L’IA est-elle en train de cannibaliser l’économie mondiale ?

L’article souligne que l’intelligence artificielle (IA) entraîne un boom sans précédent des investissements dans les technologies numériques aux États-Unis. Depuis 2019, les dépenses en logiciels, équipements informatiques et infrastructures (centres de données, réseaux) ont doublé, représentant désormais près des deux tiers de l’investissement privé non résidentiel. Les quatre principaux acteurs technologiques (hyperscalers) devraient dépenser 650 milliards de dollars en 2026, soit trois fois plus qu’en 2024. Cette dynamique, si elle se poursuit, pourrait faire passer le ratio investissement/PIB de 15 % aujourd’hui à 21 % d’ici 2035, un niveau historiquement élevé. Même en intégrant des gains de productivité liés à l’IA, ce ratio atteindrait encore 19 %, soit une hausse de quatre points. Le risque n’est pas une bulle spéculative, mais une divergence économique où l’économie de l’IA en surchauffe marginaliserait le reste de l’activité.

Jusqu’à présent, les géants technologiques (hyperscalers) finançaient leurs investissements par leurs flux de trésorerie, limitant la pression sur les marchés financiers. Cependant, l’ampleur des dépenses (650 milliards de dollars en 2026) les pousse désormais à recourir à l’endettement via des obligations. Cette transition rend leur croissance plus sensible aux taux d’intérêt. Si les États-Unis augmentent leurs investissements, leur déficit courant pourrait se creuser, mais rien ne garantit que le reste du monde (Europe, Japon, Chine) dispose d’une épargne suffisante pour financer ces besoins. La Chine, par exemple, a peu d’incitations à financer le leadership technologique américain dans un contexte de tensions géopolitiques croissantes.

L’essor de l’IA crée une tension sur les ressources rares, comme la mémoire à haute bande passante (HBM), dont toute la production mondiale pour 2026 était déjà vendue en janvier 2026. Les puces NVIDIA, comme la génération Blackwell déployée en 2025, voient leurs coûts augmenter en raison de cette rareté. Par exemple, le prix des iPhone devrait augmenter de 10 à 20 % en 2026 à cause de la hausse du coût des composants. Cette inflation des intrants technologiques contredit l’idée d’un choc d’offre favorable qui réduirait les prix. Les économies d’échelle et l’optimisation des infrastructures permettent toutefois de réduire le coût par requête d’IA (coût par inférence), même si le coût unitaire des centres de données reste élevé.

L’investissement massif dans l’IA se fait au détriment des autres secteurs. Aux États-Unis, l’investissement hors technologie est déjà inférieur de 11 % à son niveau de 2019, avant même que les gains de productivité promis ne se matérialisent. Les entreprises investissent massivement dans les technologies numériques, mais cette réallocation du capital pourrait compromettre la croissance des secteurs traditionnels. Les décideurs publics doivent donc anticiper un choc macroéconomique, car collectivement, cette stratégie pourrait fragiliser l’équilibre économique global. La Fed (banque centrale américaine) est déjà confrontée à un dilemme : baisser les taux pour soutenir la productivité de l’IA ou les maintenir pour éviter une inflation accrue.

Si les États-Unis dominent la course à l’IA, le reste du monde n’est pas en reste. D’autres grandes économies, comme la Chine ou l’Europe, augmentent également leurs investissements pour développer leurs propres capacités. Une hausse simultanée du taux d’investissement à l’échelle mondiale entraînerait inévitablement une augmentation des taux d’intérêt réels d’équilibre. Les contraintes d’offre, comme la dépendance aux semi-conducteurs ou à l’hélium, aggravent cette situation. Par exemple, la guerre dans le Golfe a révélé la vulnérabilité des chaînes d’approvisionnement en semi-conducteurs, un secteur déjà tendu avant le conflit. La transition vers une économie dominée par l’IA pourrait donc s’accompagner de tensions inflationnistes et de déséquilibres structurels.