À première vue, le lien entre la ruée actuelle vers l’intelligence artificielle et le krach financier de 2008 peut sembler tiré par les cheveux. Après tout, on parle aujourd’hui de data centers rutilants et d’algorithmes voraces en électricité, pas de pavillons de banlieue accordés à des emprunteurs insolvables. Et pourtant, derrière la modernité du décor, la mécanique financière à l’œuvre rappelle fortement ce que la littérature économique décrit comme une crise née moins de l’ignorance que d’une confiance excessive dans des montages sophistiqués (Acharya et al., 2009).

Comme les banques avant la crise des subprimes, les géants de la tech ont redécouvert une règle simple et ancienne : il vaut mieux éviter de conserver trop longtemps les actifs risqués dans son propre bilan. Construire et posséder des centres de données engageant des milliards sur plusieurs décennies, dans un marché dont la trajectoire demeure profondément incertaine, n’est guère compatible avec l’humeur changeante des marchés financiers. La solution est élégante, presque esthétique : on ne possède plus, on loue. Le risque ne disparaît pas, mais il change de catégorie comptable, ce qui, comme l’ont montré les analyses post-2008, suffit souvent à rassurer investisseurs et analystes (Acharya et al., 2009).

Le risque, bien sûr, ne s’évapore jamais. Il circule. Il glisse vers des structures moins visibles, comme les fonds de pensionm les fonds de crédit privé et les assureurs, autrement dit vers ce vaste écosystème d’investisseurs institutionnels dont la montée en puissance est désormais bien documentée (OECD, 2024). Comme lors des crises passées, la chaîne de responsabilité s’allonge, et plus elle s’allonge, plus il devient difficile d’identifier qui, en bout de course, assumera réellement la perte si les anticipations se révèlent excessives.

Cette architecture financière repose aussi sur une hypothèse tacite, rarement formulée, mais toujours présente : la demande pour l’IA continuera de croître, encore et encore. Autrefois, on pariait sur l’immobilier, réputé incapable de baisser. Aujourd’hui, on parie sur la puissance de calcul, supposée se multiplier sans fin. L’histoire économique montre pourtant que chaque grande phase d’innovation s’accompagne d’un excès d’optimisme financier, où l’enthousiasme collectif tient lieu de garantie jusqu’au moment où il se fissure (Kindleberger & Aliber, 2011).

La comparaison avec 2008 a cependant ses limites. Un centre de données n’est pas une hypothèque toxique, et un fonds de pension n’est pas un ménage surendetté. Les actifs sont plus tangibles, les investisseurs mieux informés, et le choc potentiel serait sans doute moins brutal socialement. Mais la logique reste étrangement similaire : découper le risque, le déplacer, le rendre moins visible, et espérer que la musique continuera suffisamment longtemps pour ne pas être celui qui se retrouvera sans chaise, une dynamique que Kindleberger identifiait déjà comme récurrente dans l’histoire des crises financières.

Au fond, il ne s’agit pas tant d’une folie collective que d’une prudence extrêmement élaborée. Les géants de la tech ne doutent pas de l’importance stratégique de l’IA ; ils doutent simplement de la sagesse d’en assumer seuls le coût et l’incertitude. Cette recherche de flexibilité, bien connue dans l’univers du capital-risque et de l’innovation technologique, transforme le risque en variable ajustable plutôt qu’en engagement durable (Gompers & Lerner, 2001).

L’infrastructure de l’IA devient ainsi un vaste jeu de chaises financières où chacun avance avec assurance, convaincu d’avoir prévu une sortie de secours. Comme souvent, la question n’est pas de savoir si le risque existe, mais à quel moment il cessera d’être abstrait, et surtout, pour qui.

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RÉFÉRENCES

Acharya, V. V., Philippon, T., Richardson, M., & Roubini, N. (2009). The Financial Crisis of 2007–2009: Causes and Remedies. Financial Markets, Institutions & Instruments, 18(2), 89–137.

Gompers, P., & Lerner, J. (2001). The Venture Capital Revolution. Journal of Economic Perspectives, 15(2), 145–168.

Kindleberger, C. P., & Aliber, R. Z. (2011). Manias, Panics, and Crashes: A History of Financial Crises (6th ed.). Palgrave Macmillan.

OECD. (2024). Global Debt Report 2024: Bond Markets in a High-Debt Environment. OECD Publishing.Gompers, Paul & Lerner, Josh (2001). The Venture Capital Revolution. Journal of Economic Perspectives, Vol. 15, No. 2, pp. 145-168.

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE