L’IA, un catalyseur de crise : Leçons du passé et menaces futures
L’histoire économique est jalonnée de crises financières majeures, chacune souvent précédée par l’émergence d’un catalyseur, qu’il soit financier ou technologique. Nous nous souvenons de la titrisation en 2008, de la bulle Internet en 2000, de l’euphorie autour de l’automobile et de la radio en 1929, ou encore de l’expansion ferroviaire en 1873. À chaque fois, une innovation porteuse de gains de productivité réels a engendré un emballement dangereux, que ni les marchés, ni les régulateurs, ni les ménages n’ont su maîtriser.
Aujourd’hui, l’intelligence artificielle (IA) semble cocher toutes les cases du candidat idéal pour un tel scénario. Ses valorisations boursières, vertigineusement élevées et concentrées entre les mains d’une poignée de géants, ses promesses de transformation sociétale profonde et un choc économique potentiel dont les répercussions sur l’emploi, les inégalités et les prix pourraient nous mener vers un point de non-retour.
L’emploi : La première ligne de fracture économique
Les précédentes vagues d’automatisation ciblaient principalement les métiers aux tâches répétitives ou manuelles. L’avènement de l’intelligence artificielle générative change la donne, plaçant désormais les classes moyennes qualifiées en ligne de mire. Comptables, développeurs, traducteurs, analystes financiers… des professions jusqu’alors épargnées voient leur avenir se redessiner.
Or, la classe moyenne est le pilier de notre économie, supportant une part significative de la consommation, des crédits bancaires (immobiliers et à la consommation) et détenant une épargne substantielle. Une destruction, même partielle, de ces emplois aurait des conséquences dévastatrices : une augmentation des défauts de paiement sur les prêts et une contraction généralisée de la demande et des revenus.
L’histoire nous enseigne que les gains de productivité finissent par créer plus d’emplois qu’ils n’en détruisent. Cependant, cette transition peut s’étirer sur une génération, une temporalité que les marchés financiers, par nature, ne sauraient attendre. Si un décalage se matérialise entre une destruction rapide et une recréation lente d’emplois, le choc de demande qui en résulterait suffirait à fragiliser les bilans bancaires, ouvrant la voie à une crise financière et économique.
L’IA et la restructuration des effectifs : Des exemples concrets
- Capgemini : Envisage la suppression de 2400 postes en France.
- IBM : Se serait séparée de plusieurs milliers de salariés, notamment dans les fonctions RH, remplacées par son agent IA AskHR.
- Salesforce : Fait la promotion de l’IA agentique et annonce vouloir supprimer 4000 postes, principalement au sein du support client.
- Amazon : A annoncé la suppression potentielle de 14 000 emplois, l’IA devant prendre en charge davantage de tâches internes.
- HP : Prévoit un plan de suppression de plusieurs milliers de postes à l’horizon 2028, visant à augmenter sa productivité par l’adoption massive de l’intelligence artificielle.
- Duolingo : Pro-IA, a déjà supprimé plus de 10% de ses sous-traitants traducteurs.
- La fintech suédoise Klarna : A réduit ses effectifs (environ 1000 personnes concernées) suite au déploiement d’assistants virtuels IA.
- Les entreprises SAP, Lufthansa et Microsoft : Prévoient également des suppressions de postes non négligeables en lien avec l’utilisation massive d’agents IA.
Un débat persiste quant aux liens réels entre IA et suppressions de postes. Il est possible que certaines entreprises invoquent l’IA pour justifier des coupes budgétaires motivées par des raisons plus complexes, telles que la rationalisation des coûts ou des conjonctures internes ou externes. L’IA, dans ce contexte, servirait parfois de narrative pour optimiser les coûts.
Le train de l’IA ne repassera pas : La crise des laissés-pour-compte
L’intelligence artificielle, loin de diffuser la richesse, tend à la concentrer. Tandis que certaines entreprises intègrent massivement les outils d’IA, d’autres peinent à les adopter, creusant ainsi un écart de productivité à une vitesse fulgurante. Cette divergence se reflète déjà dans les capitalisations boursières d’entreprises comme NVIDIA, qui profitent pleinement de cette « vague IA ». Les startups technologiques phares de l’intelligence artificielle, telles qu’OpenAI ou Anthropic, ont vu leurs valorisations exploser grâce à des levées de fonds successives, toujours plus spectaculaires.
Cette fracture se manifeste également au niveau individuel : entre le cadre « augmenté » par l’IA, dont la productivité et la rémunération s’envolent, et le travailleur qui manque ce train technologique, la divergence des trajectoires alimente un ressentiment croissant et se matérialise par une disparité économique concrète.
À l’échelle des nations, le clivage est tout aussi marqué : les pays producteurs et exportateurs de semi-conducteurs, créateurs de modèles d’IA et capteurs de données, sont ceux qui récoltent les rentes de cette révolution. Les autres nations risquent de devenir de simples consommateurs, dépendants d’une technologie qu’elles ne maîtrisent pas.
Cette triple concentration – capitalistique, sociale et géopolitique – représente un facteur d’instabilité systémique non négligeable.
Trop de richesse, trop vite : Le paradoxe inflationniste
Si l’IA tient toutes ses promesses, elle pourrait bien être le vecteur d’un excès de richesse et d’une abondance sans précédent, générant des gains de productivité d’une ampleur comparable à celle de l’électrification. Cependant, une richesse créée aussi rapidement et de manière aussi concentrée ne se dilue pas paisiblement dans l’économie.
Dans un premier temps, elle se tourne vers les actifs, amplifiant les prix de l’immobilier dans les métropoles technologiques, puis les valorisations privées, le marché de l’art et les actifs rares. Nous nous dirigeons ainsi vers une inflation patrimoniale avant d’observer une inflation des biens et services. Dans un second temps, l’IA alimente une demande de consommation accrue, portée par les « gagnants » de cette nouvelle ère technologique.
Il est également crucial de noter que l’IA est intrinsèquement énergivore. La course effrénée aux infrastructures de calcul exerce déjà une pression significative sur les prix de l’électricité et sur les chaînes d’approvisionnement mondiales.
Le scénario d’une inflation alimentée par l’abondance de l’IA mènerait inévitablement à une hausse des taux d’intérêt, ce qui asphyxierait davantage les classes moyennes et augmenterait la probabilité d’une crise financière généralisée.
Conclusion : L’IA, un outil dont le destin est entre nos mains
L’intelligence artificielle ne provoquera pas mécaniquement la prochaine crise financière. Cependant, elle rassemble tous les ingrédients classiques d’une telle éventualité : une innovation extraordinaire justifiant l’euphorie des investisseurs, une concentration extrême des gains, un choc social sur l’emploi susceptible de briser la demande, et une dynamique inflationniste qui contraindrait les banques centrales à des hausses de taux, et les banques commerciales à un « credit crunch ».
La véritable question n’est donc pas de savoir si l’IA créera de la valeur, mais plutôt comment nous choisirons de gérer son impact. Notre capacité à anticiper, réguler et distribuer équitablement les bénéfices de cette technologie déterminera si elle sera un moteur de prospérité durable ou le détonateur de notre prochaine tempête économique.
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