositifs portables : l'IA à l'échelle humaine

L’IA se miniaturise et s’intègre dans des objets que nous portons au quotidien, créant une nouvelle interaction entre l’homme et la technologie. Ces dispositifs sont souvent des interfaces qui connectent le monde physique à la puissance du cloud.

Essilor Luxottica (EPA:EL) : Le partenariat entre Essilor Luxottica et Meta a donné naissance à des lunettes intelligentes équipées de l’IA. Ces lunettes peuvent prendre des photos et des vidéos, répondre à des questions et fournir des informations en temps réel grâce à un assistant virtuel intégré. Le défi technologique est de faire fonctionner une IA sophistiquée dans un petit appareil portable, en s’appuyant à la fois sur la puissance de calcul embarquée et sur la connectivité au cloud. L’IA transforme un simple objet en un assistant personnel discret, capable d’interagir directement avec l’environnement de l’utilisateur.

Ce chapitre montre que l’IA n’est pas qu’une abstraction logicielle, mais une force qui remodèle l’industrie, les transports, la santé et même notre quotidien. Nous avons maintenant couvert l’ensemble de la chaîne de valeur, des puces aux applications physiques.

Perspective sur l’avenir :

L’avenir de cette chaîne de valeur sera façonné par plusieurs dynamiques. La première est la course à la puissance de calcul. La demande d’énergie et la quête de puces toujours plus performantes vont accélérer la concurrence entre les fondeurs et les concepteurs, et renforcer le rôle des producteurs d’énergie. La seconde est la verticalisation. Des entreprises comme Microsoft et Google cherchent à maîtriser de plus en plus de maillons de la chaîne, de la conception de leurs propres puces à l’intégration de leurs modèles d’IA dans leurs produits. Enfin, l’open-source, popularisé par des acteurs comme Meta et Mistral AI, va continuer de démocratiser l’accès à la technologie, stimulant une innovation rapide et inattendue.

L’IA n’est pas une technologie unique, mais la somme de toutes ces parties. L’évolution de l’un de ces maillons aura des répercussions sur l’ensemble du système. Comprendre cette chaîne de valeur, c’est se donner les clés pour anticiper les tendances, identifier les acteurs stratégiques et mieux appréhender l’impact de l’IA sur notre économie et notre société.

Conclusion

Nous avons parcouru un long chemin, des salles blanches d’ASML, où naissent les puces les plus avancées, aux robots autonomes naviguant dans nos entrepôts. Cette exploration de la chaîne de valeur de l’IA a mis en lumière un écosystème d’une interdépendance fascinante. Le succès d’un modèle de langage comme GPT dépend de la capacité de TSMC à graver des puces pour NVIDIA, de la capacité de Microsoft Azure à fournir l’infrastructure nécessaire, et du travail de chercheurs qui affinent les algorithmes.

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Quand vendre ses actions ? (11 bonnes raisons pour le faire)

Argent Qui Dort — Wed, 19 Feb 2025 11:44:22 +0000

Quand faut-il vendre ses actions ? C’est une question cruciale que tout investisseur se pose un jour ou l’autre. Contrairement à ce que prônent certains journaux financiers, il n’existe pas de règle universelle et simpliste comme « vendre après un gain de 20 % ». Vendre une action doit être le fruit d’une réflexion approfondie basée sur des raisons précises et des signaux clairs.

Dans cet article, nous vous présentons 11 bonnes raisons de vendre vos actions, afin d’éviter les erreurs courantes et d’optimiser vos performances à long terme. Que vous soyez un investisseur à long terme ou que vous souhaitiez ajuster votre portefeuille, ces conseils vous aideront à prendre des décisions éclairées.

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Attention aux mauvais conseils vu dans les journaux spécialisés

Les journaux spécialisés ont tendance à répéter des conseils tels que « vendez vos actions quand vous réalisez une performance de 20% pour prendre vos bénéfices ». C’est exaspérant lorsque de tels conseils s’adressent à des investisseurs long terme.

En agissant ainsi et en vendant ses actions à répétition, l’investisseur :

paye des frais de transaction.
paye des impôts sur les plus-value réalisées (qui l’empêchent de profiter pleinement de l’effet des intérêts composés).
peut potentiellement passer à côté du prochain multibagger (l’action qui fera x5 ou x10 ou plus) et finir extrêmement frustré.

Lorsque vous investissez à long terme, le but est de sélectionner drastiquement les actions que vous détenez dans votre portefeuille avec pour objectif de ne vendre aucune ligne avant au moins 10 ans. Pas lorsque l’une d’elle est en plus-value de 20%.

Toutefois, il arrive de se tromper et c’est pourquoi il y a parfois quelques bonnes raisons de vendre les actions que vous aviez pourtant eu envie de garder 10 ans quand vous les avez achetées.

Les signaux à surveiller pour savoir quand vendre ses actions

1. La thèse d’origine de votre investissement n'est plus valide

Lorsque les fondamentaux de votre investissement changent, il est temps de revoir votre position. Cela peut se manifester par :

Mauvaise évaluation de l’avantage compétitif : L’entreprise peut se faire concurrencer plus facilement que ce à quoi vous vous attendiez.
Risque externe accru : Des facteurs externes se révèlent plus importants que prévu.
Manque de performance managériale : La direction peine à tenir ses promesses.
Décision juridique défavorable : Un événement juridique majeur contredit la stratégie de l’entreprise.
Détérioration de l’image de marque : La réputation de l’entreprise se fragilise.
Diversification incohérente : L’entreprise s’aventure dans des secteurs qui ne font pas sens.
Disruption par un nouvel entrant : Le marché évolue rapidement.
Résultats financiers en baisse : Le résultat net devient négatif.

2. Irrégularités comptables

La confiance dans les chiffres est essentielle. Si vous observez :

Des suspicions d’irrégularités comptables,
Des réserves émises par les auditeurs ou un refus de certification de certaines filiales,

considérez cela comme un signal d’alarme majeur et réfléchissez à la vente de vos actions. C’est un énorme red flag dont nous parlons dans cet article.

3. Mega acquisition d’une société indésirable

Les acquisitions de grande envergure peuvent perturber la stratégie de l’entreprise :

Impact sur la valeur : Une acquisition massive peut détourner l’attention de la direction.
Importance relative :
- Une entreprise de 100 milliards $ rachetant une société de 3 milliards $ n’est pas forcément préoccupante.
- En revanche, un rachat de 40 milliards $ par une entreprise de 100 milliards $ nécessite une vigilance accrue.

4. Thèse de votre investissement épuisée et potentiel limité

Lorsque les indicateurs de croissance ne correspondent plus à vos attentes :

Croissance du chiffre d’affaires : Organique inférieure à 5 %.
Croissance du résultat net : En dessous de 5 %.
Opportunités ailleurs : D’autres secteurs ou entreprises offrent de meilleures perspectives.

Il peut alors être judicieux de liquider votre position pour réallouer vos investissements.

5. Détérioration de la culture d’entreprise

L’environnement interne est un baromètre essentiel :

Avis des employés : Une baisse de la note sur des plateformes comme Glassdoor.
Départs massifs : Un exode de managers et d’employés clés.
Restructurations infructueuses : Les tentatives de transition engagée par la direction échouent (s’il y en a).

Ces signaux indiquent souvent que l’entreprise perd de sa dynamique.

6. Position trop importante dans le portefeuille

Il est normal qu’une action très performante prenne de plus en plus de place dans votre portefeuille et que celui-ci devienne de plus en plus concentré avec le temps.

Il n’y a qu’à regarder la part qu’Apple représente dans le portefeuille de Berkshire Hathaway (Warren Buffett).

Il faut laisser faire cette concentration naturelle au maximum car il suffit de détenir une seule très bonne action pour booster la performance totale d’un portefeuille.

Établissez toutefois quelques limites pour éviter de prendre trop de risque :

Pas plus de 40% pour des entreprises incroyables à faible risque.
Pas plus de 20% pour des entreprises incroyables à haut risque.

7. Perte d’intérêt pour l’entreprise

Il peut être judicieux de liquider votre position pour réallouer vos investissements si :

Vous n’avez plus envie de suivre cette entreprise car vous trouvez que les produits/services qu’elle propose ne sont plus intéressants.
Vous avez perdu la motivation de suivre ce que fait l’entreprise et les news qui l’entourent.

8. Rachat de la société

Le rachat d’une entreprise peut limiter son potentiel de hausse, si l’entreprise :

se fait racheter.
que le rachat a de fortes chances d’aboutir.
que l’écart entre le prix de l’action actuel et le prix de rachat est faible.

Dans ce cas, vendre permet d’éviter de perdre du temps à conserver une position au potentiel maintenant limité.

9. Besoin de liquidités pour des raisons personnelles

La bourse offre une grande liquidité par rapport à d’autres investissements comme l’immobilier par exemple :

Liquidité immédiate : En cas d’imprévus ou de dépenses importantes à l’horizon, vous pouvez rapidement transformer vos actions en argent liquide.

Profitez de cette flexibilité pour répondre à vos besoins personnels sans délai.

10. Difficulté psychologique à tenir la position

Aspect trop souvent négligé mais bien résumé par cette citation :

“Si vous n’arrivez pas à dormir la nuit à cause de vos positions en bourse, alors vous êtes allé trop loin. Si tel est le cas, vendez vos positions jusqu’au niveau où vous retrouverez le sommeil.”
– Jesse Livermore

Vos investissements en actions ne devraient pas générer de stress supplémentaire. Au contraire, vous devriez être soulagé de les avoir en portefeuille et être fier de les présenter.

11. Optimisation fiscale via une moins-value

Si (et seulement si !) vous avez perdu confiance dans une entreprise (pour les raisons évoquées ci-dessus) et que votre position est perdante il ne faut pas oublier qu’en plus de couper vos pertes cela vous permettra de réduire vos impôts en les déduisant des plus-values réalisées.

Pourquoi vendre ses actions ?

L’idée avec cette liste de raisons pour vendre, c’est d’éviter de vous retrouver avec des actions comme Nokia ou Blackberry dans votre portefeuille, malgré le fait qu’elles aient eu leur heure de gloire pendant plusieurs années dans le passé.

Lorsqu’elles se faisaient dépasser par Apple, il fallait vite prendre la décision de vendre ces actions.

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La psychologie en bourse : un facteur clé de succès

Réussir en bourse nécessite d’adopter une approche contre-intuitive. S’il suffisait de suivre son instinct pour réussir en bourse, il n’y aurait rien à apprendre pour faire du stock-picking d’actions et tout le monde serait riche.

1. La psychologie pousse les investisseurs débutants à vouloir vendre les actions sur lesquelles ils sont en plus-value (à +20% par exemple) pour renforcer les actions sur lesquelles ils sont en moins-value.

Pourtant c’est exactement le contraire qu’il faudrait faire !

Laisser courir ou renforcer les actions en plus-value (PV).
Délaisser ou vendre les actions en moins-value (MV).

Il faut juste avoir ce déclic psychologique.

2. La psychologie pousse les investisseurs débutants à vouloir acheter des actions dont le prix est le plus bas possible.

Pour faire cela, ils vont rechercher dans les palmarès les actions qui ont le plus baissé dernièrement ou bien les actions qui sont proches de leur plus bas historique.

Pourtant c’est exactement le contraire qu’il faudrait faire !

Il faut s’intéresser aux actions qui battent déjà le marché :
C’est un signe que le business modèle fonctionne et que les investisseurs se rendent compte qu’il fonctionne.
Les winners ont tendance à continuer de gagner et les losers ont tendance à continuer de perdre.

Il faut juste avoir ce déclic psychologique.

Exemple : Warren Buffet a acheté ses premières actions Apple au Q1 2016 alors qu’elle avait déjà pris plus de 1000% en 10 ans.

Il n’a fait que laisser courir sa position par la suite, sans essayer de prendre des bénéfices rapidement à +20% ou +50%.

Une action qui a déjà pris +1000% en 10 ans peut très bien être un investissement « value ». Le fait qu’elle soit beaucoup monté ne veut pas forcément dire que vous l’achetez à un prix trop cher.

Bonus : erreurs de débutant à éviter pour réussir en bourse

Pour vous aider à éviter les pièges classiques, voici une liste non exhaustive d’erreurs à éviter, que nous avons commises quand nous avons débuté dans l’investissement :

Faire de la vente à découvert.
Donner de l’importance à l’EBITDA.
Utiliser l’effet de levier de manière excessive.
Se fier aux analystes et leurs prévisions avec objectif de prix.
Investir dans des sociétés qui ne font pas de résultat net positif.
Penser qu’un PER élevé veut forcément dire que l’action est trop chère.
Acheter les actions qui font des plus bas plutôt que celles qui font des plus haut.
Investir dans des small caps et des biotechs non profitables en espérant faire des gros coups.
Croire que le dividende d’une action fonctionne comme le loyer d’un investissement immobilier locatif.
Regarder le prix et la courbe d’une action plutôt que la capitalisation boursière et le business de la société qu’il y a derrière.
Mettre des ordres limite à peine en dessous du prix pour essayer de gratter quelques centimes et au final ne pas être exécuté.
Perdre du temps à faire des analyses beaucoup trop poussées et précises alors que l’avenir est de toute façon très incertain.
Se comporter comme un trader et non un investisseur long terme en se fixant des règles du type « si une position gagne +20% je la vend ».
Sélectionner ses actions en regardant les palmarès :
- de celles qui ont le plus baissé.
- de celles qui versent les plus gros dividendes.
- de celles qui ont le plus faible PER.

Conclusion

Vendre ses actions est une décision stratégique qui doit s’appuyer sur une analyse rigoureuse des fondamentaux, une évaluation régulière des performances et une gestion attentive de vos émotions. En surveillant les signaux évoqués et en évitant les pièges courants, vous pourrez optimiser votre portefeuille et atteindre vos objectifs à long terme.

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Avis sur les ETF obligataires datés à échéance (maturité fixe)

Argent Qui Dort — Wed, 12 Feb 2025 12:05:16 +0000

Les ETF obligataires datés, ou à échéance fixe, représentent une option d’investissement intéressante pour les épargnants souhaitant diversifier leur portefeuille avec des actifs moins volatils que les actions. Ces fonds permettent d’accéder à un panier d’obligations avec une date d’échéance prédéfinie, offrant ainsi un rendement prévisible pour ceux qui les conservent jusqu’à maturité.

Dans cet article, nous allons analyser les principales offres disponibles sur le marché, comme celles proposées par BlackRock, DWS et Amundi, tout en détaillant les avantages et inconvénients de ce type d’investissement pour optimiser votre stratégie financière.

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Qu'est ce qu'une obligation ?

Émettre des obligations est un moyen pour les Etats et les entreprises de se financer auprès d’investisseurs. Il s’agit d’un emprunt avec un taux d’intérêt, comme ceux qu’on peut trouver à la banque, sauf qu’ici c’est vous qui jouez le rôle de la banque.

Lorsque les taux d’intérêt des Banques Centrales augmentent, les obligations deviennent de plus en plus attractives. Elles représentent une alternative intéressante pour équilibrer un portefeuille d’ETF de type actions.

Les obligations sont peu accessibles aux petits budgets car les tranches sont souvent de plusieurs milliers d’euros. L’alternative ce sont les ETF obligataires.

Jusqu’à présent, nous avions du mal à trouver des ETF obligataires satisfaisants jusqu’aux annonces récentes des émetteurs d’ETF BlackRock et DWS fin 2023 puis Amundi début 2024.

ETF Obligataires datés iShares iBonds de Blackrock

BlackRock propose une gamme d’ETF obligataires DATÉS disponible aux investisseurs européens (le terme “daté” est important) : il s’agit des ETF iShares iBonds.

Leur offre est très large avec 50 ETF qui peuvent être soit capitalisant, soit distribuant et qui couvrent 4 types d’obligations :

Des obligations d’entreprises européennes (Corp €) avec des maturités allant de 2025 à 2034 à 0,12% de frais.

Des obligations d’entreprises américaines (Corp $) avec des maturités allant de 2025 à 2034 à 0,12% de frais.

Des Bons du Trésor Américain (Treasury $) à échéance 2025, 2027 ou 2029 à 0,10% de frais.

Des obligations du gouvernement italien (Italy Govt Bond €) à échéance 2026 ou 2028 à 0,12% de frais.

Pour retrouver la liste complète avec les numéros ISIN vous pouvez cliquer sur l’image ci-dessous.

Pour investir dans ces ETF nous vous recommandons d’ouvrir un CTO chez BoursoBank. Leur partenariat avec BlackRock leur permet de proposer la plupart de ces ETF sans aucun frais d’ordre à l’achat et à la vente, quelque soit le montant investi !

De plus, il s’agit des ETF avec le plus d’encours sous gestion comparé à Xtrackers et Amundi, ils sont capitalisant et ont des frais faibles. Ce sont donc les meilleurs selon nous. Pour savoir comment bien choisir les ETF dans lesquels investir, vous pouvez lire cet article.

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Voici notre liste des meilleurs ETF obligataires datés capitalisant disponibles sur CTO :

iBonds € Corp 2026 (ISIN : IE000WA6L436).
iBonds € Corp 2028 (ISIN : IE0008UEVOE0).
iBonds $ Corp 2026 (ISIN : IE000BWITBP9).
iBonds $ Corp 2028 (ISIN : IE0000UJ3480).

Pour obtenir gratuitement notre Shortlist régulièrement mise à jour des meilleurs ETF sur PEA et CTO cliquez ici.

ETF Obligataires à échéance fixe Xtrackers II Target Maturity ESG de DWS

L’émetteur d’ETF allemand DWS propose quant à lui une gamme d’ETF obligataires à échéance fixe ESG. Vous savez peut-être déjà ce qu’on pense des ETF ESG, si ce n’est pas le cas vous pouvez lire cet article. Il s’agit des Xtrackers II Target Maturity ESG.

Leur offre est composée de 12 ETF capitalisants ou distribuants qui couvrent 1 type d’obligation :

Des obligations d’entreprises européennes (Corp €) avec des échéances à de 2027 à 2034 à 0,12% de frais.

Pour retrouver la liste complète avec les numéros ISIN vous pouvez cliquer sur l’image ci-dessous.

Ces 12 ETF ont les mêmes frais que les iBonds de BlackRock (0,12%/an). Ils sont en concurrence directe avec la gamme des ETF obligataires d’entreprises européennes datés de BlackRock qui ont un actif sous gestion plus important.

Il faut avoir conscience, concernant les ETF distribuant, que les coupons reçus trimestriellement seront donc imposés au fur et à mesure des années, ce qui va réduire l’effet des intérêts composés.

Par ailleurs, comme dit précédemment, les ETF Xtrackers Target Maturity de DWS sont ESG, ce qui n’a pas vraiment de sens pour nous car les critères sont souvent trop subjectifs, comme on l’explique dans cet article. On ne leur trouve donc pas un grand intérêt.

ETF Obligataires à maturité fixe Amundi Fixed Maturity

L’émetteur d’ETF français Amundi est arrivé après les 2 autres avec une offre d’ETF obligataires à maturité fixe : il s’agit des Amundi Fixed Maturity.

Leur offre est composée de 4 ETF distribuant qui couvrent 4 types d’obligations gouvernementales européennes :

Euro Government Bond Broad = un mélange avec des obligations d’état allemand (24%), français (23%), italien (20%), espagnol (14%), etc. échéance 2028 à 0,09% de frais.

Euro Government Bond Yield+ = un mélange avec des obligations d’état italien (55%), espagnol (39%) et portugais (6%) échéance 2028 à 0,09% de frais.

German Bund = obligations d’état allemand (100%) échéance 2027 à 0,09% de frais.

Italy BTP = obligations d’état italien (100%) échéance 2027 à 0,09% de frais.

Pour retrouver la liste complète avec les numéros ISIN vous pouvez cliquer sur l’image ci-dessous.

Ces 4 ETF ont des frais un peu plus faibles que les iBonds de BlackRock. Ils vous permettront, si vous le souhaitez, d’être exposé à des obligations gouvernementales européennes. Personnellement on préfère les obligations d’entreprises mais certains pourraient être intéressés par cette alternative.

Les encours de ces ETF sont très faibles (14 millions d’euros actuellement pour le plus gros des 4) donc on ne les recommande pas pour investir car le risque de clôture prématurée de ces ETF est élevé.

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1er avantage des ETF Obligataires datés : un rendement connu à l'avance

Le principal avantage des ETF obligataires datés réside dans le fait que la date d’échéance est connue. L’investisseur peut donc savoir avec une quasi certitude le rendement annualisé qu’il obtiendra s’il garde l’ETF jusqu’à l’échéance, et ce dès le moment où il achète l’ETF.

Dans le jargon on appelle cela “capturer” un rendement. En effet, si vous achetez une obligation à échéance 4 ans qui verse un taux d’intérêt de 3% et que les taux baissent entre temps à 1%, votre obligation vous versera toujours un intérêt de 3% jusqu’à sa date d’échéance.

Exemple : L’ETF « iShares iBonds Dec 2028 Term € Corp UCITS »
(ISIN : IE0008UEVOE0, Ticker : B28A)

300+ obligations d’entreprises « Investment Grade ».
Arrive à échéance en 2028.
Frais 0,12%/an.
Réplication Physique avec échantillonnage.
Capitalisant.
Rendement à échéance 2,93%/an net (au 07/10/2024).
Prix de la part 5,40€.

Pour l’ETF pris en exemple dont l’échéance est en 2028, soit dans 4 ans, il n’y aura pas de versements de coupons de 2,93% par an car l’ETF est capitalisant.

Le prix de la part de l’ETF va fluctuer dans le temps, mais au 31 décembre 2028 il sera à environ 6€ de manière quasi garantie, dans l’hypothèse qu’aucune entreprise ne fasse défaut sur le paiement de son obligation (vous aurez donc bien eu un rendement annualisé de 2,93% sur 4 ans).

Dans l’exemple, les obligations qui composent l’ETF arriveront à échéance au cours de l’année 2028. L’argent récupéré sera réinvesti sur des placements monétaires sans risque (fonds monétaires) par le gérant de l’ETF jusqu’au 31 décembre 2028. À cette date, l’ETF sera clôturé et vous recevrez le montant final en remboursement sur votre compte.

Selon le prix auquel vous achetez l’ETF vous pouvez connaître son rendement dans l’hypothèse où vous le gardez jusqu’au bout.

Vérifiez vous-même le taux actuel de rendement à l’échéance qui peut varier d’un jour à l’autre en fonction du prix et de la duration restante.

Pour chaque fiche d’ETF BlackRock propose un calculateur pour connaître votre rendement à l’échéance en fonction du prix auquel vous achetez l’ETF. Vous pouvez cliquer sur l’image ci-dessous pour accéder à la fiche ETF de l’exemple.

2ème avantage des ETF Obligataires datés : un risque réduit grâce à la diversification

L’ETF obligataire daté, c’est exactement le même fonctionnement qu’une obligation classique sauf que vous en achetez un panier d’environ 100 à 500 d’un coup.

Plutôt que d’acheter une seule obligation « investment grade » (qui a pourtant un risque de défaut très faible d’environ 1 ou 2%) avec la probabilité de tomber sur celle parmi 100 qui fera défaut et de perdre une grosse partie de votre investissement. Avec ces ETF vous allez vraiment pouvoir dormir sur vos deux oreilles puisque le risque est complètement dilué donc maîtrisé.

Pour connaitre le risque d’une obligation il faut regarder sa notation (son rating) qui est donnée par les agences S&P, Moody’s et Fitch. Pour un ETF obligataire daté il faut donc regarder de quelles obligations il est composé et la répartition en terme de notation. Rassurez-vous ce sont des informations simples à trouver sur la fiche de l’ETF.

Voici la répartition par notation de l’ETF pris en exemple plus haut dans l’article.

On voit que sur les 346 obligations qui composent l’ETF il y en a :

1% notées AAA.
11% notées AA.
41% notées A.
47% notées BBB.

Pour comprendre à quoi ces notes correspondent (AAA, AA, A et BBB) il faut se référer à la grille de notation utilisée par les agences de notations que voici.

Une fois qu’on a ces chiffres on regarde quel a été le taux de défaut historique des obligations selon leur rating (notation). Ce taux est très faible pour les obligations Investment Grade dont sont constitués les ETF iBonds, surtout quand l’horizon de temps est court (4 ans dans l’exemple).

Nous sommes sur des taux de défaut d’environ 1% ou moins si l’on regarde les chiffres historiques sur une période de 40 ans (de 1981 à 2021).

Si l’on se fie aux données historiques, on peut donc être relativement confiant sur le fait que le rendement annoncé sera bien celui que l’on aura en gardant ces ETF jusqu’à leur maturité.

Il s’agit de chiffres historiques qui pourraient ne pas se répéter dans le futur.

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Le risque de change en investissant dans les ETF obligataires en $

Regardons les taux de rendement annuels (net des 0,12% de frais) au 07/10/2024 de 4 ETF iShares iBonds de BlackRock :

iShares iBonds Dec 2026 Term $ Corp 4,39%.

iShares iBonds Dec 2028 Term $ Corp 4,42%.

iShares iBonds Dec 2026 Term € Corp 2,88%.

iShares iBonds Dec 2028 Term € Corp 2,93%.

Vous pourriez alors vous dire qu’il est beaucoup plus intéressant d’investir dans les ETF iShares iBonds $ Corp exposés aux obligations d’entreprises américaines.

Sauf qu’en achetant les obligations en $ vous vous exposez au risque de change. Il peut être défavorable ou favorable selon l’évolution du dollar dans les prochaines années. Il faut en être conscient.

CAS PRATIQUE

Entre le 23 et le 30 octobre 2023, vous achetez en direct l’obligation d’Etat US 20 ans « US912810TU25 » avec un taux de rendement au plus haut à 5,2%.

Depuis, en 1 an, le taux de l’obligation a baissé fortement pour atteindre 4,4% aujourd’hui, soit une hausse du prix de l’obligation d’environ 12,4% (de 89$ à 100$) sur la période.

Toutefois, cette obligation cote en $ et durant cette même période l’EUR/USD est passé de 1,055 à 1,10.

L’EUR a gagné de la valeur et l’USD a perdu de la valeur, donc en réalité en tant qu’investisseur européen ce n’est pas 12,4% qui a été gagné mais environ 7,8%.

Détail du calcul : ((100/1.10 – 89/1.055) / 89/1,055) x 100 = 7,8%.

CONCLUSION

N’oubliez pas qu’en général quand les taux d’intérêt d’un pays baissent alors certes le prix des obligations monte mais la monnaie du pays perd aussi de la valeur. Il est généralement plus logique d’investir dans des obligations de sa propre monnaie surtout si vous n’utilisez que cette monnaie.

À qui s'adressent les ETF Obligataires datés ?

En résumé : voici ce qu’en dit Brett Pybus, co-directeur mondial des ETF obligataires au sein d’iShares, l’activité de gestion indicielle et passive de Blackrock (source : L’AGEFI) :

“Les ETF iBonds sont conçus pour arriver à échéance comme une obligation, se négocier comme une action et permettre une exposition diversifiée comme un fonds, le tout dans une enveloppe ETF efficiente en termes de coûts et transparente. L’échéance fixe des iBonds offre aux investisseurs de la clarté quant à leurs attentes en matière de revenus et leur horizon d’investissement. Les ETF obligataires sont de plus en plus utilisés comme une alternative à la sélection d’obligations individuelles, qui peut être coûteuse pour les investisseurs”.

Les ETF obligataires datés sont la façon la plus logique de s’exposer au marché obligataire afin de diversifier un portefeuille d’actions avec une autre classe d’actif.

Cependant ils ne sont pas indispensables lorsque le montant du portefeuille n’est pas très élevé ou lorsque l’horizon de placement est très long terme (plus de 10 ans). On en parle dans cet article.

Ces produits financiers sont particulièrement adaptés aux investisseurs qui ont un horizon de placement fixe pour un projet spécifique qu’ils ont planifié, comme un achat immobilier dans 5 ans ou des travaux pour une piscine dans 2 ans par exemple.

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Avis sur la stratégie Small Cap Value pour surperformer le marché

Argent Qui Dort — Sun, 20 Oct 2024 17:45:04 +0000

La stratégie Value Small Cap attire de nombreux investisseurs en quête de surperformance face au marché. Certains prétendent que les petites capitalisations sont moins efficientes et offrent plus d’opportunités pour les stock pickers avisés. Mais est-ce vraiment le cas ?

Dans cet article, nous examinons de près cette stratégie en analysant les inefficiences supposées du marché des petites capitalisations, en comparant avec des exemples récents sur les grandes capitalisations comme Nvidia et Meta, et en discutant des véritables moyens de surperformer le marché sans nécessairement compter sur des anomalies de valorisation.

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Le marché des petites capitalisations est-il moins efficient ?

On remarque que beaucoup de personnes ont ce discours : « si vous faites du stock picking, alors il faut faire ça sur les Small Cap car ce marché est moins efficient et vous pouvez avoir un edge ».

« C’est impossible de profiter d’anomalies de prix sur les actions du S&P 500 ».

« Il n’y a que sur les Small Cap qu’on peut profiter d’erreurs de valorisation ».

Sous entendu que « vu que les gros fonds d’investissement ne peuvent pas les acheter », les prix seraient donc totalement chaotiques car les investisseurs restants sont nuls.

Nous ne sommes pas d’accord avec ce raisonnement.

Exemples d'anomalies de prix sur des grandes capitalisations : Nvidia et Meta

Le marché fin 2022 :
« Nvidia vaut 400 milliards de $ ».

Le marché fin 2024 :
« En fait Nvidia vaut 3200 milliards de $ soit 2800 milliards DE PLUS finalement ».

Un écart de 2800 milliards de $ de valorisation en moins de deux ans, comment pouvons-nous considérer qu’il n’y a pas eu une anomalie de prix à un moment ?

Que cette anomalie de valorisation ait lieu actuellement ou qu’elle ait eu lieu avant n’a pas d’importance. Ce qui est important de noter, c’est que les gros investisseurs n’avaient pas anticipé fin 2022 l’explosion des ventes de Nvidia sur un futur pourtant pas si lointain de moins de deux ans.

Le marché fin 2022 :
« Meta vaut 300 milliards de $ ».

Le marché fin 2024 :
« En fait Meta vaut 1400 milliards de $ soit 1100 milliards DE PLUS finalement ».

On peut voir avec les exemples de Nvidia, Meta et plein d’autres que le marché des grosses capitalisations n’est pas plus efficient que le marché des petites capitalisations.

Cela montre bien que les fameux modèles de valorisation DCF ultra sophistiqués utilisés par les gros acteurs du marché n’ont pas réussi à anticiper que les résultats de Nvidia et Meta allaient exploser sur un horizon de temps de 2 ans seulement.

S’ils n’arrivent pas à anticiper ça, nous ne voyons pas comment ils peuvent tomber juste sur des projections de 5 ans et plus.

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Pourquoi est-ce très difficile de profiter des inefficiences du marché ?

C’est bien difficile de savoir quand une anomalie a lieu (s’il y en a).

Vous pouvez utiliser la meilleure méthode de valorisation, il y aura toujours une part de subjectivité. Les analystes ont tous des objectifs de prix différents.

Le problème c’est selon nous cette fausse croyance, relayée sur les réseaux sociaux, selon laquelle il faut se tourner vers les petites capitalisations pour faire du stock-picking car « il faut absolument avoir un edge et profiter d’anomalies de prix pour surperformer le marché ».

Ce qui n’est pas le cas.

Une small cap « oubliée » l’est pour une raison, et donc son prix est le sien pour une raison.

Une société est toujours à son juste prix à l’instant T au final, car c’est le prix que les acheteurs et vendeurs intéressés par l’action sont prêt à lui donner.

Et parmi eux il y a des insiders qui font circuler les informations : les employés de la société cotée en question, les auditeurs, etc…

Il n’y pas d’anomalie de prix là dedans.

Vous pouvez surperformer le marché sans profiter d'anomalies de prix

Le véritable problème est de penser qu’il faut absolument avoir un edge et profiter d’anomalies de prix pour pouvoir surperformer le marché, et donc se tourner vers les small caps oubliées.

Vous avez autant de chance de surperformer le marché en faisant du stock picking de grosses sociétés de qualité du S&P 500 qu’en essayant de profiter « d’anomalies de valorisation » sur des Small Cap.

Il n’y a pas besoin de trouver des anomalies de valorisation en ayant un edge pour surperformer le marché. Vous pouvez le faire en achetant une société de grande qualité à son prix et profiter de la hausse de ses bénéfices année après année (et donc le cours de l’action qui suit).

Nous ne sommes vraiment pas sûr que parmi les 40.000+ sociétés cotées dans le monde il y en ait vraiment qui soient oubliées. Aujourd’hui il y a certainement des moyens qui permettent à celui qui veut de toutes les voir.

Si une société est effectivement oubliée c’est pour une raison et que donc son prix, c’est le prix qu’elle mérite et il n’y a pas d’anomalie là dedans.

Le stock-picking est valable sur toutes les capitalisations. Il y a aussi bien des excès à la hausses comme à la baisse même sur les grosses capitalisations.

L’objectif, c’est de travailler pour avoir une analyse la plus juste possible des perspectives de croissances du résultat net de la société qui vous intéresse.

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Différences entre ETF à réplication physique et ETF synthétique

Argent Qui Dort — Sun, 20 Oct 2024 17:18:19 +0000

Choisir entre un ETF à réplication physique et un ETF synthétique peut sembler complexe, mais comprendre leurs différences est essentiel pour prendre une décision éclairée.

Un ETF à réplication physique détient directement les actions de l’indice, offrant une transparence et une simplicité souvent recherchées par les investisseurs. En revanche, un ETF synthétique repose sur des contrats de swap avec des contreparties, ce qui peut comporter des risques supplémentaires, mais aussi des avantages en termes de coûts et d’efficacité fiscale.

Dans cet article, nous allons explorer les caractéristiques, les avantages et les risques de chaque type de réplication, pour vous aider à déterminer lequel correspond le mieux à vos objectifs d’investissement.

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Comment savoir si un ETF est à réplication physique ou synthétique ?

Il y a deux types de réplications : physique ou synthétique.

Avec la réplication physique l’ETF possède réellement les actions de l’indice, rendant l’investissement plus concret et plus direct.

Toutefois, cela augmentera généralement légèrement les frais.

Pour vérifier la méthode de réplication, direction le screener de JustETF.com

dans la barre de critères à gauche vous trouverez la “méthode de réplication”.

Les 3 méthodes sont :

Complète = réplication physique complète.
Échantillonnage = réplication physique des plus grosses lignes de l’indice seulement.
Swap-based = réplication synthétique.

Voyons le fonctionnement des méthodes pour comprendre la différence entre ETF à réplication synthétique, comme la plupart des ETF éligibles PEA, et ETF à réplication physique.

Comment fonctionne la réplication physique ou synthétique d'un ETF ?

L’ETF physique achète, vend et possède donc en direct les actions de l’indice qu’il réplique. Toutes ces transactions ont un coût, ce qui fait que ce type d’ETF a des frais annuels généralement plus élevés qu’un ETF synthétique.

L’ETF synthétique :

détient un portefeuille de substitution composé d’actions qui peuvent parfois être complètement différentes de celles de l’indice répliqué (en collatéral).
achète un contrat de swap, autrement dit il paye une commission à une contrepartie (une ou plusieurs banques) pour être sûr qu’elle lui fournisse le rendement de l’indice répliqué en échange du rendement du portefeuille de substitution qu’elle détient vraiment.

Quel est le risque d'un ETF synthétique ?

En termes de risque, la contrepartie de l’ETF synthétique peut faire défaut et ne pas fournir le rendement de l’indice. Cela reste très peu probable mais à méditer, notamment si de grosses banques commencent à faire faillite.

Le contrat de swap est assuré contre la faillite de l’émetteur, la plupart du temps au-delà de sa valeur. La perte potentielle si l’émetteur du swap fait faillite serait de l’ordre de quelques %.

Selon la réglementation, le risque de contrepartie résultant de l’utilisation d’instruments financiers à terme comme les contrats swap est limité à tout moment à 10% de l’actif net de l’ETF par contrepartie.

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Quel est l'avantage d'un ETF physique ?

Une réplication physique permet d’éviter que l’ETF soit modifié du jour au lendemain comme l’a fait récemment Amundi pour un grand nombre de ses ETF éligibles PEA.

Explication

La probabilité qu’un émetteur décide de changer l’indice de référence d’un ETF physique nous paraît faible car il serait alors obligé d’effectuer de gros changements dans son portefeuille de titres étant donné qu’il détient vraiment les titres de l’indice répliqué.

En effet, il nous paraît plus simple pour un émetteur de changer l’indice de référence d’un ETF synthétique car il ne détient pas réellement les titres de l’indice répliqué mais un portefeuille de substitution.

Il lui suffit donc de trouver un nouveau contrat de swap qui va lui donner la performance du nouvel indice de référence qu’il aura choisi. Il n’a selon nous quasiment pas besoin de modifier son portefeuille de titres détenus en collatéral pour faire ça.

C’est une raison de plus qui fait qu’on privilégie toujours les ETF à réplication physique dès que possible, malgré le fait qu’on entend souvent qu’il y a très peu de différence entre les deux, notamment en termes de risques.

Performance d'un ETF physique par rapport à un ETF synthétique

La performance est quasiment identique entre un ETF physique et un ETF synthétique qui répliquent le même indice.

Les différences peuvent s’expliquer par :

la « tracking difference » liée notamment au timing des rééquilibrages à effectuer pour coller à l’indice.
les différentes méthodes d’optimisation appliquées comme le prêt de titres.
l’imposition des dividendes (qui n’a pas lieu pour les ETF synthétiques).

Exemple : CNDX (ETF Nasdaq 100 physique en bleu) et PANX (ETF Nasdaq 100 synthétique éligible PEA en orange) vs l’indice Nasdaq 100 en vert :

Le choix entre ETF physique et ETF synthétique dépend de si vous souhaitez être propriétaire de parts d’un fonds qui détient vraiment les actions de l’indice qu’il réplique ou d’un fonds qui utilise des produits dérivés.

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Avis BoursoBank 2024 : La meilleure banque en ligne pour ouvrir un PEA et investir en ETF

Argent Qui Dort — Thu, 10 Oct 2024 16:16:21 +0000

Vous cherchez la meilleure banque en ligne pour ouvrir un PEA et investir en ETF en 2024 ? Découvrez notre avis complet sur BoursoBank.

En tant que filiale de la Société Générale, cette banque en ligne se démarque par son accessibilité, ses frais compétitifs, et ses partenariats exclusifs avec BlackRock pour les ETF. Que vous soyez un investisseur débutant ou expérimenté, BoursoBank vous accompagne tout au long de votre parcours financier avec des services adaptés à chaque étape.

Ouvrir un compte chez eux est simple et rapide après avoir fourni des documents d’identité et répondu à quelques questions. Leurs offres sans frais sont parmi les plus attractives du marché.

Nous avons personnellement un compte chez BoursoBank. C’est pourquoi nous pouvons vous présenter cette banque en ligne de A à Z. Après avoir vu toutes les choses à savoir sur BoursoBank, vous pourrez faire le choix éclairé d’ouvrir un compte chez eux ou pas.

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BoursoBank est une banque en ligne française solide parfaite pour le long terme

Que vous ayez 10.000€, 100.000€ ou 1.000.000€+ de patrimoine à investir vous pourrez vous sentir à l’aise de passer par BoursoBank : c’est la raison pour laquelle on a aucun mal à recommander cette banque à nos proches. Elle pourra vous accompagner tout au long de votre parcours d’investisseur.

BoursoBank est une filiale de la Société Générale, banque française réputée et solide, à la différence que les démarches administratives sont simples et 100% en ligne. Le transfert d’un PEA se fait avec une facilité déconcertante, ce qui est un vrai plus quand on a une petite phobie administrative.

Vous pouvez parfaitement débuter avec BoursoBank en ayant votre Livret A (fonds de sécurité) et en achetant chaque mois 100€ d’ETF MSCI World iShares sur un PEA par exemple.

Puis ensuite rester chez eux au fur et à mesure que votre patrimoine grandi et que vous avez besoin d’une palette d’outils d’investissement plus étendue (Crédit Lombard, assurance-vie de qualité, immobilier passif, etc.).

On trouve ça très important de pouvoir se projeter de cette façon en se disant qu’elle pourra être notre banque sur le long terme.

À la fin du 1er trimestre 2024 BoursoBank avait 6,3 millions de clients (c’est +28,5% sur 1 an et +457.000 nouveaux clients en un trimestre).

C’est actuellement la plus grande banque en ligne de France.

Les points positifs de BoursoBank

Pas de frais d'ordre sur les ETF iShares de Blackrock

Les ETF iShares (MSCI World, S&P 500, Nasdaq 100 etc.) sont sans frais d’ordre sur PEA et CTO.

Un accès direct au carnet d'ordres : pas de frais cachés

En plus de ne pas avoir de frais d’ordre, avec BoursoBank vous avez un accès direct au carnet d’ordre et vous ne payez donc pas un spread élargi comme ça peut-être le cas chez certains courtiers qui utilisent des « market makers » : c’est simple, transparent et votre spread sera toujours très serré.

Le spread c’est la différence entre le prix d’achat (bid) et le prix de vente (ask) pour un actif, il peut constituer un « frais caché » pour les non avertis.

Des partenariats avec les références dans leur domaine

Pour les investisseurs passifs : BoursoBank a un partenariat avec BlackRock qui est la référence des ETF pas de frais d’ordre sur ces produits.

Pour les traders actifs : BoursoBank a un partenariat avec Société Générale et Goldman Sachs qui sont les références dans les turbos, warrants, etc. pas de frais d’ordre sur ces produits.

Ils ont réussi à créer des synergies avec les meilleurs dans leur domaine et à proposer une offre hyper attractive pour la majorité des investisseurs.

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Les meilleurs ETF iShares de la sélection gratuite bours0markets de BoursoBank

Vous voulez faire du DCA (Dollar Cost Averaging) ou bien acheter ponctuellement SANS FRAIS d’ordre les meilleurs ETF populaires :

MSCI World.
S&P 500.
Nasdaq 100.
MSCI Europe.
MSCI ACWI.

BoursoBank est imbattable pour faire ça par rapport aux autres banques ou courtiers.

On a testé d’acheter et vendre des ETF iShares de BlackRock faisant partie de l’offre bours0markets et on confirme qu’il n’y a aucun frais ni à l’achat, ni à la vente sur CTO et PEA.

Avec cette offre vous avez le spread le plus serré possible (puisque BoursoBank permet un accès direct au carnet d’ordre comme on l’a vu précédemment) et vous ne payez du coup que les frais de gestion de l’ETF.

Les ETF iShares sont connus pour avoir généralement les frais de gestion parmi les plus bas du marché comparé aux autres émetteurs.

+ de 150 ETF iShares font partie de l’offre dont les 5 cités au dessus. Il y en a aussi d’autres comme le MSCI Pacific ex-Japan (ou les ETF obligataires datés iShares iBonds).

Ces 6 ETF iShares capitalisant sont ceux avec les encours les plus élevés quand on les compare aux ETF des autres émetteurs répliquant les même indices, ce qui rend généralement leurs spreads encore plus serrés car ils sont davantage échangés.

6 ETF indiciels populaires sans frais faisant partie de la sélection bours0markets

iShares Core MSCI World USD (Acc)
ISIN : IE00B4L5Y983
Prix part : 86€ | Frais : 0,20%/an | Encours : $66290M

iShares Core S&P 500 USD (Acc)
ISIN : IE00B5BMR087
Prix part : 476€ | Frais : 0,07%/an | Encours : $74566M

iShares NASDAQ 100 USD (Acc)
ISIN : IE00B53SZB19
Prix part : 913€ | Frais : 0,33%/an | Encours : $13021M

iShares Core MSCI Europe EUR (Acc)
ISIN : IE00B4K48X80
Prix part : 73€ | Frais : 0,12%/an | Encours : 6519M€

iShares MSCI ACWI (All Country World Index) USD (Acc)
ISIN : IE00B6R52259
Prix part : 71€ | Frais : 0,20%/an | Encours : $10994M

iShares Core MSCI Pcfic ex-Jpn USD (Acc)
ISIN : IE00B52MJY50
Prix part : 155€ | Frais : 0,20%/an | Encours : $2547M

BlackRock 1er émetteur d’ETF en Europe
BoursoBank 1ère banque en ligne en France

Avec BoursoBank, vous serez en mesure d’investir le plus simplement et efficacement possible tout en payant le moins de frais et en passant par une banque en ligne française réputée et filiale de la Société Générale.

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Stratégie simple et gratuite pour investisseur débutant avec BoursoBank

Les fonds monétaires sont gratuits sur PEA et sur CTO chez BoursoBank.

Aucune limite de montant.

Il s’agit d’un placement court terme qui est cohérent en attendant d’investir sur le long terme ou bien si vous avez une échéance de paiement à venir dans les prochains mois.

Le rendement actuel de 3,40%/an des fonds monétaires est celui de l’€STR (il est lié aux taux de la Banque Centrale Européenne).

Ce type de fonds peut intéresser beaucoup de français qui ont une grande aversion au risque, qui ont déjà leurs Livrets A remplis par exemple et qui ont peur de la volatilité.

Pour 100€ placés Vous gagnez environ 0,01€/jour.
Pour 1.000€ 0,10€/jour.
Pour 10.000€ 1€/jour.

Cela dit pour vraiment investir sur le long terme il n’y a pas mieux comme investissement passif et fiscalement optimisé qu’un ETF MSCI World sur un PEA.

Le rendement historique du MSCI World est de 8,5%/an depuis 1987 et permet d’être diversifié dans environ 1400 actions de 23 pays développés.

Les ETF MSCI World iShares (BlackRock) sont gratuits sur PEA et sur CTO chez BoursoBank.

Ouvrir un PEA c’est gratuit (1 par personne) et ouvrir un CTO c’est gratuit aussi.

Une stratégie qui mix fond monétaire et ETF MSCI World

Du coup avec BoursoBank vous pouvez tout à fait :

1⃣ Ouvrir un compte chez eux, puis ouvrir ou transférer un PEA (c’est gratuit).

2⃣ Mettre tout l’argent que vous souhaitez placer en bourse dans un fonds monétaire sur votre PEA et commencer à générer chaque jour des intérêts (c’est gratuit).

3⃣ Puis régulièrement, quand vous le sentez, vendre une partie de votre position dans le fonds monétaire et l’investir dans un ETF MSCI World (c’est encore gratuit).

Vous pouvez aussi tout simplement ouvrir un CTO et utiliser le fonds monétaire comme un livret si vos Livret A et LDDS sont déjà remplis, le taux est généralement meilleur que les livrets boostés ou les comptes à terme (et c’est gratuit).

En jonglant entre les deux (fonds monétaire et ETF MSCI World), vous pouvez très simplement gérer votre volatilité selon ce que vous êtes prêt à accepter et selon votre horizon de placement.

Fonds monétaire à 3,40%/an brut sans aucune volatilité (horizon recommandé quelques jours à quelques mois).
ETF MSCI World à 8,50%/an de performance historique brute avec volatilité (horizon recommandé 10 ans et +).

Cette stratégie correspond parfaitement à n’importe quel débutant qui souhaite commencer à investir en bourse le plus simplement et passivement possible sans être stressé.

2 fonds monétaires et 2 ETF MSCI World sans frais faisant partie de la sélection bours0markets

Voici une liste des 2 fonds monétaires et des 2 ETF MSCI World (pour PEA et pour CTO) faisant partie de la sélection bours0markets sans frais avec leurs ISIN pour facilement les trouver

Fonds monétaire gratuit pour PEA Amundi Sérénité PEA P C
ISIN : FR0011408350 | Prix part : 103€

Fonds monétaire gratuit pour CTO SG Monétaire Plus P C
ISIN : FR0011362094 | Prix part : 103€

ETF gratuit pour PEA ETF iShares MSCI World Swap PEA
ISIN : IE0002XZSHO1 | Prix part : 5,18€

ETF gratuit pour CTO ETF iShares MSCI World
ISIN : IE00B4L5Y983 | Prix part : 94€

Conclusion et avis sur BoursoBank

Nous sommes très satisfait de BoursoBank qui répond parfaitement aux besoins des investisseurs long-terme.

Son offre sur les ETF est imbattable grâce à son partenariat avec BlackRock, que ce soit pour investir sur PEA ou sur CTO. En plus de ça vous aurez un compte courant dans une banque solide qui vous accompagnera longtemps puisqu’elle propose une très large palette d’outils pour investir.

Avec ce compte courant vous bénéficiez d’une carte bleue gratuite tant que vous l’utilisez au moins une fois par mois. Pour ça rien de plus simple vous n’avez qu’à payer un abonnement (Netflix, Spotify, Amazon Prime, etc…) avec.

Cette banque est pour nous de loin la meilleure pour tout investisseur en ETF et plus encore !

Merci d’avoir lu notre article. N’hésitez pas à profiter de l’offre du moment pour ouvrir un compte gratuitement et recevoir de l’argent en cliquant sur notre lien ci-dessous

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L’article Avis BoursoBank 2024 : La meilleure banque en ligne pour ouvrir un PEA et investir en ETF est apparu en premier sur .

Est-ce le bon moment pour investir en ETF ?

Argent Qui Dort — Wed, 09 Oct 2024 22:15:06 +0000

Dois-je investir en ETF maintenant ou attendre ? C’est une question que se posent de nombreux investisseurs, surtout lorsque les marchés sont volatils. Cependant, essayer de prédire le bon moment pour entrer sur le marché est souvent moins efficace que d’investir progressivement sur le long terme.

Comme le dit l’adage « Time in the market beats timing the market », il est plus judicieux de se concentrer sur la durée pendant laquelle vous restez investi plutôt que d’essayer d’anticiper les baisses ou hausses du marché.

Dans cet article, nous explorons les meilleures stratégies pour investir sereinement en ETF, peu importe les conditions du marché.

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“Time in the market beats timing the market”

En théorie, il a été démontré que les performances sont maximisées en investissant le plus tôt possible sans réfléchir. Car les crises ont un timing impossible à prédire et à exploiter de toute façon. Pour en savoir plus, vous pouvez consulter notre article Peut-on timer le marché sur un ETF S&P 500 et surperformer ?

De plus, les marchés financiers ne sont pas vraiment corrélés à l’économie.

« The market has a soul of its own. »

Par exemple, considérer que les marchés vont baisser parce que l’économie va mal n’est pas une bonne stratégie. Ou du moins ils ne baisseront pas forcément dans le même timing.

Si vous attendez la prochaine crise pour investir, vous risquez de l’attendre pendant longtemps et au final rater toute la hausse précédente.
Et si crise il y a, peut-être que le plus bas de cette crise sera plus haut que là où vous auriez dû investir initialement.

“Beaucoup plus d’argent a été perdu en bourse par les investisseurs tentant d’éviter les corrections que dans les corrections elles-mêmes”
– Peter Lynch

Exemple concret :

Vous vous rappelez de l’élection de Trump fin 2016 ?

Et bien pendant toute l’année 2017 la forte hausse des marchés américains paraissait un peu étonnante, car tous les médias répétaient sans arrêt « ce n’est pas normal que ça monte, Trump va faire des bêtises, etc… »

Celui qui attendait une crise suite à une bêtise de Trump aurait attendu pendant toute la hausse de 2017 et 2018. Il n’y a que fin 2018 où le S&P 500 a chuté de 20%.

Malgré cette chute, le S&P 500 est seulement retourné au prix auquel il était début 2017.

Il fallait être un génie pour acheter au plus bas de cette baisse (fin 2018) car comme d’habitude pendant les baisses, tout le monde panique et dit « ça ira encore plus bas ce n’est pas terminé ».

Même le plus bas de la crise covid début 2020 a seulement atteint les prix de début 2017.

Aujourd’hui, il faudrait une baisse supplémentaire de plus de 50% du S&P 500 pour atteindre les prix de début 2017.

Autant dire que celui qui a acheté un ETF S&P 500 au moment de l’élection de Trump (au moment où tout le monde disait de ne pas le faire) est plutôt tranquille maintenant.

Que faire si vous pensez qu’il ne faut pas investir en ETF tout de suite ?

On connaît l’importance de la psychologie dans l’investissement et on se rend bien compte que c’est compliqué d’investir sur un marché lorsqu’il est au plus haut.

La meilleure technique pour être à l’aise psychologiquement et dormir sur ses deux oreilles, c’est d’investir petit à petit une partie de son revenu mensuel sans essayer de timer le marché (méthode “DCA” pour “Dollar Cost Averaging”). On en parle dans cet article.

En faisant ça, même si les marchés baissent, le prix de revient de vos investissements sera lissé de plus en plus et le timing de vos entrées n’aura plus d’importance sur le long terme.

Si vous avez une grosse somme d’argent que vous n’osez pas investir en bourse d’un coup c’est normal, investissez là simplement petit à petit en la découpant en plusieurs parts étalées dans le temps (sur 1 ou 2 ans par exemple).

Exemple : Si vous avez 100 000€ à investir en bourse :

Placez dans un premier temps la somme dans des fonds monétaires sans risque à 3,40%.
Récupérez la somme placée dans les fonds monétaires petit à petit et étalez l’investissement dans un ETF MSCI World sur une période de 1 à 2 ans (c’est-à-dire en investissant entre 5 000€ et 10 000€ par mois).

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En théorie, plusieurs études (celles de Vanguard ou PWL Capital) ont prouvé que tout investir d’un coup (Lump Sum) permet de maximiser la performance sur le long terme par rapport à l’investissement régulier dans le temps (DCA). Cependant il vaut mieux être serein et rater un peu de performance que de suivre des théories censées la maximiser et être stressé par ses investissements.

Il se peut que certains marchés soient à leur plus haut historique mais qu’il y ait toutefois d’autres opportunités sur des marchés qui sont encore loin de leurs plus hauts historiques.

Si par exemple les marchés américains et européens vous semblent trop valorisés et que les marchés asiatiques ne le sont pas, il peut être intéressant d’investir là en attendant que les autres marchés reviennent à des niveaux sur lesquels vous seriez plus à l’aise.

Personnellement, il nous arrive d’investir dans des ETF différents selon l’évolution des marchés et les opportunités qu’on voit.

Dans tous les cas, investir dans n’importe quel ETF indiciel large populaire à bas coûts ne sera jamais une grosse erreur sur le long terme.

Un outil pour timer ses achats d'ETF : le Fear and Greed Index

Nous déconseillons d’essayer de timer le marché. En particulier d’essayer de vendre vos positions quand vous pensez que le marché est “trop haut”.

Cependant, le Fear and Greed Index de CNN est une référence dans le milieu et nous trouvons qu’il peut être intéressant de l’utiliser pour timer des nouveaux achats.

En effet, l’indice peut permettre d’éviter de prendre des nouvelles positions dans les phases où le marché est en pleine euphorie.

C’est impressionnant de voir à quel point le Fear and Greed Index reflète le sentiment général qu’on constate sur les réseaux sociaux. C’est un bon outil pour prendre du recul psychologiquement sur la situation et éviter de se laisser emporter par ses sentiments.

Vous pouvez retrouver le Fear and Greed Index ici.

Cet indice donne une notation sur 100 du sentiment général du marché sur le S&P 500, à partir de 7 indicateurs.

Entre 0 et 25 : la peur est extrême sur les marchés.
Entre 25 et 45 : il y a de la peur sur les marchés.
Entre 45 et 55 : le sentiment sur les marchés est neutre.
Entre 55 et 75 : il y a de l’avarice sur les marchés.
Entre 75 et 100 : l’avarice est extrême sur les marchés.

C’est un indice à utiliser en étant contrariant.

Lorsque le Fear and Greed Index est au-dessus de 75, l’idée est d’essayer de ralentir les achats de nouvelles positions et d’augmenter la position cash en fonds monétaires.

Lorsque le Fear and Greed Index est en dessous de 25, ce n’est pas le moment de paniquer et de vendre mais au contraire d’acheter un peu plus d’ETF indiciel.

Il suffit de superposer le graphique du Fear and Greed Index et celui du S&P 500 pour se rendre compte de la pertinence de cet indice pour indiquer les retournements du marché avec une relative précision :

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Les 7 indicateurs qui composent l’indice sont :

Le momentum du marché à partir de la moyenne mobile 125 jours du S&P 500 :
- Plus le S&P 500 est au-dessus de sa MM 125 jours, plus le marché est avare.
- Plus le S&P 500 est en dessous de sa MM 125 jours, plus le marché a peur.
La force des prix à partir de la différence entre le nombre d’actions du NYSE au plus haut et celles au plus bas sur 52 semaines :
- Plus le nombre d’actions au plus haut sur 52 semaines est supérieur, plus le marché est avare.
- Plus le nombre d’actions au plus bas sur 52 semaines est supérieur, plus le marché a peur.
La respiration des prix à partir de l’indicateur McClellan Volume Summation sur toutes les actions du NYSE :
- Plus le nombre d’actions du NYSE qui sont en hausse est élevé, plus le marché est avare.
- Plus le nombre d’actions du NYSE qui sont en baisse est élevé, plus le marché a peur.
Le ratio d’options put/call sur les 5 derniers jours :
- Quand le ratio est inférieur à 1, il y a moins d’options put que d’options call donc le marché est avare.
- Quand le ratio est supérieur à 1, il y a plus d’options put que d’options call donc le marché a peur.
La volatilité du marché à partir de la moyenne mobile 50 jours du VIX (aussi appelé l’indice de la peur par les médias) :
- Plus le VIX est en dessous de sa MM 50 jours, plus le marché est avare.
- Plus le VIX est au-dessus de sa MM 50 jours, plus le marché a peur.
La demande d’une alternative sans risque à partir de la différence entre la performance moyenne sur les 20 derniers jours des actions versus celle des obligations :
- Plus la performance des actions a été supérieure à celle des obligations, plus le marché est avare.
- Plus la performance des obligations a été supérieure à celle des actions, plus le marché a peur.
La demande des obligations risquées à partir de la différence entre le taux d’intérêt des “junk bonds” versus celui des obligations “investment grade” :
- Plus la différence de taux d’intérêt entre les obligations risquées et non-risquées est faible, plus le marché est avare.
- Plus la différence de taux d’intérêt entre les obligations risquées et non-risquées est importante, plus le marché a peur.

Toujours peur d'investir au pire moment sur les ETF ?

Le graphique ci-dessous montre le rendement annualisé d’un investisseur malchanceux qui aurait investi à chaque fois juste avant un krach de plus de 20%

On voit que malgré un investissement au pire moment possible, si la durée de placement est longue alors le rendement annuel de l’investissement fini par se rapprocher du rendement moyen à long terme (environ 9%/an pour le marché actions US).

Le crash de 1929 fait tout de même figure d’exception (le marché a chuté d’environ 90% donc difficile de rattraper ça).

Au bout de 15 ans tous les autres scénarios sont repassés positifs (même pour celui qui aurait investi juste avant la bulle internet de 2000).
Au bout de 25 ans les rendements annuels se rapprochent de la perf moyenne du marché.

Il n’empêche que la différence au bout de 25 ans entre un rendement de 7%/an et de 9%/an est énorme, on ne dit pas le contraire.

Dans ce graphique il est question d’investissement en « one shot » (lump sum), alors qu’en investissant régulièrement en DCA mensuellement le rendement annuel moyen est atteint bien plus rapidement et colle parfaitement.

Si vous avez un horizon de placement à long terme alors ce graphique devrait vous rassurer pour continuer vos investissements réguliers en ETF.

Merci d’avoir lu cet article. Si vous souhaitez continuer à lire notre contenu dans l’ordre, l’article suivant constitue la suite logique de celui-ci.

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Le meilleur ETF MSCI World éligible PEA (iShares ou Amundi)

Argent Qui Dort — Tue, 08 Oct 2024 12:11:15 +0000

Les ETF MSCI World éligibles au PEA offrent une opportunité unique d’investir dans les plus grandes entreprises mondiales tout en profitant des avantages fiscaux du Plan d’Épargne en Actions. Mais comment fonctionnent ces ETF et quel est le meilleur choix pour les investisseurs français ?

Dans cet article, nous comparons les deux principales options : l’ETF MSCI World d’iShares et celui d’Amundi.

Découvrez leurs caractéristiques, avantages, et pourquoi l’un pourrait mieux correspondre à vos objectifs d’investissement. Que vous soyez un investisseur débutant ou expérimenté, cette analyse vous aidera à faire un choix éclairé.

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Comment fonctionnent les ETF MSCI World éligibles PEA ?

Le MSCI World est un indice boursier calculé par MSCI. C’est une référence mondiale utilisée par beaucoup de professionnels. Il est très diversifié puisqu’il est constitué d’environ 1500 sociétés différentes provenant de 23 pays développés. Pour en savoir plus, consultez notre article complet.

Vous vous demandez comment un ETF MSCI World peut être éligible au PEA alors qu’il s’agit d’actions du monde entier ?

Cela est possible grâce à la réplication synthétique.

Exemple : Un ETF MSCI World éligible PEA ne détient pas directement les actions non éligibles PEA telles que Apple, Microsoft, Google, Amazon, Nvidia, Tesla ou Meta dans son portefeuille car il n’est pas autorisé à le faire.

Il détient un portefeuille de substitution composé majoritairement d’actions européennes.
Il achète des contrats de swap (échange) en payant une commission à une contrepartie (une banque) afin d’échanger la performance de son portefeuille de substitution contre la performance de l’indice qu’il doit répliquer (le MSCI World).

Vous avez le choix parmi deux ETF MSCI World éligibles PEA. L’ETF d’Amundi, le plus ancien, ou celui de BlackRock (iShares), récemment créé pour concurrencer celui d’Amundi.

Que vous achetiez l’un ou l’autre, cela ne sera pas une erreur pour investir à long terme. Les 2 ETF génèreront une performance quasi similaire au dixième de pourcentage près.

Cela dit, nous avons une préférence pour celui de BlackRock malgré sa faible ancienneté. Nous le préférons aussi car il n’y a pas de commission d’achat ni de vente sur BoursoBank : il fait partie de la sélection bours0markets.

Info : Chaque produit financier se voit attribuer un code ISIN unique composé de 12 caractères alphanumériques :

2 lettres qui renvoient au lieu où l’émetteur du titre à son siège social
9 chiffres ou lettres faisant office de numéro de série.
1 chiffre unique de vérification basé sur les 11 caractères précédents.

iShares MSCI World Swap PEA UCITS ETF

ISIN : IE0002XZSHO1
Emetteur : iShares
Ancienneté : moins de 5 ans
Encours : moins de 1 milliard
Prix de la part : moins de 50€
Frais annuel : 0,25%
Méthode de réplication : synthétique
Dividendes : capitalisés
Offre spéciale : Produits bours0markets 0€ de commission d’achat et vente

Amundi MSCI World UCITS ETF - EUR (C)

ISIN : LU1681043599
Emetteur : Amundi
Ancienneté : plus de 5 ans
Encours : plus de 1 milliard
Prix de la part : plus de 400€
Frais annuel : 0,38%
Méthode de réplication : synthétique
Dividendes : capitalisés
Offre spéciale : Aucune

Comparaison entre les 2 ETF MSCI World éligibles PEA

Les frais de gestion et le spread

Les frais de gestion annuel (0,25% pour l’ETF d’iShares et 0,38% pour celui d’Amundi) sont directement déduits de la performance de l’ETF dans le temps.

Vous n’avez pas de facture de frais à payer chaque année, tout se fait automatiquement.

Concernant le spread, c’est un élément important à considérer lors de l’achat d’un ETF. Un ETF qui a un encours élevé aura généralement un spread faible car il sera beaucoup échangé. Le spread est l’écart entre le meilleur prix d’achat et le meilleur prix de vente pour un actif.

Privilégiez les ETF dont le spread est serré. Il est plus ou moins clair ou caché selon les plateformes d’investissement. Chez BoursoBank vous voyez le carnet d’ordre en direct.

ETF MSCI World iShares à 17h :

ETF MSCI World Amundi à 17h :

Nous constatons que l’ETF d’iShares a un spread de 0,13% et l’ETF d’Amundi un spread de 0,08%.

Le prix de la part

Si vous souhaitez programmer des investissements mensuels, il se peut que vous préfériez les ETF dont le prix de la part est moins élevé afin de plus facilement acheter des parts complètes.

La part de l’ETF Amundi est à environ 500€ tandis que celle de l’ETF iShares (BlackRock) est à environ 5€. C’est donc un choix plus pratique pour les petits budgets qui souhaitent investir par exemple 200€/mois car il n’est pas encore possible d’acheter des fractions de parts d’ETF dans un PEA.

La réputation de l’émetteur

Le choix de la société qui gère l’ETF est important car certains émetteurs sont plus fiables que d’autres. En choisissant un émetteur réputé, vous serez plus à l’aise pour détenir leurs produits financiers sur le long terme et vous minimiserez le risque de clôture de l’ETF que vous détenez.

BlackRock est le gestionnaire de fonds numéro 1 dans le monde.

Il ne faut pas oublier qu’il y a peu de temps, Amundi a surpris ses investisseurs en transformant un peu rapidement certains de ses ETF éligibles PEA en ETF ESG sans laisser le choix de pouvoir rester sur des versions classiques.

Résultat : il n’y a par exemple plus aucun ETF MSCI Emerging Markets « classique » disponible sur le PEA. Ce sont tous des ESG.

Merci d’avoir lu cet article. Si vous souhaitez continuer à lire notre contenu dans l’ordre, l’article suivant constitue la suite logique de celui-ci.

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Arm, Synopsys, Cadence : les acteurs cachés de la conception des puces d’IA

Sommaire

Arm : L'architecte des architectures, pas des puces

Le rôle d'Arm

Pourquoi NVIDIA utilise les plans d'Arm ?

L'univers des Outils de Conception (EDA) : Synopsys et Cadence

Qu'est-ce qu'un outil EDA ?

Le flux de conception d'une puce

Ce qui différencie Synopsys et Cadence

Conclusion

Nucléaire et Intelligence Artificielle : la consommation énergétique de l’IA

Sommaire

1. La Soif Énergétique de l'IA : Une Demande qui change d'échelle

De Méga à Giga : La nouvelle ère des "Gigafactories of Compute"

Anatomie de la consommation des infrastructures existantes

2. Le Nucléaire : La Réponse Stratégique à une Demande Inflexible

Les atouts du nucléaire pour l'IA

3. Cartographie des Acteurs : Qui sont les Bâtisseurs de cette Nouvelle Ère ?

Catégorie 1 : Les Géants de l'Énergie, Établis et Rentables (Le pari de la sécurité)

Catégorie 2 : Les Pionniers des Technologies de Rupture (Spéculatifs)

4. La Manœuvre des Géants de la Tech : De Clients à Architectes du Paysage Énergétique

Conclusion

Comment l’IA est-elle construite ? Les acteurs clés de l’écosystème IA

Sommaire

Chapitre 1 : Les fondations de l'IA – La chaîne de valeur des semi-conducteurs

1. Les Architectes de Puces (Fabless Designers)

2. Les Outils de Conception (EDA)

3. Les Fondeurs (Foundries) et Fabricants

4. Les Constructeurs de Machines

Chapitre 2 : Les Data Centers, le moteur physique de l'IA

1. L'Alimentation et le Refroidissement : Le nerf de la guerre

2. Le Réseau (Networking) : Les autoroutes de l'information

3. Les Serveurs et Composants : Les "bâtiments" de l'IA

4. L'Immobilier : Les propriétaires des usines

5. La Production d'énergie : Le carburant de l'écosystème

Chapitre 3 : L'écosystème du Cloud - La puissance de calcul à la demande

1. Les trois géants du Cloud : des écosystèmes complets

2. Les outsiders et les challengers

Chapitre 4 : Les Modèles Fondamentaux et leurs applications

1. Les créateurs de modèles génératifs : au cœur de l'innovation

2. L'IA au service de l'entreprise : l'automatisation et l'analyse

3. Les créatifs et les analystes : l'IA pour la création et la donnée

4. La sécurité et les applications spécialisées : des niches critiques

Chapitre 5 : L'IA dans le monde physique – Robotique et automatisation

1. Les véhicules autonomes : l'IA sur la route

2. La robotique : l'IA dans l'industrie et la vie quotidienne

3. Les dispositifs portables : l'IA à l'échelle humaine

Conclusion

Quand vendre ses actions ? (11 bonnes raisons pour le faire)

Sommaire

Attention aux mauvais conseils vu dans les journaux spécialisés

Les signaux à surveiller pour savoir quand vendre ses actions

1. La thèse d’origine de votre investissement n'est plus valide

2. Irrégularités comptables

3. Mega acquisition d’une société indésirable

4. Thèse de votre investissement épuisée et potentiel limité

5. Détérioration de la culture d’entreprise

6. Position trop importante dans le portefeuille

7. Perte d’intérêt pour l’entreprise

8. Rachat de la société

9. Besoin de liquidités pour des raisons personnelles

10. Difficulté psychologique à tenir la position

11. Optimisation fiscale via une moins-value

Pourquoi vendre ses actions ?

La psychologie en bourse : un facteur clé de succès

Bonus : erreurs de débutant à éviter pour réussir en bourse

Conclusion

Avis sur les ETF obligataires datés à échéance (maturité fixe)

Sommaire

Qu'est ce qu'une obligation ?

ETF Obligataires datés iShares iBonds de Blackrock

ETF Obligataires à échéance fixe Xtrackers II Target Maturity ESG de DWS

ETF Obligataires à maturité fixe Amundi Fixed Maturity

1er avantage des ETF Obligataires datés : un rendement connu à l'avance

2ème avantage des ETF Obligataires datés : un risque réduit grâce à la diversification

Le risque de change en investissant dans les ETF obligataires en $

À qui s'adressent les ETF Obligataires datés ?

Avis sur la stratégie Small Cap Value pour surperformer le marché

Sommaire

Le marché des petites capitalisations est-il moins efficient ?