Sans précédent ! Un rapport inédit de 2028 sur la « pandémie économique de l'IA » révèle : lorsque les machines n'auront plus besoin de vous, combien de « prime humaine » restera-t-il pour $BTC et $ETH ?

Nous pensons souvent que chaque avancée de l’IA entraîne une hausse des prix des actifs. Mais un mémo macroéconomique daté de juin 2028 décrit un scénario diamétralement opposé : une prospérité inattendue de la productivité de l’IA qui finit par déclencher une « pandémie économique » alimentée par un effondrement de la demande.

Le rapport imagine un scénario où le taux de chômage aux États-Unis atteint 10,2 %, et l’indice S&P 500 chute de 38 % depuis son sommet d’octobre 2026. Le marché est devenu insensible aux mauvaises nouvelles, alors qu’il y a six mois, des données similaires auraient suffi à déclencher une suspension des échanges. La crise est décomposée en deux chaînes d’effets renforçant mutuellement leur impact.

La première concerne la chaîne de l’économie réelle. La montée en puissance des capacités de l’IA entraîne une substitution systémique des emplois de cadres supérieurs. La croissance des salaires réels devient négative, les populations à hauts revenus sont contraintes de descendre en gamme. La consommation, qui représente environ 70 % du PIB, le « moteur central de l’humanité », commence à se contracter. Une question aiguë est posée : combien une machine dépenserait-elle pour des biens de consommation optionnels ? La réponse est zéro. Cela engendre ce que l’on appelle le « PIB fantôme » — une production comptabilisée dans les comptes nationaux, mais incapable de circuler dans la vraie économie.

La seconde concerne la chaîne du système financier. La dégradation structurelle des attentes de revenus des cadres supérieurs commence à éroder les actifs basés sur l’hypothèse de flux de trésorerie stables. La première à tomber est l’industrie du logiciel. Fin 2025, une avancée en saut de capacité des outils de programmation IA permet aux entreprises de développer en interne des alternatives à l’achat de SaaS. Les entreprises du Fortune 500 utilisent leur propre développement comme levier de négociation, réduisant de 30 % leurs coûts de renouvellement. La barrière concurrentielle se transforme d’une différenciation fonctionnelle en une guerre brutale de coûts et de capacité de financement.

Ce qui est encore plus réflexif, c’est que les entreprises subverties ne résistent pas, mais accélèrent leur adoption de l’IA pour se sauver. Par exemple, une société d’automatisation des processus voit la croissance de ses contrats ralentir de moitié suite à des licenciements clients, puis annonce elle-même une réduction de 15 % de ses effectifs. La rationalité individuelle de chaque entreprise, additionnée, détruit le système de freinage de l’économie.

Lorsque, début 2027, l’IA devient la configuration par défaut, les échanges passent d’une décision humaine discrète à une optimisation continue 24/7. La couche de « friction » basée sur la « limitation humaine » commence à s’effondrer : plateformes de réservation de voyages, assurances dépendantes de la renouvelabilité, conseillers financiers, agents immobiliers. Les commissions des acheteurs sont comprimées à moins de 1 %.

Les impacts plus profonds se font sentir au niveau des paiements. Lorsque les agents dominent les transactions, les frais d’échange des réseaux de cartes de 2 à 3 % deviennent criants. Dans ce scénario, les agents commencent à utiliser des stablecoins sur $SOL ou Ethereum Layer 2, avec des coûts proches de quelques fractions de cent. Cela remet en cause directement la rentabilité de sociétés comme Mastercard ou American Express.

Ce n’est pas seulement une question de secteur en difficulté. Les cadres supérieurs américains, représentant environ 50 % de l’emploi, consomment environ 75 % des biens optionnels. Les 10 % de la population à revenus les plus élevés contribuent à plus de 50 % de la consommation. Même une baisse de 2 % de l’emploi de cadres peut entraîner une chute de 3 à 4 % de la consommation optionnelle. Cet effet de levier s’est déjà manifesté début octobre 2026, avec une détérioration des données sur les postes vacants, une première réaction du marché obligataire avec une chute du rendement des bons à 10 ans de 4,3 % à 3,2 %.

Parallèlement, l’investissement dans l’IA ne ralentit pas, car il s’agit essentiellement de substitution des dépenses opérationnelles, et non d’investissements en capital traditionnels. Les entreprises réorientent leur budget prévu pour les salaires vers l’IA, ce qui explique la forte croissance des infrastructures IA (Nvidia, TSMC), en contraste frappant avec la baisse de la consommation. Au niveau national, la situation se divise : la Corée du Sud, en tant que bénéficiaire net, surperforme, tandis que l’Inde, avec plus de 200 milliards de dollars d’exportations de services IT, subit un choc majeur, avec une dépréciation de 18 % de la roupie face au dollar en quatre mois.

La première dominos de risque financier est le crédit privé. Son volume dépasse déjà 2,5 trillions de dollars en 2026, avec de nombreux fonds basés sur l’hypothèse d’une croissance « à long terme et stable » des revenus SaaS, financée par effet de levier. Lorsque l’IA brise cette hypothèse, les pertes commencent à apparaître. En avril 2027, Moody’s dégrade en une seule fois la note de 14 émetteurs pour un total de 180 milliards de dollars de dette. Un prêt de 5 milliards de dollars de Zendesk, basé sur des revenus récurrents, est marqué à 58 cents, devenant un cas emblématique de défaut.

Le crédit privé, en tant que structure fermée, aurait pu être contrôlé. Mais le problème réside dans le fait que de grandes institutions de gestion d’actifs ont racheté des compagnies d’assurance-vie, transformant leurs passifs de rentes en levier de financement pour le crédit privé. Lorsqu’un défaut dans le secteur logiciel s’étend, la régulation des assurances resserre les exigences en capital risqué, forçant ces institutions à renforcer leur capital ou à vendre des actifs, créant un cercle vicieux dans un marché dégradé. Les structures complexes comme la réassurance offshore rendent encore plus opaque la répartition des pertes.

Ce qui est véritablement critique, c’est le marché hypothécaire résidentiel. Son volume d’environ 13 trillions de dollars repose sur la stabilité des revenus des emprunteurs sur 30 ans. La gravité du risque réside dans le fait que ces prêts sont de haute qualité : scores de crédit élevés, apport conséquent, revenus vérifiables. Mais l’IA a entraîné une révision à la baisse des attentes de revenus des cadres, ce qui fait perdre confiance aux emprunteurs dans leur capacité à générer des flux futurs. Les premiers signes de pression apparaissent dans l’utilisation de la valeur nette immobilière, le retrait anticipé des comptes de retraite, puis dans des zones comme San Francisco ou Seattle, où le taux de défaut commence à augmenter.

Au niveau politique, la situation est bloquée. Les outils traditionnels comme la baisse des taux ou l’assouplissement quantitatif peuvent sauver le système financier, mais ne peuvent réparer la cause réelle : la dévalorisation de « l’intelligence humaine ». La contrainte fiscale devient un dilemme : il faut transférer des fonds aux ménages, mais la base fiscale (principalement basée sur la taxation du temps de travail) se réduit. La part du revenu du travail dans le PIB, qui était de 64 % en 1974, est tombée à 56 % en 2024, et a encore chuté à 46 % en quatre ans d’accélération de l’IA.

Le débat politique se tourne vers la taxation de la puissance de calcul de l’IA, et la création d’un « droit de prélèvement public » sur l’intelligence collective, à l’image des fonds souverains, mais les divergences entre les camps sont énormes. La friction sociale s’intensifie, avec des manifestants bloquant même des laboratoires d’IA. La vitesse des réformes institutionnelles ne peut suivre le rythme des avancées technologiques.

Tout cela repose sur une logique fondamentale : le recul historique de la « prime d’intelligence ». La référence de l’économie et de la finance modernes — la rareté de l’intelligence humaine — est en train d’être ébranlée. Lorsque l’intelligence machine devient une ressource bon marché et facilement remplaçable, tout le système doit se réajuster douloureusement. Le rapport laisse en dernier lieu une question d’auto-vérification : combien de vos actifs et flux de trésorerie sont encore basés sur l’hypothèse que « la friction n’aura pas disparu, que les revenus des cadres resteront stables, et que le secteur familial continuera à être le moteur de la demande » ?

Pour des actifs comme le Bitcoin ($BTC) et l’Ethereum ($ETH), leur narration de valeur à long terme inclut une composante de « couverture » contre la méfiance envers le système traditionnel. Mais si la cause du choc est une reconstruction totale des relations sociales de production, et non une simple émission monétaire excessive ou une perte de confiance d’une institution unique, alors leur « propriété refuge » doit être réévaluée dans un nouveau cadre logique. Lorsque la pandémie économique se propage, tous les actifs basés sur l’ancien paradigme de flux de trésorerie en dollar risquent d’être fortement réévalués.