La disruption de l'IA pourrait provoquer un « choc systémique » sur les marchés du crédit, selon un analyste de UBS

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Le marché boursier a rapidement sanctionné ces dernières semaines les entreprises de logiciels et autres perdants perçus de l’engouement pour l’intelligence artificielle, mais les marchés du crédit devraient être le prochain lieu où le risque de disruption par l’IA se manifestera, selon l’analyste de UBS, Matthew Mish.

Des dizaines de milliards de dollars de prêts d’entreprise devraient faire défaut au cours de l’année à venir, alors que les entreprises, notamment celles de logiciels et de services de données détenues par du capital-investissement, sont pressurisées par la menace de l’IA, a indiqué Mish dans une note de recherche mercredi.

« Nous intégrons en partie ce que nous appelons un scénario de disruption rapide et agressive », a déclaré Mish, responsable de la stratégie de crédit chez UBS, dans une interview à CNBC.

L’analyste de UBS a dit que lui et ses collègues avaient rapidement mis à jour leurs prévisions pour cette année et au-delà, car les derniers modèles d’Anthropic et d’OpenAI ont accéléré les attentes quant à l’arrivée de la disruption par l’IA.

« Le marché a été lent à réagir parce qu’il ne pensait pas que cela irait aussi vite », a expliqué Mish. « Les gens doivent recalibrer toute leur façon d’évaluer le crédit face à ce risque de disruption, car ce n’est pas une question de 2027 ou 2028. »

Les inquiétudes des investisseurs autour de l’IA ont éclaté ce mois-ci, alors que le marché est passé d’une vision de cette technologie comme une marée montante pour les entreprises technologiques à une dynamique plus du type gagnant-tout, où Anthropic, OpenAI et d’autres menacent les acteurs établis. Les entreprises de logiciels ont été les premières et les plus durement touchées, mais une série de ventes successives a frappé des secteurs aussi disparates que la finance, l’immobilier et le transport routier.

Dans sa note, Mish et d’autres analystes de UBS exposent un scénario de référence dans lequel les emprunteurs de prêts à effet de levier et de crédit privé voient un total combiné de 75 à 120 milliards de dollars de nouveaux défauts d’ici la fin de cette année.

CNBC a calculé ces chiffres en utilisant les estimations de Mish pour des augmentations allant jusqu’à 2,5 % et 4 % des défauts pour les prêts à effet de levier et le crédit privé, respectivement, d’ici fin 2026. Ces marchés, qu’il estime à 1,5 trillion de dollars et 2 trillions de dollars, sont considérés comme étant à risque.

‘Crise de crédit’ ?

Mais Mish a également souligné la possibilité d’une transition vers l’IA plus soudaine et douloureuse, où les défauts bondiraient du double des estimations pour son hypothèse de base, coupant le financement à de nombreuses entreprises, a-t-il indiqué. Ce scénario est ce que la jargon de Wall Street appelle un « risque de queue » (tail risk).

« L’effet domino sera qu’il y aura une crise de crédit sur les marchés de prêts », a-t-il déclaré. « Il y aura une réévaluation large du crédit à effet de levier, et un choc systémiques en découlera. »

Alors que les risques augmentent, ils seront dictés par le calendrier d’adoption de l’IA par les grandes entreprises, le rythme des améliorations des modèles d’IA et d’autres facteurs incertains, selon l’analyste de UBS.

« Nous ne prévoyons pas encore ce scénario de risque de queue, mais nous avançons dans cette direction », a-t-il dit.

Les prêts à effet de levier et le crédit privé sont généralement considérés comme des segments plus risqués du crédit d’entreprise, car ils financent souvent des sociétés en dessous du grade d’investissement, beaucoup soutenues par du capital-investissement et portant des niveaux d’endettement plus élevés.

En ce qui concerne le commerce de l’IA, les entreprises peuvent être regroupées en trois grandes catégories, selon Mish : La première regroupe les créateurs des grands modèles de langage fondamentaux comme Anthropic et OpenAI, qui sont des startups mais pourraient bientôt devenir de grandes entreprises cotées en bourse.

La deuxième concerne les entreprises de logiciels de qualité investissement comme Salesforce et Adobe, qui disposent de bilans solides et peuvent déployer l’IA pour repousser les challengers.

La dernière catégorie regroupe les entreprises de logiciels et de services de données détenues par du capital-investissement, avec des niveaux d’endettement relativement élevés.

« Les gagnants de cette transformation — si elle devient vraiment, comme nous le croyons de plus en plus, une évolution rapide et très perturbatrice ou sévère — les gagnants sont le moins susceptibles de venir de cette troisième catégorie », a déclaré Mish.

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