L'apocalypse de la crise pétrolière il y a 50 ans : le plus terrifiant est-il que les conflits au Moyen-Orient percent la bulle de l'IA ?

AI · L’histoire des crises pétrolières comme avertissement pour la révolution actuelle de l’IA

Caixin, 19 mars (édité par Xiaoxiang) Si l’on devait demander aux investisseurs mondiaux ce qui les préoccupe le plus actuellement, ils évoqueraient probablement la prolongation de la crise iranienne ou l’éclatement de la bulle de l’intelligence artificielle (IA).

Cependant, la menace la plus redoutée — et qui semble de plus en plus probable, peut-être que la première entraînera la seconde…

Ces dernières années, l’intelligence artificielle est devenue synonyme de croissance économique mondiale et de perspectives haussières sur le marché boursier. Cela est particulièrement évident aux États-Unis, où se concentrent des géants comme Alphabet, Microsoft et Amazon, ainsi que des leaders des semi-conducteurs tels que Nvidia, AMD et Intel. Selon la Réserve fédérale de Saint-Louis, ces entreprises ont consacré en capital dépensé, logiciels et R&D, 39 % de la croissance du PIB américain des trois premiers trimestres de l’année dernière, contre seulement 28 % lors de la bulle Internet.

Outre l’investissement direct, l’IA pourrait aussi aider les entreprises à augmenter la productivité par employé. Dans un marché du travail en refroidissement dans les pays occidentaux, cette amélioration pourrait devenir un moteur clé de la croissance économique.

Cependant, certains professionnels estiment que les frappes aériennes américaines et israéliennes contre l’Iran, ainsi que la réponse ferme de Téhéran, pourraient compromettre cette vision.

Avec le blocage effectif du détroit d’Hormuz, le prix du pétrole s’est stabilisé autour de 100 dollars le baril. Parallèlement, le prix du gaz naturel TTF aux Pays-Bas, référence en Europe, a dépassé 50 euros par mégawattheure, contre seulement 30 euros fin février. Cela suscite une inquiétude croissante quant à une répétition de la crise inflationniste post-conflit russo-ukrainien de 2022.

Pire encore, cela pourrait même annoncer une stagflation — une combinaison d’inflation et de récession, semblable à la situation des années 1970.

Les leçons de la crise pétrolière d’il y a 50 ans sur la productivité

Si cette analogie historique est pertinente, les perspectives de productivité pourraient être très sombres.

Dans les années 1960, la croissance annuelle de la productivité horaire aux États-Unis dépassait 3 %. Mais, suite à l’embargo pétrolier arabe et à la révolution iranienne, ce chiffre est tombé en moyenne à 0,4 % entre 1977 et 1982. La baisse du pouvoir d’achat des ménages a entraîné une réduction de la consommation. Les entreprises ont dû faire face à une double pression : contraction de la demande et hausse des coûts énergétiques, ce qui a fait chuter le taux d’utilisation des capacités industrielles de 89 % en novembre 1973 à 71 % en mai 1975.

Dans le domaine de l’IA, cette baisse de revenus pourrait également contraindre les dirigeants à réduire leurs investissements et à mettre en pause le déploiement de nouvelles technologies.

Le concept économique clé ici est la “capital deepening”, c’est-à-dire l’augmentation du ratio machines/travailleurs à mesure que l’automatisation progresse. Selon le Penn World Table, durant la crise pétrolière des années 1970, la croissance de ce ratio a fortement ralenti dans les pays riches, indiquant une réduction des investissements dans les équipements industriels.

On peut supposer que si la crise énergétique de 2026 s’aggrave, des mesures similaires pourraient amener les PDG à réduire drastiquement leurs plans de déploiement de l’IA — ces plans étant coûteux en cloud computing et souvent accompagnés de frais de conseil.

Les économistes de l’OCDE, notamment Christophe André, ont déjà analysé statistiquement que la hausse des prix de l’énergie nuit à la productivité. Dans un article coécrit en 2023, ils ont étudié les données de 22 pays entre 1995 et 2020, révélant qu’une hausse de 10 % des prix de l’énergie entraîne une baisse de 1 % de la productivité du travail. La clé est que, si une hausse modérée incite les entreprises à investir dans des équipements économes en énergie, une hausse brutale peut avoir des effets durables négatifs.

En réalité, bien que la croissance de la productivité ait rebondi après la crise pétrolière des années 1980, son rythme est resté inférieur à celui d’avant la crise des années 1970. La raison principale en est que les secteurs à forte consommation d’énergie comme la chimie, les métaux et les services publics ont subi des investissements permanents en baisse : leur part du PIB est passée de 4,1 % en 1979 à 2,2 % en 2004. Bien que les entreprises individuelles n’aient pas forcément réduit leurs dépenses, leur production par rapport à l’économie globale a diminué. Lorsqu’un prix élevé des biens à forte consommation énergétique augmente, la consommation globale diminue.

Ce phénomène s’est récemment reproduit dans l’Union européenne, où la production industrielle a chuté de 13 % depuis 2022. La chimie a été particulièrement touchée, avec peu ou pas de reprise avant la guerre Iran-Irak. Des géants chimiques comme Ineos (UK) et BASF (Allemagne) ont fermé des usines, BASF annonçant mercredi une hausse de 30 % de ses prix pour certains produits en raison de la hausse des coûts.

Attention à la “dérégulation énergétique” qui pourrait couper l’IA du réseau ?

Il est vrai que la désindustrialisation des industries à forte consommation d’énergie dans l’Occident est en partie liée à la mondialisation depuis les années 1980 et à la délocalisation massive vers des marchés émergents comme la Chine. De plus, la révolution du pétrole de schiste aux États-Unis a transformé le pays en exportateur d’énergie, permettant à ses entreprises pétrolières et gazières de profiter de prix élevés pour compenser d’autres pertes économiques.

Mais, même dans ce contexte, la crise énergétique reste une mauvaise nouvelle pour l’industrie de l’IA, qui consomme énormément d’électricité.

Selon les prévisions de l’Agence internationale de l’énergie du mois dernier, entre 2025 et 2030, les centres de données représenteront près de la moitié de la croissance de la consommation électrique finale aux États-Unis. La majorité de cette croissance devait initialement être soutenue par une accélération de la production de gaz naturel.

Cela met en péril le plan de JLL, qui prévoit d’investir 3 000 milliards de dollars dans la construction de nouveaux centres de données dans les cinq prochaines années. Si les banques centrales augmentent les taux pour lutter contre l’inflation, le coût de la dette pour ces investissements en forte croissance pourrait encore augmenter.

Le secteur du crédit privé, qui finance ces centres, fait face à une vague de retraits d’investisseurs, inquiets d’un excès de spéculation sur le crédit.

Bien sûr, un grand avantage des grands modèles de langage est que, bien que leur entraînement consomme beaucoup d’énergie, le coût énergétique pour traiter chaque token supplémentaire est relativement faible. Même avec des coûts d’électricité élevés, il peut être plus économique pour une entreprise d’utiliser l’IA plutôt que d’embaucher plus de personnel (dont les bureaux nécessitent chauffage et éclairage). De même, la hausse du prix du pétrole pourrait encourager les entreprises d’IA à soutenir massivement des projets de production d’électricité et de stockage.

Mais, l’histoire montre que de telles crises peuvent causer des dommages durables aux industries à forte consommation d’énergie. La révolution technologique semble dépendre entièrement du progrès scientifique, mais en réalité, elle dépend aussi largement de l’environnement macroéconomique.

Et la situation actuelle rend tout cela encore plus complexe…

(Caixin, Xiaoxiang)