Avant que l'IA ne se concrétise, les gouvernements devront faire face à un « compromis politique », selon Moody’s : comment gérer les dépenses massives et le risque d'endettement

Avant que l’intelligence artificielle ne stimule la productivité mondiale, les gouvernements devront faire face à une réalité malheureuse : le gain économique tant attendu pourrait prendre des années à se concrétiser, tandis que les factures arrivent dès maintenant.

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Écoutez les optimistes, et le boom économique alimenté par l’IA est à notre porte. Le modèle budgétaire de Penn Wharton prévoit que l’IA ajoutera 1,5 % au PIB et à la productivité au cours de la prochaine décennie. Goldman Sachs estime qu’elle pourrait augmenter la productivité jusqu’à trois points de pourcentage chaque année. D’ici le milieu des années 2030, Vanguard prévoit que l’IA pourrait augmenter la production de travail de 20 %.

Selon une note de recherche de jeudi, pour Moody’s Ratings, le boom mondial de la productivité grâce à l’IA représentera en moyenne 1,5 % par an, réparti sur 106 pays. Mais en matière de croissance économique, les gouvernements pourraient devoir dépenser de l’argent pour en générer davantage par la suite. L’IA pourrait avoir des avantages significatifs pour la productivité, mais les pays devront d’abord naviguer dans un paysage complexe et coûteux en créant des infrastructures numériques et en soutenant des forces de travail perturbées, ont averti les analystes de Moody’s.

Le déploiement pour rendre l’adoption de l’IA généralisée impliquera probablement des coûts initiaux importants. Pour les pays dont les finances publiques sont déjà contraintes, les coûts en capital de l’IA pourraient finir par « aiguiser le compromis politique entre assumer un risque fiscal à court terme plus élevé et retarder la participation aux opportunités de croissance alimentées par l’IA », ont écrit les analystes.

Une manne retardée

Il est certain que l’adoption de l’IA pourrait apporter certains bénéfices fiscaux importants pour les gouvernements, notamment une croissance accrue, des recettes fiscales plus fortes provenant des entreprises et de la richesse, ainsi qu’une administration fiscale plus efficace. La digitalisation alimentée par l’IA pourrait également combler les lacunes en matière de conformité, pouvant potentiellement représenter jusqu’à 1,3 % du PIB en revenus pour les pays à faible enforcement, selon Moody’s, citant des données du FMI.

Mais la note met en garde contre le fait de considérer l’IA comme une « manne fiscale immédiate ». Avant que la productivité ne se manifeste pleinement, les gouvernements doivent faire face à des coûts initiaux qui pourraient mettre à rude épreuve des budgets déjà alourdis par la dette post-pandémique. Les dépenses gouvernementales explicitement allouées à l’IA restent modestes — souvent seulement une fraction de pour cent du PIB — mais une multitude de coûts cachés pourrait rendre la transition beaucoup plus difficile à gérer pour les budgets.

Considérons la crise énergétique : la demande mondiale en énergie pour les centres de données devrait plus que doubler d’ici 2030, selon l’Agence internationale de l’énergie, ce qui obligera à moderniser les réseaux électriques, les systèmes d’eau et la connectivité. La Chine, avec ses réseaux d’État, prévoit une expansion de 5 trillions de yuans (722 milliards de dollars), soit l’équivalent de 4 % du PIB, explicitement pour l’IA et les centres de données, selon Moody’s. L’Autorité d’investissement du Qatar a annoncé un projet d’une valeur de 20 milliards de dollars (9 % du PIB du pays) pour développer des centres de données et des infrastructures informatiques liés à l’IA. En Corée, malgré des dépenses liées à l’IA ne représentant que 0,4 % du PIB, le fonds souverain récemment créé est presque exclusivement destiné aux industries de haute technologie, notamment l’IA et les puces, avec un plan pour déployer une réserve de guerre équivalente à 5,7 % du PIB au cours des cinq prochaines années.

Ces projets financés par la dette créent une exposition « indirecte mais potentiellement significative » au risque fiscal, ont écrit les analystes. Au-delà des infrastructures, les gouvernements devront planifier les disruptions du marché du travail et le soutien social associé. Le FMI estime que 40 % des emplois mondiaux — et 60 % dans les économies avancées — sont exposés à l’IA, en particulier les rôles hautement qualifiés, ce qui pourrait réduire les recettes provenant des cotisations sociales tout en augmentant la demande de reconversion et de filets de sécurité.

« La baisse des recettes fiscales basées sur la main-d’œuvre pourrait compenser ou dépasser d’autres gains fiscaux liés à l’IA », note Moody’s, faisant écho à des appels similaires du FMI pour que la politique fiscale inclue une fiscalité progressive et des protections sociales afin d’atténuer l’impact budgétaire de l’IA.

L’incertitude règne

Pour les États-Unis, les enjeux de cette transition sont particulièrement élevés. En tant que principal centre de l’expansion mondiale de l’infrastructure de l’IA, les États-Unis sont prêts à capter une part importante des 3 trillions de dollars d’investissements liés aux centres de données prévus au cours des cinq prochaines années, selon Moody’s. Cependant, cette position de leader a un coût d’entrée élevé : des demandes massives sur les réseaux électriques et la connectivité numérique nécessitent des investissements énormes avant que les gains de productivité ne se traduisent en résultats concrets.

Le modèle Penn-Wharton a trouvé dans une analyse préliminaire que l’IA pourrait réduire les déficits de 400 milliards de dollars d’ici 2035. Mais la Congressional Budget Office considère l’IA et les investissements associés comme des variables imprévisibles dans la perspective fiscale et économique des États-Unis. Bien que la CBO prévoit que l’IA augmentera la productivité totale de 1 % au cours de la prochaine décennie, son rapport budgétaire le plus récent admet que cette prévision est « hautement incertaine ». Si l’adoption est lente ou si les coûts sont plus élevés que prévu, cela pourrait modifier considérablement la croissance du PIB et, par conséquent, les recettes gouvernementales.

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