Jane Street, la firme de trading la plus rentable de Wall Street, a perdu environ 15 milliards de dollars en juillet 2026, son premier mois dans le rouge depuis une décennie. En cause, un pari sur l'intelligence artificielle qui s'est retourné violemment. La maison, qui gagne pourtant plus d'argent que Goldman Sachs cette année, promet désormais d'être « plus sélective sur les risques ».

Jane Street n'est ni une banque ni un grand fonds connu du public. C'est une société de trading pour compte propre, discrète jusqu'au secret, devenue en quelques années la machine à cash la plus efficace de la finance américaine. Sur les sept premiers mois de 2026, ses revenus nets de trading dépassent 40 milliards de dollars, au-delà de son record annuel de 39,6 milliards établi en 2025, et devant les revenus de marché de Goldman Sachs comme de JPMorgan, selon Fortune. C'est cette firme que la presse française désigne comme « le premier trader américain ».

La perte de juillet ne remet pas en cause l'année. Elle montre autre chose : jusqu'où les paris sur l'IA se sont propagés dans les bilans de la finance, et à quelle vitesse ils peuvent se dévisser.

Un fonds d'IA au levier de 400 %

Le déclencheur porte un nom, Situational Awareness, un fonds spéculatif entièrement dédié à l'intelligence artificielle. Il est dirigé par Leopold Aschenbrenner, ancien chercheur d'OpenAI d'à peine 25 ans, qui l'avait fait grossir à plus de 20 milliards de dollars d'actifs en moins de deux ans, sa valeur nette approchant même les 45 milliards à son sommet, rapporte Newcomer. Jane Street en était un investisseur de poids.

En juillet, le portefeuille de Situational Awareness a chuté de 67 %, d'après une lettre envoyée à ses investisseurs et citée par Reuters. Le fonds empilait les positions à crédit, avec un effet de levier qui atteignait 400 %. Quand ses valeurs les plus lourdes ont décroché, les appels de marge se sont enchaînés. Aschenbrenner a dû brader l'essentiel de son portefeuille d'actions cotées à Citadel, le fonds de Ken Griffin, selon CNBC. Ses actifs seraient retombés autour de 10 milliards de dollars. Malgré cet effondrement, le fonds reste, sur l'ensemble de 2026, en hausse de 80 %, tant ses gains des mois précédents avaient été élevés. La rapidité du retournement dit à elle seule combien un pari sur l'IA nourri à crédit peut se défaire vite quand les cours cèdent.

À la perte sur Situational Awareness, Jane Street a ajouté des moins-values sur ses propres positions longues en actions asiatiques hors IA, ce qui a alourdi la facture du mois.

Mémoires et semi-conducteurs en chute

Le mois de juillet a été le pire pour les semi-conducteurs depuis près de quatre ans. L'indice Philadelphia Semiconductor a reculé d'environ 25 % à partir de la fin juin. Les plus grosses lignes du fonds d'Aschenbrenner (Nebius, SanDisk, Micron, CoreWeave et le coréen SK Hynix) ont toutes perdu plus de 35 % sur le mois, d'après CNBC et Reuters. Les investisseurs s'inquiétaient des dépenses d'investissement colossales du secteur et de la hausse des coûts d'emprunt.

Ce sont en partie les mêmes valeurs, notamment les fabricants coréens de mémoires, qui avaient déjà fait plonger la Bourse de Séoul quelques semaines plus tôt, un épisode qui servait déjà d'avertissement sur la bulle de l'IA.

Le mea culpa

Dans un mémo interne, un associé de Jane Street a acté le recul. « Nous avons fermé une part importante de notre risque dans les domaines précis où nous avons perdu en juillet, et nous avons aussi réduit la prise de risque dans d'autres stratégies », y écrit-il, selon Fortune. La firme reconnaît que « la fraîcheur de ces pertes » l'a poussée à se montrer « plus sélective sur les risques ». C'est cette phrase que la presse a retenue comme mea culpa.

Le geste n'a rien d'un renoncement à l'IA. Jane Street figure parmi les premiers investisseurs d'Anthropic et de CoreWeave, et la maison préparait au même moment une émission obligataire de 14,6 milliards de dollars. Elle a assez de coussin pour absorber le choc : le trou de juillet reste inférieur à ce que la firme a gagné depuis janvier.

La bulle en question

L'épisode dépasse le cas d'un seul fonds. Il pose la question de la concentration des marchés autour d'une poignée de valeurs d'IA. Les dix premières capitalisations pèsent aujourd'hui près de 35 % du S&P 500, contre 25 % au sommet de la bulle Internet, note l'analyse d'Intellectia. Une correction sur ces seuls noms se propage mécaniquement à tout l'indice.

Le nœud tient moins au niveau des cours qu'au décalage entre dépenses et revenus. Les dépenses d'infrastructure des géants du cloud devraient atteindre environ 638 milliards de dollars en 2026, en hausse de 78 % sur un an, quand les revenus tirés de l'IA progressent bien plus lentement. L'écart entre l'investissement et les ventes atteindrait 46 %, davantage que lors de l'excès télécoms de 2001, relève Seeking Alpha. Le vrai risque pour les marchés tient au rythme plus qu'à un arrêt brutal. Il suffirait que ces dépenses ralentissent, et que Microsoft, Amazon, Alphabet ou Meta se mettent à parler de rentabilité, pour que la correction reprenne. La valorisation laisse d'ailleurs peu de marge. Le titre Nvidia a gagné plus de 880 % en trois ans, et le ratio cours/bénéfices ajusté du cycle (le CAPE de Robert Shiller) a dépassé 40 en 2025, un niveau atteint une seule fois auparavant, juste avant le krach des valeurs Internet. Les banques, elles aussi, commencent à rationner leur propre facture d'IA.

Un autre signal inquiète les observateurs : le financement fournisseur pratiqué par Nvidia, qui prête ou garantit des sommes à des clients qui s'en servent pour acheter ses puces. Un engagement de 5 milliards de dollars auprès de Safe Superintelligence, des discussions autour de 250 milliards de garanties de prêt avec OpenAI. Ce montage rappelle celui qui avait précipité la chute de l'équipementier télécoms Lucent au début des années 2000, souligne Newcomer.

Jane Street a donc réduit la voilure sur les positions qui l'ont fait souffrir. Aschenbrenner cherche des capitaux frais pour reconstituer son fonds. Aucun des deux ne dit avoir cessé de croire à l'IA.