Le boom de Nvidia de Jensen Huang annonce une victoire majeure pour Palantir sous la direction de Karp

Lorsque le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a dévoilé les derniers résultats trimestriels de la société, les implications allaient bien au-delà des cercles spécialisés en semi-conducteurs. Parallèlement, Palantir Technologies et son PDG, Alex Karp, se sont discrètement positionnés pour tirer parti de ce moment précis. La convergence d’une demande record en puces et de l’adoption de l’IA d’entreprise suggère que ces deux leaders guident leurs entreprises à travers l’une des transitions technologiques les plus importantes depuis des décennies.

La ruée vers l’or des GPU : la domination de Jensen dans les semi-conducteurs alimente l’IA d’entreprise

Nvidia a récemment publié ses résultats du deuxième trimestre fiscal 2026 (se terminant le 25 janvier), avec des chiffres qui soulignent le rythme effréné de l’adoption de l’intelligence artificielle dans le monde de l’entreprise. La société a enregistré un chiffre d’affaires record de 68,1 milliards de dollars, en hausse de 73 % par rapport à l’année précédente et de 20 % par rapport au trimestre précédent. Ces performances se sont traduites par un bénéfice par action ajusté de 1,62 dollar, en hausse de 82 % sur un an — des chiffres largement supérieurs aux attentes des analystes, qui tablaient sur 66,2 milliards de dollars de revenus et 1,54 dollar d’EPS.

Le segment data center, qui inclut les puces utilisées dans le cloud computing et l’infrastructure IA, est devenu le principal moteur de croissance, avec 62,3 milliards de dollars de ventes, en hausse de 75 % sur un an. Cette croissance explosive reflète la stratégie de Jensen Huang visant à positionner Nvidia comme le fournisseur d’infrastructure de facto pour la révolution de l’IA. Avec 92 % de contrôle du marché des GPU pour data centers, Nvidia fixe essentiellement le rythme de l’adoption de cette technologie par les entreprises.

Ce qui rend cette situation particulièrement significative, c’est la durabilité de la demande. La croissance de 73 % suit une hausse de 78 % l’année précédente, suggérant que l’appétit pour l’infrastructure IA reste insatiable. Les entreprises ne se contentent plus d’expérimenter avec l’IA générative — elles investissent massivement dans la construction d’infrastructures.

Comment la stratégie AIP de Karp capte l’opportunité de mise en œuvre de l’IA

De son côté, Palantir Technologies a positionné sa plateforme d’intelligence artificielle (AIP) comme la couche logicielle essentielle qui transforme le matériel de Jensen en résultats concrets pour les entreprises. Lors de son dernier trimestre, Palantir a enregistré une croissance de 70 % de ses revenus sur un an, atteignant 1,4 milliard de dollars, avec un EPS ajusté en hausse de 78 %.

Mais la véritable histoire se trouve dans le segment commercial américain de l’entreprise, où l’adoption de l’AIP génère une dynamique exceptionnelle. Ce segment a généré à lui seul 507 millions de dollars de revenus, en hausse de 137 % sur un an. Plus impressionnant encore, le nombre de clients a augmenté de 64 %, avec une demande record spécifiquement liée aux déploiements de l’AIP. La valeur totale des contrats dans ce segment a atteint 1,34 milliard de dollars, en hausse de 67 % sur un an.

Le PDG Alex Karp a été explicite sur la vision de Palantir sous sa direction : l’entreprise vise à multiplier par 10 ses revenus dans la prochaine décennie. À la vitesse de croissance actuelle, cet objectif semble de plus en plus réalisable. La valeur totale restante des obligations de performance (RPO) — c’est-à-dire les revenus contractuels non encore reconnus — a explosé de 143 %, atteignant 4,21 milliards de dollars, offrant une visibilité importante sur les résultats futurs.

Le défi fondamental que Palantir relève est simple : les entreprises disposent des GPU de Jensen mais manquent d’expertise pour déployer efficacement l’IA. La plupart des équipes de direction et des développeurs peinent face à la complexité de la mise en œuvre de l’IA et ont du mal à obtenir des retours sur investissement satisfaisants. Palantir résout ce problème en proposant des « boot camps » en IA, des programmes de formation et une expertise pratique qui transforment l’accélération matérielle en résultats commerciaux mesurables.

Vérification de la valorisation : ces leaders valent-ils la prime ?

Les deux entreprises affichent des valorisations élevées qui suscitent le débat. Palantir se négocie actuellement à 73 fois ses bénéfices attendus pour l’année prochaine — un niveau supérieur aux standards historiques, bien qu’en baisse par rapport à son pic. Certains observateurs, comme le capital-risqueur Chamath Palihapitiya, soutiennent que la barrière concurrentielle de Palantir est si solide que les métriques traditionnelles de valorisation ne captent pas sa vraie valeur. D’autres estiment que l’action reste surévaluée, quel que soit le taux de croissance.

Une évaluation plus pragmatique suggère que si ces trajectoires de croissance se maintiennent, ces valorisations pourraient apparaître comme une bonne affaire dans cinq à dix ans. Jensen Huang a maintes fois démontré cette dynamique : les investisseurs qui ont douté de la valorisation de Nvidia au milieu des années 2010 ont vu leurs investissements initiaux se multiplier de plusieurs fois.

L’association entre le succès infrastructurel de Jensen et la stratégie logicielle de Karp crée un cycle de renforcement mutuel. La croissance de chaque entreprise valide la thèse d’investissement de l’autre. À mesure que les entreprises adoptent l’infrastructure GPU de Nvidia, elles déploient simultanément des solutions comme celles de Palantir pour en tirer un maximum de valeur. Inversement, à mesure que les organisations mettent en œuvre des systèmes d’IA plus sophistiqués via la plateforme de Palantir, elles ont besoin de capacités GPU supplémentaires, soutenant ainsi la demande pour Nvidia.

Pour les investisseurs, le défi reste de discerner quelles entreprises méritent d’être achetées à ces prix — une décision qui dépend en fin de compte de leur tolérance au risque, de leur horizon temporel et de leur conviction dans la thèse d’une adoption à long terme de l’IA.