© Shutterstock/Gorodenkoff
Pour rappel, l’idée que les investissements dans l’IA dopent l’économie américaine est très répandue. Jason Furman, professeur d’économie à Harvard, estimait dans un post sur X que les investissements en informatique et logiciel représentaient 4 % du PIB. Mais qu’ils sont responsables de 92 % de la croissance au premier semestre 2025.
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L’IA profite aux finances des Chinois et Sud-Coréens
La Réserve fédérale de Saint-Louis estimait aussi que les investissements dans l’IA pesaient 39 % de la croissance du PIB au troisième trimestre 2025. Des chiffres spectaculaires, mais selon Goldman Sachs, ces analyses ont loupé le coche pour une raison bien précise.
Le problème est simple. La majorité du matériel qui alimente l’IA est importé. Les puces, les serveurs, les composants de centres de données, tout ça est fabriqué à Taïwan et en Corée du Sud. Quand une entreprise américaine dépense des milliards pour équiper un centre de données, cet argent se retrouve dans le PIB taïwanais et sud-coréen, pas dans l’américain.
Selon les analystes de Goldman Sachs, environ 75 % du coût d’un centre de données IA va dans des composants importés. Jan Hatzius résume simplement la situation : « Beaucoup d’investissements dans l’IA aux États-Unis alimentent le PIB de Taïwan et de la Corée du Sud, mais pas vraiment celui des États-Unis. »
C’est en tout cas ce qu’il a déclaré lors d’un entretien avec l’Atlantic Council. Jan Hatzius a aussi pointé du doigt ce qu’il qualifie de « mauvaise interprétation généralisée » de l’impact de l’IA sur la croissance américaine. Le mécanisme est pourtant logique. Quand on enregistre un investissement dans le PIB, on le fait aussi pour l’importation qui va avec. Les deux s’annulent. Le résultat net est proche de zéro.
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Et pour cause, il n’existe pas encore de méthode fiable pour mesurer comment l’utilisation de l’IA par les entreprises se traduit en termes de productivité. Une enquête auprès de 6 000 cadres aux États-Unis, en Europe et en Australie montre que 70 % des entreprises utilisent l’IA. Mais que 80 % d’entre elles ne constatent aucun effet mesurable sur leur productivité ou leurs effectifs. Autant dire que le fossé entre les promesses et la réalité reste immense.
Goldman Sachs n’est pas totalement pessimiste pour autant. Un rapport de 2023 estime que l’IA commencerait à avoir un impact mesurable sur le PIB américain et la productivité à partir de 2027. Selon cette projection, l’IA pourrait augmenter la productivité américaine de 1,5 % par an si l’adoption se généralise sur une période de dix ans.
Les effets positifs de l’IA se verront à long terme
Un autre rapport de 2025 anticipe en revanche que l’IA déplacera 6 à 7 % de la main-d’œuvre américaine. Goldman Sachs précise toutefois que c’est une transition, puisque de nouveaux emplois créés par la technologie finiraient par compenser les suppressions. Le chômage augmenterait de 0,5 point au-dessus de son taux actuel pendant la période de transition, selon la banque.
Il faut dire que le contexte politique complique encore les choses. Donald Trump a cité les investissements dans l’IA comme preuve que l’économie américaine est « la plus en forme du monde ». Il s’en est aussi servi pour s’opposer aux régulations au niveau des États. Si Goldman Sachs a raison, cet argument tombe à l’eau.
Les cinq plus grandes entreprises tech américaines dépenseront jusqu’à 700 milliards de dollars dans l’infrastructure IA en 2026. Certes, cela stimule la construction de centres de données et met la pression sur les réseaux électriques. Mais l’effet sur le PIB reste mince.
Bref, le décalage entre l’enthousiasme des investisseurs et la réalité économique est frappant. L’IA a probablement un potentiel énorme sur le long terme, mais à court terme, les milliards dépensés par les leaders de la tech enrichissent surtout les producteurs de semi-conducteurs asiatiques.
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