Perturbation par l'IA, déflation des salaires, abondance de la recherche

Voici le texte d’une note récemment publiée par Jonathan Hill, responsable de la stratégie de recherche sur l’inflation chez Barclays, concernant la raison pour laquelle « la prime de risque d’inflation devrait être négative au-delà du court terme ».

La raison pour laquelle nous la publions ici en intégralité se trouve dans le dernier paragraphe, qui soulève toutes sortes de questions intéressantes.

Alors que les marchés financiers sont actuellement concentrés de manière laser sur les risques géopolitiques et les conséquences inflationnistes à court terme de la hausse des prix de l’énergie, sous la surface, un consensus croissant se forme selon lequel la dynamique de l’inflation de base aux États-Unis revient vers sa configuration pré-COVID. Mais si nous prenons cette hypothèse au sérieux — et que nous superposons la probabilité rapidement croissante d’une perturbation significative du marché du travail due à une IA générative et agentique — la conclusion pourrait être inconfortable pour le marché de l’inflation. Les marchés devraient probablement intégrer une prime de risque d’inflation de base négative au-delà du court terme, et non positive, ce qui serait un changement par rapport à notre pensée en début d’année et souligne à quelle vitesse les dynamiques évoluent.

Avant de parler de l’IA, considérons l’arithmétique sous-jacente de l’inflation. Avant la pandémie de COVID-19, l’écosystème du CPI de base aux États-Unis était remarquablement stable. L’inflation des biens de base oscillait autour de 0 %. L’inflation des loyers tournait autour de 3,0 à 3,5 %. Les services de base hors loyers se situaient entre les deux, ce qui donnait une moyenne pondérée d’environ 2 %. Cette distribution a perduré pendant des années et servait de référence pour la politique et la tarification du marché.

Maintenant, si l’on suppose que la transmission tarifaire s’estompe et que l’inflation des biens de base revient à quelque chose comme 0 % au second semestre 2026, le débat se concentre entièrement sur les deux autres composantes. L’inflation des loyers est déjà largement anticipée pour être inférieure à sa trajectoire pré-COVID. Les nouvelles données provenant des mesures de location, des pipelines de construction et des taux de vacance indiquent toutes la même direction. Si les loyers ne fournissent plus 3,0 à 3,5 % et que l’inflation des biens de base revient à plat, alors les calculs simples exigent que les services de base hors loyers soient plus élevés qu’avant la COVID pour maintenir le panier de base près de 2 %.

Selon nous, cette partie du débat sur l’inflation n’a pas reçu l’attention qu’elle mérite. Le seuil pour une inflation supercore est désormais plus élevé. Pourtant, le suivi des salaires — un des principaux éléments d’entrée pour la supercore — a déjà ralenti jusqu’à son rythme pré-COVID. Le suivi des salaires de la Fed d’Atlanta et la décomposition en espace d’état de Barclays montrent que la dynamique salariale se situe au niveau ou légèrement en dessous de ce qu’il faudrait pour générer une inflation de 2 % dans ce nouveau régime, compte tenu de la faiblesse des loyers et de la stabilité des biens.

Cela soulève une question inconfortable : si la croissance des salaires est déjà trop faible pour la nouvelle arithmétique de l’inflation de base, que se passe-t-il si les technologies améliorant la productivité ou substituant la main-d’œuvre s’accélèrent ?

Cela nous amène à l’IA générative et agentique.

Au cours des six derniers mois, l’amélioration en saut de capacité des modèles — et l’émergence plausible d’architectures agentiques capables d’accomplir de manière autonome des tâches multi-étapes — ont modifié la distribution de probabilité des résultats du marché du travail. Le billet viral publié la semaine dernière a trouvé un écho précisément parce qu’il exprimait une intuition largement ressentie, mais mal formalisée, à savoir que nous pourrions approcher du point où l’IA ne se contente pas de substituer des tâches, mais des flux de travail entiers. La réaction dans tous les secteurs parle d’elle-même. L’annonce de Block concernant des licenciements importants — explicitement liés à l’automatisation — a donné une forme concrète à cette intuition.

Ignorer ces développements en affirmant qu’il n’y a pas de preuve dans les données du marché du travail, c’est passer à côté des dynamiques sous-jacentes. Cet argument revient à dire que les prévisions d’ouragans sont erronées parce qu’il n’y a pas d’inondations actuelles. Au moment où le marché du travail montre des signes de stress, la réévaluation des prix aura déjà eu lieu. Les marchés n’attendent pas que les résultats se concrétisent lorsque la distribution elle-même a changé.

Un autre critique — selon lequel les outils ne sont pas encore totalement là — semble également de plus en plus creux. La métaphore n’est pas celle de l’émergence lente d’une technologie mature ; c’est le moment comique dans The Office où Michael et Dwight suivent le GPS dans un lac. Le logiciel n’était pas parfait, mais le système a quand même modifié le comportement de manière à avoir de réels impacts. Une évaluation sérieuse de l’endroit où en seront les systèmes d’IA dans les prochaines années, basée sur les courbes d’amélioration observées et les feuilles de route annoncées, suggère une probabilité fortement croissante de perturbation significative, ce qui pourrait peser de manière disproportionnée sur la dynamique des salaires.

Si le marché commence à intégrer la possibilité que l’IA puisse atténuer la demande de main-d’œuvre avant de réellement augmenter la productivité, alors le risque pour l’inflation est nettement plus faible. Et la tarification actuelle de la compensation de l’inflation ne reflète pas pleinement ces risques à la baisse. De plus, à un certain moment, le choc de l’IA en évolution devrait devenir un choc de productivité positif, ce qui devrait être désinflationniste, du moins à moyen terme ; ce point est plus convaincant que le scénario de demande globale négative plus alarmant présenté dans certaines prévisions plus pessimistes.

Pourtant, les swaps CPI à 2 ans / 3 ans restent au-dessus de 2,3 %, tandis que les swaps de taux réel à 2 ans / 3 ans n’ont brièvement pas dépassé 1 % et restent à 20 points de base au-dessus de leurs creux de septembre dernier. Si les investisseurs commencent à accorder plus de poids au scénario de désinflation par l’IA — où la croissance des salaires sous-performe juste au moment où la barrière supercore a augmenté — la réaction sur les marchés des taux pourrait rapidement changer. Une réévaluation à la baisse des primes de risque d’inflation entraînerait probablement une hausse de la courbe des rendements nominaux, une compression des rendements réels, une nouvelle pente plus forte de la courbe, et briserait l’équilibre actuel à faible volatilité qui a caractérisé les marchés ces derniers mois (même si cela est déjà menacé par le conflit en Iran). Les risques à court terme sont plus équilibrés, comme le montre le choc sur les prix de l’énergie qui a fait monter l’inflation à court terme lundi, en raison de tensions géopolitiques accrues au Moyen-Orient, sans parler des investissements massifs en IA qui pourraient soutenir la pression inflationniste, ou de la hausse généralisée des prix de l’électricité. La légère baisse des swaps CPI à 1 an / 1 an lundi pourrait indiquer à quel point la situation en Iran pourrait influencer la dynamique de l’inflation sous-jacente.

La question n’est pas de savoir si l’IA a déjà perturbé le marché du travail ; c’est si la probabilité d’une telle perturbation augmente suffisamment rapidement pour influencer la distribution des résultats futurs de l’inflation. Sur ce point, il devient de plus en plus difficile d’ignorer les preuves.

Oh, et pour finir… cette analyse a été en grande partie rédigée par l’IA, qui a exécuté une requête détaillée exposant les arguments que nous voulions faire valoir et les exemples que nous souhaitions utiliser en une seule itération, avec seulement quelques ajustements et modifications mineures par la suite. Bien que les analystes restent la source de l’idéation et doivent rédiger leurs réflexions sous forme d’une requête complète, l’IA permet une exécution plus rapide et de meilleure qualité.