L'intelligence artificielle (IA) s'installe dans les salles de marché, les entreprises et désormais dans les outils des banques centrales. Mais si elle promet des prévisions plus rapides et une lecture plus fine de l'économie, elle pourrait aussi rendre la politique monétaire plus difficile à conduire.
C'est le paradoxe analysé par Moez Labidi, économiste, professeur d'économie à l'Université de Monastir et conseiller principal auprès de l'Arab Planning Institute, dans une nouvelle note de politique économique publiée par l'institut.
Intitulée " Central Banks in the Age of Artificial Intelligence: Is AI Threatening the Future of Monetary Policy? ", l'étude examine les effets de l'IA sur la manière dont les banques centrales mesurent l'inflation, anticipent les cycles économiques et transmettent leurs décisions à l'économie.
Pour Moez Labidi, l'IA accélère la lecture de l'économie
L'un des premiers avantages identifiés par Moez Labidi concerne la capacité des banques centrales à exploiter des volumes considérables de données. Les modèles de langage et les techniques de collecte automatisée peuvent notamment permettre de suivre l'évolution des prix avec beaucoup moins de décalage que les statistiques traditionnelles.
L'étude souligne également le potentiel du machine learning pour améliorer les prévisions macroéconomiques. Ces outils peuvent traiter un grand nombre de variables simultanément et aider à mieux détecter les changements du cycle économique ou les effets de certains chocs d'offre.
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Selon M.Labidi, l'IA pourrait aussi accélérer la transmission de la politique monétaire. La tarification algorithmique et le poids croissant des institutions financières non bancaires pourraient en effet rendre les réactions des prix et des conditions financières plus rapides après une décision de politique monétaire.
L'IA peut compliquer la lutte contre l'inflation
Ce changement n'est toutefois pas sans conséquences. L'analyse de Moez Labidi relève notamment la pression que pourrait exercer le développement de l'IA sur la demande d'énergie et de semi-conducteurs. La multiplication des centres de données et des investissements nécessaires à ces infrastructures pourrait ainsi ajouter de nouvelles tensions sur les prix de l'énergie et, par ricochet, sur l'inflation.
L'économiste pointe également la tarification algorithmique. Des entreprises capables d'ajuster leurs prix presque instantanément pourraient modifier la dynamique habituelle de l'inflation et compliquer son suivi par les banques centrales.
Autre risque identifié dans l'étude : une possible uniformisation des anticipations. Si les acteurs financiers utilisent les mêmes modèles d'IA pour analyser l'économie et prendre leurs décisions, leurs anticipations pourraient davantage converger, avec le risque d'amplifier certains mouvements de marché.
L'indépendance des banques centrales face au risque technologique
Pour Moez Labidi, le sujet dépasse donc la seule efficacité des modèles. L'utilisation croissante de technologies fournies par des acteurs privés peut créer de nouvelles dépendances pour les banques centrales.
L'étude met notamment en garde contre la dépendance aux infrastructures cloud et aux fournisseurs technologiques externes. Une question qui touche directement à l'autonomie des institutions monétaires, alors que celles-ci pourraient être amenées à confier une part croissante de leurs capacités d'analyse à des technologies qu'elles ne contrôlent pas entièrement.
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M.Labidi relève parallèlement la montée en puissance des institutions financières non bancaires, plus rapides dans leurs décisions et moins directement soumises au cadre bancaire traditionnel. Leur poids croissant pourrait modifier les canaux de transmission de la politique monétaire et créer de nouvelles sources de fragilité financière.
Pour les économies du Sud, le défi commence par les données
Les risques et les opportunités liés à l'IA ne se présentent toutefois pas de la même manière partout. Moez Labidi insiste particulièrement sur les difficultés des économies du Sud, confrontées à des infrastructures numériques inégales, à des données parfois insuffisantes et à un déficit de compétences spécialisées.
L'économiste recommande également de renforcer les infrastructures de données, notamment à travers des plateformes financières centralisées et un meilleur partage des informations entre administrations. L'utilisation de données issues du commerce électronique ou des télécommunications pourrait aussi compléter les statistiques traditionnelles.
Enfin, Moez Labidi insiste sur la nécessité de renforcer la cyber-résilience et la gouvernance des algorithmes. Transparence des modèles, contrôle des biais, surveillance des risques liés à l'IA et dépendance aux services cloud devront progressivement entrer dans le champ de supervision des autorités financières.
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Publié le 29/09/26 12:39
