Le virage délicat vers une économie axée sur l’efficacité

Par Tyler Frawley, CFA

La consommation demeure au cœur de l’économie américaine, représentant près de 70 % du PIB, mais les indicateurs prévisionnels se sont détériorés. La confiance des investisseurs a atteint des creux historiques selon l’enquête de l’Université du Michigan, les attentes d’inflation se sont redressées et les ménages à revenu faible ou moyen subissent les pressions de la hausse des coûts de l’énergie et de l’amenuisement de l’épargne accumulée en période de pandémie.

Le taux d’épargne des particuliers, qui était de 6,2 % en décembre 2019, juste avant la pandémie, est passé à 5,1 % l’an dernier et à 3,6 % maintenant. Si l’on exclut la distorsion liée à la pandémie de 2022, il s’agit des données les plus faibles depuis 2008, soit pendant la Grande Récession. Les conséquences sont simples : les bilans des ménages ont une capacité bien moindre à absorber les chocs supplémentaires sur les prix qu’il y a quelques années à peine.

Pour l’instant, le marché de l’emploi continue de fournir un soutien. L’emploi demeure relativement ferme, ce qui compense l’effet des pressions inflationnistes sur les ménages. Sur le plan structurel, toutefois, nous sommes dans un contexte caractérisé par un faible nombre d’embauches et de licenciements – stables à la surface et de plus en plus stagnants en dessous. Cet équilibre a tendance à être moins durable si l’élan des embauches continue de s’essouffler.

Concentration des rendements et cycle des dépenses en immobilisations liées à l’IA

Le rendement du marché demeure très concentré. La plupart des gains de l’indice S&P 500 au cours des dernières années sont attribuables à un groupe restreint de sociétés de technologies et de semi-conducteurs à mégacapitalisation qui se trouvent au centre d’un cycle d’investissement massif dans les infrastructures d’IA – l’une des plus importantes vagues de dépenses en immobilisations de l’histoire.

Cette vague est devenue en quelque sorte un pilier du soutien macroéconomique. Dans ce qui pourrait autrement être considéré comme une économie anémique, les dépenses en immobilisations liées à l’IA jouent un rôle clé dans la croissance. La principale question est de savoir ce que ces dépenses finiront par produire.

Dans les cycles traditionnels, les investissements en capital augmentent la capacité et soutiennent la création d’emplois. Ce cycle est structurellement différent. Une grande partie de cette construction liée à l’IA vise non pas l’expansion de la main-d’œuvre, mais sa substitution, en particulier pour les tâches reproductibles des cols blancs.

Cette substitution crée un effet de second ordre. À mesure que ces systèmes sont mis à l’échelle, la demande pour certaines catégories de travail intellectuel fond. Les premiers signaux sont déjà visibles. La création d’emplois de cols blancs a considérablement ralenti : la croissance sur 12 mois est négative depuis 31 mois consécutifs, ce qui est sans précédent dans l’histoire en dehors des périodes de récession. La croissance générale de l’emploi a également stagné, l’emploi total aux États-Unis étant demeuré à peu près stable au cours de la dernière année.

Stagnation pour les cols blancs : croissance des services professionnels à l’ère de l’IA

Variation sur 12 mois (en milliers)

Les récentes réductions de main-d’œuvre dans les grandes sociétés technologiques renforcent cette tendance. En avril, Meta a annoncé des mises à pied touchant environ 10 % de sa main-d’œuvre, soit environ 8 000 employés et 6 000 postes à pourvoir, invoquant les pressions sur les coûts liées à l’IA. Microsoft a lancé un programme de retraite volontaire pour la première fois de son histoire, touchant environ 7 % de sa main-d’œuvre américaine, afin de financer les infrastructures d’IA. Selon nous, le signal le plus révélateur a été lorsque Block (anciennement appelée Square, société de technologie financière) a annoncé en février qu’elle mettrait à pied 40 % de ses employés, au nombre d’environ 10 000, l’IA étant explicitement désignée comme solution de rechange. Le thème commun de ces exemples est clair : le capital est redirigé vers l’IA, même au détriment de la main-d’œuvre.

Le principal risque est la diffusion. Si les programmes d’efficacité demeurent confinés à la technologie, l’incidence macroéconomique est probablement limitée. S’ils s’étendent aux secteurs de la finance, de l’administration des soins de santé, du droit, de la logistique et d’autres secteurs fortement axés sur les services, l’incidence sur l’emploi devient structurelle. La croissance des salaires ralentit, l’embauche diminue et la consommation suit naturellement.

Il s’agit de la tension fondamentale : les mêmes outils qui stimulent l’expansion des marges bénéficiaires pourraient éroder graduellement la base d’emploi qui soutient la demande et la croissance économique durable.

Risque lié au « PIB fantôme » et à la demande structurelle

Certains cadres décrivent un résultat extrême appelé « PIB fantôme ». Dans ce scénario, la productivité attribuable à l’IA et les bénéfices des sociétés demeurent vigoureux, tandis que l’emploi et le revenu tirent de l’arrière. À mesure que l’IA remplace les travailleurs à revenu élevé, la consommation diminue, même si la production augmente, ce qui crée une boucle où les machines génèrent la croissance du PIB, mais ne dépensent pas et ne consomment pas. Il en résulte une croissance globale plus forte qui masque l’érosion des revenus, l’inégalité et la fragilité sous-jacente de la demande.

Il est important de noter qu’il ne s’agit pas du scénario de base des économistes de RBC, même si nous croyons qu’il s’agit d’une expérience de réflexion importante sur le plan de l’orientation. Si la productivité alimentée par l’IA ralentit considérablement la croissance de l’emploi des cols blancs, le mécanisme de transmission à la consommation devient un risque macroéconomique central. Étant donné que la consommation domine le PIB des États-Unis, même une modeste faiblesse du revenu de la main-d’œuvre pourrait avoir des effets démesurés.

Le contre-argument est bien établi : les révolutions technologiques détruisent certains emplois, mais en créent plus au fil du temps. L’expansion d’Internet des années 1990 est le parallèle le plus cité, qui a entraîné à la fois des gains de productivité et une forte croissance de l’emploi, en particulier dans les secteurs de cols blancs.

Toutefois, le cycle actuel semble différent. Malgré des dépenses en immobilisations sans précédent consacrées aux infrastructures d’IA, la demande de main-d’œuvre – en particulier dans le domaine du savoir – ne s’est pas raffermie, mais a diminué dans de nombreux secteurs. Cette situation soulève une question clé : pourquoi ces investissements massifs ne se sont-ils pas traduits par une plus grande création d’emplois?

La distinction par rapport aux années 1990 est fonctionnelle. L’expansion d’Internet a nécessité une adoption humaine généralisée, ainsi que l’intégration et la construction de systèmes dans l’ensemble des secteurs. L’IA est plus directement une substitution. Elle automatise des tâches qui nécessitaient auparavant un apport humain qualifié, plutôt que d’élargir de toutes nouvelles catégories de main-d’œuvre au même rythme.

Cette différence est importante. Si l’IA réduit la nécessité de certains rôles à un rythme plus rapide que celui de la création de nouveaux rôles, l’ajustement devient plus comprimé et potentiellement plus perturbateur que lors des cycles précédents.

Un équilibre précaire

Les marchés boursiers américains évoluent dans un équilibre étroit. D’une part, les investissements liés à l’IA et l’expansion des marges soutiennent les valorisations et masquent la faiblesse de certains segments de l’économie. À l’inverse, ces mêmes forces pourraient graduellement gruger la base des revenus de la main-d’œuvre qui soutient la consommation à long terme.

Cette situation crée une divergence difficile à maintenir indéfiniment. Les marchés anticipent une forte productivité et un fort potentiel de bénéfices, tandis que l’économie réelle montre un ralentissement de la croissance de l’emploi et une détérioration des bilans des ménages.

Les arguments en faveur de l’IA axés sur la productivité à long terme demeurent intacts. La question la plus pertinente est de savoir comment ces gains d’efficacité sont répartis entre la main-d’œuvre, le revenu et la demande.

Si le cycle d’efficacité s’accélère et les réserves financières des ménages continuent de s’éroder, l’écart entre le rendement du marché et les conditions économiques sous-jacentes s’élargira probablement davantage. À un moment donné, cette divergence devra être résolue.

La question de savoir si l’économie peut passer à une structure plus axée sur l’efficacité sans rajustement important de la dynamique de la main-d’œuvre et de la consommation sera probablement l’une des questions macroéconomiques déterminantes pour le reste de la décennie.

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