Intervention du Vice-Président sur l’IA : enjeux économiques et stabilité financière

Les avancées en intelligence artificielle (IA) ont connu une croissance rapide ces dernières années. Il est désormais courant d’observer des véhicules autonomes circuler dans les rues des villes, et des outils d’IA générative sont accessibles sur nos téléphones et autres dispositifs, peu importe où nous nous trouvons. Les innovations en IA font régulièrement la une des journaux et jouent un rôle majeur sur les marchés financiers. L’IA générative a le potentiel de transformer notre compréhension de la productivité, des marchés du travail et de l’économie au sens large. Dans cet article, je vais aborder cette question en décrivant deux scénarios hypothétiques concernant l’impact de l’IA et les implications pour les entreprises, les régulateurs et la société. Je me concentrerai sur l’IA générative, ou GenAI, un sous-ensemble de l’IA qui a connu une croissance et une intégration significatives dans l’activité économique en seulement quelques années.

GenAI et son adoption
Comparé aux itérations précédentes de l’IA, GenAI a la capacité de générer du contenu, ce qui lui permet d’améliorer considérablement la productivité dans un large éventail d’activités basées sur la connaissance, et d’être utilisé par des personnes sans compétences en programmation. GenAI deviendra probablement une “technologie à usage général”, avec une adoption généralisée, des améliorations continues et des gains de productivité dans de nombreux secteurs de l’économie. Nous constatons déjà que GenAI améliore la productivité de sa propre R&D. Les enquêtes montrent que l’adoption par les consommateurs de GenAI est beaucoup plus rapide que celle des ordinateurs personnels ou d’Internet. Bien que le déploiement réel de GenAI soit limité à certaines fonctions commerciales et qu’il y ait eu des écueils en cours de route, les entreprises de presque tous les secteurs expérimentent ou envisagent comment tirer parti de cette technologie.

Les entreprises explorent également l’IA agentique — des systèmes GenAI qui non seulement produisent de nouveaux contenus, mais sont aussi capables de poursuivre des objectifs de manière proactive en générant des solutions innovantes et en agissant rapidement à grande échelle. En imaginant l’application ultime de l’IA agentique, certains pensent que nous pourrions vivre dans un “pays de génies dans un centre de données” — une intelligence collective qui dépasserait les capacités humaines en matière de résolution de problèmes et de collaboration. Certains estiment que l’IA agentique pourrait connecter des idées dans des domaines disparates, transformant potentiellement la recherche et le développement, et même la société dans son ensemble.

Scénarios hypothétiques quant à l’évolution de GenAI
Aujourd’hui, je vais détailler deux scénarios hypothétiques sur l’évolution de GenAI. Dans l’un, nous constatons une adoption uniquement incrémentielle qui augmente principalement ce que les humains font aujourd’hui, menant néanmoins à des gains de productivité répandus. Dans l’autre, nous assistons à un changement transformateur où nous étendons les capacités humaines avec des conséquences de grande portée. Pour chacun de ces scénarios, j’examinerai les implications potentielles pour l’économie et le secteur financier.

Réfléchir à des scénarios hypothétiques peut élargir notre vision sur un éventail de résultats possibles et fournir un cadre pour évaluer l’équilibre entre les avantages et les risques. Les scénarios ne constituent pas des prédictions sur l’avenir, mais offrent un cadre pour analyser les facteurs qui pourraient conduire à différents résultats. La réalité est complexe. Les taux d’adoption de GenAI varieront d’un secteur à l’autre, entraînant des impacts divers sur les structures de marché. Des éléments des deux scénarios seront probablement présents et se développeront à des rythmes différents, influençant ainsi les effets sur l’économie et la société. À court terme, GenAI peut être surévalué, tandis qu’à long terme, il pourrait être sous-estimé. Et, bien sûr, les choses pourraient se dérouler autrement que dans ces hypothétiques.

Scénario 1 : Progrès incrémentaux avec des gains de productivité répandus
Commençons par le scénario incrémental, où GenAI améliore principalement le travail dans les processus existants, entraînant des gains de productivité constants et répandus, sans pour autant débloquer de nouvelles capacités ou transformer l’économie de manière profonde.

Dans ce monde, les outils GenAI améliorent l’efficacité et permettent des solutions plus personnalisées à travers les secteurs, d’une manière qui a des effets incrémentaux — mais significatifs — sur la vie des gens. Par exemple, dans le service client, la rédaction professionnelle (mais pas cette allocation), et l’ingénierie logicielle, les outils alimentés par GenAI soutiennent déjà les travailleurs, améliorant la précision et la rapidité, et ces effets pourraient s’étendre à d’autres secteurs. Dans le secteur de la santé, on observe des améliorations significatives avec GenAI qui réduit les charges administratives, aide au diagnostic et personnalise les plans de traitement en fonction des données des patients en temps réel. Des médicaments et autres traitements sont développés à un rythme plus rapide. L’éducation est également affectée, GenAI allégeant les tâches administratives pour les enseignants, permettant d’adapter les leçons aux besoins de chaque élève, et offrant aux étudiants la possibilité d’apprendre en pratiquant. Dans le secteur manufacturier, les chaînes d’approvisionnement optimisées par GenAI s’adaptent rapidement aux perturbations, et les processus manufacturiers actuels sont perfectionnés par des itérations virtuelles. Dans la science des matériaux, l’expérimentation guidée par GenAI accélère la découverte de nouveaux matériaux, menant à des avancées allant de la construction à l’électronique. En finance, nous pourrions observer des gains de productivité similaires, les banques communautaires utilisant des chatbots alimentés par GenAI pour fournir des conseils financiers personnalisés basés sur des informations locales. Les établissements, quelle que soit leur taille, continuent d’avancer dans l’utilisation de GenAI pour le suivi de conformité, la détection de fraude, la gestion des risques et l’analyse documentaire.

L’impact sur la société serait positivement incrémental dans ce scénario. Les humains utiliseraient GenAI comme un outil pour offrir des biens et services que nous produisons actuellement de manière plus efficace. La productivité augmenterait et l’économie connaîtrait une croissance plus rapide.

Quel impact cela aurait-il sur la main-d’œuvre ? L’effet dépendra de l’industrie et de la nature de l’emploi. Les expérimentations avec GenAI suggèrent que cette technologie pourrait élever le niveau de compétence et aligner la productivité des travailleurs moins performants avec celle des travaux de meilleurs niveaux. Dans d’autres cas, elle pourrait augmenter la performance des meilleurs, leur laissant plus de temps pour des tâches créatives ou stratégiques. L’automatisation croissante de certaines tâches pourrait éloigner certains travailleurs, là où certaines compétences peuvent être reproduites par GenAI. Historiquement, à mesure que la technologie a remplacé certains emplois, elle a également soutenu les rôles existants ou en a créé de nouveaux. Cependant, cela ne minimise pas le coût individuel pour les travailleurs qui doivent se recycler, trouver un nouvel emploi ou changer de carrière face à des changements majeurs dans la demande de main-d’œuvre. La société devra prendre en compte ces effets possibles de l’IA.

Quel impact cela aurait-il sur l’économie ? Comme je l’ai déjà noté, l’économie devrait croître si les gains de productivité incrémentaux sont répandus. Cependant, dans ce scénario, il est possible que la valeur créée attendue de GenAI ait été surestimée, anticipant des percées transformantes plutôt que des gains de productivité incrémentaux. Cela pourrait entraîner des corrections de marché pour les entreprises qui ont fortement investi dans cette technologie si la réalité ne correspond pas aux attentes. Bien que l’économie américaine ait connu un pic de croissance de productivité durant le boom de la bulle Internet à la fin des années 90, cela a été suivi d’une vague de faillites, d’un excédent de capital et d’un climat d’investissement prudent. Les effets de la récession qui a suivi ont été étendus.

Qu’en est-il de la stabilité financière et d’autres risques financiers ? Dans ce scénario incrémental, GenAI pourrait amplifier à la fois les vulnérabilités et les sources de résilience déjà existantes dans le système. Des transactions attrayantes deviennent plus encombrées, mais les gestionnaires de risques acquièrent de nouveaux éclairages. Les acteurs malveillants disposent de nouveaux outils, mais les défenses cybernétiques s’améliorent. Tant que les régulateurs financiers, les gestionnaires de risques d’entreprise et d’autres chargés de la gestion des risques potentiels s’efforcent de suivre l’évolution de l’écosystème financier, rien ne laisse supposer une transformation complète de l’équilibre des risques. Bien entendu, faire face à cette évolution posera des défis, et il est essentiel que nous concentrions tous nos efforts sur la nécessité de répondre à ces risques.

Scénario hypothétique 2 : Changement transformateur
Considérons maintenant un scénario hypothétique plus dramatique, où l’adoption de GenAI dépasse l’amélioration de nos pratiques actuelles et offre de nouvelles expertises et capacités ayant des effets transformateurs sur l’économie et la société. Dans ce scénario, les humains déploient leur imagination et leur créativité, combinées à un investissement robuste dans la recherche et le développement, pour mettre en œuvre des systèmes GenAI intelligents qui génèrent rapidement des percées dans des domaines comme la biotechnologie, la robotique et l’énergie, redéfinissant fondamentalement les secteurs existants et en créant de nouveaux. Dans ce cas, pour mieux se concentrer, nous pouvons envisager GenAI non seulement comme un outil pour les scientifiques afin d’analyser des données — d’une certaine manière, il devient le scientifique en dirigeant la recherche.

Par exemple, imaginons que les applications GenAI dans le secteur de la santé ne se limitent pas à améliorer la façon dont nous fournissons des soins, mais permettent également des thérapies ciblant des mutations génétiques et guérissant des maladies considérées jusqu’alors incurables. De même, la fabrication évolue pour créer des usines robotiques dirigées par GenAI, où les biens sont produits avec de nouveaux matériaux et une précision atomique. La science des matériaux est transformée grâce à la découverte de matériaux programmables et de substances auto-réparatrices, redéfinissant ainsi la construction, la technologie et les biens de consommation. Pendant ce temps, GenAI optimise la recherche sur l’énergie de fusion, précipitant la transition vers des sources d’énergie durables. GenAI aide également à créer la prochaine génération d’informatique quantique. De cette manière, GenAI améliore ses propres sources d’énergie et capacités de calcul, lui permettant de devenir un outil créatif plus puissant.

Le paysage financier serait également radicalement différent de ce qu’il est aujourd’hui. Les individus ayant accès à une planification financière ultra-personnalisée et les entreprises bénéficiant de produits et services innovants pourraient se connecter sans difficulté par des formes d’intermédiation financière presque sans friction. Les stratégies de trading et les pratiques de gestion des risques sont renforcées par de nouveaux outils analytiques basés sur GenAI, offrant un accès dynamique en temps réel à une vaste base de connaissances dans les domaines public et privé.

Bien que ce scénario transformateur soit plus spéculatif et soit accompagné d’un degré d’incertitude beaucoup plus élevé que le premier, il demeure important à considérer en raison des possibilités extraordinaires d’avancement et de bien-être humain qui pourraient en découler, même si l’un de ses composants transformateurs devait se réaliser. Nous devrions être prêts à réimaginer comment l’économie serait structurée.

Quels seraient les impacts sur la main-d’œuvre, dans un monde où les capacités de GenAI vont au-delà de ce que les humains peuvent réaliser aujourd’hui ? Les humains pourraient avoir un rôle dans la gestion de cadres GenAI multi-agents ou dans les domaines où les solutions GenAI restent coûteuses ou inefficaces pour certaines applications. Mais c’est un monde dans lequel certains travailleurs pourraient voir leurs emplois actuels disparaître. C’est aussi un monde où ils pourraient voir leur propre travail transformé et avoir beaucoup plus de choix concernant leurs activités professionnelles. La nature du travail changerait radicalement, ce qui nécessiterait une discussion plus large sur la manière d’organiser l’économie. Ces discussions devraient aborder la manière de naviguer dans les grands changements économiques tout en reconnaissant l’impact sur la condition humaine et l’importance des communautés, des amitiés, et d’un sens personnel de signification et de dignité liées au travail.

Qu’en est-il du paysage concurrentiel ? Il est probable qu’il y ait une probabilité plus élevée que les récompenses pour les entreprises soient initialement distribuées de manière inégale, car des percées significatives dont les répercussions sont lointaines pourraient profiter à un sous-ensemble d’entreprises et concentrer le pouvoir économique entre les mains de celles contrôlant ces avancées. Si seules quelques entreprises sont capables d’accomplir les choses incroyables dont j’ai parlé, elles pourraient dominer les marchés et exclure les concurrents. Si GenAI devient largement efficace, disponible et peu coûteux, ces avantages de marché pourraient s’atténuer avec le soutien d’un environnement réglementaire propice à une dynamique de marché compétitive. Mais l’histoire suggère la prudence à cet égard ; quelques acteurs peuvent dominer.

Enfin, pour les finances, nous devrions anticiper des changements fondamentaux dans ce scénario. Lorsque cela fonctionne bien, le système financier aide à déplacer l’argent et le risque à travers le temps et l’espace. Dans la mesure où il y aurait des changements fondamentaux dans l’organisation de l’économie, nous pourrions avoir besoin d’un nouvel ensemble d’institutions, de marchés et de produits pour faciliter les transactions entre les ménages, les entreprises et les agents GenAI.

Que devoir faire ?
Parmi les diverses initiatives pour exploiter les avantages potentiels de GenAI tout en minimisant ses risques, je vais en souligner quelques-unes aujourd’hui.

Les institutions financières, ainsi que le Système de la Réserve fédérale, devraient envisager d’investir des ressources suffisantes pour comprendre la technologie GenAI, l’intégrer dans leurs flux de travail lorsque cela est approprié, et former leur personnel à son utilisation responsable et efficace. Parallèlement, la communauté de régulation financière devrait aborder le paysage en évolution avec agilité et flexibilité. Au-delà du secteur financier, la collaboration entre les gouvernements, l’industrie privée et les institutions de recherche sera cruciale pour garantir que les systèmes GenAI ne soient pas instrumentalisés à des fins catastrophiques. Nous devrions continuer à nous concentrer sur une recherche et un développement responsables de l’IA et mettre en œuvre des garde-fous contre les abus, comprenant des systèmes de surveillance, des normes pour un développement sécurisé des systèmes d’IA, et la définition de lignes rouges pour des usages acceptables. Nous devons rester attentifs à l’impact de GenAI sur nos institutions économiques et politiques. Il y a un risque que cela concentre le pouvoir économique et politique entre les mains de quelques-uns, leurs gains n’étant réalisés que par un petit groupe, pendant que d’autres sont laissés pour compte.

Un autre point sur lequel je souhaite insister est la gouvernance de l’IA. La plupart s’accordent à dire que l’objectif de la technologie est d’améliorer la condition humaine, et pour cela, nous devons avancer de manière intentionnelle. Nous devons veiller à ce que nous considérions GenAI comme un moyen d’améliorer, et non de remplacer, l’humain, et établir des meilleures pratiques et des normes culturelles à cet égard. Chaque institution financière devrait reconnaître les limites de la technologie, examiner où et quand GenAI a sa place dans un processus, et identifier comment les humains peuvent être le mieux impliqués. Nous devrions également nous concentrer sur la qualité des données, et veiller à ce que les utilisations de GenAI ne perpétuent ou n’amplifient pas les biais inhérents aux données utilisées pour entraîner le système ou ne tirent pas de conclusions incorrectes en raison de la partialité ou de l’absence de données. Dans le domaine de la régulation, les cadres de compréhension des risques des modèles peuvent devoir être actualisés pour s’adapter à la complexité et aux défis liés à l’explication des méthodes de l’IA et à la difficulté d’évaluer la qualité des données.

Nous devons également rester vigilants face aux risques en finances. Les attributs mêmes qui rendent GenAI attrayant — la rapidité, l’automatisation et la capacité d’optimiser des stratégies financières — présentent également des risques. Lorsque cette technologie devient omniprésente, l’utilisation de GenAI pourrait entraîner un comportement de foule et une concentration des risques, amplifiant potentiellement la volatilité du marché. Comme des agents GenAI seront orientés vers la maximisation des profits, ils pourraient converger vers des stratégies destinées à maximiser les rendements par le biais d’une manipulation coordonnée du marché, alimentant potentiellement des bulles d’actifs et des crashs. Rapidité, automatisation et omniprésence pourraient générer de nouveaux risques à grande échelle.

Nous devrions aussi surveiller comment l’introduction de cette technologie modifie le paysage bancaire. Les entreprises non bancaires pourraient être plus agiles et prendre des risques en intégrant GenAI dans leurs opérations, poussant peut-être l’intermédiation vers des recoins du secteur financier moins réglementés et moins transparents. De plus, cette pression concurrentielle pourrait inciter toutes les institutions, y compris celles réglementées, à adopter une approche plus agressive envers GenAI, amplifiant ainsi les risques de gouvernance, d’alignement et financiers que j’ai mentionnés plus tôt.

En conclusion, bien que l’impact de l’IA varie d’un secteur à l’autre et que la réalité soit en évolution, les scénarios que j’ai présentés aujourd’hui fournissent un cadre pour commencer à envisager comment nous devrions répondre aux développements de GenAI. Cependant, comme je l’ai mentionné précédemment, des éléments des deux scénarios seront probablement présents dans l’avenir et se déploieront à des rythmes différents, influençant les effets sur l’économie et la société. Les avancées rapides dans cette technologie, comme l’IA agentique et les améliorations dans les modèles open source, soulignent à quel point cette technologie est nouvelle et l’importance de comprendre ce qu’elle signifie pour les individus, les entreprises et les marchés. Merci.