Il y a deux expressions qui ont sûrement caractérisé chaque grande bulle financière de l’histoire moderne.
Le premier est « cette fois, c’est différent », que Sir John Templeton a qualifié de « l’un des quatre mots les plus chers de l’histoire de l’investissement » et signale que les investisseurs commencent à rationaliser les valorisations vertigineuses en se persuadant que les anciens indicateurs ne tiennent plus. Dans leur livre phare de 2009, This Time Is Different: Eight Centuries of Financial Folly, Carmen Reinhart et Kenneth Rogoff donnent un poids académique à cette phrase, documentant comment les gouvernements et les investisseurs ont cru à plusieurs reprises que les crises passées ne se reproduiraient pas et se sont toujours révélées fausses.
La deuxième phrase est moins discutée, mais tout aussi diagnostique. « Personne ne sait rien. » C’est ce que vous dites lorsque votre honnête position est incertaine et complètement paralysante.
En mai 2026, les deux expressions sont utilisées partout. Et étonnamment, ils sortent souvent de la même bouche.
« Personne ne sait rien », a déclaré Ethan Mollick, professeur à Wharton et l’une des voix les plus suivies au monde en matière d’IA, devant des centaines de chefs d’entreprise réunis jeudi matin à la bibliothèque publique de New York. « Je passe tout mon temps à parler aux laboratoires d’IA, aux célébrités et aux PDG, et personne ne sait rien. Nous inventons tous des choses au fur et à mesure. Donc quiconque dit : « Nous avons la stratégie » vous ment. »
des chiffres derrière le bruit
Commençons par un chiffre qui met tout en perspective : 0,1 %.
Il s’agit de l’estimation de Bank of America de la mesure dans laquelle l’IA augmente actuellement la productivité de l’ensemble de l’économie chaque année, publiée dans le même rapport qui indique que l’IA est supérieure à l’électricité et à Internet réunis.
De même, Goldman Sachs a constaté en mars qu’il n’y avait « aucune relation significative entre l’IA et la productivité à l’échelle de l’économie », mais a en même temps signalé une augmentation médiane de la productivité de 30 % dans les deux secteurs où l’IA est la plus concentrée : le support client et les logiciels.
Calculer 0,1% est facile. L’IA peut désormais transformer environ 20 % de toutes les tâches sur le lieu de travail. Seulement 23 % de ces tâches sont rentables à automatiser aux prix actuels. Les tâches automatisées permettent d’économiser environ 27 % sur les coûts de main-d’œuvre. Les coûts de main d’œuvre représentent environ la moitié du coût total. En multipliant cela, la limite supérieure théorique actuelle est une augmentation de 0,66 % de la productivité du travail. Et ce, avant que les frictions, la lenteur et l’inertie institutionnelle ne compriment encore davantage les chiffres réels.
Il s’agit d’un calcul exclusif à BofA et est utilisé pour créer son propre cas haussier. Tout débat sérieux sur l’avenir économique de l’IA, tant à la hausse qu’à la baisse, porte sur la question de savoir si l’écart va se combler, à quelle vitesse et qui en paiera le prix. Vous trouverez ci-dessous les deux versions les plus puissantes de chaque faction.
Livre de jeu L’homme qui a tué
Le « personne ne sait rien » de Mollick signifie que l’industrie technologique est à l’étape hollywoodienne. La même expression est une citation célèbre de William Goldman, largement considéré comme l’un des, sinon le plus grand scénariste de tous les temps, lorsqu’il s’est mis à écrire ses mémoires Adventures in the Screen Trade en 1983.
« Personne ne sait rien », conclut l’homme derrière Butch Cassidy and the Sundance Kid, All the President’s Men, The Princess Bride et bien d’autres, remportant au passage deux Oscars. « Dans le domaine du cinéma, personne ne sait avec certitude ce qui fonctionnera. C’est une supposition à chaque fois. Et si vous avez de la chance, quelqu’un qui est au courant le fera. »
Mollick s’est adressé à la foule à la bibliothèque publique de New York et sonnait très à la manière de Goldman. « Il n’y a pas de stratégie », a-t-il déclaré. « Nous y réfléchissons. D’un côté, c’est effrayant, et de l’autre, c’est génial, car cela signifie que si vous créez votre propre playbook, il y a là une source d’avantages. » Dites cela aux studios hollywoodiens qui ne pouvaient s’empêcher de lancer des bombes.
Les bombes au box-office présentent des similitudes avec les krachs boursiers, a déclaré Mollick, et le sort se résume à deux questions simples mais difficiles. « Dans l’ensemble, il n’y a que deux questions qui comptent vraiment : quelle est sa qualité et quelle est sa vitesse ? Combien de temps dure cette courbe exponentielle ? À quel moment se ralentit-elle et jusqu’à quel point devient-elle raide ? Cela détermine tout le reste. »
Il a ajouté que tous les débats d’aujourd’hui reposent sur une compréhension de la situation actuelle et sur l’hypothèse que l’avenir ressemblera au passé, et que la « frontière irrégulière » du progrès de l’IA, une expression popularisée par Moric, la rend vraiment instable. Mais bien sûr, Templeton et Mollick ne peuvent pas avoir raison. Le playbook doit encore être important, sinon ce sera très différent cette fois.
Les mécanismes spécifiques qu’il identifie pour expliquer pourquoi il faut si longtemps pour que les rendements économiques de la courbe se concrétisent sont systémiques plutôt que techniques, et plus précis que tout ce qui figure dans le rapport bancaire. Mollick a cité un article qu’il a écrit pour The Economist sur le fait que le secteur informatique est « l’endroit où l’IA va périr ». Non pas parce que l’informatique est malveillante, mais parce que les obligations de réduction des risques sont structurellement hostiles à l’expérimentation.
« Les KPI sont votre plus grand ennemi en ce moment. Les KPI vont vous mettre sur une très mauvaise voie dans la phase expérimentale », a-t-il déclaré. « Le simple fait de dire que vous avez besoin d’une amélioration de 10 % limite les types de cas d’utilisation que vous voyez. »
Les applications révolutionnaires de l’IA, celles qui remplacent complètement les processus existants plutôt que de les améliorer, ne peuvent pas être réalisées avec des KPI. Il s’agit d’une manifestation systémique du problème des 0,1 %. Le conservatisme rationnel, plutôt que l’exubérance irrationnelle, est intégré aux cycles d’information financière et d’évaluation des performances trimestriels.
La preuve la plus claire que personne ne sait rien, encore plus frappante que le chiffre de 0,1 %, vient des observations de Mollick sur les entreprises d’IA elles-mêmes. « Il est étrange que les entreprises d’IA créent désormais leurs propres départements de conseil pour mettre en œuvre l’IA. Si le modèle est si bon qu’elles pensent qu’il va détruire tous les emplois de col blanc, ne devraient-elles pas également être en mesure d’aider à mettre en œuvre le système ? »
Les entreprises qui ont construit cette technologie et qui sont les plus optimistes quant à ses capacités ne parviennent pas à répondre aux questions pratiques les plus élémentaires sur la manière de l’utiliser pour la déployer réellement.
Selon la façon dont vous regardez les choses, c’est soit la preuve qu’il n’existe pas de manuel de stratégie pour ce qui se passe actuellement, soit la preuve qu’il s’agit du plus ancien manuel de stratégie au monde. Il y a un nouveau joueur en ville, et il a ce dont tout le monde a besoin.
