Les premiers effets de l’IA sur les marchés obligataires sont déjà observables, et devraient se multiplier au fil du temps.
Pour les investisseurs en emprunts d’État, l’IA pourrait nettement infléchir la forme des courbes de taux souverains. À terme, les gains de productivité permis par l’adoption de ces nouveaux outils pourraient en effet améliorer la viabilité de la dette des économies développées, tout en favorisant une croissance plus élevée et moins inflationniste. À son tour, ce phénomène pourrait contribuer à aplatir les courbes de taux des emprunts d’État et à renforcer leur statut de valeurs refuges. Dans un premier temps, cependant, la charge de la dette de nombreux pays pourrait augmenter encore : en attendant que les gains de productivité favorisés par l’IA se matérialisent, il faudra peut-être composer avec une hausse des primes de terme et une pentification des courbes de taux.
En outre, les scénarios varient d’une économie à l’autre, selon la capacité de chacune à exploiter l’IA pour obtenir des gains de productivité.
Pour les investisseurs en obligations du secteur privé, l’IA aura des effets spécifiques qui évolueront au fil du temps. Une nouvelle génération d’instruments, comme les « digital infrastructure ABS » (titres adossés à des infrastructures numériques), offrent des opportunités intéressantes et des sources de rendement différenciées. Il s’agit toutefois de suivre les tendances en matière d’émissions, de nouvelles structures d’endettement et de pools de titrisation, et d’être à l’affût des retombées de l’adoption de l’IA dans les différents secteurs et régions du monde.
Quel pourrait être l’impact de l’IA dans les secteurs suivants ?
Secteur | Opportunité | Risque |
Technologies | Ces entreprises jouent un rôle essentiel dans les infrastructures nécessaires à l’IA (microprocesseurs, cloud, réseaux), avec des cash-flows solides et des notes investment grade qui améliorent leur capacité de remboursement. | Les marges pourraient être comprimées par des capex élevés, une multiplication des opérations de fusion-acquisition (par exemple, le rachat de start-up d’IA par Microsoft), la surveillance réglementaire et une vive concurrence. |
Assurance | L’IA transforme les activités d’assurance, de traitement des sinistres et de détection des fraudes, et améliore ainsi l’efficacité opérationnelle et l’adéquation des réserves. | L’exposition accrue aux cybermenaces engendrées par l’IA et l’évolution des modèles assurantiels peuvent introduire de nouveaux risques. |
Pharmaceutique | L’IA contribue à accélérer l’identification et le développement clinique de médicaments potentiels, ce qui contribue à atténuer les pressions sur les prix et raccourcit les délais de mise sur le marché. | L’évolution de la politique américaine (par exemple : la négociation des prix des médicaments couverts par Medicare) risque d’engendrer une compression des marges, un phénomène que l’adoption de l’IA ne pourra atténuer que partiellement. |
Communications | L’IA permettra d’optimiser des réseaux, d’automatiser le service client et de faire des économies d’investissement, ce qui se traduira par une amélioration des marges et un désendettement. | L’endettement élevé et les infrastructures de précédentes générations posent des défis, auxquels vient s’ajouter la surveillance réglementaire (par exemple, sur les risques environnementaux associés aux infrastructures filaires). |
Fournisseurs d’électricité | L’IA améliore l’efficacité opérationnelle de ce secteur en contribuant à la stabilité du réseau électrique et en facilitant la maintenance prédictive et l’intégration des énergies renouvelables. | La flambée de la demande d’électricité pour l’IA (notamment pour faire tourner les centres de données) met les infrastructures sous pression et pourrait accroître la dépendance au gaz naturel, une perspective préoccupante du moins de vue de la durabilité. |
Pour les spécialistes de la gestion obligataire active, l’IA devrait faciliter l’accès à l’information et conférer un pouvoir décisionnel renforcé à un nombre accru d’investisseurs, avec toutefois un risque d’homogénéisation des analyses. Or, selon nous, la gestion active repose sur une recherche fondamentale produite en interne et augmentée par l’IA pour générer des analyses à forte valeur ajoutée. En outre, le trading obligataire étant sur le point d’être transformé par l’IA, il devient vital d’y consacrer des ressources dédiées pour rester à l’avant-garde.
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Cette analyse fait partie d’une étude plus large sur l’impact de la réorganisation de l’économie mondiale sur les opportunités d’investissement.
