Dans un bulletin du personnel publié mercredi, des économistes de la BRI indiquent que les besoins d’investissement en forte croissance du secteur de l’IA ont poussé les entreprises à accroître leur recours au financement par emprunt, en particulier au crédit privé — « un virage qui ne se contente pas de remodeler les bilans des entreprises, mais qui soulève aussi d’importantes questions quant aux normes de crédit et à la stabilité financière ».

Les dépenses en puces électroniques, matériel, logiciels et construction de centres de données pour soutenir l’utilisation de l’IA sont devenues un moteur important de la croissance du PIB, souligne le rapport, et ces besoins d’investissement continuent de s’intensifier.

« Les prévisions des analystes indiquent que les dépenses annuelles consacrées aux seuls centres de données pourraient augmenter de 100 à 225 milliards de dollars US au cours des cinq prochaines années », précise le document.

Cette montée en puissance des besoins de financement a conduit l’industrie de l’IA à rechercher des sources externes de capitaux, comme les obligations de sociétés, mais le crédit privé s’est aussi imposé comme une source de financement en très forte croissance, note la BRI.

« La part des prêts de crédit privé accordés à des entreprises liées à l’IA est passée de moins de 1 % du volume total des prêts en circulation à près de 8 % », indique l’étude, qui estime que l’encours du crédit privé accordé aux entreprises d’IA pourrait atteindre entre 300 et 600 milliards de dollars US d’ici 2030.

« Cette dépendance accrue à l’endettement introduit des vulnérabilités pour l’ensemble du système financier », avertit le rapport.

Les entreprises d’IA affichant un levier financier plus élevé pourraient « amplifier les chocs et affecter la santé des intermédiaires financiers si les rendements attendus des investissements en IA ne se matérialisent pas », souligne l’étude.

« Cela soulève des inquiétudes quant au risque de contagion systémique, d’autant plus que les marchés du crédit privé — moins transparents — connaissent une croissance rapide et que l’écosystème de l’IA présente des mécanismes de financement circulaires », ajoute-t-elle.

À l’heure actuelle, les écarts de crédit observés sur le marché du crédit privé suggèrent que les prêts accordés aux entreprises d’IA sont évalués comme étant aussi risqués que d’autres prêts aux entreprises, note la BRI.

« Cette évaluation contraste fortement avec les valorisations élevées des actions des entreprises d’IA, qui supposent des rendements futurs exceptionnellement élevés », indique le rapport. « Ce décalage laisse entendre soit que les prêteurs sous-estiment les risques liés aux investissements en IA — alors même que leurs expositions augmentent fortement — soit que les marchés boursiers surestiment les flux de trésorerie futurs que l’IA pourrait générer. »

En définitive, l’avenir à long terme du boom de l’IA dépendra de la capacité de ces investissements à produire les résultats escomptés, conclut le document.

« Un échec à répondre aux attentes pourrait entraîner des corrections brutales tant sur les marchés boursiers que sur les marchés de la dette », prévient-il.

L’effondrement des investissements en IA pourrait également peser sur la croissance du PIB, ajoute la BRI — un phénomène typique à la fin des bulles d’investissement.

« Si un recul de l’investissement en IA s’accompagnait d’une correction boursière importante, les retombées négatives pourraient être plus marquées que ne le suggèrent les précédents cycles d’expansion », conclut le rapport, ajoutant que « bien que l’IA puisse offrir un soutien durable à la croissance économique, il reste à voir si ce potentiel se concrétisera ».

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Rédigé par une équipe de chercheurs de la Banque du Canada, de l’Université de Waterloo, de la BRI et de la Banque de France, ce document examine le risque que représentent les ordinateurs quantiques pour les méthodes actuelles de cryptage des données. Ces ordinateurs seraient beaucoup plus puissants que les machines traditionnelles et seraient théoriquement capables de briser les normes de sécurité actuellement utilisées dans le secteur financier.

« La confiance dans le système financier est fondamentalement liée à la confiance que procure la cryptographie », rappelle le document, qui souligne qu’un cryptage solide est nécessaire pour protéger les informations financières, les transactions et « le bon fonctionnement de l’économie dans son ensemble ».

Bien que le calendrier de déploiement d’ordinateurs quantiques capables de casser les normes de cryptage actuelles reste incertain, « la capacité des ordinateurs quantiques à casser les algorithmes cryptographiques actuels représente une menace imminente pour le système financier », prévient l’étude. Ce risque appelle une réponse urgente, ajoute-t-il.

« En raison de la sensibilité à long terme des données financières, la cryptographie vulnérable doit être remplacée par de nouvelles solutions à sécurité quantique bien avant que les ordinateurs quantiques n’atteignent leur maturité. »

Le défi ne consiste pas seulement à remplacer les algorithmes existants, il nécessite une transition vers des « infrastructures cryptographiques sûres sur le plan quantique » qui doit commencer immédiatement, selon le document. Il propose une feuille de route pour cette transition, en commençant par « la sensibilisation, la planification et l’exécution de la migration cryptographique ».

Les chercheurs recommandent également que les banques centrales ouvrent la voie à cette transition.

« Grâce à leur perspective à long terme, les banques centrales peuvent promouvoir une approche proactive et systémique et contribuer à créer l’alignement nécessaire à une action coordonnée dans l’ensemble du système financier mondial afin de garantir la sécurité et l’intégrité continues des données financières. Il est temps d’agir », conclut le document.

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