IA : moteur économique ou bombe financière ?
L’intelligence artificielle transforme nos usages et bouleverse déjà les équilibres économiques. Elle porte à la fois une promesse de croissance et un risque de fracture, au point d’interroger le capitalisme. Cette révolution impose de repenser la régulation, l’innovation et la redistribution.
Coup de tonnerre le 22 février 2026. Un essai publié en ligne par James van Geelen, fondateur du cabinet Citrini Research et Alap Shah, analyste financier, déclenche une véritable onde de choc : plus de 22 millions de vues sur X (ex-Twitter), une chute de plus de 800 points du Dow Jones et, entre autres, DoorDash, une grande plateforme de livraison de repas aux États-Unis, qui perd 6 %.
Le scénario avancé est inquiétant : l’IA remplacerait massivement les emplois qualifiés, les travailleurs déplacés cesseraient de consommer, la demande s’effondrerait dans une spirale auto-entretenue — entraînant une chute de 38 % du S&P 500 (principal indice boursier américain) d’ici 2028. Au cœur de cette hypothèse, une notion : celle de « PIB fantôme » — une production en forte hausse dans les comptes nationaux, mais dont les gains ne circuleraient plus dans l’économie réelle. L’essai se voulait prospectif. Son impact, lui, a été bien réel.
Les limites d’un scénario trop rapide
Les critiques n’ont pas tardé, appuyées sur des principes économiques solides. Le Financial Times et The Economist ont rappelé un point fondamental : dans la comptabilité nationale, production, revenu et dépense sont indissociables. Autrement dit, si l’IA génère de la production, les gains doivent bien se retrouver quelque part — sous forme de profits, d’investissements, de baisse des prix ou de recettes fiscales. L’idée d’un « PIB fantôme » où la production augmente pendant que la demande s’effondre est donc, dans ce cadre, difficilement tenable.
Par ailleurs, l’horizon de 2028 semble trop proche. Les grandes innovations suivent généralement une courbe en « J » : leurs effets sont considérables, mais différés. L’électricité, l’informatique ou Internet ont mis des décennies à transformer pleinement l’économie. L’IA ne fera probablement pas exception. Et dans certains secteurs déjà avancés, comme l’informatique, l’effet pourrait même être positif sur l’emploi : début 2026, les offres pour les ingénieurs logiciels étaient en forte hausse.
Le fantasme d’une dépression
Faut-il pour autant écarter totalement les craintes ? Pas tout à fait. L’économiste Alex Imas (université de Chicago) avait, quelques semaines avant cette publication, formalisé un scénario similaire.
Son modèle distingue deux types d’acteurs : les travailleurs, qui dépensent environ 90 % de leurs revenus, et les détenteurs de capital, qui n’en dépensent qu’environ 20 %. Si l’IA transfère massivement les revenus des premiers vers les seconds, la consommation globale recule, ce qui peut peser sur l’activité économique — même si la production augmente.
Cependant, pour atteindre les niveaux de chute évoqués, il faudrait une transformation extrême : une quasi-disparition du travail humain. Imas lui-même juge ce scénario « très improbable ».
Le vrai danger : une nouvelle bulle financière
Le risque ne disparaît pas pour autant. Il faut y ajouter une dimension essentielle : l’excès d’épargne et son rôle dans la formation de bulles financières. Depuis la crise de 2008, le mécanisme est bien connu : lorsque les revenus se concentrent chez des acteurs qui consomment peu, l’épargne excédentaire cherche à se placer. Les intermédiaires financiers la transforment alors en crédit, souvent avec effet de levier — un facteur classique de crises.
Or, certains signaux sont préoccupants. Le marché du crédit privé non bancaire dépasse aujourd’hui les 2 000 milliards de dollars et constitue un possible vecteur de contagion. Dans un tel environnement, un déséquilibre même modéré pourrait suffire à alimenter une bulle.
En prolongeant ce raisonnement, on peut imaginer un scénario plus réaliste — et potentiellement dangereux : une baisse partielle de la part des revenus du travail (de 60 % à 42 %) pourrait entraîner une forte expansion du crédit, masquant temporairement une fragilité économique sous-jacente. Cette configuration rappelle les années 1920 : hausse de la productivité, euphorie des marchés, stagnation des salaires — avant l’éclatement de la crise de 1929.
Autre élément à considérer : la question de la saturation de la consommation. L’hypothèse d’un plafond naturel de la demande existe. En réalité, ce plafond est sans cesse repoussé par l’innovation, la diversification des produits et l’amélioration de la qualité. L’IA, en réduisant le coût de l’innovation, pourrait même accélérer ce phénomène. Cela rend le scénario d’une dépression généralisée encore moins probable. Mais cela ne supprime pas le risque d’instabilité financière : celui-ci dépend avant tout de la répartition des revenus et de la dynamique du crédit.
Les trois conditions pour réussir la révolution de l’IA
Pour tirer pleinement parti de la révolution de l’IA tout en évitant les erreurs du passé — de 1929 à 2008 —, trois leviers apparaissent essentiels.
D’abord, soutenir l’innovation, qui reste le moteur de la croissance.
Ensuite, renforcer la régulation financière pour prévenir les excès de crédit.
Enfin, mieux répartir les revenus, notamment en investissant dans les compétences.
Les sociétés qui réussiront seront celles capables de relever ces trois défis à la fois : libérer l’innovation, encadrer les dérives financières et organiser une redistribution adaptée à cette nouvelle économie — et ce, avec l’aide de l’IA elle-même !
