Comment le choc énergétique pourrait dérailler le boom de l'IA

LONDRES, 19 mars (Reuters Breakingviews) - Demandez aux investisseurs ce qu’ils craignent le plus, et ils évoqueront probablement une crise prolongée en Iran ou l’éclatement de la bulle de l’intelligence artificielle. Pourtant, la possibilité la plus inquiétante, qui semble de plus en plus probable, est que la première conduise à la seconde.

L’IA est devenue synonyme d’optimisme concernant l’économie mondiale, et donc les actions. Cela est particulièrement évident aux États-Unis, où résident les principaux “hyperscalers” comme Alphabet (GOOGL.O), Microsoft (MSFT.O) et Amazon (AMZN.O) — qui investissent des centaines de milliards dans des centres de données — ainsi que des géants des puces comme Nvidia (NVDA.O), AMD (AMD.O) et Intel (INTC.O). Ces dépenses en capital, combinées aux investissements en logiciels et en recherche et développement, représentaient 39 % de la croissance du PIB américain au cours des trois premiers trimestres de l’année dernière, contre 28 % lors du boom Internet, selon la Federal Reserve Bank de Saint-Louis. Au-delà de l’effet direct sur l’investissement, l’IA promet également d’aider les entreprises à augmenter leur production par employé. Cette augmentation de la productivité pourrait être un moteur clé de la croissance pour l’Occident, où les marchés du travail se refroidissent.

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Les frappes américaines et israéliennes contre l’Iran, et la réponse de Téhéran, risquent de gâcher ce rêve. Avec le détroit d’Hormuz pratiquement fermé, le prix du pétrole s’est stabilisé autour de 100 dollars le baril. Par ailleurs, le prix du gaz naturel pour le lendemain sur le hub TTF aux Pays-Bas, qui sert de référence pour cette ressource énergétique cruciale en Europe, a dépassé 50 euros par mégawatt-heure, contre 30 euros fin février. Cela évoque un choc inflationniste similaire à celui qui a suivi l’invasion de l’Ukraine par la Russie en 2022. Pire encore, cela pourrait même impliquer une “stagflation”, c’est-à-dire une inflation combinée à une récession, comme dans les années 1970.

Si cette analogie historique est pertinente, les perspectives de productivité sont sombres. La croissance annuelle de la production par heure était supérieure à 3 % aux États-Unis dans les années 1960. Puis, l’embargo pétrolier arabe et la révolution iranienne ont fait chuter ce chiffre à une moyenne de 0,4 % entre 1977 et 1982. La perte de pouvoir d’achat des ménages a entraîné une baisse de la consommation. Cela a obligé les entreprises à faire face à une baisse de la demande et à des coûts énergétiques plus élevés, ce qui a fait passer le taux d’utilisation des usines de 89 % en novembre 1973 à seulement 71 % en mai 1975.

Ce qui est particulièrement pertinent pour l’IA aujourd’hui, c’est que la baisse des revenus pousse également les dirigeants à réduire leurs investissements et à abandonner leurs plans d’adoption de nouvelles technologies. Le concept économique clé ici est la “profondeur du capital”, qui désigne l’augmentation du ratio machines/travailleurs au fil du temps, à mesure que les entreprises automatisent davantage. Dans les années 1970, la vitesse d’augmentation de ce ratio a commencé à ralentir fortement dans les pays riches, selon les données du Penn World Table, ce qui indique que les entreprises ont réduit leurs investissements dans les machines industrielles et autres. En 2026, une démarche équivalente serait que les PDG réduisent leurs programmes de déploiement de l’IA, qui impliquent des coûts importants de cloud computing et souvent des frais de conseil.

À l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE), l’économiste Christophe André a analysé des statistiques pour valider l’idée que des coûts énergétiques plus élevés nuisent à la productivité. Un article de 2023 qu’il a coécrit, qui a examiné 22 pays de 1995 à 2020, a montré qu’une hausse de 10 % des prix de l’énergie était associée à une baisse de 1 % de la productivité du travail. De plus, “des” augmentations modérées ont incité les entreprises à investir dans des machines économes en énergie, ce qui a finalement augmenté la productivité quelques années plus tard. Mais des chocs “importants” ont eu un effet négatif persistant.

En effet, malgré la reprise de la croissance de la productivité aux États-Unis dans les années 1980, celle-ci est restée inférieure à son niveau d’avant le choc des années 1970. Une des raisons est que les investissements en énergie dans des industries à forte intensité énergétique comme la chimie, les métaux et les services publics ont subi un coup durable : leur part dans le PIB est passée de 4,1 % en 1979 à seulement 2,2 % en 2004. Les entreprises individuelles n’ont pas nécessairement réduit leurs dépenses, mais leur production a diminué par rapport à l’économie. Lorsque les biens énergivores deviennent chers, la consommation de ces produits diminue.

Ce phénomène se répète dans l’Union européenne, où la production industrielle a chuté de 13 % depuis 2022. Les secteurs chimiques ont particulièrement souffert, et montraient peu de signes de reprise même avant la guerre en Iran. Parmi les entreprises ayant fermé des usines ces dernières années figurent INEOS au Royaume-Uni et BASF en Allemagne, qui a annoncé mercredi une hausse de 30 % des prix de certains produits en Europe en raison de coûts plus élevés.

Il faut noter que la délocalisation massive de la production vers la Chine après les années 1980, dans le cadre de la mondialisation, a également contribué à cette désindustrialisation en Occident. De plus, la révolution du schiste américain a transformé les États-Unis en exportateur d’énergie. Cela ouvre la possibilité que les investissements domestiques des entreprises pétrolières et gazières américaines, cherchant à profiter du pétrole à 100 dollars, puissent compenser les dégâts ailleurs dans la plus grande économie mondiale.

Néanmoins, un choc énergétique est une mauvaise nouvelle pour le secteur de l’IA, qui consomme énormément d’énergie. Selon les prévisions de l’Agence internationale de l’énergie du mois dernier, les centres de données devraient représenter près de la moitié de la croissance de la consommation électrique finale aux États-Unis entre 2025 et 2030. Une grande partie de cette croissance devait être soutenue par une accélération de la production de gaz.

Cela remet en question le projet de dépenser 3 000 milliards de dollars dans de nouveaux centres de données au cours des cinq prochaines années, selon les prévisions de la société immobilière JLL. La part de la dette dans ces investissements, qui augmente rapidement, deviendra plus coûteuse si les banques centrales augmentent les taux d’intérêt pour maîtriser l’inflation. Le secteur du crédit privé, qui est devenu un pilier du financement des centres de données, connaît désormais une vague de retraits d’investisseurs inquiets que la frénésie de prêts est allée trop loin.

Bien sûr, l’un des grands avantages des grands modèles de langage est que, bien qu’ils consomment beaucoup d’énergie lors de leur entraînement, chaque token supplémentaire qu’ils traitent consomme relativement peu. Même dans un monde où l’énergie est coûteuse, il pourrait être plus économique pour une entreprise d’utiliser un modèle d’IA que d’employer plus de travailleurs dans un bureau nécessitant chauffage et éclairage. De même, la hausse des prix du pétrole pourrait inciter les entreprises d’IA à soutenir des projets de production et de stockage d’énergie.

Cependant, l’histoire montre que des crises comme celle-ci peuvent causer des dommages à long terme aux industries à forte consommation d’énergie. Les révolutions technologiques semblent souvent liées à des avancées scientifiques, mais dépendent en réalité énormément de l’environnement macroéconomique. La situation actuelle est donc devenue plus complexe.

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Rédaction Liam Proud ; Production Streisand Neto