L'IA révolutionne le marché : l'analyse de Tom Lee sur les logiciels, l'emploi et les opportunités

L’intelligence artificielle ne représente pas seulement une technologie révolutionnaire — elle redéfinit des secteurs entiers de l’économie. Tom Lee de Fundstrat avertit que le logiciel, une industrie de 450 milliards de dollars qui a dominé l’économie mondiale pendant des décennies, fait face à une menace existentielle. Les implications vont bien au-delà d’un seul secteur, influençant l’emploi, les dynamiques inflationnistes et les stratégies d’investissement à l’échelle mondiale.

Pourquoi l’IA menace le secteur logiciel de 450 milliards

Le logiciel a construit le modèle économique moderne. Des entreprises de toutes tailles ont délégué des processus critiques à des solutions logicielles, générant des milliards de revenus annuels. Mais aujourd’hui, cette suprématie vacille. L’intelligence artificielle, grâce à sa capacité à automatiser des processus cognitifs complexes, remplace ce que faisait le logiciel : résoudre des problèmes et augmenter l’efficacité.

Tom Lee explique clairement le mécanisme : lorsque le logiciel se contracte en tant que catégorie économique, le résultat direct est la déflation. Il ne s’agit pas d’une contraction temporaire, mais d’une érosion structurelle de la valeur. Les entreprises qui « dominaient le monde » se retrouvent maintenant face à une disruption non pas de la part de concurrents, mais de la technologie elle-même qu’elles avaient révolutionnée. Les pertes d’emplois arriveront rapidement, suivant le cycle typique d’une transformation technologique accélérée.

Les données actuelles montrent déjà des signaux de cette dynamique. L’indice CPI de base annualisé est tombé à 2,52 %, en ligne avec les niveaux d’avant la pandémie (moyenne 2017-2019). Ce n’est pas une coïncidence : l’IA agit comme une force intrinsèquement désinflationniste, réduisant les coûts opérationnels à grande échelle et transférant cette réduction aux consommateurs sous forme de pressions inflationnistes moindres.

La déflation induite par l’intelligence artificielle et ses implications pour les taux

Le cycle inflationniste entre dans une nouvelle phase. La banque centrale américaine reconnaît ce phénomène : Jerome Powell a déjà commencé à ajuster ses estimations d’emploi, en soustrayant 65 000 postes des rapports officiels, conscient que les révisions ultérieures révéleront des chiffres encore pires. Cependant, le marché boursier ne réagit pas avec panique aux données sur l’emploi. Pourquoi ? Parce que les investisseurs anticipent déjà une réalité supérieure : le nombre d’emplois perdus à cause de l’intelligence artificielle dans les années à venir.

Dans ce contexte de déflation structurelle et de réduction de l’emploi, la politique monétaire se tourne vers l’assouplissement. Ce n’est pas une surprise : lorsque l’économie subit des pressions déflationnistes et des chocs sur l’emploi, les banques centrales ont historiquement tendance à réduire les taux d’intérêt.

Kevin Warsh et la nouvelle Fed accommodante

La nomination de Kevin Warsh à la tête de la Réserve fédérale a initialement été interprétée comme restrictive. Tom Lee pense que cette lecture était erronée. Warsh n’est pas un faucon monétaire : il adopte plutôt une posture équilibrée, favorisant des taux plus bas tout en maintenant une discipline fiscale stricte. Ses positions restent ancrées dans une vision pragmatique de l’économie réelle.

La projection de Lee suggère que les taux des fonds fédéraux — actuellement plus élevés — pourraient converger vers la fourchette de 1,5 % à 2,0 %, observée entre 2017 et 2019. Cela ouvrirait des marges de réduction significatives, cohérentes avec un scénario de Fed accommodante. La combinaison de la déflation induite par l’IA et du choc sur l’emploi crée des conditions idéales pour un cycle d’assouplissement monétaire.

Les Magnifiques 7 perdent du terrain : la rotation vers les infrastructures

En 2024, le marché boursier mondial a concentré d’énormes flux de capitaux dans les « Magnifiques 7 » — Apple, Microsoft, Google, Amazon, Meta, Tesla et Nvidia. Ces géants technologiques ont été qualifiés d’« armées » de la révolution de l’IA, entraînant les indices boursiers et attirant une liquidité massive.

Mais la donne est en train de changer. Les capitaux se réorientent vers les fournisseurs d’infrastructures nécessaires au déploiement de l’IA : producteurs d’énergie, entreprises industrielles, générateurs d’électricité et fabricants de puces. Tom Lee qualifie ces acteurs de « fabricants de projectiles » — tout comme dans la ruée vers l’or, ce n’est pas forcément celui qui cherche l’or qui gagne le plus, mais celui qui fournit l’équipement pour le rechercher.

Cette rotation aura des conséquences importantes. Lee prévoit une baisse du marché boursier américain de 10 % à 20 %, alimentée par la sortie de capitaux des Magnifiques 7 vers les secteurs industriel et financier. Ce phénomène est déjà visible dans les flux de liquidités hebdomadaires.

Cependant, il existe une dimension internationale critique. Les Magnifiques 7 représentent 55 % des indices boursiers américains, créant une concentration technologique sans précédent. Les marchés étrangers, en revanche, maintiennent des pondérations beaucoup plus élevées dans l’industrie, les matériaux et l’énergie — précisément les secteurs vers lesquels convergent les capitaux mondiaux. Cela crée une asymétrie d’opportunités : alors que le marché américain subit une correction structurelle, les marchés internationaux pourraient bénéficier de la réallocation mondiale vers les infrastructures et l’industrie.

Le chapitre crypto : entre deleveraging et perspectives de reprise

Les prévisions haussières de Tom Lee pour Bitcoin et Ethereum, formulées en janvier, ne se sont pas concrétisées comme prévu. Le secteur crypto a subi un choc de deleveraging en octobre, beaucoup plus sévère que le krach de l’échange FTX en novembre 2022. Deux facteurs ont interrompu la reprise potentielle.

Premièrement, l’annonce sur les tarifs douaniers a déclenché des liquidations en cascade, juste au moment où le secteur crypto commençait à se redresser. Historiquement, les phases de reprise suivent un pattern en V et prennent de six à huit semaines. La communication de Washington a triplé l’incertitude et interrompu ce cycle naturel.

Deuxièmement, le phénomène FOMO (fear of missing out) s’est déplacé vers d’autres actifs — en particulier l’or. Les investisseurs crypto ont ressenti une sorte de gêne psychologique à rester dans le secteur alors que les actions et l’or performaient bien. La hausse de l’or en janvier a amplifié cette dynamique.

Malgré ces revers, Tom Lee soutient que le secteur crypto « semble vraiment proche d’un point de fond, car la narrative fondamentale reste positive ». Le Consensus Hong Kong a révélé un sentiment terrible, avec des investisseurs en proie au doute quant à la conservation de leurs positions crypto ou leur diversification vers l’or. Mais cet extrême pessimisme, paradoxalement, constitue le terrain typique où l’on plante les graines de la reprise. L’histoire des cycles de marché suggère que lorsque le scepticisme atteint son maximum, les prix touchent souvent leurs minima et inversent la tendance.