Contexte de l’analyse

Apollo Global Management a publié le 25 octobre 2026 une étude portant sur l’impact économique de l’intelligence artificielle dans les entreprises américaines. L’analyse se base sur le « S&P 493 », c’est‑à‑dire l’indice S&P 500 privé des sept géants technologiques – Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia et Tesla – que le cabinet qualifie de « Magnificent Seven ». L’objectif était de comparer trois indicateurs clés : revenu par salarié, marge bénéficiaire et croissance de productivité, afin de mesurer si les dépenses en IA se traduisent par des gains mesurables en dehors du secteur technologique.

Mesures et résultats chiffrés

Le revenu moyen par employé des sept géants est passé de 550 000 $ en 2022 à près de 800 000 $ en 2024, soit une hausse de plus de 45 %. En revanche, le même indicateur pour le S&P 493 est resté stable autour de 550 000 $ depuis 2019, sans évolution notable. Cette stagnation apparaît malgré des investissements massifs en IA, ce qui suggère une absence de corrélation directe entre les dépenses en IA et le revenu par travailleur hors du secteur technologique.

Les marges bénéficiaires affichent une dynamique similaire. Depuis le troisième trimestre 2023, les géants technologiques ont vu leurs marges grimper de plusieurs points de pourcentage, tandis que les entreprises du S&P 493 conservent des marges « plus ou moins plates », sans hausse significative. Le graphique fourni par Apollo montre une divergence nette, renforçant l’idée que les gains de productivité restent confinés aux acteurs majeurs du numérique.

En ce qui concerne la croissance de productivité, les données sont moins linéaires mais restent peu encourageantes. Le tableau de suivi indique que, pour la majorité des entreprises non technologiques, le ratio de production par unité de capital n’a pas connu d’accélération perceptible depuis l’adoption généralisée de l’IA. Ainsi, l’hypothèse d’une « révolution de productivité » à l’échelle macroéconomique n’est pas corroborée par les chiffres présentés.

“Mainstream corporate America does not need the latest model and is unwilling to pay for it.” – Torsten Slok, Apollo

Interprétation des limites et perspectives

Torsten Slok, analyste d’Apollo, souligne que l’efficacité de l’IA dépend fortement du jugement humain, un facteur difficile à automatiser. Il rappelle que les modèles actuels excellent dans le calcul et la génération de contenu, mais peinent à intégrer la culture d’entreprise, les considérations éthiques et les risques réputationnels qui influencent les décisions de haut niveau. Cette lacune explique pourquoi les dépenses en « tokens IA » sont perçues comme un centre de coût plutôt que comme un levier de croissance dans les firmes traditionnelles.

Le rapport met également en garde contre une éventuelle « commoditisation » des modèles d’IA. Même si les coûts d’accès diminuent, la capacité à transformer ces outils en revenus supplémentaires dépendra de la capacité des entreprises à les intégrer dans des processus décisionnels complexes. Sans amélioration du jugement algorithmique, la productivité restera plafonnée, limitant l’impact macroéconomique de l’IA aux seules entreprises déjà dotées d’infrastructures et de talents spécialisés.

En conclusion, l’étude d’Apollo indique que, jusqu’à présent, les bénéfices tangibles de l’intelligence artificielle se concentrent dans le groupe restreint des Magnificent Seven. Le reste du S&P 493 ne montre aucune amélioration mesurable de ses indicateurs financiers, ce qui remet en question les prévisions d’une « âge d’abondance » généralisée par l’IA.