Le grand pessimiste de Société Générale : la vague d’enthousiasme pour l’IA réplique la crise financière asiatique, le véritable danger est la « bombe à retardement » de la dette

Le chef stratégiste de Société Générale, Albert Edwards, a lancé un avertissement : l'actuelle frénésie d'investissement dans l'IA présente d'étonnantes similitudes avec la crise financière asiatique de 1997 — non pas parce que la technologie elle-même est inutile, mais parce que l'afflux de capitaux est bien plus rapide que l'amélioration de la productivité, un écart qui, historiquement, n'a jamais été comblé par les ingénieurs, mais par les créanciers.

Dans la dernière édition de son « Global Strategy Weekly », Edwards souligne que les données sur la productivité totale des facteurs (PTF), qui mesurent l’efficacité réelle de la technologie, sont jusqu’à présent atones, alors que les dépenses mondiales en capital pour l’IA explosent. Goldman Sachs estime que les investissements mondiaux en IA dépasseront 1 000 milliards de dollars rien qu’en 2026. Parallèlement, le chiffre d'affaires annualisé d’OpenAI serait inférieur d’environ 20 milliards de dollars aux attentes précédentes, nouvelle qui a entraîné une chute de plus de 1 % du Nasdaq dans la journée, remettant directement en cause le récit de la « forte demande ».

Selon Edwards, le vrai déclencheur de cette crise est de savoir si l’argent bon marché qui soutient l’expansion de l’IA peut continuer à être disponible ; la déception des données de productivité n’est pas la principale cause. Les « shérifs » du marché obligataire testent systématiquement la vulnérabilité des marchés nationaux — du Japon à la France, les ventes massives d’obligations se propagent. Alors que les géants de la tech en IA accumulent la dette à grande échelle, ils ont précisément besoin du même groupe d’acheteurs à long terme pour absorber des centaines de milliards de dollars de nouvelles obligations, ce qui rappelle la logique de l’Asie dans les années 90 qui comptait sur l’emprunt à court terme en dollar pour maintenir la prospérité.

Le point de départ de cette alerte est un graphique assez aride. Torsten Slok, chef économiste d’Apollo, a publié un rapport intitulé « La productivité ne montre pas de signe de l’IA ». Les données montrent que la PTF, ajustée en fonction du taux d’utilisation des capacités, reste légèrement négative et n’a montré aucun signe d’accélération depuis le début du cycle d’investissement dans l’IA, tandis que la croissance horaire de la production reste stable autour de 2,5 %.

Slok précise que la forte croissance de la production horaire, combinée à une PTF stagnante, est une caractéristique typique de la « capitalisation accrue », et non le signe d’un choc technologique — équiper chaque employé d’un nouvel écran (ou d’un GPU d’une valeur de 40 000 dollars), la production horaire augmente, mais cela ne rend pas réellement l’entreprise plus efficace. La frénésie de l’IA est « clairement visible dans les données d’investissement et les valorisations boursières, mais pas encore dans les statistiques de productivité », ce qui signifie que les soi-disant retours « restent de l’ordre de la prévision, non du fait ».

Michael Hartnett, stratégiste chez Bank of America, a également remarqué ce schéma, ajoutant un détail à surveiller : la PTF et l’indice de confiance des consommateurs ont été très synchrones au cours du dernier demi-siècle, or les deux sont actuellement en baisse. Austan Goolsbee, président de la Fed de Chicago, avait déjà mis en garde contre le fait qu’une stagnation prolongée de la productivité mettrait à mal le récit actuel.

Ce n’est pas la première fois qu’Edwards se montre sceptique à l’égard du « récit du miracle ». Il rappelle que le premier grand pari à contre-courant et à haut risque de sa carrière fut de signaler que le « miracle économique d’Asie de l’Est » était essentiellement une vaste bulle économique et financière. La base théorique provient d’un article de Paul Krugman, publié en 1994 dans Foreign Affairs — Krugman estimait que la forte croissance des économies asiatiques était due à l’accumulation massive de capital et de main-d’œuvre, et non à une amélioration de leur efficacité, et que la faiblesse de la croissance de la PTF affaiblissait fondamentalement le récit haussier.

A l’époque, la vision dominante tournait en dérision cette théorie. La Banque mondiale a publié en 1993 « Le Miracle de l’Asie de l’Est » et « le sommet de l’arrogance optimiste » a eu lieu en août 1996 — un autre rapport de la Banque mondiale saluait le « miracle macroéconomique thaïlandais », à moins d’un an de l’effondrement du baht.

Edwards qualifiait ironiquement son cadre baissier d’alors de « Noddynomics », faisant l’objet d’un « ridicule généralisé » du marché. Lors de tournées aux États-Unis, il comparait la bulle technologique américaine de la fin des années 90 à la bulle thaïlandaise, au point que son supérieur de l’époque devait parfois le protéger des clients furieux. Les deux bulles finirent par éclater.

La seconde accusation d’Edwards s’appuie sur les recherches de son ancien collègue Rob Parenteau. Parenteau souligne que la croissance totale des investissements des entreprises dopée par l’IA semble brillante, mais une fois l’amortissement déduit, l’investissement commercial net est quasi stagnante : en valeur nominale, l’investissement total représente environ 14 % du PIB, mais l’investissement net stagne autour de 3 % depuis près de dix ans ; en termes réels, l’investissement total atteint un sommet historique d’environ 15,5 % du PIB, mais l’investissement net réel ne représente qu’environ 3,5 %, équivalent à 2015 et 2019.

Edwards affirme également que les entreprises allongent la durée d’amortissement des GPU et autres actifs, rendant le chiffre d’investissement net plus flatteur sur le plan comptable, mais masquant la faiblesse du rendement économique réel. Cela fait écho aux critiques antérieures de Michael Burry sur l’« étirement » supposé de la durée de vie des GPU.

Les calculs de Goldman Sachs quantifient encore ce risque. Selon leurs recherches récentes, si le rendement sur investissement du capital (ROIC) pour les six principaux fournisseurs cloud américains dans l’IA est nul, rien que l’amortissement et les coûts d’exploitation exigeront environ 920 milliards de dollars de revenus annuels pour être couverts.

Goldman Sachs scinde les dépenses d’investissement IA en trois phases : de 2023 à 2025 environ 633 milliards de dollars, de 2026 à 2027 environ 1,73 trillion de dollars, et de 2028 à 2030 environ 4,14 trillions de dollars. Pour obtenir un ROIC de 15 % sur la seule deuxième phase, ces six géants devraient générer environ 1,42 trillion de dollars de chiffre d'affaires cumulés entre 2028 et 2030.

Les données du PIB n’offrent pas non plus beaucoup de soutien aux partisans de la tendance haussière.

Edwards souligne que la contribution des investissements fixes des entreprises américaines à la croissance annuelle du PIB est inférieure à un point de pourcentage, soit une fraction du pic de la fin des années 90 (plus de 2 points de pourcentage).

Structurellement, les investissements en équipements affichent une croissance nominale proche de 14 %, mais leur croissance réelle « atteint à peine les deux chiffres » ; les dépenses en construction non résidentielle sont en contraction, en baisse de 3 % en nominal et d’environ 6 % en réel — même en incluant la construction de data centers, le constat reste le même.

Edwards en conclut que la majorité de la « prospérité IA » visible dans la comptabilité du PIB se traduit par une hausse des prix plutôt qu’une expansion de la production, principalement parce que tous les acteurs achètent les mêmes puces, mémoires et transformateurs en même temps, ce qui pousse les prix à la hausse. Cela contribue aussi à expliquer pourquoi la Fed s’inquiète plus des risques d’inflation induits par l’IA que de la déflation.

Edwards indique dans son rapport que la véritable cause de la crise asiatique n’était pas la déception liée à la productivité, mais l’arrêt soudain de l’afflux de capital extérieur bon marché qui alimentait la mauvaise allocation des ressources. Il avertit que les « shérifs » du marché obligataire œuvrent sur le même rythme : récemment, des rapatriements de capitaux japonais ont conduit à des ventes massives de Treasuries américains, avant d’entraîner la France dans leur sillage — l’OAT française est en passe de réaliser sa pire performance en dix ans depuis 1803.

Dans ce contexte, les entreprises technologiques IA continuent d’émettre massivement des obligations — Broadcom, Oracle, SpaceX, etc. participant à la ruée vers le financement de puces IA, accroissant encore la pression sur l’offre du marché obligataire, en concurrence directe avec le besoin pressant des très grands acteurs pour des acquéreurs de dettes à long terme.

La conclusion d’Edwards va droit au but : le miracle thaïlandais n’a pas succombé à la déception sur la productivité, mais a pris fin soudainement au moment où les créanciers s’en sont rendu compte. Le plus grand risque de la frénésie actuelle sur l’IA, c’est la répétition du même scénario — seulement, les outils de financement sont passés des prêts en dollars à court terme aux obligations investment grade, au crédit privé et aux véhicules spécifiques.

Edwards précise qu’il n’annonce pas la mort de la vague IA, mais qu’il questionne : lorsque les seules statistiques qui pourraient prouver l’absence de bulle refusent de coopérer, pourquoi le consensus du marché est-il si ferme ? La réponse à cette question ne deviendra peut-être claire qu’une fois la marée des capitaux retirée.