Scénario n°1 : supercycle de l’IA
Dans ce scénario, l’IA s’implante durablement dans tous les secteurs d’activité. Les entreprises réorganisent leurs flux de travail, automatisent les tâches courantes et utilisent les outils d’IA pour réaliser leurs tâches opérationnelles, analytiques et créatives. Les premiers signes de gains de productivité et la baisse des coûts de la puissance de calcul contribuent à lever les obstacles à une adoption généralisée.
Ce phénomène est renforcé par des politiques publiques qui mettent l’accent sur la compétitivité et la productivité nationale, et qui accordent une importance stratégique aux secteurs utilisant l’IA. Cet environnement est porteur pour l’investissement. Le cadre réglementaire évolue de manière à faciliter l’expérimentation et le déploiement, tandis que la mise en place d’instruments budgétaires (sous forme d’incitations, de marchés publics ou d’investissements ciblés dans des infrastructures) contribue à résorber les points de blocage et à accélérer la diffusion de l’IA à grande échelle.
En outre, une longue phase d’investissement s’installe. L’augmentation des capacités de calcul (par la construction de centres de données et d’infrastructures connexes) stimule la demande à long terme de matériaux et d’équipements, tandis que la baisse des coûts de la puissance de calcul permet aux entreprises d’utiliser de plus en plus l’IA. On observe de fortes synergies entre des conditions de financement accessibles (grâce à une politique monétaire accommodante) et une adoption de l’IA dans toutes les sphères de l’économie : les gains de productivité stimulent les bénéfices, qui soutiennent l’investissement, qui accroît à son tour l’utilisation de l’IA. De tous ces facteurs découle une longue période de croissance dynamique des bénéfices et des marges.
Scénario n°2 : trajectoire équilibrée
Dans ce scénario, l’IA continue de s’imposer dans le paysage économique, mais de manière inégale. Certaines entreprises s’en emparent de façon pleine et entière, tandis que d’autres procèdent avec prudence en raison des coûts, de contraintes énergétiques, de problèmes de disponibilité des données ou encore d’incertitude réglementaire. L’adoption progresse, mais par paliers.
Plusieurs facteurs contribuent à ce rythme irrégulier de diffusion de l’IA. Dans certains secteurs, les coûts de financement restent élevés ou d’autres priorités d’ordre financier freinent le déploiement des nouveaux outils. Dans d’autres, les entreprises doivent composer avec des systèmes informatiques anciens ou s’adapter à un contexte réglementaire encore mouvant, ce qui ralentit leur capacité à intégrer pleinement l’IA. Les politiques publiques peuvent également être porteuses dans certains pays, et plus mesurées dans d’autres. En dépit de toutes ces frictions, l’adoption de l’IA progresse, mais de manière disparate : plus rapidement dans certains secteurs, tandis que dans d’autres, les acteurs économiques attendent un environnement économique ou politique plus incitatif.
Scénario n°3 : éclatement de la bulle
Les investissements mettent du temps à produire des fruits dans un environnement où les politiques publiques et les conditions de financement sont devenues moins porteuses : avec la hausse des coûts d’emprunt, le durcissement des conditions de prêt et la vigilance accrue des investisseurs, il devient plus difficile de trouver des financements pour les projets nouveaux. Face à la dégradation de leur situation budgétaire, certains pays décident de réduire leur politique de soutien ou d’accorder la priorité à d’autres secteurs. La surveillance réglementaire est renforcée, notamment dans les secteurs concernés par la sécurité des données, la concurrence ou des déplacements de main-d’œuvre. Le durcissement des politiques publiques qui en découle amplifie les craintes existantes quant à la rentabilité des investissements dans l’IA.
En parallèle, certains projets de centre de données sont retardés et des surcapacités apparaissent sur certains maillons de la chaîne d’approvisionnement de l’énergie et des semi-conducteurs. Les entreprises réévaluent le rythme de déploiement des nouveaux outils, les investisseurs optent pour des stratégies moins risquées. Le principal risque n’est pas un essoufflement de l’engouement pour l’IA, mais le surinvestissement.
Les projets de grande envergure financés par la dette peuvent capter la demande au détriment des émetteurs d’autres secteurs d’activité, ou se traduire par des infrastructures en surcapacités. Les marchés réévaluent les délais dans lesquels les investissements pourraient devenir rentables, ce qui incite les entreprises à reporter leurs projets d’expansion et à privilégier une meilleure utilisation de leurs capacités existantes plutôt qu’une croissance rapide.
Scénario n°3 : retour à l’ère pré-ChatGPT
Dans ce scénario, le tremplin à l’économie promis par l’IA ne se produit jamais. L’adoption reste limitée : les outils sont mis à l’essai, les tableaux de bord sont améliorés, quelques flux de travail sont partiellement automatisés, mais il n’y a pas de changement majeur. Les entreprises expérimentent sans s’engager pleinement, freinées par des systèmes informatiques fragmentés, des référentiels de données inégaux et une capacité limitée à accueillir le changement. L’IA s’avère utile dans certains cas d’usage précis, mais ne parvient pas à transformer à grande échelle le fonctionnement des entreprises : les gains de productivité restent symboliques et réservés à certaines niches de l’économie.
La dynamique ralentit, et ce, malgré la mise en œuvre de politiques de soutien et l’accessibilité des financements. Les investissements sont concentrés sur les technologies qui ont démontré leur rentabilité. L’argent facile porte artificiellement les marchés, et les valorisations deviennent déconnectées des véritables gains d’efficience. La croissance reste soutenue par des facteurs de soutien classiques, tandis que l’IA joue un rôle accessoire, nourrissant davantage les anticipations que les données réelles. En conséquence, le marché est dicté davantage par l’optimisme que par une transformation véritable. Dans ce monde-là, les apports de l’IA s’avèrent insuffisants pour infléchir la trajectoire macroéconomique.
Quelles conséquences pour les investisseurs ?
Les premiers signaux actuels suggèrent que l’IA stimule déjà la croissance : les indicateurs révèlent une hausse de la productivité, les investissements dans les infrastructures d’IA restent élevés et les politiques publiques des principales économies sont globalement orientées de manière à soutenir l’innovation.
Dans ce contexte, tout tend à indiquer que le scénario le plus probable est celui d’une évolution positive, c’est-à-dire que l’IA s’impose de plus en plus, qu’elle favorise des gains de productivité et que les capitaux continuent d’être alloués au développement de cette technologie. Malgré tout, la réalité sera certainement plus complexe. Le scénario d’adoption inégale reste plausible, avec une rentabilité qui pourrait tarder à se matérialiser ou une diffusion qui serait finalement plus limitée. Quoi qu’il en soit, chaque scénario ci-dessus reflète un alignement spécifique des deux grandes dimensions identifiées : le taux d’adoption de l’IA à l’échelle de l’économie, et l’orientation des politiques publiques et des conditions de financement.
Pour les investisseurs, il ne s’agit pas d’exposer ses portefeuilles en vue d’un scénario donné, mais d’être à l’affût de tous types d’indices, tels que le rythme de l’intégration de l’IA dans les entreprises, les signes de gains de productivité pérennes, l’évolution des dépenses d’équipement ou encore la manière dont les politiques sont adaptées au fil du temps. En dépit des rapides avancées dans l’IA, l’économie mettra plus de temps à embrasser ces changements. Il est donc essentiel de suivre les évolutions de près pour entrevoir lequel des quatre scénarios se matérialisera.
