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Dès que le président Trump a entamé son second mandat, il est apparu clairement qu’il bénéficiait du soutien du secteur des grandes technologies.

Par exemple, Larry Ellison, président d’Oracle (ORCL), a dirigé le mégaprojet Stargate, d’une valeur de 500 milliards de dollars, avec OpenAI et la société japonaise SoftBank. Ce projet d’infrastructure d’IA a été lancé le lendemain de l’investiture de M. Trump.

Parallèlement, dès le premier jour de son mandat, M. Trump a signé une directive visant à créer la DOGE, dirigée par Ilon Musk, afin de commencer à réduire les coûts et à améliorer la productivité globale de l’appareil d’État. Au centre de tous ces efforts se trouve Palantir (PLTR), une entreprise dirigée par Alex Karp.

L’action de PLTR a bondi de 157 % au cours de l’année écoulée et se négocie aujourd’hui à 193,38 dollars, au-dessus de son prix cible moyen de 189,40 dollars. Plus important encore, la société a un ratio cours/bénéfice (P/E) sur douze mois exorbitant (TTM) de 434,26.

La question est donc la suivante : comment interpréter la valorisation de Palantir avec un ratio C/B qui semble ignorer les principes de l’analyse fondamentale ?

La valorisation de Palantir est liée à l’histoire de l’IA. Ces derniers mois, le terme “bulle de l’IA” a été entendu avec une fréquence incroyable, peut-être plus souvent que jamais auparavant sur le marché boursier.

Toutefois, la question de savoir si la construction d’une infrastructure d’IA fait partie de cette bulle, en particulier après le début du financement circulaire, a été éclipsée par l’objectif de l’adoption de l’IA elle-même. À la fin de l’année 2024, nous avons déjà souligné les efforts sans précédent déployés pour intégrer l’IA.

Depuis lors, cette tendance n’a fait que s’intensifier, l’IA progressant grâce au projet Stargate, à la mission commerciale de Trump en Arabie saoudite et aux décrets de Trump visant à libérer des ressources énergétiques pour soutenir les centres de données de l’IA.

Dans tous ces cas et bien d’autres encore, nous avons expliqué les raisons de ce qui se passait.

Même à ce stade de développement, y compris dans les cas d'”invention” de faits (confabulation), l’IA est suffisamment compétente pour donner un sens à l’information.

L’IA peut ainsi passer d’une gestion rigide et régimentée à une détection plus souple des schémas dans les données non structurées.

Grâce à la capacité de l’IA à analyser l’intention, le sens et le contexte, de nombreux processus de gestion peuvent être automatisés.

L’automatisation des fonctions de gestion a un effet multiplicateur.

Lorsque ce pouvoir multiplicateur est atteint, la dépendance à l’égard de la connexion humaine diminue et celle à l’égard du contrôle algorithmique augmente.

En fin de compte, cela permettra à un petit nombre d’individus d’exercer une influence significative au-delà des figures de gouvernance traditionnelles telles que les politiciens et leurs structures formelles. Toutefois, l’harmonisation des données est un élément essentiel à la réussite de cette transition.

Tous les grands modèles linguistiques (LLM) ont besoin de données d’entrée propres et standardisées pour une interprétation optimale du contenu. Nous avons approfondi cette question en mars lorsque nous avons parlé du système d’exploitation de Palantir appelé Ontology. En bref, il s’agit d’un développement clé de Palantir qui unifie des sources d’information disparates en entités uniques, ainsi que leurs connexions, leurs actions et leur logique.

De par la nature même de l’unification des données, si plusieurs entreprises se livraient à cette activité, cela aurait des conséquences négatives. Dans un sens, cela positionne Palantir comme la norme d’unification de facto, ou comme nous l’avons dit plus tôt, la technologie d’hégémonie.

Alors que Palantir devient le nouveau système d’exploitation pour la gestion, l’entreprise doit inévitablement interagir avec DOGE, Oracle, OpenAI, Amazon (AWS), Google et une foule d’autres entités. Dès le départ, il était évident que Trump choisirait Palantir pour être le coordinateur exclusif de l’harmonisation des données, et c’est exactement ce qui s’est passé : la première étape a été un décret visant à éliminer les barrières à l’information entre toutes les agences gouvernementales.

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