Les marchés sous-estiment-ils le potentiel de l’Intelligence Artificielle ?

« Toutes les propositions à propos du taux d’intérêt réel sont fausses. »

C’est ce que dit la célèbre troisième loi de Tyler Cowen, qui sonne comme une boutade.

Le taux réel – qui représente la différence entre le taux nominal et l’inflation – est pourtant une référence fréquemment utilisée. Les directions d’entreprises (et les ménages) rationnelles sont censées l’utiliser au moment de décider d’importants investissements. Et les banquières et banquiers centraux en tiennent compte dans leur politique monétaire.

Mais investit-on toujours davantage lorsque les taux réels sont bas ? Ou uniquement lorsqu’ils baissent ? Et ce taux réel réagit-il toujours de la même manière lorsque les banques centrales modifient leurs taux nominaux ? Cowen pense que non. Et il explique pourquoi*. Pourtant le taux réel, défini avec précision et à long terme, a peut-être encore son utilité.

Intelligence artificielle = accélération de la croissance ?

L’Intelligence Artificielle pourrait rapidement prendre une grande ampleur. C’est devenu évident à la fin de l’an dernier, lorsque les applications text-to-image et chatbot d’entreprises comme « Open AI » ont soudain été mises à la disposition du grand public.

Cela fait des années que des universitaires, des technologues et d’autres personnes intelligentes (et moins intelligentes) spéculent sur l’impact de l’IA. Un scénario souvent évoqué est que les logiciels intelligents peuvent donner un énorme coup de pouce à notre capacité d’innover, d’automatiser et, finalement, de produire**. Ce mouvement serait suivi par une accélération sans précédent de la croissance économique. L’impact de cette « IA transformatrice » (Transformative Artificial Intelligence ou TAI) serait alors comparable à ce qui s’est passé durant la révolution industrielle.

Mais quand cette nouvelle révolution devrait-elle se produire ? Et à quelle vitesse ? De jeunes économistes des universités MIT, Oxford et Stanford se sont penchés sur ces questions.

Les taux réels, indicateurs de la croissance future

Et ils ont tenté d’y répondre sur la base des… taux réels.

Les économistes reconnaissent la troisième loi de Cowen et la contournent en se focalisant sur les taux à long terme et uniquement pour les obligations liées à l’inflation, ce qui limite leur échantillon : les obligations liées à l’inflation sont disponibles depuis environ 30 ans dans quelques économies avancées et aux États-Unis depuis le passage à l’an 2000.

Quelle est leur hypothèse ? Lorsqu’une période de croissance supérieure à la moyenne s’amorce, les taux réels sont déjà très supérieurs à ce qu’ils sont habituellement.

En théorie, l’homo economicus pense qu’en cas de perspective de forte croissance, il ne doit pas épargner pour se constituer une réserve. Si l’on veut convaincre les personnes parfaitement rationnelles de ne pas dépenser une partie de leur budget, il est donc nécessaire que les taux soient plus élevés***.

Et cette hypothèse est, à première vue, confirmée par les données.

Dans la partie gauche du graphique ci-dessous, on constate que les taux réels des obligations liées à l’inflation australiennes, canadiennes, britanniques et américaines évoluent dans le même sens que la croissance économique réelle au cours des 10 années suivantes. Les autres parties du graphique font le même constat pour les 15 et 20 années suivantes.

Croissance ou C-R-O-I-S-S-A-N-C-E ?

Les taux réels à long terme semblent donc nous renseigner à propos de la croissance attendue au cours des 10 (ou plus) prochaines années. Les auteurs ont estimé, sur la base d’une simple régression, que le taux réel à 10 ans, fin 2022 (1,6%) aux États-Unis, indique une croissance annuelle moyenne du PIB (produit intérieur brut) de 2,6% pour la période 2023-2033.

Cette estimation correspond aux attentes générales d’environ 2%, le consensus dégagé de l’enquête mensuelle publiée récemment par Focus Economics. Ce taux de croissance rime cependant difficilement avec une percée rapide de la TAI.

À quoi pourrait cependant ressembler un tel scénario ?

Les auteurs estiment qu’il existe chaque année 2% de chance de voir arriver cette TAI. Lorsque cela se produira*, la croissance économique devrait s’accélérer d’un facteur de pas moins de 10***. Ce scénario prévoit donc une probabilité limitée, mais croissante, d’impact économique positif.

Les auteurs ont ensuite calculé le taux réel à la veille de ce scénario. Leur conclusion ? En l’absence de TAI, le taux réel à 10 ans se situerait à 2,8%, soit un niveau proche de celui que nous attendons aux États-Unis au cours des prochains mois. Pour le scénario où la probabilité d’une percée de la TAI est faible, ils arrivent à un taux de 5,9%, soit plus de trois points de pourcentage de plus.

(In)efficacité des marchés

En 2013, Eugene Farma s’est vu décerner (avec d’autres) le Prix Nobel d’Économie. Il est considéré comme le parrain de l’Hypothèse des Marchés Efficaces. Dans sa forme la plus courante, cette hypothèse prévoit que les prix sur les marchés financiers sont à tout moment le reflet de toutes les informations publiquement disponibles.

Une des interprétations de son hypothèse est qu’il est possible de déduire un consensus de marché à partir d’un prix de marché. Dans cette lecture, les taux des observations liées à l’inflation nous renseignent sur ce qu’un investisseur moyen pense du taux réel et de son évolution. Et, à l’heure actuelle, ce que pense cet investisseur moyen penche nettement, selon les trois économistes, en faveur du scénario sans TAI. En d’autres termes, le marché estime que la probabilité de la percée de la TAI est très faible pour les 10 prochaines années.

Ont-ils tort ?

Le lecteur ou la lectrice qui prend la peine de suivre ce raisonnement jusqu’au bout sera récompensé·e par les auteurs de l’étude. Les plus optimistes à propos du potentiel de l’IA peuvent donc s’y mettre. Dans ce cas, toute correction (imminente) du taux réel modifierait les prix de nombreuses classes d’actifs. Les investisseurs et investisseuses intelligents peuvent se positionner pour en récolter les fruits. Mais il est légitime de se demander si les investisseurs qui « shorteront» le marché pour des raisons d’optimisme envers l’IA seront nombreux.

* Nous ne disposons pas encore – loin de là – de données de qualité sur les taux réels. Il y a encore 30 ans, nous devions les calculer à partir de la différence entre, par exemple, les taux de certaines obligations souveraines et l’inflation. Cette différence était en grande partie dépendante notamment des primes de risque. S’y ajoutait le fait que les déterminants des taux réels pouvaient grandement varier en fonction de la période étudiée. À court terme, la politique monétaire joue un rôle très important. À long terme, le ton est davantage donné par les variables économiques réelles telles que la croissance du PIB.

** Les auteurs décrivent également un scénario beaucoup moins positif de « risque existentiel ». Ce scénario s’accompagne d’un taux réel plus élevé, car pourquoi économiser aujourd’hui alors que la fin du monde est pour demain ? Pour info : ce scénario pessimiste affiche une probabilité de 15% contre 85% pour le scénario positif.

*** Cela semble vraiment beaucoup à première vue. Une des explications est que la TAI ferait augmenter l’importance des biens d’équipement physiques (capacité de calcul et donc serveurs). C’est une conséquence directe du fait que les applications pilotées par l’IA accompliront rapidement certaines tâches beaucoup mieux les humains. Et, contrairement au facteur de production « travail », le capital peut augmenter de façon exponentielle, ce qui pourrait énormément accélérer la croissance économique totale.