Les banques centrales s’efforcent de comprendre comment l’IA remodèle l’inflation – et elles ne sont pas toutes d’accord sur la réponse.
Pendant la majeure partie des trois dernières années, les banques centrales ont traité l’intelligence artificielle de la même manière qu’elles traitent le changement climatique ou la démographie : une force à long terme qui mérite d’être surveillée, mais qui n’est pas encore un instrument de politique monétaire.
Cette distinction s’est désormais effondrée.
Les décideurs politiques ont commencé à considérer l’IA comme un changement structurel à l’échelle de l’électrification ou d’Internet, qui remodèlera l’inflation, les taux d’intérêt et les outils mêmes que les banques centrales utilisent pour les fixer.
Le désaccord ne porte plus sur l’importance de l’IA.
Il s’agit d’une question de timing, de transmission et d’orientation : la rapidité avec laquelle ses effets se matérialiseront, la hausse ou la baisse des prix en premier et la manière dont les banques centrales devraient réagir à une force qui peut être inflationniste à court terme mais désinflationniste à long terme.
Ce que font déjà la BCE et la Bundesbank avec l’IA
La Banque centrale européenne a été la plus rapide à faire passer l’IA de la théorie à la pratique.
Dans un article de blog publié le 21 avril 2026, quatre économistes de la BCE – Óscar Arce, Karin Klieber, Michele Lenza et Joan Paredes – ont révélé que depuis fin 2022, un modèle d’apprentissage automatique fait partie de la boîte à outils analytique utilisée pour préparer les décisions de politique monétaire du Conseil des gouverneurs.
Le modèle s’appuie sur une soixantaine d’indicateurs capturant les anticipations d’inflation, les pressions sur les coûts, l’activité économique réelle et les conditions financières, et est mis à jour plusieurs fois chaque trimestre.
Les résultats ont déjà été testés en temps réel.
Aux deuxième et quatrième trimestres de 2025, le modèle a signalé des risques à la hausse pour l’inflation sous-jacente qui se sont matérialisés par la suite, avec des chiffres finaux supérieurs d’environ 20 points de base aux projections officielles de l’Eurosystème.
« L’intelligence artificielle (IA) peut aider à suivre les risques d’inflation en temps réel », écrivent les auteurs.
La Bundesbank suit une voie similaire.
Lors d’une conférence conjointe Bundesbank-SUERF à Francfort le 9 décembre 2025, le président de la Bundesbank, Joachim Nagel, a affirmé que la banque centrale allemande utilise déjà un large éventail d’applications d’IA pour améliorer les analyses et soutenir les processus de travail.
Il s’agit notamment d’assistants intelligents basés sur du texte, d’une analyse de documents basée sur l’IA et d’un modèle appelé MILA qui évalue les communications des banques centrales de la zone euro.
« La technologie doit en fin de compte servir les gens. Et il en va de même pour nous, en tant que banques centrales : nous utilisons l’IA pour remplir au mieux notre mandat », a déclaré Nagel.
Ce que dit la Fed à propos de l’IA : de la curiosité aux débats fondamentaux
À la Réserve fédérale, le changement a été moins opérationnel mais plus conceptuel et de plus en plus urgent.
Les responsables sont passés de la reconnaissance de l’IA à un débat sur la manière dont elle remodèle les principaux compromis de la politique monétaire.
L’année dernière, le gouverneur de la Réserve fédérale, Christopher Waller, a affirmé que l’IA était adoptée plus rapidement que les ordinateurs personnels, Internet ou les smartphones, et que la question de la productivité était désormais au centre du débat de politique monétaire.
« Une question cruciale est de savoir si l’IA contribuera à une résurgence de la croissance de la productivité. Toute croissance soutenue de la productivité supérieure à 2 % aura tendance à soutenir une augmentation des revenus réels et du niveau de vie sans pression inflationniste. En tant que décideur monétaire, j’espère que l’IA sera efficace », a déclaré Waller.
S’exprimant lors de l’événement Euro20+ organisé par Nagel en novembre 2025, le vice-président de la Réserve fédérale, Philip Jefferson, a souligné l’effet à double tranchant de l’IA sur l’inflation.
D’un côté, la technologie pourrait réduire les coûts de production grâce à des gains de productivité. D’un autre côté, cela pourrait faire grimper les prix des intrants.
« L’IA pourrait exercer une pression à la hausse sur certaines catégories de prix alors que de nombreuses entreprises s’efforcent de développer la technologie. La technologie de l’IA nécessite également des centres de données, qui concurrencent d’autres processus de production de terres, d’énergie et d’autres intrants. Je pense donc que l’effet de l’IA sur l’inflation n’est pas uniquement une pression à la baisse », a déclaré Jefferson.
La voix la plus politiquement chargée du débat est Kevin Warsh, nommé par Donald Trump pour présider la Fed à l’expiration du mandat de Jerome Powell en mai.
Warsh a qualifié le boom de l’IA de vague la plus productive de sa vie et a comparé ce moment à la fin des années 1990, lorsque Alan Greenspan maintenait une politique plus souple que ne le suggéraient les règles mécaniques et était récompensé par une productivité croissante et des prix stables.
Mais son témoignage à l’audience de confirmation la semaine dernière a montré un côté plus prudent.
Il a décrit l’IA comme une force proche de la « vitesse de fuite » et a averti que les décideurs politiques ne peuvent pas encore compter sur ces gains de productivité.
« L’IA devient si importante qu’elle s’approche de quelque chose comme une vitesse de fuite », a déclaré Warsh, avertissant que la Réserve fédérale pourrait devoir repenser ses modèles.
Tout en reconnaissant que la vague actuelle d’innovation pourrait, avec le temps, atténuer les pressions sur les prix et simplifier la lutte contre l’inflation, il a averti que les décideurs politiques manquent encore de clarté sur la manière dont ces gains se répercuteront sur l’emploi – l’autre moitié du mandat de la Fed.
Wall Street est partagé entre les haussiers de la désinflation et les faucons des investissements
Alors que les banques centrales débattent encore de la manière d’interpréter l’IA, Wall Street a commencé à y faire des échanges. Les plus grands gestionnaires d’actifs et économistes des banques d’investissement intègrent la technologie dans leurs prévisions d’inflation, de croissance et de rendements obligataires – et la rue s’est divisée en deux métiers opposés.
Les partisans de la désinflation traitent l’IA comme un choc d’offre positif : baisse des prix, baisse des taux, actifs à risque plus élevé.
Les faucons des investissements voient un problème d’inflation à court terme : un cycle d’investissement record qui fait monter les prix de l’électricité, draine l’équilibre épargne-investissement et fait monter les rendements à long terme avant que des gains de productivité n’arrivent.
Le cas de désinflation le plus agressif est venu du secteur de la gestion d’actifs. Mike Hunstad, responsable de la division de gestion d’actifs de Northern Trust, d’une valeur de 1 400 milliards de dollars, a déclaré au Financial Times en avril 2026 que l’IA pourrait s’avérer être l’un des plus grands chocs d’offre positifs de l’histoire économique moderne.
Selon Hunstad, si l’IA permet d’augmenter durablement la productivité, elle accomplira le travail désinflationniste que des années de politique restrictive n’ont pas pu accomplir.
« C’est presque comme si l’IA était votre politique monétaire, et elle sera plus efficace que tout ce que la Fed ou n’importe quelle banque centrale du monde peut faire », a déclaré Hunstad.
Les faucons des dépenses d’investissement voient le contraire : un cycle d’investissement suffisamment important pour faire monter les prix et les rendements de l’électricité avant que des gains de productivité n’arrivent.
Ben May et Daniel Harenberg, d’Oxford Economics, ont fait valoir en février qu’une réduction préventive des taux en supposant que l’IA serait désinflationniste serait une erreur : l’IA stimule actuellement l’inflation par le biais des prix de l’électricité, des investissements dans les centres de données et des effets de richesse liés à la hausse des cours boursiers.
« L’impact de l’IA sur l’inflation dépendra de la mesure dans laquelle la stimulation de l’offre de l’économie sera compensée par toute augmentation associée de la demande globale », a déclaré Oxford Economics dans sa note.
Goldman Sachs est parvenu à une conclusion similaire. Les économistes Manuel Abecasis et Hongcen Wei se sont concentrés sur ce qui pourrait être le canal de transmission le plus sous-estimé de l’IA à l’inflation : les prix de l’électricité.
L’inflation de l’électricité aux États-Unis s’est élevée à 6,9 % sur un an jusqu’en décembre 2025, bien au-dessus de l’inflation globale du PCE de 2,9 %. Goldman s’attend à ce que l’inflation de l’électricité à la consommation reste proche de 6 % en 2026 et 2027 avant de décélérer à environ 3,5 % en 2028.
« Nous prévoyons que les centres de données augmenteront considérablement la demande d’électricité, représentant environ 40 % de la croissance totale de la demande d’électricité au cours des cinq prochaines années », a déclaré Abecasis.
Goldman estime que la hausse des coûts de l’électricité ajoutera 0,2 point de pourcentage à l’inflation globale en 2026 et 0,15 point de pourcentage en 2027, les secteurs de la santé, des transports et de la restauration absorbant l’essentiel de la répercussion indirecte sur les prix de base.
La question est de timing, pas de destination
Il existe désormais un large consensus sur un point : l’IA est suffisamment importante pour obliger les banques centrales à repenser le fonctionnement de l’économie.
Ce qui reste en suspens, c’est le séquençage. Si les gains de productivité arrivent en premier, les banques centrales pourraient avoir la possibilité de réduire les taux sans relancer l’inflation.
Si le boom des investissements frappe en premier – à travers les prix de l’énergie, la demande de capitaux et la valorisation des actifs – les décideurs politiques qui assouplissent trop tôt pourraient être contraints à un renversement.
Cela marque une rupture radicale avec il y a seulement quelques années, lorsque l’intelligence artificielle apparaissait à peine dans les discours des banques centrales.
