Nouvelles géographies
L’essor de l’IA a également pour effet de redessiner la structure du commerce international et des mouvements de capitaux. Les importations et exportations d’ordinateurs, de serveurs et de semiconducteurs ont bondi, ce qui annonce une réorganisation des chaînes d’approvisionnement à l’échelle mondiale. Les activités de fabrication et d’assemblage se réorientent vers l’Asie du Sud-Est, l’Inde, ainsi que des pôles spécialisés au Texas et dans d’autres États américains qui bordent le golfe du Mexique.
Cette rerégionalisation n’est pas une démondialisation : il s’agit d’une nouvelle géographie de l’interdépendance. Les États-Unis et la Chine restent les acteurs dominants, tandis que l’Europe s’emploie à rattraper son retard en mobilisant sa politique industrielle et en accordant des incitations à l’investissement. Pour de nombreux pays émergents, la demande d’IA se traduit déjà par des exportations et des investissements directs étrangers (en particulier dans les domaines de l’énergie et de la fabrication de composants), mais les rend aussi plus vulnérables face à des chocs technologiques et géopolitiques.
Les mouvements de capitaux épousent de plus en plus les contours de cette géographie de l’IA. Les opérateurs de centres de données à très grande échelle (en anglais hyperscalers), les quelques grandes sociétés qui construisent et financent les soubassements de la puissance de calcul informatique au niveau mondial, se sont vu accorder des valorisations boursières et des liquidités à des niveaux jamais vus depuis l’époque de la bulle Internet. En conséquence, une part disproportionnée des dépenses en capital liées à l’IA et des espérances de gains de productivité au niveau mondial se concentre sur un petit nombre de géants du secteur technologique.
Dans ses travaux de recherche, l’Institut de la finance internationale fait apparaître une distinction entre la participation numérique (l’utilisation d’outils numériques importés) et la profondeur numérique d’un pays (la capacité à produire et à exporter des biens et services numériques, et à les intégrer dans les chaînes de valeurs nationales). Les pays émergents dotés d’une profondeur numérique (Chine, Inde, Corée, ainsi qu’un petit groupe de pôles spécialisés) attirent des investissements directs étrangers plus stables, aux fins de la production de biens et services liés au secteur de l’IA. Leurs profils d’exportateurs révèlent la part croissante des services liés aux technologies de l’information et de la communication, des redevances et des contenus numériques. D’autres pays restent avant tout des consommateurs de technologies importées, et sont donc plus tributaires de flux de portefeuille sujets aux fluctuations des cycles mondiaux des mouvements de liquidités.
À mesure que l’IA occupe une place de plus en plus centrale dans l’activité économique, la profondeur numérique pourrait jouer dans les dynamiques de mouvements de capitaux un rôle comparable à celui de la crédibilité budgétaire ou des régimes de taux de change : il s’agit d’un paramètre sous-estimé, que les décideurs au niveau mondial devront suivre de près.
La puissance de calcul nécessaire à l’entraînement et à l’application des modèles d’IA se situe à une telle échelle que la production d’électricité et la capacité des réseaux en deviennent des variables macroéconomiques critiques.
Cette situation a de profondes implications macroéconomiques. Des goulets d’étranglement énergétiques pourraient retarder la diffusion de l’IA, établir durablement des niveaux élevés d’inflation hors alimentation et énergie, et générer des surchauffes localisées, même quand d’autres secteurs fonctionnent parallèlement au ralenti. L’investissement dans les réseaux devient une contrainte centrale du côté de l’offre, et la distinction entre politique industrielle et politique macroéconomique a tendance à s’estomper.
Diffusion ou concentration ?
Le véritable enjeu est de savoir si les gains de productivité permis par l’essor de l’IA seront généralisés, ou s’ils se cantonneront à un ensemble restreint d’entreprises et de secteurs d’activité. L’histoire nous enseigne que les technologies généralistes ne portent tous leurs fruits qu’au terme d’années d’investissements complémentaires — dans les compétences, les pratiques de gestion et l’adaptation des institutions. L’électricité et l’informatique ont pris des décennies à se diffuser de manière suffisamment large pour faire augmenter la productivité globale.
Si l’adoption de l’IA reste l’apanage d’opérateurs dits « hyperscalers » et de prestataires de services spécialisés, son rendement pourrait rapidement plafonner, auquel cas l’économie se retrouverait dans une situation de vulnérabilité, une fois passé le pic du cycle d’investissement. En revanche, l’application de l’IA à de nombreux secteurs est susceptible de relever le potentiel de production. Les enquêtes menées auprès des entreprises donnent à penser que cette diffusion a lieu, quoique de manière inégale. Si de nombreuses sociétés explorent l’IA, seul un petit nombre d’entre elles ont généralisé son usage.
Il y a un risque que cette diffusion vienne se heurter à des infrastructures inadaptées et des statistiques obsolètes. Le décalage entre la rapidité des évolutions technologiques et la lenteur de l’action publique pourrait entraîner une volatilité inhabituelle au cours des prochaines années. La croissance pourrait alors osciller sous l’effet de poussées d’investissement suivies de pauses d’ajustement, tandis que les pouvoirs publics peineraient à interpréter les statistiques sur lesquelles ils fondent leurs décisions.
Derrière les chiffres
L’essor de l’IA se produit sur fond d’incertitude au niveau mondial. Les guerres des droits de douane, les restrictions à l’immigration et les déséquilibres budgétaires rendent l’économie mondiale plus fragmentée et moins prévisible. Dans ce contexte, l’IA fait figure d’exception, car elle est à la fois une innovation technologique et un stabilisateur macroéconomique : à ce titre, elle est l’un des rares phénomènes qui justifient un regain progressif de demande et d’optimisme.
Cependant, l’IA n’a pas les épaules suffisamment larges pour porter indéfiniment l’ensemble de l’économie mondiale. Aux États-Unis, son expansion reste gourmande en capitaux et chiche en emplois. L’Europe risque de rester sur la touche, à moins d’une refonte de sa politique industrielle et numérique. Les pays émergents doivent envisager avec prudence les possibilités qui s’offrent à eux, en veillant à ce qu’une énergie bon marché et une réglementation favorable ne viennent pas se substituer à la compétitivité sur le long terme.
Le temps presse pour les décideurs et les statisticiens. Il convient de rénover les appareils statistiques pour mieux appréhender le capital immatériel ; il importe que les outils de politique budgétaire et monétaire tiennent compte de la divergence entre secteurs et des nouvelles contraintes d’offre ; enfin, la coopération internationale doit garantir que la diffusion de l’IA ne bénéficie pas seulement à un petit nombre de pays.