La vice-présidente de la Réserve fédérale (FED) : évaluer la bulle de l'IA sous quatre dimensions

Auteur : Zhang Feng

L'intelligence artificielle (IA) façonne l'économie et le paysage financier mondial à une vitesse sans précédent. Avec l'enthousiasme croissant du marché des capitaux pour les entreprises liées à l'IA, une question inévitable se pose : assistons-nous à une frénésie spéculative semblable à celle de la bulle Internet de la fin des années 90 ?

En 2025, le vice-président de la Réserve fédérale, Philip N. Jefferson, a systématiquement exposé son analyse comparative entre l'engouement actuel pour l'IA et l'ère de la bulle Internet lors d'une conférence sur la stabilité financière de la Banque fédérale de Cleveland. Il a également proposé quatre indicateurs clés pour juger de l'existence d'une bulle autour de l'IA. Ce discours reflète non seulement l'observation prudente des banques centrales les plus importantes du monde sur les nouvelles technologies, mais fournit également aux acteurs du marché un cadre clair pour évaluer rationnellement l'engouement pour l'IA.

I. Observations de la Réserve fédérale : double mandat et stabilité financière

Toutes les politiques et observations de la Réserve fédérale tournent autour de son “double mandat” légal - maximiser l'emploi et la stabilité des prix. Jefferson a clairement indiqué que l'évaluation de l'impact de l'intelligence artificielle doit partir de cette tâche fondamentale. Cela signifie que la Réserve fédérale s'intéresse à l'IA non seulement pour ses avancées technologiques ou ses performances sur le marché, mais aussi pour son impact sur le niveau global de l'emploi, la productivité du travail, le potentiel de croissance économique et les tendances inflationnistes.

Du point de vue de l'emploi, l'IA présente un double effet. D'une part, elle favorise l'emploi en améliorant l'efficacité du travail et en créant de nouveaux postes (comme la recherche, le déploiement et la maintenance de l'IA) ; d'autre part, son effet de substitution par l'automatisation pourrait entraîner un recul de certaines professions, en particulier l'impact pourrait être plus fort sur les jeunes travailleurs avec moins d'expérience. Jefferson a souligné que si l'IA ne remplace que la main-d'œuvre existante sans créer de nouveaux postes simultanément, cela pourrait entraîner un ralentissement économique à court terme. Cet équilibre dynamique entre “substitution et complément” est au cœur de l'évaluation de l'impact structurel de l'IA sur le marché du travail.

Du point de vue de la stabilité des prix,AI l'augmentation de la productivité aide à réduire les coûts de production, exerçant ainsi une pression à la baisse sur les prix. L'allocation efficace des ressources, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, et l'assistance à la décision peuvent toutes contribuer à freiner l'inflation. Cependant, en même temps, la construction d'infrastructures d'IA (comme les centres de données) fait augmenter les prix des intrants tels que les terres et l'énergie, et la hausse des salaires des talents en IA peut également entraîner une inflation par les coûts. Cet impact bidirectionnel rend l'effet net de l'IA sur l'inflation incertain, nécessitant une surveillance continue.

Pour réaliser cette double mission, un système financier robuste et résilient est crucial. La Réserve fédérale surveille en permanence les risques systémiques à travers son rapport semestriel sur la stabilité financière (FSR). La dernière enquête montre que 30 % des acteurs du marché considèrent un “changement d'attitude envers l'IA” comme un risque significatif pour le système financier, contre seulement 9 % au printemps. Cela semble avertir que si les attentes optimistes du marché concernant l'IA venaient à s'inverser soudainement, cela pourrait entraîner un resserrement des conditions financières et une récession économique. Par conséquent, l'inclusion de l'IA dans le cadre de surveillance de la stabilité financière par la Réserve fédérale vise précisément à prévenir les bulles d'actifs et la vulnérabilité financière qui pourraient découler d'un engouement technologique.

II. Cadre de surveillance : Suivi de la FSR et des émotions du marché

La surveillance de l'IA par la Réserve fédérale n'est pas effectuée de manière isolée, mais est intégrée dans son système global d'évaluation de la stabilité financière. Le FSR ne se concentre pas seulement sur les risques traditionnels tels que le levier financier, l'évaluation des actifs, et les risques de financement, mais inclut également les changements structurels apportés par les nouvelles technologies. Jefferson souligne que les décideurs doivent distinguer les “fluctuations cycliques” des “changements structurels”, et que l'IA appartient très probablement à cette dernière catégorie. Cela signifie que l'augmentation de la productivité due à l'IA pourrait modifier la relation entre l'emploi et l'inflation, influençant ainsi le mécanisme de transmission de la politique monétaire.

L'état d'esprit du marché est l'un des points focaux de la FSR. Les enquêtes montrent qu'un tiers des participants au marché ont déjà pris conscience des risques potentiels d'un retournement de l'émotion lié à l'IA. Ce consensus lui-même pourrait devenir une “prophétie auto-réalisatrice” : une fois que le récit optimiste s'inverse, le retrait rapide de capitaux pourrait entraîner des ajustements de prix d'actifs brutaux. Par rapport à la période de la bulle Internet, la rapidité de la diffusion de l'information aujourd'hui et la généralisation du trading algorithmique pourraient amplifier la volatilité du marché. Ainsi, le suivi par la Réserve fédérale des indicateurs d'humeur constitue en réalité un avertissement précoce sur les risques systémiques potentiels.

De plus, l'application de l'IA dans le secteur financier elle-même pose de nouveaux défis de surveillance. Les outils d'IA tels que le trading haute fréquence, les conseillers intelligents et les modèles de risque, tout en améliorant l'efficacité, peuvent également entraîner de nouveaux risques d'homogénéisation et de cyclicité. La Réserve fédérale renforce l'identification et l'évaluation de ces nouveaux risques émergents en élargissant son ensemble d'outils d'analyse (y compris l'utilisation de la technologie IA elle-même).

Trois ou quatre indicateurs clés : la pierre de touche pour évaluer la bulle de l'IA

Jefferson a extrait quatre points de différence clés en comparant l'engouement actuel pour l'IA avec la bulle Internet de la fin des années 1990, ces différences pouvant devenir des indicateurs centraux pour évaluer s'il existe une bulle sérieuse dans le domaine de l'IA aujourd'hui.

(I) Base de profit : de “l'histoire comme moteur” à “un soutien à la rentabilité”

À l'époque de la bulle Internet, de nombreuses entreprises se sont introduites en bourse uniquement grâce au concept de “.com”, manquant de modèles de rentabilité durables, avec des revenus faibles, voire nuls, et dépendant du financement externe et de l'enthousiasme du marché pour maintenir leurs opérations. En comparaison, les entreprises leaders dans le domaine de l'IA aujourd'hui (comme certaines grandes entreprises technologiques) disposent généralement de canaux de revenus solides et diversifiés. Elles génèrent non seulement des revenus directement grâce aux services d'IA, mais intègrent également l'IA en profondeur dans leur système de produits existant, renforçant ainsi la compétitivité de leurs activités principales. Ce modèle de développement basé sur le “soutien à la rentabilité” rend les investissements dans l'IA plus fondés sur des éléments fondamentaux, réduisant l'espace pour la spéculation pure.

Cependant, Jefferson a également souligné que l'activité du marché privé pourrait en partie masquer les difficultés de rentabilité des premières entreprises d'IA. Une grande quantité de capital-risque afflue vers des start-ups d'IA, qui, bien qu'elles ne soient pas cotées en bourse, affichent des valuations élevées ; si elles ne parviennent pas à réaliser des bénéfices à l'avenir, elles pourraient devenir une source de risque. Par conséquent, l'observation des indicateurs de rentabilité doit prendre en compte à la fois le marché public et le marché privé.

(II) Niveau de valorisation : le ratio cours/bénéfice est relativement modéré.

À l'apogée de la bulle Internet, le ratio Cours/Bénéfice des entreprises Internet atteignait souvent des centaines, voire des milliers de fois, reflétant l'optimisme irrationnel du marché quant à la croissance à long terme. Actuellement, bien que les prix des actions des entreprises liées à l'IA aient considérablement augmenté, leur ratio Cours/Bénéfice reste bien en dessous des sommets historiques. Cela indique dans une certaine mesure que, tout en soutenant l'IA, les investisseurs ancrent encore dans une certaine mesure les bénéfices réels et les flux de trésorerie des entreprises.

Bien sûr, la rationalité de l'évaluation doit être jugée de manière globale en tenant compte des caractéristiques de l'industrie et des phases de croissance. L'IA, en tant que technologie à usage général, a un potentiel énorme de création de valeur à long terme, et une prime modérée a sa rationalité. Cependant, si l'évaluation augmente trop rapidement en se détachant des fondamentaux, cela peut toujours engendrer des bulles. La Réserve fédérale se concentre sur les indicateurs d'évaluation précisément pour distinguer les éléments rationnels de l'enthousiasme du marché et les signaux de surchauffe.

(III) Nombre de sociétés cotées : largeur de spéculation limitée

Entre 1999 et 2000, plus de 1000 entreprises Internet ont été cotées en bourse, créant une frénésie spéculative de “fleurs partout”, au point que changer de nom pour inclure " .com " suffisait à faire monter le prix des actions. Actuellement, il y a environ 50 entreprises cotées clairement classées comme “entreprises centrales en IA” (selon certains critères), un nombre bien inférieur à celui de la période de bulle Internet. Cela indique que le comportement spéculatif du marché est relativement concentré et ne s'est pas encore répandu à l'ensemble du marché.

Mais Jefferson a également averti que le marché privé pourrait cacher un grand nombre de start-ups en IA qui, bien qu'elles ne soient pas cotées en bourse, sont actives en matière de financement. Si ces entreprises devaient entrer en bourse en masse ou si l'environnement de financement devait changer soudainement, cela pourrait devenir un nouveau facteur d'instabilité. Par conséquent, l'indicateur du “nombre d'entreprises” doit être observé de manière dynamique, englobant les secteurs public et privé.

(IV) Effet de levier financier : degré de dépendance à la dette relativement faible

Au cours de la période de bulle Internet, de nombreuses entreprises dépendaient du financement par actions, avec un levier d'endettement limité, ce qui a en quelque sorte réduit l'impact direct de l'éclatement de la bulle sur le système financier. Actuellement, les entreprises d'IA dépendent également peu du financement par la dette, ce qui aide à limiter la transmission des risques. Cependant, les tendances récentes montrent qu'en raison des énormes investissements nécessaires pour soutenir l'infrastructure de l'IA (comme les centres de données et les clusters de calcul), certaines entreprises commencent à augmenter l'émission d'obligations et le financement par crédit.

Jefferson souligne particulièrement qu'à mesure que l'IA s'étend de la couche logicielle à l'infrastructure matérielle, la demande d'investissement en capital augmente fortement, ce qui pourrait entraîner une montée progressive du levier. Si l'humeur de l'IA se retourne, les entreprises à fort levier feront face à une pression plus grande pour rembourser leurs dettes, diffusant ainsi le risque à d'autres secteurs économiques par le biais de canaux de crédit. Par conséquent, les indicateurs de levier doivent être surveillés de près pour suivre leur tendance d'évolution.

Quatre, les enseignements pour les acteurs du marché

L'argumentation de Jefferson fournit non seulement un cadre d'analyse aux décideurs politiques, mais apporte également des éclairages importants aux investisseurs, aux entreprises et aux chercheurs :

Premièrement, l'observation des problèmes doit partir de la tâche fondamentale de l'observateur. Les investisseurs doivent dépasser les émotions du marché à court terme et analyser en profondeur l'impact substantiel de la technologie AI sur les fondamentaux des entreprises (rentabilité, structure des coûts, barrières à la concurrence). Les entreprises doivent se concentrer sur la manière dont l'IA peut améliorer leur productivité et leur compétitivité à long terme, plutôt que de poursuivre aveuglément des concepts.

Deuxièmement, distinguer les fluctuations cycliques et les changements structurels. L'IA représente une révolution technologique qui pourrait durer des dizaines d'années, et son impact est structurel. Dans les fluctuations du marché, il convient de distinguer les tendances à long terme du bruit à court terme, afin d'éviter de confondre les opportunités structurelles avec des bulles cycliques, ou vice versa.

Troisièmement, prêter attention à la réaction globale du marché et aux risques systémiques. La hausse d'une seule entreprise ou d'un secteur ne constitue pas nécessairement une bulle, il est nécessaire d'évaluer le niveau global de valorisation du marché, la concentration des capitaux, la situation de l'effet de levier et la cohérence des émotions. Il est particulièrement important de rester vigilant face aux signes que le récit de l'IA passe de “soutien aux bénéfices” à “piloté par l'histoire”.

Quatrièmement, utilisez judicieusement les outils d'analyse, y compris l'IA elle-même. La technologie IA peut être utilisée pour évaluer plus précisément les risques de marché, la valeur des entreprises et les impacts économiques. Les professionnels doivent activement tirer parti des outils d'analyse de données, d'apprentissage automatique, etc., pour améliorer la qualité de la prise de décision, tout en restant vigilants face aux nouveaux risques que pourrait engendrer l'homogénéisation des modèles.

Cinq, participer de manière continue, multidimensionnelle et dynamique avec raison et passion

La conclusion finale de Jefferson est relativement optimiste : sur la base d'une comparaison de quatre dimensions – la rentabilité, le niveau de valorisation, le nombre d'entreprises et l'effet de levier financier – il existe des différences significatives entre la tendance actuelle de l'IA et la bulle Internet, ce qui rend peu probable une répétition d'un effondrement brutal comme à la fin des années 1990. Le développement de l'IA repose sur un certain nombre d'entreprises matures et financièrement solides, et le système financier global est relativement résilient.

Cependant, l'incertitude persiste. L'impact à long terme de l'IA sur l'emploi, l'inflation et la productivité doit encore être vérifié avec le temps ; le sentiment du marché pourrait se retourner ; l'activité sur le marché des capitaux privés pourrait masquer des risques ; et la possibilité d'une augmentation de l'endettement due aux investissements dans les infrastructures mérite d'être surveillée. Par conséquent, la Réserve fédérale continuera de surveiller le développement de l'IA, afin de s'assurer qu'il se déroule dans un environnement financier stable et résilient, servant finalement l'objectif fondamental de maximiser l'emploi et la stabilité des prix.

Pour le marché, l'analyse de Jefferson fournit une boîte à outils pour une évaluation rationnelle des investissements en IA. Dans le flot de la révolution technologique et de l'enthousiasme capitaliste, rester lucide, distinguer l'essentiel de l'apparence et se concentrer sur la valeur à long terme est peut-être la meilleure posture pour éviter les bulles et embrasser le changement. L'IA est-elle une bulle ? La réponse ne se trouve pas dans un simple oui ou non, mais dans une observation et un jugement continus, multidimensionnels et dynamiques.