Depuis près de deux ans, un fort consensus s’est établi selon lequel l’intelligence artificielle est la grande force de contrôle de l’inflation de notre époque. Cette logique, vantée par des investisseurs milliardaires comme Marc Andreessen et Vinod Khosla, est séduisante et apparemment hermétique. L’IA remplace une main-d’œuvre humaine coûteuse par une technologie moins chère. La productivité est grandement améliorée. Cela abaisse les barrières à l’entrée et crée une multitude de startups de mauvaise qualité qui se font concurrence sur les prix et les marges. L’idée est que le résultat sera une baisse à long terme de l’inflation, maintenant les taux d’intérêt bas pendant des années et donnant une certaine marge de manœuvre à la Réserve fédérale.
Il y a juste un problème. Lorsque les économistes de la Deutsche Bank ont décidé de tester ce consensus en interrogeant l’outil d’IA lui-même, la machine n’était pas d’accord.
« AI est-elle d’accord avec ce consensus ? » « Étonnamment non », a déclaré l’équipe de recherche de la banque, dirigée par l’économiste en chef américain Matthew Ruzzetti, dans une note publiée le 30 mars.
expérience
La conception de cet exercice était simple, mais les implications étaient impressionnantes. L’équipe de Ruzzetti a posé trois questions de probabilité structurées sur les principaux systèmes d’IA. ChatGPT 5.2 d’OpenAI. et Claude Opus 4.6 d’Anthropic. L’invite demandait à chaque modèle d’attribuer des probabilités pour quatre résultats pour l’inflation américaine sur des périodes d’un an et de cinq ans : l’IA augmenterait l’inflation, la laisserait à peu près inchangée, la diminuerait légèrement ou la diminuerait de manière significative.
La réponse tomba avec un bruit sourd. Sur une période d’un an, les trois outils ont convenu que le résultat le plus probable était un impact minimal. Mais ce qui est plus impressionnant encore, c’est que chaque modèle estime que l’IA est plus susceptible d’augmenter l’inflation que de la réduire de manière significative. dbLumina estime qu’il y a 40 % de chances que l’IA stimule l’inflation, mais seulement 5 % de chances de réduire significativement l’inflation. Claude : 25 % contre 5 %. ChatGPT : 20 % contre 5 %.
La cause constamment citée dans les trois modèles est le boom des investissements dans l’IA lui-même. Les centres de données sont en plein essor. La demande de semi-conducteurs a explosé. La consommation d’énergie des charges de travail d’IA augmente rapidement. Ce type de pression exercée par la demande ne fera pas baisser les prix. Cela les nourrit. Même dans les perspectives à cinq ans, où les modèles s’orientent davantage vers un résultat désinflationniste, l’effondrement spectaculaire de la déflation que certains prédisent reste clairement du domaine du risque extrême.
Il s’agit là d’un tableau nettement plus prudent que celui brossé par certaines des voix les plus provocatrices de l’analyse financière. En février, Citrini Research, dirigé par James Van Zielen du géant financier Substack, a effrayé les marchés avec un scénario d’une prochaine « récession des cols blancs » en affirmant que l’IA non seulement ferait baisser les prix, mais détruirait la base de consommateurs qui les soutient. Dans une « expérience de pensée » virale rédigée sous la forme d’un message datant de 2028, Citrini a décrit un « PIB fantôme ». Il s’agit d’un scénario dans lequel l’IA gonfle les comptes nationaux, tandis que les licenciements massifs vident les revenus des ménages et que « les machines ne dépensent aucun dollar en biens discrétionnaires ». En conséquence, dans son scénario, une boucle de rétroaction négative se produirait, les entreprises adoptant l’IA provoquant du chômage, ce qui à son tour induirait davantage d’adoption de l’IA, conduisant à un taux de chômage de 10,2 % et à une baisse de 38 % de l’indice S&P 500.
L’étude Humanity Study de mars 2026 a révélé que les outils d’IA comme Claude pourraient théoriquement automatiser la majorité des tâches bien rémunérées des cols blancs, y compris 94 % des tâches informatiques et mathématiques et 90 % des rôles de bureau et administratifs, mais leur adoption dans le monde réel ne représente qu’une fraction de ce potentiel. Si AI comble cet écart, il pourrait y avoir une pression à la baisse significative sur les salaires et les coûts des services, mais les chercheurs notent qu’une augmentation systématique du chômage ne s’est pas encore produite.
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Que se passe-t-il ensuite ?
Les outils d’IA de Deutsche Bank ne vont pas si loin. Leur message commun est plus prudent, les promesses désinflationnistes sont réelles mais exagérées, les délais sont plus longs que ne le pensent les marchés et une poussée des investissements à court terme pourrait les envoyer dans une direction complètement opposée.
Les économistes de Deutsche Bank laissent en suspens la conclusion philosophique. Si l’IA se trompe sur son propre impact inflationniste, notent-ils, nous devrions peut-être « reconsidérer notre évaluation de la mesure dans laquelle l’IA a le potentiel de transformer des tâches de connaissances complexes comme la prévision, du moins dans sa forme actuelle ». Et si cela est vrai, les marchés pourraient intégrer la désinflation provoquée par l’IA avant ce qui se passe réellement.
Il est troublant de constater que, selon la façon dont vous la regardez, l’IA ressemble peut-être un peu trop aux économistes qui l’ont programmée. « Le juste milieu est que l’IA adopte une approche raisonnable consistant à attribuer des probabilités relativement plates aux résultats dans des environnements présentant une forte incertitude sur des périodes plus longues », a écrit l’équipe de Ruzzetti. « L’IA formée sur un corpus de textes rédigés par des économistes agit comme le proverbial économiste ambidextre, se contentant de protéger ses opinions contre un contexte inconnu. »
Quoi qu’il en soit, les machines ont été interrogées directement sur leur héritage économique.
Leur réponse a été : « c’est compliqué.
Dans cet article, les journalistes de Fortune ont utilisé l’IA générative comme outil d’enquête. Les rédacteurs ont vérifié l’exactitude des informations avant leur publication.
