L'intelligence artificielle est là et elle a un impact profond sur l'économie mondiale
Le flux d'investissements vers l'IA se produit à une échelle qui dépassera probablement les sommes colossales consacrées à la construction des réseaux ferroviaires, du réseau électrique et d'Internet. À court terme, le boom de l'IA représente un choc de demande positif qui stimule la croissance, en particulier aux États-Unis et dans les pays asiatiques fournisseurs de matériel. Cependant, tous les pays ne rejoignent pas cette vague et, sans une adoption plus généralisée, beaucoup pourraient prendre du retard.
Bien que le choc de demande se produise actuellement, la véritable promesse réside dans l'avenir : la perspective d'un choc positif de l'offre qui pourrait stimuler significativement la productivité et accroître la croissance mondiale. Il est difficile de prédire l'ampleur exacte, mais l'impulsion à la croissance pourrait se situer autour de demi-point de pourcentage annuel au cours de la prochaine décennie. Les avancées en matière de productivité peuvent mettre du temps à se concrétiser ; les transformations technologiques ne surviennent rarement du jour au lendemain. Pour tirer parti des avantages de l'IA, les entreprises doivent repenser, réinventer et redessiner leurs gammes de produits, processus et flux de travail. Tant les employés que les consommateurs doivent trouver les meilleures façons d'utiliser les nouveaux modèles. Les avantages d'Internet ne sont pas apparus simplement par la possibilité de créer une page web ; les véritables avancées sont venues avec l'apparition de nouveaux modèles économiques et les améliorations progressives permises par la connectivité.
Cette fois-ci, une grande partie du boom est alimentée par un investissement massif dans l'infrastructure de l'IA, comme les centres de données, avec les fournisseurs de services à grande échelle en tête. Bien que ces grandes entreprises disposent de métiers principaux rentables, elles se tournent de plus en plus vers les marchés obligataires pour se financer. Au cours des deux dernières années, leur part dans l'émission d'obligations notées investment grade a augmenté de plus de dix fois : passant de moins de 1 % à 10 %, et elle continue de croître. Cela se produit dans un secteur hautement concentré où les opérations sont souvent circulaires : les hyper-scalers investissent dans des laboratoires qui développent des modèles de pointe, lesquels acquièrent à leur tour de la capacité de données auprès de ces mêmes entreprises.
Le risque réside dans le fait que les attentes pourraient rapidement dépasser les avancées réelles en matière de productivité, préparant le terrain pour une déception à court terme. Selon la « loi d'Amara », nous avons tendance à surestimer l'impact d'une nouvelle technologie à court terme et à le sous-estimer à long terme. À cela s'ajoutent les préoccupations concernant la possibilité que des modèles de plus en plus puissants échappent au contrôle humain ou compromettent la cybersécurité. À un moment donné, ces risques pourraient converger et menacer la stabilité macroéconomique et financière.
Comment cela pourrait-il se manifester ? Une déception significative des revenus ou des bénéfices des développeurs d'IA pourrait saper les attentes de rentabilité future, affectant négativement les cours boursiers. Des incidents inquiétants liés à des modèles d'IA de pointe ou des cyberattaques pourraient éroder la confiance et accroître les risques pour la stabilité financière. Dans un scénario grave, nous pourrions assister à une correction du marché qui se propage en chaîne à travers un écosystème d'IA hautement endetté et interconnecté. Compte tenu de l'ampleur des investissements transfrontaliers dans les actifs d'IA, les pertes pourraient s'étendre à travers le monde.
La perturbation du marché du travail pourrait également être profonde. Selon nos recherches, environ 40 % des emplois dans le monde sont exposés à l'IA ; dans les économies avancées, ce chiffre atteint près de 60 %. À l'intérieur de ces niveaux d'exposition, certains postes de travail sont susceptibles d'être renforcés, tandis que d'autres pourraient être remplacés par la technologie. Il est encore trop tôt pour prédire l'impact final sur l'emploi : jusqu'à présent, aucun effet évident n'est observé sur le marché du travail, mais la nature du travail change, et ce processus est susceptible de s'accélérer.
D'un autre côté, il existe les risques de cybersécurité. À mesure que le secteur financier devient plus numérique et interconnecté, les cyberperturbations émergent comme une source croissante de risque systémique. L'IA ajoute un facteur d'urgence en accélérant la découverte des vulnérabilités, leur exploitation et l'exécution des attaques, réduisant le cycle d'attaque et de défense à la vitesse des machines. Une attaque de grande envergure affectant les systèmes de paiement, les opérations boursières ou l'accès aux dépôts pourrait provoquer des pertes immédiates et saper la confiance. Si une interruption opérationnelle affecte un nœud critique —même en dehors du secteur financier, par exemple dans les infrastructures essentielles—, elle pourrait rapidement dériver vers une crise de confiance plus large.
Nous devons être préparés à faire face et à atténuer ces risques. De même, nous devons éviter un scénario où les bénéfices de l'IA sont exploités uniquement par quelques privilégiés. Cela s'applique tant aux individus qu'aux pays. En effet, l'augmentation de la croissance dans les économies avancées pourrait être plus du double de celle enregistrée dans les pays à faible revenu, reflétant des écarts en matière d'accès, de préparation et d'adoption technologique.
Alors, en pratique, que peuvent faire les responsables des politiques publiques ?
Les pays ont besoin de politiques fondées sur les caractéristiques singulières de l'intelligence artificielle (IA), mais suffisamment agiles pour s'adapter à sa trajectoire incertaine et à son rythme rapide de changement. Voici trois principes fondamentaux qui peuvent servir de guide.
Premièrement : sauvegarder la stabilité macroéconomique et financière
Comme face à tout choc, la priorité doit être de préserver la stabilité.
Bonne nouvelle : les régulateurs et superviseurs n'ont pas à repartir de zéro. Les outils existants — y compris les exigences en matière de fonds propres et de concentration — peuvent contenir l'accumulation de risques dans le système financier. En règle générale, l'objectif devrait être de favoriser une participation accrue au financement de l'écosystème de l'IA. Les pays doivent renforcer leurs défenses contre les risques cybernétiques, par exemple via des tests de résilience dans le secteur bancaire. Les régulateurs ont intensifié la coordination internationale sur ces questions, un travail qui doit se poursuivre.
Les banques centrales doivent rester très attentives, car l'impact de l'IA sur l'inflation variera d'un pays à l'autre. Maintenir la stabilité des prix est fondamental, surtout en ce moment où d'autres facteurs exercent une pression inflationniste.
Sur le plan budgétaire, les gouvernements devraient réviser leurs plans à moyen terme en tenant compte de la transition vers l'IA. Bien que l'IA puisse stimuler la croissance, elle pourrait aussi réduire les revenus du travail, accroître les inégalités et éroder la base imposable. Les pays auront besoin d'espace budgétaire pour investir dans les infrastructures et la formation, ainsi que pour amortir l'impact sur les secteurs les plus vulnérables. Ils auront également besoin de systèmes fiscaux adaptés à l'ère de l'IA. Étant donné que les niveaux d'endettement sont déjà élevés, les décideurs publics devront prendre des décisions difficiles.
Enfin, les gouvernements et le secteur privé doivent renforcer rapidement leurs défenses cybernétiques. Traiter les risques de cybersécurité exige un cadre de résilience opérationnelle couvrant l'ensemble du système et axé sur la continuité des services critiques. Les priorités politiques doivent s'adapter au niveau de maturité cybernétique de chaque économie.
Deuxièmement : faciliter l'adoption et l'innovation
Une infrastructure numérique fiable et une main-d'œuvre qualifiée constitueront la base permettant aux pays d'adopter avec succès l'IA. À cet égard, les écarts à l'échelle mondiale sont considérables. Selon notre Indice de préparation pour l'IA, les économies avancées disposent d'une infrastructure numérique trois fois supérieure à celle des pays à faible revenu.
De nombreuses économies auront également besoin d'une infrastructure énergétique accrue pour soutenir le déploiement de l'IA, ce qui entraînera une augmentation substantielle de la demande d'électricité. L'Agence internationale de l'énergie prévoit que, d'ici 2030, les centres de données représenteront 3 % de la consommation mondiale d'électricité. Pour mettre ce chiffre en perspective, la demande des centres de données dépassera alors la consommation électrique actuelle du Japon. À l'ère de l'IA, les pays devront adopter une stratégie à moyen terme pour augmenter l'offre énergétique de manière fiable.
Cependant, pour tirer pleinement parti des gains de productivité offerts par l'IA, une meilleure infrastructure et une main-d'œuvre qualifiée ne suffisent pas. De nombreuses économies nécessitent un volume plus important de capital-risque privé pour financer les entreprises émergentes (startups) et favoriser l'innovation. Dans les pays où la gouvernance et la capacité de l'État sont solides, le capital privé peut être complété par des investissements publics dans la recherche et le développement de l'IA. En Afrique subsaharienne, par exemple, mobiliser un financement privé pour l'infrastructure de l'IA exige à la fois d'améliorer le climat des affaires et d'offrir des subventions et des garanties gouvernementales spécifiques.
Une économie dynamique basée sur l'IA doit permettre une entrée et une sortie fluides des entreprises. Les sociétés doivent être capables de se réorganiser et de réaffecter leurs ressources afin que l'IA améliore leur activité de manière mesurable. Trop souvent, elles font face à des distorsions fiscales structurelles favorisant les investissements traditionnels, ainsi qu'à une bureaucratie excessive qui étouffe la croissance et réduit les bénéfices. Les gouvernements peuvent contribuer en modernisant leurs systèmes fiscaux, en réformant les régimes d'insolvabilité et en renforçant la sécurité juridique.
En troisième lieu : soutenir les travailleurs et créer des opportunités
L'IA assumera certaines des tâches actuellement réalisées par les travailleurs. Cela n'implique pas nécessairement que ces personnes perdent leur emploi ; elles pourraient passer à de nouvelles fonctions — avec un ensemble différent de responsabilités — qui seront renforcées par l'IA. Elles pourraient même accéder à un meilleur poste dans une autre entreprise, à mesure que les avantages découlant d'une productivité accrue se diffusent dans toute l'économie.
Une étude du FMI sur la région Asie-Pacifique met en lumière certaines de ces dynamiques : la demande des employeurs dans cette région a diminué d'environ 10 % pour les emplois fortement exposés à l'IA. Parallèlement, la demande de travailleurs capables d'utiliser l'IA pour étendre leur capacité d'action augmente. De nouveaux rôles émergent, tels que l'ingénierie des instructions (prompt engineering) ou le développement d'agents d'IA, qui n'existaient même pas il y a quelques années.
Les marchés du travail doivent être suffisamment flexibles pour permettre aux entreprises d'embaucher les talents dont elles ont besoin. Par ailleurs, les travailleurs déplacés par la technologie peuvent avoir besoin de soutien. Le défi pour les responsables des politiques publiques consiste à trouver l'équilibre approprié entre ces deux besoins. Nous devons doter les personnes — en particulier les jeunes — de compétences cognitives, créatives et techniques qui leur permettent de tirer parti de l'IA. Les mécanismes traditionnels de protection sociale, comme le chômage, resteront fondamentaux ; toutefois, il sera nécessaire de mettre en œuvre de plus en plus de programmes actifs sur le marché du travail axés sur l'amélioration des qualifications et la reconversion professionnelle. De même, les gouvernements devraient ajuster leurs systèmes fiscaux pour éviter qu'ils ne favorisent ou n'entravent de manière excessive l'automatisation.
Ces principes devraient servir de guide aux pays pour faire face à l'ère de l'IA. Bien sûr, aucun pays ne peut — ni ne doit — agir seul. La coordination entre les gouvernements, les entreprises du secteur de l'IA et les autres parties prenantes sera cruciale, compte tenu de l'évolution rapide des capacités des modèles de pointe et de l'interconnexion entre les nations.
Le monde traverse une transition technologique qui pourrait nous obliger à repenser des aspects tels que la protection des infrastructures critiques, la préservation de la stabilité financière et, même, des concepts fondamentaux comme la manière dont nous travaillons. Il est compréhensible que cela génère de l'inquiétude ; les gens veulent savoir, avec toute raison, comment ce changement les affectera eux-mêmes et leurs familles. Cependant, l'IA offre également la promesse d'un monde plus productif, dans lequel les êtres humains — avec l'aide de la technologie que nous avons créée — parviendront à atteindre des objectifs que nous considérions auparavant comme impossibles.