L'intelligence artificielle devait doper la productivité et faire baisser les prix. Pour l'instant, c'est l'inverse qui se produit. Le 25 juin 2026, Apple a relevé le tarif de ses Mac et iPad, invoquant l'envolée du coût des puces mémoire happées par les data centers ; l'action a perdu plus de 6 % le lendemain. Microsoft augmente aussi ses prix. Les commentateurs ont trouvé un mot pour ce paradoxe : l'« IAflation ». Reste à savoir s'il s'agit d'un choc passager ou d'une bascule durable.

Une journée noire pour la tech

Le 25 juin, Apple a annoncé une hausse de prix sur l'essentiel de sa gamme d'ordinateurs et de tablettes. Selon les relevés repris par la presse spécialisée, le MacBook Neo passe de 599 à 699 dollars, le MacBook Air à 512 Go de 1 099 à 1 299 dollars, le MacBook Pro à 1 To de 1 699 à 1 999 dollars, et l'iPad d'entrée de gamme bondit de 349 à 449 dollars. En euros, la fourchette annoncée va de 15 % à 30 % de hausse selon les modèles (Moneyvox). L'iPhone, l'Apple Watch et les AirPods, moins gourmands en mémoire, ont en revanche échappé au tour de vis.

La justification d'Apple est explicite : l'entreprise dit ne plus pouvoir « protéger ses clients » de la flambée du coût des puces mémoire et de stockage, provoquée par la construction effrénée de centres de données pour l'IA. Le marché a sanctionné sans tarder. Le 26 juin, l'action Apple a reculé de plus de 6 %, sa pire séance depuis avril 2025 (Bloomberg, CNN), les investisseurs craignant que des appareils plus chers ne pèsent sur la demande.

La contagion a été immédiate sur les valeurs technologiques européennes. À Paris, STMicroelectronics a cédé près de 4 % et ASML près de 3 %, tandis que le CAC 40 reculait de 0,55 % à 8 385 points (Moneyvox). Microsoft a, de son côté, jeté un froid supplémentaire en relevant le prix de ses consoles Xbox, la Series S passant de 400 à 500 dollars aux États-Unis. La crainte qui s'est exprimée dépasse l'incident isolé : elle porte sur les marges futures des géants du secteur, pris en étau entre des coûts qui montent et des consommateurs qui pourraient ne pas suivre.

D'où vient la flambée : la mémoire aspirée par les data centers

Le cœur du problème se situe dans la mémoire. Les fabricants Samsung, SK Hynix et Micron ont massivement réorienté leur production vers la mémoire à haute bande passante (HBM), indispensable aux accélérateurs d'IA de Nvidia et bien plus rentable que la RAM grand public. Résultat mécanique : les puces destinées aux ordinateurs, tablettes et smartphones se raréfient et renchérissent.

Les chiffres sont spectaculaires. Les prix de la DRAM ont bondi d'environ 90 à 98 % au premier trimestre 2026 par rapport au trimestre précédent, et devraient encore grimper de 58 à 63 % au trimestre en cours (Tom's Hardware, S&P Global). Microsoft, cité dans la presse, anticipe une hausse de la mémoire vive de l'ordre de 130 % en 2026, et un coût du stockage qui pourrait encore doubler d'ici à l'automne 2027.

La cause est structurelle, et non conjoncturelle. Fabriquer un bit de HBM mobilise environ trois fois plus de surface de silicium qu'un bit de DDR5 classique : à capacité d'usine donnée, chaque puce IA produite « mange » la place de plusieurs puces ordinaires. Or les nouvelles usines de Micron et SK Hynix n'atteindront pas leur pleine cadence avant 2027 au mieux. Samsung et SK Hynix préviennent eux-mêmes que la pénurie pourrait durer jusqu'en 2027 et au-delà, certains clients réservant déjà des volumes plusieurs années à l'avance (Tom's Hardware). Ce mécanisme n'est pas isolé : il prolonge la pression déjà observée sur le prix des puces avancées, comme avec les hausses tarifaires de TSMC.

Le paradoxe de la productivité

L'« IAflation » heurte de plein fouet la promesse fondatrice de la révolution de l'IA. L'argument vendu aux entreprises et aux marchés tenait en une phrase : l'intelligence artificielle allait automatiser des tâches, dégager des gains de productivité massifs et, à terme, faire baisser les coûts — donc les prix. Pour l'heure, le bilan est exactement inverse. La course aux capacités de calcul tire vers le haut le prix d'un composant aussi banal que la mémoire, et cette hausse se répercute jusque sur le ticket de caisse du consommateur qui n'a, lui, jamais demandé d'IA.

Le phénomène ne se limite pas au matériel. Du côté des logiciels, la facture grimpe aussi. Microsoft prévoit d'augmenter les tarifs de sa suite Microsoft 365 à partir du 1er juillet 2026, avec une hausse moyenne d'environ 16 % pour les abonnements professionnels (CIO Dive). Pour les particuliers, l'intégration de l'assistant Copilot s'accompagne de hausses de 30 à 43 % sur les offres Personnel et Famille. GitHub, sa filiale, a basculé l'ensemble de ses offres Copilot vers une facturation à l'usage le 1er juin : certains développeurs ont vu leur note mensuelle exploser, jusqu'à 25 fois, une session d'agent autonome pouvant coûter jusqu'à 40 dollars (Memeburn). La logique est partout la même : tant que les fournisseurs subventionnaient l'adoption, les prix restaient contenus ; à mesure que l'IA devient indispensable et que ses coûts réels apparaissent, ils remontent. C'est ce qui pousse déjà certaines banques à rationner l'usage de l'IA, terrifiées par la facture.

Un phénomène réel, mais une thèse encore débattue

Faut-il pour autant parler d'une nouvelle ère inflationniste, comparable à celle qu'avait déclenchée la crise énergétique de 2022 ? La prudence s'impose. Le terme « IAflation » est d'abord un mot-valise de marché, popularisé par les commentateurs boursiers (Moneyvox), avant d'être un concept macroéconomique établi. À ce stade, le choc de prix est concentré sur un segment précis — la mémoire et certains équipements électroniques — et n'apparaît pas encore comme une poussée inflationniste généralisée dans les statistiques officielles.

Plusieurs nuances méritent d'être rappelées. D'abord, le marché de la mémoire est cyclique par nature : il a déjà connu des envolées suivies de chutes brutales lorsque les capacités de production rattrapaient la demande. Le pari haussier suppose que la demande des data centers reste insatiable, ce qui n'est pas garanti si le retour sur investissement de l'IA déçoit. Ensuite, la hausse des coûts matériels alimente paradoxalement un mouvement inverse côté logiciel : la concurrence et la baisse du prix des modèles poussent certains acteurs à réduire leurs tarifs, comme l'illustre la stratégie de prix agressive de Google sur ses offres IA. L'effet net sur l'inflation générale reste donc indéterminé.

Enfin, il y a la question des gains de productivité. S'ils finissent par se matérialiser à grande échelle — ce que les études peinent encore à démontrer —, ils pourraient à terme compenser, voire dépasser, la hausse des coûts d'infrastructure. L'« IAflation » serait alors un coût de transition, le temps que les usines de mémoire montent en cadence et que les usages mûrissent, plutôt qu'un régime durable. À l'inverse, si la course aux centres de données continue d'aspirer le silicium mondial sans contrepartie de productivité, la facture restera salée pour le consommateur. Sans compter le coût environnemental de cette frénésie, dont l'empreinte des data centers en eau et en énergie donne un aperçu.

Une certitude, à ce jour : la promesse d'une IA qui ferait baisser les prix est, pour le grand public, encore largement théorique. Le 25 juin 2026, c'est l'inverse qui s'est affiché en vitrine.

Sources : Moneyvox, Bloomberg, CNN Business, Tom's Hardware, S&P Global, CIO Dive, Memeburn.