A chaque crise financière majeure, on retrouve presque souvent et systématiquement un catalyseur financier ou technologique : La titrisation en 2008 ; Internet et sa bulle en 2000 ; l’automobile, la radio et les marchés actions en 1929 ou encore les chemins de fer en 1873.
Ainsi périodiquement, une innovation réelle qui porte des gains de productivité bien réels, a généré un dangereux emballement que les marchés financiers, les régulateurs et les ménages et n’ont pas su contenir.
L’intelligence artificielle semble cocher aujourd’hui toutes les cases du candidat idéal : valorisations boursières extrêmement élevées et concentrées en une poignée de protagonistes, promesses de transformation majeure et profonde de la société, et enfin un véritable choc économique dont les effets sur l’emploi, sur les inégalités et sur les prix pourraient mener vers un point de non-retour.
L’emploi, première ligne de fracture
Les vagues d’automatisation précédentes prenaient pour cible les métiers dont les tâches sont répétitives ou manuelles. Cette fois-ci, avec l’intelligence artificielle générative, ce sont les classes moyennes qualifiées qui sont ciblées ; comptables, développeurs, traducteurs, analystes, financiers…
Or on sait que c’est la classe moyenne qui porte en grande partie la consommation, les encours des crédits bancaires (immobiliers ou à la consommation) et détient une épargne significative. Une destruction ne serait-ce que partielle d’emplois affectant cette catégorie aurait des impacts significatifs sur l’économie du pays ; soient la hausse des défauts sur les crédits bancaires et une compression générale de la demande et des revenus.
L’histoire enseigne que les gains de productivité créent in fine plus d’emplois qu’ils n’en détruisent. Cependant, la transition peut durer une génération et les marchés financiers ne raisonnent justement pas à l’échelle d’une génération : Si le différentiel entre destruction rapide et recréation lente d’emplois se concrétise, le choc de demande conséquent suffirait à fragiliser les bilans bancaires faisant augmenter l’émergence d’une crise financière et économique.
Par ailleurs, de nombreuses entreprises ont réduit leurs effectifs en justifiant ces opérations par des automatisations IA :
- Capgemini qui envisage la suppression de 2400 postes en France
- IBM qui se serait séparée de plusieurs milliers de salariés, notamment dans les fonctions RH remplacées par son agent IA AskRH
- Salesforce qui fait la promotion de l’IA agentique annonce vouloir supprimer 4000 postes principalement au sein du support client
- Amazon qui a annoncé la suppression potentielle de 14 000 emplois et que l’IA prendra en charge davantage de tâches internes
- HP qui prévoit un plan de suppression de plusieurs milliers de postes à l’horizon 2028 et qui a annoncé vouloir augmenter sa productivité par l’adoption massive de l’intelligence artificielle
- Duolingo qui promeut l’IA et a déjà supprimé plus de 10% de ses sous-traitants traducteurs
- La fintech suédoise Klarna a annoncé avoir réduit ses effectifs (environ 1000 personnes concernées) post 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 sur les liens réels entre IA et suppressions de postes : certaines entreprises invoquent l’IA pour justifier des coupes budgétaires dans les effectifs motivées par des raisons plus complexes ; dont la rationalisation des coûts ou encore les conjonctures internes ou externes. L’IA sert parfois de narrative pour optimiser les coûts.
Le train de l’A ne repassera pas : la crise des laissés-pour-compte
Autre point important, celui de la disparité. En termes de bénéfices, l’IA ne les diffuse pas mais les concentre : Des entreprises intègrent massivement les outils IA et d’autres ne les embarquent pas, par conséquent, l’écart de productivité se creuse à une vitesse impressionnante. On peut lire ces écarts dans les capitalisations boursières d’entreprises qui profitent pleinement de la « vague IA » à l’image de NVIDIA. Les start-up technologiques protagonistes de l’intelligence artificielle (Open AI, Anthropic..) ont vu leur valorisation exploser suite aux successives levées de fonds plus spectaculaires les unes que les autres.
La même fracture concerne les individus : entre le cadre « augmenté » par l’IA, dont la productivité et la rémunération s’envolent, et le travailleur qui rate le train, la divergence des trajectoires alimente un ressentiment et une matérialisation économique concrète.
En outre et à l’échelle des nations : les pays qui produisent et exportent les semi-conducteurs, produisent les modèles (IA) et captent les données récoltent les rentes de l’IA ; les autres pays deviennent des consommateurs dépendants d’une technologie qu’ils ne contrôlent pas.
Cette triple concentration ; capitalistique, sociale et géopolitique représente un facteur d’instabilité systémique.
Trop de richesse, trop vite : le paradoxe inflationniste
Si l’IA tient ses promesses, elle sera un vecteur d’excès de richesse et d’abondance qui générera des gains de productivité et une création de valeur d’une ampleur comparable à celle de l’électrification.
Cependant, une richesse créée rapidement et trop concentrée, ne se dilue pas paisiblement dans l’économie : elle cherche des actifs. Elle amplifie dans un premier temps les prix de l’immobilier dans les métropoles technologiques puis les valorisations privées, l’art et les actifs rares. Ainsi, on se dirige d’abord vers une inflation patrimoniale avant d’être une inflation de biens et services. Dans un second temps, l’IA nourrit une demande de consommation portée par les « gagnants » de cette technologie.
A noter que l’IA est elle-même énergivore : la course aux infrastructures de calcul exerce d’ores-et-déjà une pression sur les prix de l’électricité et sur les chaînes d’approvisionnement.
Le scénario d’une inflation portée par l’abondance de l’IA mènerait à une hausse des taux d’intérêt, ce qui asphyxierait davantage les classes moyennes et augmenterait la probabilité d’une crise financière.
La crise ne viendra pas de l’IA, mais de ce que nous en ferons
L’intelligence artificielle ne provoquera pas mécaniquement la prochaine crise financière. Mais elle en réunit les ingrédients classiques : une innovation extraordinaire qui justifie l’euphorie en particulier 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 une hausse des taux et les banques commerciales à du « credit crunch ».
La question n’est donc pas de savoir si l’IA créera de la valeur, elle en créera. La question est de savoir si nos institutions financières, monétaires et sociales sauront absorber une transformation qui va plus vite qu’elles.
* Charaf Louhmadi est consultant, chroniqueur & auteur d’ouvrages. Il est ingénieur financier, auteur de l’ouvrage « Fragments d’histoire des crises financières » et intervenant au sein du pôle Léonard de Vinci, ainsi qu’à IMT Atlantique. Il publie des chroniques économiques et financières pour la presse espagnole et portugaise dans « RankiaPro Europe Magazine».
