L’IA peut stimuler la croissance mondiale

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L’intelligence artificielle (IA) alimente les débats économiques et stimule la croissance dans certaines économies et secteurs.
Aux États-Unis, les investissements liés à l’IA soutiennent une part importante de la croissance du PIB, augmentant la demande de serveurs, de centres de stockage de données, de logiciels et d’infrastructures électriques.
La croissance mondiale se concentre de plus en plus dans une poignée de secteurs et de régions, sans effondrement mais avec une forte concentration.

Au troisième trimestre 2025, l’investissement dans les équipements de traitement de données et les logiciels a bondi de 16,5 % par rapport à l’année précédente.
Estimation mentionnée : les centres de stockage de données pourraient demander 6 700 milliards de dollars de dépenses en capital à l’échelle mondiale d’ici 2030.

Les cadres de comptabilité nationale actuels ont été conçus pour l’âge industriel et peinent à capter la valeur des données, algorithmes, modèles d’IA propriétaires et infrastructures cloud.
Les coûts d’entraînement de grands modèles, de perfectionnement de jeux de données et de création d’applications sont souvent comptabilisés en charges plutôt qu’en formation de capital.
Conséquence : les données du PIB peuvent à la fois surestimer la contribution immédiate de l’IA (en comptabilisant des dépenses massives en capital) et sous-estimer ses effets larges sur la productivité.
Risques pour la politique : mauvaise interprétation des capacités inutilisées et de l’origine de l’inflation, conduisant à des orientations monétaires trop restrictives ou trop accommodantes.

L’essor de l’IA est très intensif en capital et nécessite une puissance de calcul et une infrastructure physique à grande échelle, assimilant l’IA à une technologie de type « électricité » demandant des investissements continus.
La production d’électricité et la capacité des réseaux deviennent des variables macroéconomiques critiques ; des goulets d’étranglement énergétiques peuvent :
- retarder la diffusion de l’IA,
- établir durablement des niveaux élevés d’inflation hors alimentation et énergie,
- générer des surchauffes localisées malgré un ralentissement d’autres secteurs.
L’investissement dans les réseaux atténue la distinction entre politique industrielle et politique macroéconomique.

Importations et exportations d’ordinateurs, serveurs et semiconducteurs ont bondi, entraînant une réorganisation des chaînes d’approvisionnement.
La fabrication et l’assemblage se réorientent vers l’Asie du Sud-Est, l’Inde, et des pôles spécialisés au Texas et dans d’autres États américains bordant le golfe du Mexique.
Rerégionalisation plutôt que démondialisation : interdépendance réorganisée avec États-Unis et Chine toujours dominants, Europe mobilisant sa politique industrielle.
Distinction entre participation numérique (utilisation d’outils importés) et profondeur numérique (capacité à produire/exporter et intégrer les biens et services numériques) :
- Pays émergents dotés de profondeur numérique (Chine, Inde, Corée, et un petit groupe de pôles spécialisés) attirent des IDE plus stables.
- D’autres pays restent principalement consommateurs de technologies importées, dépendant davantage de flux de portefeuille volatils.
Concentration des dépenses en capital liées à l’IA et des espérances de gains de productivité au profit d’un petit nombre de géants technologiques (hyperscalers), avec valorisations boursières et liquidités élevées.

Les technologies généralistes ont besoin d’années d’investissements complémentaires (compétences, pratiques de gestion, institutions) pour livrer des gains de productivité larges ; l’électricité et l’informatique ont mis des décennies à diffuser.
Scénarios possibles :
- Diffusion limitée (apanage des hyperscalers) → rendement plafonné, vulnérabilité après le pic d’investissement.
- Diffusion large (application étendue à de nombreux secteurs) → relèvement du potentiel de production.
Observations d’enquêtes : beaucoup d’entreprises explorent l’IA, mais un petit nombre a généralisé son usage.
Risque de volatilité macroéconomique : poussées d’investissement suivies de pauses d’ajustement, compliquant l’interprétation statistique par les pouvoirs publics.

Rénover les appareils statistiques pour mieux appréhender le capital immatériel (données, algorithmes, modèles, infrastructure cloud).
Adapter les outils de politique budgétaire et monétaire pour tenir compte :
- de la divergence entre secteurs,
- des nouvelles contraintes d’offre (énergie, réseaux, infrastructures).
Renforcer la coopération internationale pour que la diffusion de l’IA ne profite pas seulement à un petit nombre de pays.
Pour les pays émergents : envisager prudemment les opportunités de l’IA, en veillant à ne pas substituer une énergie bon marché et une réglementation favorable à une compétitivité durable.

Marcello Estevão, « L’IA peut stimuler la croissance mondiale », article dans Finances & Développement.