WASHINGTON, DC - En 1978, Charles Kindleberger a publi Manias, Panics, and Crashes, un classique de l'histoire des booms d'investissement et des effondrements qui s'ensuivent. Ces booms peuvent tre diviss entre ceux qui finissent par construire quelque chose d'utile (comme un systme ferroviaire au milieu du XIXe sicle en Grande-Bretagne, aux tats-Unis et ailleurs) et ceux qui ne le font pas (comme la tristement clbre manie de la tulipe aux Pays-Bas au XVIIe sicle et la folie des prts hypothcaires risque au dbut des annes 2000).
Quel que soit le critère retenu, les États-Unis et, par voie de conséquence, le monde entier, connaissent actuellement un boom spéculatif intense dans le domaine de l'IA. Mais tous les investissements qui se déversent dans l'industrie permettront-ils de construire quelque chose d'utile ? À qui et dans quel but ? Et s'il y a un inconvénient, à quoi ressemblera-t-il ?
Les travaux de Kindleberger - et tout ce qui s'est passé depuis 1978 - suggèrent que trois questions essentielles devraient être posées pour évaluer les booms d'investissement.
Premièrement, le boom implique-t-il plus qu'une simple hausse des prix des actifs (comme ce fut le cas pour l'immobilier américain avant la crise financière mondiale de 2008) ? À cet égard, on assiste aujourd'hui à une véritable vague d'investissements dans les installations et les équipements (tels que les centres de données) aux États-Unis et ailleurs. En outre, l'investissement dans les infrastructures de technologie de l'information - un intrant important pour les entreprises et les gouvernements - pourrait stimuler la productivité et donc contribuer à soutenir la croissance économique. (Un corollaire malheureux est un impact environnemental potentiellement important, en raison notamment de l'augmentation de la demande d'électricité et d'eau).
Deuxièmement, le boom des investissements est-il financé principalement par l'émission de dettes (un facteur important de la crise de 2008) ? Pour l'IA, la réponse est résolument mitigée. Si les plus grandes entreprises concernées disposent d'un flux de trésorerie positif suffisant pour couvrir ce qui a déjà été dépensé, une grande partie du financement des fournisseurs est apparemment déjà assurée par certaines entreprises technologiques (pour permettre à d'autres entreprises d'acheter des puces d'ordinateur, par exemple). Les risques de crédit liés à ces relations sont pour le moins obscurs. Certaines des garanties impliquées peuvent devenir obsolètes avant que les prêts ne soient remboursés.
Et comme les dépenses en capital augmentent, l'exposition des marchés du crédit, du système bancaire et de l'économie en général augmente également. système bancaireet peut-être même du gouvernement (bien que l'on ne puisse pas soutenir de manière convaincante que les entreprises technologiques sont "trop grandes pour faire faillite" et qu'elles ont donc besoin de garanties de la dette). Le mois dernier, Meta a conclu l'opération de capital privé la plus importante jamais réalisée avec Blue Owl pour financer son centre de données Hyperion, avec 27 milliards de dollars canalisés dans un véhicule spécial hors bilan.
Et ce n'est qu'une goutte d'eau dans l'océan : On estime que 3 à7 billions de dollars seront investis dans l'infrastructure de l'IA au cours des cinq prochaines années. Les entreprises technologiques ont indiqué qu'elles recourir aux marchés de la dettey compris avec des des accords de financement novateurs et agressifs. Le crédit privé, en particulier, devrait fournir environ 800 milliards de dollars au cours des deux ou trois prochaines années, et on estime qu'il atteindra 450 milliards de dollars au début de l'année 2025. Il reste à voir si et comment ces paris seront payants.
La troisième question est peut-être la plus importante à l'heure actuelle : Comment cette technologie sera-t-elle utilisée exactement ? Des conversations avec des cadres supérieurs de sociétés à grande capitalisation dans des secteurs traditionnels - des entreprises dont on suppose généralement qu'elles sont très demandeuses de solutions d'IA - confirment que si tous s'attendent à réaliser des économies et des gains d'efficacité significatifs grâce à l'IA, presque aucun ne peut mettre en évidence avec certitude des sources de revenus supplémentaires (telles que de nouvelles lignes d'activité).
Par exemple, les banques réaliseraient très probablement des gains d'efficacité dans le traitement des documents, la détection des fraudes, la gestion des risques, la conformité réglementaire, l'investissement et le trading algorithmiques, et/ou le marketing et la connaissance des clients. Les entreprises industrielles réaliseront probablement des gains d'efficacité en réduisant l'emploi dans les fonctions de bureau, la gestion des stocks et des ressources, le marketing et l'ingénierie de terrain.
Si les personnes déplacées par l'IA peuvent rapidement trouver de nouveaux emplois productifs et (idéalement) bien rémunérés, nous sommes sur la voie d'une accélération de la croissance de la productivité, avec des effets bénéfiques sur le niveau de vie et les finances publiques. Tel a été l'effet du boom ferroviaire du XIXe siècle, du moins dans les pays où les institutions étaient suffisamment inclusives pour permettre aux gens ordinaires de créer des entreprises, d'acquérir de nouvelles compétences et de participer à des syndicats. Mais face à d'autres grandes vagues d'automatisation, les économies qui n'ont pas pu créer rapidement suffisamment de nouveaux emplois ont été confrontées à de graves problèmes sur le marché du travail, et les effets sur la productivité à l'échelle de l'ensemble de l'économie ont parfois été décevants.
Le boom de l'IA est similaire. Oui, il y a des excès. Oui, des erreurs seront commises par les investisseurs et les dirigeants. Et oui, la plupart des gains (et aussi des pertes) boursiers sont susceptibles de profiter à des personnes déjà fortunées, car la propriété des actions est inégalement répartie.
Malgré tout, aucun pays, aucune entreprise, aucun citoyen, où que ce soit, n'aura intérêt à rester sur la touche. Il peut sembler plus sûr de ne rien faire maintenant et d'attendre que de meilleures versions de la technologie apparaissent, mais ce n'est pas une façon de développer des compétences pour l'avenir et de créer davantage d'emplois de qualité. En outre, ce sont les inventeurs et les propriétaires de nouvelles technologies qui influencent les normes - à la fois les règles techniques et les principes éthiques - et conduisent l'agenda politique correspondant.
L'élite politique américaine adore l'innovation, qu'elle considère comme un avantage concurrentiel et une source de dons politiques. Craignant la Chine, le secteur technologique américain se lance à corps perdu dans le développement de l'IA avec un minimum de garde-fous. Tous les autres, aux États-Unis et dans le monde, doivent réfléchir sérieusement à la manière de jouer le jeu.
Comment votre communauté peut-elle adopter l'IA de manière plus responsable, par exemple pour améliorer la prestation des services publics ? Comment votre secteur privé peut-il utiliser l'IA pour créer davantage d'emplois de qualité ? Comment garantir une protection suffisante de la vie privée ? Comment pouvez-vous protéger les enfants et les autres groupes vulnérables contre de graves préjudices ?
Le chemin de la technologie peut être tracé, et le chemin de la révolution de l'IA est en train d'être tracé. Depuis les canaux et les chemins de fer jusqu'à l'ère de l'internet, une leçon dure mais simple s'impose : Si vous, votre entreprise ou votre pays attendez que la poussière retombe, vous risquez de ne pas obtenir ce que vous voulez et ce dont vous avez besoin de la technologie.
By Simon Johnson and Piero Novelli
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