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L’IA, moteur involontaire de la folie reflationniste (extrait du N°60 de Finance & Tic)

Nous reprenons au calme nos réflexions sur les conséquences économiques et financières de l’avènement de l’intelligence artificielle générative, et notamment d’une certaine démocratisation des « agents conversationnels » (ChatGPT, Gemini, Grok, Copilot, Claude, Mistral, DeepSeek, etc.).

Alors que les acteurs institutionnels et les commentateurs de la politique monétaire conventionnelle continuent de nourrir majoritairement la crainte d’une stagflation – cette situation inhabituelle où l’économie connaît simultanément une STAGnation de la croissance économique et une inFLATION persistante, nous proposons aujourd’hui aux lecteurs de Samarie & Cie une thèse contrarienne : et si, avec l’essor de l’intelligence artificielle, la peur de la stagflation n’était plus, au fond, qu’un écran de fumée ?

L’IA ne réduit-elle pas en effet à néant la menace rampante de la stagflation ?

De fait, l’IA pourrait au contraire devenir le moteur d’une puissante vague déflationniste, qui autoriserait mécaniquement les Banques centrales « occidentales » (celles, pour le dire vite, qui ont « monétisé » le Covid par la dette) à poursuivre leur folle logique de création monétaire, conformément à la Théorie Monétaire Moderne (TMM) déjà exposée : les exonérant de facto de leur lutte obsessionnelle contre l’inflation, l’IA pourrait alors servir d’alibi aux États, libérés de la contrainte du coût du capital, et à leurs principaux argentiers (FED, BCE, BoE, BoJ, etc.), pour accroître, en la roulant, leur dette publique, alimenter une économie de bulles (et pas que sur les valeurs de la tech…) et faire proliférer les entreprises « zombies », à grands coups de politiques « reflationnistes » – comprendre : de baisse des taux, sans crainte de tensions inflationnistes.

Pourquoi l’IA a un pouvoir déflationniste

L’IA pourrait en effet s’avérer très déflationniste, à condition de :

  • Provoquer de réels gains de productivité : l’IA générative permet déjà d’accomplir des tâches cognitives (de rédaction, de codage, d’analyse) et d’optimiser la production à un niveau jamais atteint, c’est-à-dire, que, par essence, elle permet de produire plus avec moins de ressources (humaines, matérielles) et/ou plus vite : c’est la promesse d’une offre surabondante ;
  • Réduire drastiquement les coûts de production : en automatisant des pans entiers de l’économie et en rendant l’information instantanée et la logistique plus prédictible, l’IA devrait continuer d’exercer une pression constante à la baisse sur les coûts salariaux et opérationnels.

S’ajoute à ce phénomène technologique, un autre choc déflationniste : celui d’une démographie déclinante, synonyme de baisse de la demande potentielle à long terme, non seulement dans le monde occidental – Allemagne, Italie, France – mais aussi, plus récemment, en Asie étendue (voir graphique ci-dessous).

En toute logique, c’est-à-dire si on laisse les lois du marché s’appliquer, l’IA devrait donc entraîner une hausse de l’offre et une baisse de la demande, donc une baisse généralisée et autoentretenue des prix.

Ce qu’on peut d’ores et déjà observer sur les marchés

Cette hypothèse d’une déflation fait par ailleurs son chemin.

D’abord, le « manque de collatéraux », théorisé par l’analyste financier américain Jeffrey Snider, rend compte de ce que l’impression monétaire des banques centrales ne provoque plus l’inflation redoutée, par déficit d’actifs sûrs pour garantir le crédit privé : l’argent est moins cher, mais les banques commerciales ne prêtent pas sans garanties.  

Il y a, ensuite, l’emballement des charges off (radiations) dans le crédit à la consommation et le retour du deleverage, soit les efforts faits par le secteur privé pour se désendetter, lesquels, nous a appris Irving Fisher dès 1933, sont susceptibles de dégénérer en « déflation par la dette ».

Enfin, le ralentissement des marchés obligataires dans les pays « développés » (qui ressemblent de plus en plus à des marchés émergents, surtout en France), cependant qu’on observe un essor au sein des BRICS+ de leur rendement, notamment en Chine (voir graphique ci-dessous), reflète la fuite des excédents d’épargne mondiaux loin des pays à économie de marché : moins les créanciers internationaux veulent de dette US, allemande ou, tout bientôt, française, plus il faut servir un taux (long) élevé, ce qui fait baisser le cours des obligations déjà émises. On est loin de la surchauffe !

 

 Conclusion : l’IA, un facteur déflationniste au secours des banques centrales

Face à ce péril déflationniste – bien plus redouté par le système financier que l’inflation car il augmente le poids réel de la dette et peut paralyser l’économie, nos gardiens monétaires n’ont qu’une seule cartouche, mais c’est leur préférée : la création de monnaie.

Tant que l’inflation restera maîtrisée ou considérée comme transitoire, ou, mieux, reléguée au rayon des antiquités grâce à l’IA, les banquiers centraux imprimeront et/ou baisseront leur principal taux directeur à due concurrence de la double déflation technologique et démographique observée. On ne va quand même pas laisser l’économie s’effondrer dans une spirale déflationniste !

Les valorisations boursières en profiteront par effet de « second tour » et l’IA elle-même, en alimentant le narratif d’une « croissance future illimitée », pourrait devenir à la fois la cause d’une déflation réelle et le prétexte à une inflation financière !

Entre les deux, les facilités de crédit continueront de permettre, comme pendant la période Covid de taux nuls, à des entreprises intrinsèquement non rentables de survivre, l’IA ne faisant sur ce front qu’accélérer la divergence entre les géants ultra-productifs (les AI winners) et la masse croissante des « entreprises zombies ».

Le paradoxe ultime est redoutable : l’intelligence artificielle génère une richesse déflationniste qui nous oblige à créer une fausse richesse inflationniste.

Mais est-ce vraiment le prix à payer pour ne pas laisser la déflation technologique « nettoyer » l’économie ? Il est de notre devoir, en bons libertariens, de poser la question, nous qui défendons la sanction de la faillite sans laquelle – le mot est de Frank Borman – « le capitalisme est comme le christianisme sans l’enfer ».

Dans la capsule Patrimoine associée, Machabert décrypte pour vous comment adapter la gestion de votre patrimoine à quelques-unes des conséquences néfastes de l’avènement de l’IA générative.

Nos dossiers de référence sur ce thème :

Florent Ly-Machabert


Faut-il jouer l’IA ?

L’impact considérable de l’IA

L’avènement de l’intelligence artificielle (IA) générative est sur le point de marquer un tournant dans l’histoire technologique, comparable à l’invention de l’imprimerie.

Comme première approche, nous vous présentons les industries les plus concernées…

1. Technologie et informatique (NTIC)

L’IA générative stimulera une demande accrue pour des puces spécialisées et des infrastructures de données avancées. Les hyperscalers[1] et les fournisseurs d’infrastructure numérique joueront un rôle crucial, tandis que les logiciels de toutes sortes, de la gestion de la relation client à la cybersécurité, verront leurs capacités décuplées grâce à l’IA.

2. Services financiers et fintech

L’IA promet de démocratiser l’accès aux marchés financiers, d’améliorer le trading algorithmique, et de renforcer la détection et la prévention de la fraude. Cependant, elle soulève également des risques de fraude et des défis réglementaires liés à son utilisation inappropriée.

3. Consommation

De l’innovation plus rapide dans les biens de consommation courante à une gestion plus efficace de la chaîne d’approvisionnement, l’IA ouvre la voie à une consommation plus durable et personnalisée. Les marques de luxe et de détail explorent également l’IA pour la conception, la gestion des stocks et la lutte contre la contrefaçon.

4. Santé

L’IA pourrait révolutionner la découverte de médicaments et optimiser les essais cliniques, promettant des avancées dans le traitement de maladies comme le cancer et la maladie d’Alzheimer. Elle aide également à améliorer la communication avec les patients et à rationaliser les tâches administratives pour les professionnels de santé.

5. Industrie et mobilité

L’IA générative pourrait largement contribuer à l’automatisation des processus industriels et à l’optimisation des plateformes IoT (Internet des objets) industrielles. Dans le secteur automobile et de la mobilité, elle soutient le développement des véhicules autonomes et améliore la prise de décision dans les systèmes de défense.

6. Immobilier

Bien que moins exposé initialement, le secteur immobilier bénéficiera de l’IA dans la gestion intelligente des bâtiments et l’automatisation des services aux consommateurs, comme les chatbots pour les propriétés hôtelières et résidentielles.

7. Ressources naturelles et technologies climatiques

L’IA est prête à apporter des gains de productivité dans les industries lourdes, grâce à une meilleure gestion des données pour l’utilisation des plantes et une utilisation plus efficiente de l’énergie, même si les impacts directs seront progressifs.


[1] Ce sont d’importants fournisseurs de services cloud capables de proposer des services tels que le calcul et le stockage à l’échelle de l’entreprise. Bien qu’il n’existe pas de norme universelle qui permette de définir précisément la catégorie des hyperscalers, les principaux fournisseurs de cloud tels que Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure, IBM Cloud et Alibaba Cloud en font partie.

Florent Ly-Machabert


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