Trois actions AI de moyenne capitalisation à surveiller pour profiter du boom des investissements dans l'infrastructure en 2026

Le secteur des infrastructures d’intelligence artificielle connaît un élan sans précédent, avec des entreprises du monde entier qui se précipitent pour déployer des systèmes d’IA dans leurs opérations. Cette hausse des dépenses en infrastructures d’IA représente un changement fondamental dans les modèles d’investissement technologique, avec d’importants flux de capitaux dirigés vers les entreprises permettant cette transformation. Les actions d’IA de capitalisation moyenne sont devenues des opportunités attrayantes pour les investisseurs cherchant une exposition à cette tendance favorable sur plusieurs années. Trois entreprises phares — Innodata Inc. (INOD), Five9 Inc. (FIVN) et UiPath Inc. (PATH) — illustrent différentes facettes de cette révolution infrastructurelle et ont attiré une forte attention des analystes.

L’ampleur des investissements dans les infrastructures d’IA va remodeler des secteurs entiers dans les années à venir, de la santé et de l’énergie à la fabrication et à la cybersécurité. Contrairement à l’engouement récent pour l’IA grand public, l’infrastructure d’entreprise représente des investissements critiques avec des retours sur investissement immédiats. Dans ce contexte, les actions d’IA de capitalisation moyenne occupent une position stratégique : suffisamment grandes pour exécuter des solutions complexes pour les entreprises, mais assez agiles pour saisir des opportunités émergentes que les acteurs plus importants pourraient négliger.

Innodata : L’ingénierie des données au cœur de l’infrastructure IA

Innodata s’est positionnée comme un fournisseur d’infrastructures essentiel pour l’économie de l’IA, spécialisé dans les services d’ingénierie des données qui alimentent les modèles linguistiques avancés. La société a rapidement compris que des données de haute qualité et soigneusement sélectionnées constituent la base sur laquelle reposent tous les systèmes d’IA sophistiqués. Plutôt que de concurrencer dans des services cloud commoditisés, INOD a creusé une niche défendable dans le travail spécialisé de préparation des jeux de données d’entraînement et des cadres de validation.

Son modèle économique reflète une expertise approfondie en ingénierie des données adaptée aux clients d’entreprise. INOD collabore avec des géants technologiques, des organisations de santé, des agences fédérales et des industries spécialisées — une stratégie de diversification délibérée qui réduit la dépendance à un seul client ou secteur. Cette diversité de clientèle permet à l’entreprise de résister aux fluctuations du marché tout en saisissant des opportunités dans plusieurs verticales simultanément.

Un développement récent majeur souligne l’évolution d’INOD : le lancement d’une plateforme de test et d’évaluation GenAI basée sur l’infrastructure de NVIDIA. Cette plateforme comble un vide critique du marché — la nécessité de tests rigoureux, de détection d’hallucinations et de tests de résistance adversariale des modèles linguistiques avant leur déploiement en production. Avec MasterClass comme premier client de lancement et une diffusion plus large prévue via des partenaires de conseil aux entreprises, cette offre montre comment INOD évolue au-delà de l’ingénierie des données pour proposer des services d’infrastructure IA à plus forte valeur ajoutée.

La capacité opérationnelle de l’entreprise se manifeste par l’expansion de ses capacités de livraison. En renforçant son cadre opérationnel à l’échelle mondiale, la société se positionne pour gérer des projets plus importants et complexes tout en maintenant la qualité du service. Pour l’exercice 2025, INOD devrait enregistrer une croissance de revenus de 42,8 %, avec une baisse des bénéfices de 6,7 % en raison des investissements continus dans l’infrastructure. Cependant, l’estimation consensuelle des bénéfices s’est améliorée de 3,8 % au cours des 90 derniers jours, ce qui indique la confiance des analystes dans une expansion des marges à court terme. En regardant 2026, le profil de croissance devient plus équilibré : les revenus devraient augmenter de 26,6 %, tandis que les bénéfices accéléreraient à 46,6 %, un schéma typique pour des entreprises passant de la phase d’investissement à celle de rentabilité.

Five9 : La réinvention du logiciel de centre de contact par l’intelligence artificielle

Five9 opère dans un marché qui pourrait sembler mature — le logiciel de centre de contact — mais l’entreprise démontre comment l’IA bouleverse fondamentalement des secteurs établis. La transition des systèmes traditionnels basés sur des règles vers des agents alimentés par l’IA ne constitue pas une amélioration incrémentielle, mais une transformation structurelle du fonctionnement du service client.

La plateforme de FIVN a évolué pour devenir une suite complète intégrant des agents virtuels, des outils d’assistance aux agents, l’automatisation des flux de travail et la gestion de l’engagement des équipes. La différenciation clé à l’horizon 2025-2026 réside dans la sophistication de l’intégration de l’IA. Plutôt que d’ajouter superficiellement des fonctionnalités IA, Five9 a développé la plateforme Intelligent CX propulsée par Five9 Genius AI, déployée sur l’infrastructure Google Cloud. Il s’agit d’une intégration architecturale profonde plutôt que d’ajouts de fonctionnalités ad hoc.

Les effets de réseau liés aux partenariats jouent ici un rôle crucial. En s’intégrant à des plateformes majeures — Salesforce, Microsoft, ServiceNow, Verint et Alphabet — Five9 a créé des voies permettant aux clients de déployer des agents IA de manière fluide dans leurs écosystèmes d’entreprise existants. Ces partenariats réduisent les frictions d’adoption et élargissent les marchés accessibles. Lorsqu’un client Salesforce peut activer des agents IA via la plateforme FIVN sans refondre ses systèmes, les taux de conversion s’améliorent considérablement.

Ce positionnement concurrentiel reflète cette opportunité infrastructurelle. Alors que le logiciel de centre de contact était traditionnellement évalué sur le coût et la richesse fonctionnelle, l’ère de l’IA introduit un nouveau critère principal : la qualité et la flexibilité de l’intelligence intégrée. L’avantage de pionnier de FIVN dans une architecture native IA lui confère un positionnement concurrentiel significatif face aux acteurs legacy tentant d’intégrer l’IA à des plateformes vieillissantes.

Sur le plan financier, FIVN affiche une croissance équilibrée : 10,1 % de croissance du chiffre d’affaires et 16,6 % de croissance des bénéfices attendus pour l’exercice 2025. La croissance des bénéfices dépassant celle du chiffre d’affaires suggère une amélioration de la levée opérationnelle à mesure que la société déploie ses fonctionnalités IA. Pour 2026, la croissance du chiffre d’affaires se modère à 9,6 %, tandis que celle des bénéfices ralentit à 8,5 %, ce qui reste une expansion saine des résultats. Les révisions positives récentes des estimations de bénéfices indiquent que Wall Street gagne en conviction quant à la trajectoire de rentabilité de FIVN.

UiPath : L’automatisation d’entreprise atteint un sommet de sophistication

UiPath propose une plateforme d’automatisation de bout en bout, traitant de l’automatisation robotique des processus (RPA) et de l’automatisation plus large des flux de travail d’entreprise. La plateforme a considérablement mûri, intégrant l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et, de plus en plus, des capacités d’IA générative. La transition de l’automatisation basée sur des règles vers une automatisation intelligente augmentée par l’IA représente l’évolution naturelle de la catégorie.

La dernière phase du développement d’UiPath se concentre sur l’intégration de modèles de langage de grande taille. La société a lancé des modèles spécialisés — DocPATH pour la compréhension de documents et CommPATH pour les flux de communication — ainsi qu’une technologie de « contextualisation » permettant aux LLM de prendre des décisions en se basant sur des données et règles métier spécifiques à l’entreprise. Cette approche répond à une limitation fondamentale des LLM génériques : leur manque de compréhension des processus métier propriétaires et du contexte organisationnel.

L’architecture de la plateforme PATH couvre désormais tout le cycle de vie de l’automatisation : création de flux, gestion de l’exécution, mesure de la performance et gouvernance de la prise de décision par l’IA. À une époque où les entreprises déploient largement l’IA mais peinent à assurer la gouvernance et le contrôle, cette approche globale offre un avantage concurrentiel. L’intelligence intégrée à la plateforme rend l’automatisation plus intelligente et plus adaptable, plutôt que statique et basée uniquement sur des règles.

Du point de vue financier, UiPath présente des indicateurs de croissance attrayants. Pour l’exercice 2025 (se terminant en janvier 2026), la société prévoit une croissance de 10,1 % du chiffre d’affaires et de 22,6 % des bénéfices — une accélération significative de la rentabilité. L’estimation des bénéfices s’est améliorée de 18,1 % au cours des 60 derniers jours, ce qui constitue le plus fort élan positif parmi les trois entreprises analysées. Pour 2026, la croissance du chiffre d’affaires se modère à 8,1 %, tandis que celle des bénéfices ralentit à 11,3 %, mais cela reste une expansion saine des résultats. Les révisions récentes des estimations indiquent que Wall Street gagne en conviction quant à la trajectoire de rentabilité d’UiPath.

L’avantage des actions de capitalisation moyenne en IA en 2026

Ces trois entreprises illustrent pourquoi les actions d’IA de capitalisation moyenne occupent une position stratégique dans le contexte actuel. Elles sont suffisamment grandes pour investir massivement en R&D et en infrastructure commerciale, tout en étant assez petites pour réagir rapidement aux révisions positives des bénéfices et aux changements de sentiment du marché. Contrairement aux géants technologiques où l’IA n’est qu’un composant d’un portefeuille d’activités massif, la fortune de ces sociétés dépend directement de l’adoption des infrastructures.

La thèse d’investissement repose sur plusieurs facteurs convergents : l’accélération des dépenses en IA d’entreprise, le passage de l’expérimentation à la mise en production, l’émergence de charges de travail IA spécialisées nécessitant des solutions sur mesure, et les effets de réseau issus de partenariats stratégiques avec de grands fournisseurs de cloud et de logiciels. À mesure que les entreprises dépassent les projets pilotes pour bâtir des infrastructures IA complètes, des sociétés comme Innodata, Five9 et UiPath sont positionnées pour bénéficier de cette transformation de manière disproportionnée.

Pour les investisseurs cherchant une exposition aux tendances d’investissement dans l’infrastructure IA tout en conservant une conviction dans des cas d’usage et modèles commerciaux spécifiques, les actions d’IA de capitalisation moyenne offrent un profil risque-rendement attractif pour 2026.