Le monde ne peut pas se permettre de mal négocier le virage de l’IA

Les investissements qui affluent dans l’IA atteignent une échelle qui dépassera probablement les sommes considérables consacrées au déploiement des chemins de fer, du réseau électrique et d’Internet. À court terme, le boom de l’IA représente un choc positif sur la demande qui stimule la croissance, en particulier aux États-Unis et dans les pays asiatiques qui fournissent le matériel nécessaire. Pourtant, tous les pays ne surfent pas sur cette vague et, sans une adoption plus large de la technologie, ils seront beaucoup trop nombreux à rester à quai.

Le choc sur la demande se produit aujourd’hui, mais c’est bien dans l’avenir que réside la véritable promesse, dans la perspective d’un choc positif sur l’offre qui pourrait considérablement stimuler la productivité et accélérer la croissance mondiale. L’ampleur de l’impulsion donnée à la croissance est difficile à prédire, mais elle pourrait être de l’ordre d’un demi-point de pourcentage par an au cours de la prochaine décennie. Les transformations technologiques se produisant rarement du jour au lendemain, les gains de productivité pourraient mettre du temps à se concrétiser. Pour tirer parti des avantages de l’IA, les entreprises doivent repenser, réinventer et réorganiser leurs gammes de produits, leurs processus et leurs flux de travail. Les employés et les consommateurs doivent, quant à eux, trouver les meilleures façons d’utiliser les nouveaux modèles. Les gains associés à Internet ne sont pas nés de la possibilité de lancer un site Web. Les véritables bienfaits ont découlé de l’émergence de nouveaux modèles économiques et des améliorations progressives rendues possibles par la connectivité. 

Cette fois, l’essor est en grande partie porté par un investissement massif dans des infrastructures d’IA telles que les centres de données, un chantier dans lequel les hyperscalers font la course en tête. Si ces grandes entreprises sont rentables sur leurs activités de base, elles se tournent de plus en plus vers les marchés obligataires pour se financer. Au cours des deux dernières années seulement, leur part dans les émissions d’obligations de catégorie investissement a plus que décuplé, passant de moins de 1 % à 10 %, et cette proportion continue d’augmenter. Cette progression se produit dans un secteur fortement concentré où les opérations sont souvent circulaires, à savoir que les hyperscalers investissent dans des laboratoires développant des modèles de pointe, lesquels leur achètent à leur tour de la capacité de données.

Le risque est de voir les anticipations s’emballer rapidement avant que les gains de productivité se matérialisent, ouvrant la voie à une déception à court terme. Selon la loi d’Amara, nous avons tendance à surestimer l’effet d’une nouvelle technologie sur le court terme et à le sous-estimer sur le long terme. À cela s’ajoutent les inquiétudes suscitées par des modèles de plus en plus puissants susceptibles d’échapper au contrôle humain ou de compromettre la cybersécurité. Les risques pourraient finir par converger, avec pour effet de mettre en péril la stabilité macroéconomique et financière. 

Concrètement, que pourrait-il se passer ? De profondes déceptions vis-à-vis du chiffre d’affaires ou des bénéfices réalisés par les développeurs d’IA pourraient ébranler les attentes de rentabilité future, ce qui porterait atteinte aux cours des actions. Des incidents inquiétants liés à des modèles de pointe ou des cyberattaques pourraient entamer la confiance et accroître les risques pour la stabilité financière. Dans un scénario très défavorable, nous pourrions assister à une correction des marchés qui se répercuterait en cascade sur l’écosystème de l’IA, caractérisé par son fort recours à l’effet de levier et ses montages circulaires. Compte tenu de l’ampleur des placements transfrontières dans les actifs liés à l’IA, les pertes pourraient se diffuser dans le monde entier.
Le marché de l’emploi pourrait également connaître de profonds bouleversements. D’après nos études, environ 40 % des emplois dans le monde sont exposés à l’IA. Dans les pays avancés, l’exposition est encore plus forte, aux alentours de 60 %. Dans ces tranches exposées, la technologie viendra probablement compléter certains emplois, tandis qu’elle pourrait en remplacer d’autres. Il est encore trop tôt pour prédire les répercussions sur l’emploi. À ce stade, on n’observe aucune incidence apparente sur le marché de l’emploi, mais la nature du travail évolue et cette tendance va probablement s’accélérer.

Il convient ensuite d’évoquer les risques en matière de cybersécurité. La finance étant de plus en plus dématérialisée et interconnectée, les cyberperturbations deviennent une source croissante de risque systémique. L’IA accentue l’urgence de la situation en accélérant la détection des failles, leur exploitation et les attaques, comprimant ainsi le cycle attaque–défense à la vitesse de l’apprentissage automatique. Une attaque de grande ampleur visant les paiements, les transactions ou l’accès aux dépôts pourrait provoquer des pertes immédiates et ébranler la confiance. Si une défaillance opérationnelle venait à toucher un maillon critique, y compris en dehors du secteur financier — par exemple les infrastructures essentielles —, elle pourrait rapidement se transformer en un choc plus généralisé sur la confiance. 

Nous devons nous tenir prêts à faire face à ces risques et à les atténuer. Nous devons également éviter un scénario dans lequel les fruits de l’IA ne seraient récoltés que par quelques privilégiés. Cela vaut aussi bien pour les individus que pour les pays. De fait, le surcroît de croissance dans les pays avancés pourrait être deux fois supérieur à celui constaté dans les pays à faible revenu, en raison d’écarts en matière d’accès, de préparation et d’adoption. 

Concrètement, que peuvent faire les décideurs ?
Les pays ont besoin de politiques économiques qui s’appuient sur les caractéristiques uniques de l’IA, mais qui disposent de la souplesse suffisante pour tenir compte de son évolution incertaine et de la rapidité du changement. Voici trois principes fondamentaux qui peuvent les guider.

Premièrement : préserver la stabilité macroéconomique et financière.

Comme toujours en cas de choc, la priorité doit être de préserver la stabilité.
Bonne nouvelle : les autorités de réglementation et de supervision ne repartent pas de zéro. Les instruments existants, notamment les exigences de fonds propres et les restrictions en matière de concentration, permettent de maîtriser l’accumulation de risques dans le système financier. De manière générale, l’objectif doit être d’encourager une plus large participation au financement de l’écosystème de l’IA. Les pays doivent muscler leurs défenses contre les cyberrisques, par exemple par des tests de résilience des banques. Les autorités de réglementation ont renforcé leur coordination à l’échelle internationale, et elles doivent poursuivre sur cette voie. 

Les banques centrales doivent rester sur leurs gardes, car l’incidence de l’IA sur l’inflation variera d’un pays à l’autre. Il est essentiel de maintenir la stabilité des prix, d’autant plus en cette période où d’autres forces viennent ajouter des tensions inflationnistes.
Sur le plan budgétaire, les pouvoirs publics devraient reconsidérer leurs plans à moyen terme par le prisme de la transition vers l’IA. Cette dernière pourrait accélérer la croissance, mais elle pourrait aussi réduire les revenus du travail, creuser les inégalités et éroder la base d’imposition. Les pays auront besoin d’espace budgétaire pour investir dans les infrastructures et les compétences, ainsi que pour amortir les répercussions sur les plus vulnérables. Il leur faudra aussi des régimes fiscaux adaptés à l’ère de l’IA. La dette étant déjà élevée, les décideurs devront faire des choix délicats.

Enfin, les pouvoirs publics et le secteur privé doivent rapidement densifier leurs cyberdéfenses. La gestion des risques de cybersécurité exige un dispositif assurant la résilience opérationnelle de l’ensemble du système, axé sur la continuité des services essentiels. Les priorités d’action doivent être adaptées au niveau de cybermaturité des différents pays. 

Deuxièmement : créer des conditions favorables à l’adoption et l’innovation.

Pour réussir leur adoption de l’IA, les pays devront pouvoir s’appuyer sur une infrastructure numérique fiable et une main-d’œuvre qualifiée. Or dans ce domaine, les disparités sont importantes à l’échelle mondiale. D’après notre indicateur de préparation à l’IA, les pays avancés sont trois fois mieux équipés en infrastructures numériques que les pays à faible revenu.

De nombreux pays devront également développer leur infrastructure énergétique pour accompagner le déploiement de l’IA, ce qui entraînera une forte augmentation de la demande d’électricité. L’Agence internationale de l’énergie prévoit que d’ici à 2030, les centres de données représenteront 3 % de la consommation mondiale d’électricité. Pour donner un ordre de grandeur, la demande des centres de données dépassera à ce moment-là la consommation d’énergie du Japon aujourd’hui. À l’ère de l’IA, les pays devront se doter d’une stratégie à moyen terme pour accroître leur approvisionnement en électricité de manière fiable.

Mais une infrastructure renforcée et une main-d’œuvre qualifiée ne suffiront pas pour exploiter pleinement les gains de productivité apportés par l’IA. De nombreux pays ont besoin d’un réservoir plus profond de capital-risque privé pour financer les start-ups et encourager l’innovation. Dans les pays où la gouvernance et les capacités de l’État sont solides, le capital privé pourrait être complété par des investissements publics destinés à la recherche et au développement dans le domaine de l’IA. En Afrique subsaharienne, par exemple, la mobilisation de financements privés en faveur de l’infrastructure d’IA passera à la fois par une amélioration du climat des affaires et par le déblocage de subventions et garanties publiques ciblées. 

Une économie de l’IA dynamique doit fluidifier les entrées et les sorties d’entreprises. Les acteurs doivent avoir la possibilité de réorganiser et de réaffecter leurs ressources afin que l’IA puisse améliorer sensiblement leur activité. Trop souvent, ils sont confrontés à des distorsions fiscales structurelles qui favorisent les investissements dans des entreprises déjà en place ainsi qu’à des formalités administratives qui étouffent leur croissance et réduisent les bénéfices. Les pouvoirs publics peuvent remédier à cela en modernisant leurs systèmes fiscaux, en réformant leurs régimes d’insolvabilité et en améliorant la sécurité juridique.

Troisièmement : accompagner les travailleurs et ouvrir des possibilités. 

L’IA prendra en charge certaines tâches jusqu’ici assurées par des travailleurs. Cela ne veut pas forcément dire que ces travailleurs perdront leur emploi. Ils pourront aussi évoluer vers de nouvelles fonctions assorties de responsabilités différentes, lesquelles pourront être renforcées par l’IA. Ils pourront même obtenir un meilleur emploi dans une autre entreprise, puisque les gains résultant d’une productivité accrue se propagent à l’ensemble de l’économie.

Les études du FMI sur la région Asie–Pacifique mettent en lumière certaines de ces forces. La demande émanant des employeurs de la région a diminué d’environ 10 % dans les professions fortement exposées à l’IA. Dans le même temps, on constate une forte demande de travailleurs capables d’utiliser l’IA comme outil de productivité. De nouveaux métiers voient le jour, comme l’ingénierie des requêtes et le développement d’agents d’IA, qui n’existaient pas il y a quelques années.

Les marchés du travail doivent être suffisamment souples pour que les entreprises puissent y recruter les talents dont elles ont besoin. Dans le même temps, les travailleurs qui ont été remplacés par la technologie pourraient avoir besoin d’un accompagnement. L’enjeu pour les pouvoirs publics consiste à trouver le juste équilibre entre ces deux impératifs. Nous devons doter la population, en particulier les jeunes, de compétences cognitives, créatives et techniques leur permettant de faire bon usage de l’IA. Les dispositifs de protection sociale traditionnels, tels que l’assurance chômage, conserveront certes une importance centrale, mais les dirigeants devront, de plus en plus, mettre en œuvre des programmes actifs du marché du travail pour revaloriser les compétences des travailleurs et aider à leur reconversion. Les autorités doivent aussi ajuster leurs régimes fiscaux de manière qu’ils ne favorisent ou n’entravent pas excessivement l’automatisation.

Ces principes devraient aider les pays à trouver leur chemin dans l’ère de l’IA. Mais il va de soi qu’ils ne peuvent pas et ne doivent pas faire cavalier seul. Compte tenu de la rapidité des progrès des modèles de pointe et des interconnexions entre les pays, la coordination entre les États, les entreprises d’IA et les autres parties prenantes jouera un rôle essentiel. Dans le cadre de sa mission fondamentale sur le plan macroéconomique, le FMI continuera de fournir des conseils en matière de politique économique, des activités de développement des capacités et, si nécessaire, un soutien financier.

Le monde vit actuellement une transition technologique qui pourrait nous obliger à repenser la manière dont nous protégeons les infrastructures essentielles et dont nous préservons la stabilité financière, et même des notions aussi fondamentales que notre façon de travailler. Cela peut donner le vertige. Nous devons prendre au sérieux les préoccupations de la population à propos de l’IA. Les gens veulent, et c’est bien légitime, connaître les incidences de cette technologie sur leur vie et celle de leur famille. Mais l’IA porte également la promesse d’un monde plus productif où les êtres humains, avec l’aide de la technologie qu’ils ont inventée, réalisent des choses que nous n’aurions jamais crues possibles.
Relevons ce défi ensemble et apprenons au fil du chemin.

Par Kristalina Georgieva, Directrice générale du FMI