Le couac sur l'ARR d'OpenAI met en évidence les limites de cet indicateur

Cet épisode dépasse la simple correction d'un chiffre. Il montre à quel point les marchés réagissent à une donnée dont la fiabilité est limitée, puisque la publication d'un seul nombre a suffi à faire bouger les cours de tout un pan de l'infrastructure de l'intelligence artificielle. Les fournisseurs de puces et de capacités de calcul dépendent en grande partie de la trajectoire de revenus des grands laboratoires, et toute révision à la baisse alimente les doutes sur la soutenabilité des investissements colossaux engagés. Pour les investisseurs comme pour les journalistes, la leçon est que l'ARR donne une impression de précision qu'il n'offre pas, et qu'il peut masquer des variations importantes d'un mois à l'autre.

La cause exacte de l'écart reste complexe, mais le problème de fond est connu. L'ARR est devenu la mesure de référence dans l'IA parce que les revenus de ces entreprises progressent à une vitesse telle que les résultats trimestriels, tournés vers le passé, paraissent presque désuets. Or la méthode habituelle consiste à prendre les revenus d'un seul mois et à les multiplier par 12. Cette extrapolation suppose que le niveau de ce mois se maintiendra toute l'année, ce qui la rend sensible aux pics ponctuels, aux contrats irréguliers ou aux définitions variables de ce qui compte comme revenu. Elle remplace mal une vision complète des performances d'une entreprise. La critique n'est pas nouvelle: un article de 2020 pointait déjà les limites de cet indicateur. Reste à voir si cette correction poussera le secteur à privilégier des chiffres plus solides, comme les revenus effectivement comptabilisés.