Là Bulle financière de l’IA risque de devenir le plus important de l’histoire économique moderne : 8 fois plus élevé à la crise des subprimes de 2008 et même bien 17 fois plus grand que celui des sociétés point-com de la fin années 90. C’est l’essentiel d’une note, au goût résolument pessimiste, rédigée par l’expert Julien Garranpartenaire de MacroStratégie. Et Garran n’était pas le seul à exprimer ses inquiétudes concernant l’IA. Les économistes et les institutions financières les plus influentes sont divisés entre ceux qui parlent d’excès spéculatifs et ceux qui estiment qu’il s’agit d’une phase de croissance physiologique d’une technologie destinée à modifier profondément la productivité mondiale. Dans cette analyse approfondie, nous examinerons ce que disent ceux qui voient un risque imminent, comme Garran et le PDG de J.P. Morgan Jamie Dimonet ce que les analystes les plus prudents, comme ceux de, indiquent plutôt Goldman Sachs.
Bulle IA : l’avis des économistes
Revenons à l’étude de la société d’analyse Partenariat MacroStratégiequi a calculé la taille de ce qu’on appelle la « bulle de l’IA », voyons quelques-uns des indicateurs macroéconomiques qu’il a combinés pour arriver à dire que la bulle de l’IA risque d’être la plus grande de l’histoire. Pour comprendre la signification de ce calcul, il faut revenir aux réflexions de l’économiste suédois Knut Wicksellqui a vécu au XIXe siècle, qui affirmait que le capital n’était alloué efficacement que lorsque le coût moyen de la dette des entreprises dépassait la croissance du PIB nominal d’environ 2 points de pourcentage. Aujourd’hui, après des années de taux d’intérêt bas et de politiques monétaires expansionnistes, cette proportion a changé, générant un «Déficit wicksellien»: une mesure de la proportion de capital investi de manière inefficace. Deuxième Julien Garrancette partie « mal allouée » du PIB inclut l’énorme flux d’argent vers l’IA, y compris l’immobilier, les NFT et le capital-risque dans le calcul. C’est ainsi que nous arrivons au chiffre avec lequel nous sommes entrés : une bulle IA 17 fois plus grande que la bulle Internet.
L’analyse de Garran va plus loin, identifiant une limite technologique qui, selon lui, serait déjà visible dans les modèles linguistiques ou LLMcomme ChatGPT. Selon Garran, les coûts de formation de ces systèmes augmentent de façon exponentielle tandis que les améliorations de performances diminuent rapidement. GPT-3par exemple, aurait coûté environ 50 millions de dollars; le prochain GPT-4ça coûte 10 fois plus; le modèle GPT-5le dernier mis à disposition par OpenAI, avec un investissement estimé à 5 milliards de dollarsn’aurait pas montré de progrès à la mesure d’investissements de plus en plus importants.
C’est pourquoi de nombreuses personnes expriment des préoccupations similaires à celles de Garran et estiment que l’euphorie actuelle autour de l’IA n’est pas sans rappeler celle qui existait entre 1998 et 2000 pour les sociétés dites point-com.alors qu’il suffisait d’ajouter « .com » au nom d’une entreprise pour faire monter en flèche sa valeur en bourse. Aujourd’hui, la même dynamique semble se répéter avec le terme « IA ». Le directeur de FMI Kristalina Georgieva a mis en garde contre le risque de « surévaluation des actifs technologiques » motivé par un optimisme excessif quant au potentiel de productivité future. Georgieva a déclaré :
Poussés par l’optimisme quant au potentiel d’amélioration de la productivité de l’intelligence artificielle, les cours boursiers mondiaux sont en hausse. En cas de forte correction, un resserrement des conditions financières pourrait freiner la croissance mondiale.
Même le Banque d’Angleterre exprimé son inquiétude quant au niveau de concentration du marché : le cinq premières entreprises de l’indice S&P500 représentent aujourd’hui environ 30% de la valeur totalela part la plus élevée des 50 dernières années. Selon les données traitées par l’analyste Howard Silverblattil y a sept entreprises – Alphabet (la société holding qui contrôle Google), Amazone, Pomme, Moitié, Microsoft, Nvidia Et Tesla – ils génèrent à eux seuls plus de la moitié des gains de l’ensemble de l’indice. En d’autres termes, une grande partie de la croissance économique américaine dépend d’un très petit nombre d’acteurs, dont presque tous sont impliqués dans le développement ou l’utilisation de l’intelligence artificielle, et si quelque chose devait mal tourner sur le marché de l’IA, les dommages causés à l’économie mondiale pourraient être tout sauf négligeables.
Le PDG de J.P. Morgan, Jamie Dimona prévenu que cette concentration pourrait entraîner un «correction significative» du marché boursier au cours des deux prochaines années. Dimon ne doute pas de la réalité et de la valeur à long terme de l’IA, mais estime que «la plupart des personnes impliquées ne réussiront pas», comme cela s’est produit sur le marché Internet au début des années 2000.
La bulle de l’IA pourrait-elle éclater ? La position de Goldman Sachs
D’autre part, Goldman Sachsune autre banque d’investissement bien connue dans le secteur, adopte une position plus équilibrée. Tout en reconnaissant des signes de surévaluation, il ne pense pas qu’une bulle éclate au coin de la rue.
À cet égard, en effet, Peter Oppenheimermembre du conseil d’administration de Goldman Sachs, a déclaré :
Certains éléments du comportement des investisseurs et des prix du marché actuels rappellent les bulles précédentes.
Malgré cet optimisme voilé, Oppenheimer a également ajouté :
Même s’il semble que nous ne soyons pas encore dans une bulle, les niveaux élevés de concentration du marché et la concurrence accrue dans le domaine de l’IA suggèrent que les investisseurs devraient continuer à se concentrer sur la diversification.
IA : entre innovation et spéculation
Ce qui ressort, au-delà des estimations et des prévisions futures, c’est que le secteur de l’intelligence artificielle est aujourd’hui carrefour entre innovation et spéculation. Les chiffres records, les valorisations boursières et les entrées de capitaux sans précédent témoignent d’une confiance extraordinaire dans le potentiel du secteur, mais aussi d’une vulnérabilité intrinsèque : si les attentes en matière de bénéfices ne sont pas satisfaites, la correction pourrait être brutale. La clé pourrait donc être d’apprendre à faire la distinction entre l’IA en tant que technologie transformatrice (qui va continuer à évoluer et trouver des applications concrètes) et l’IA en tant que phénomène financieroù l’enthousiasme risque de gonfler les chiffres et les attentes bien au-delà de la réalité économique.