Les banques centrales tentent de comprendre comment l’IA redessine l’inflation, sans parvenir à un consensus.
Depuis près de trois ans, les banques centrales ont abordé l’intelligence artificielle comme le changement climatique ou la démographie : une force de long terme qu’il faut suivre de près, mais pas encore un outil de politique monétaire.
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Cette distinction n’a désormais plus lieu d’être.
Les responsables de politique monétaire commencent à présenter l’IA comme une mutation structurelle de l’ampleur de l’électrification ou d’internet, qui va remodeler l’inflation, les taux d’intérêt et même les instruments dont disposent les banques centrales pour les fixer.
Le débat ne porte plus sur l’importance de l’IA.
Il porte sur le calendrier, les canaux de transmission et le sens du mouvement : à quelle vitesse ses effets se matérialiseront, si les prix monteront ou baisseront d’abord, et comment les banques centrales doivent réagir face à une force potentiellement inflationniste à court terme mais désinflationniste à plus long terme.
Ce que la BCE et la Bundesbank font déjà avec l’IA
La Banque centrale européenne est celle qui a le plus rapidement fait passer l’IA de la théorie à la pratique.
Dans un billet de blog (source en anglais) 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 l’arsenal d’analyse utilisé pour préparer les décisions de politique monétaire du Conseil des gouverneurs.
Ce modèle s’appuie sur quelque 60 indicateurs couvrant les anticipations d’inflation, les pressions sur les coûts, l’activité réelle et les conditions financières, et il est actualisé plusieurs fois par trimestre.
Ses résultats ont déjà été testés en temps réel.
Aux deuxième et quatrième trimestres 2025, le modèle a signalé des risques de hausse de l’inflation sous-jacente qui se sont ensuite matérialisés, les chiffres définitifs s’établissant environ 20 points de base au-dessus des projections officielles de l’Eurosystème.
« L’intelligence artificielle (IA) peut aider à suivre en temps réel les risques pesant sur l’inflation », écrivent les auteurs.
La Bundesbank suit une trajectoire 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 affiner ses analyses et soutenir les processus de travail.
Cela va des assistants intelligents basés sur le texte à l’analyse automatisée de documents, en passant par un modèle baptisé MILA qui évalue les communications des banques centrales de la zone euro.
« La technologie doit, en fin de compte, être au service des personnes. Et il en va de même pour nous, banques centrales : nous utilisons l’IA pour remplir notre mandat du mieux possible », a déclaré Nagel.
Ce que la Fed dit de l’IA : de la curiosité au cœur du débat
À la Réserve fédérale, l’évolution est moins opérationnelle que conceptuelle, et elle apparaît de plus en plus urgente.
Les responsables sont passés d’une simple reconnaissance de l’IA à des discussions sur la manière dont elle reconfigure les arbitrages fondamentaux de la politique monétaire.
L’an dernier, le gouverneur de la Fed Christopher Waller a soutenu que l’IA est adoptée plus rapidement que les ordinateurs personnels, internet ou les smartphones, et que la question de la productivité se trouve désormais au cœur du débat sur la politique monétaire.
« Une question cruciale est de savoir si l’IA contribuera à un regain de la croissance de la productivité. Toute progression durable de la productivité au‑delà de 2 % tendra à soutenir la hausse des revenus réels et du niveau de vie sans pression inflationniste. En tant que décideur monétaire, j’espère que l’IA tiendra cette promesse », a déclaré Waller.
Lors de l’événement Euro20+ organisé par Nagel en novembre 2025, le vice‑président de la Fed, Philip Jefferson, a mis en avant l’effet ambivalent de l’IA sur l’inflation.
D’un côté, cette technologie pourrait réduire les coûts de production grâce aux gains de productivité. De l’autre, elle pourrait renchérir le prix des intrants.
« L’IA pourrait exercer une pression à la hausse sur certaines catégories de prix, à mesure que de nombreuses entreprises chercheront à déployer massivement cette technologie. L’IA nécessite également des centres de données, qui se retrouvent en concurrence avec d’autres processus de production pour l’accès au foncier, à l’énergie et à d’autres intrants. Je pense donc que l’impact de l’IA sur l’inflation ne se résume pas à une force désinflationniste », a estimé Jefferson.
La voix la plus politisée dans ce débat est celle de Kevin Warsh, nommé par Donald Trump pour prendre la tête de la Fed à l’expiration du mandat de Jerome Powell en mai.
Warsh a qualifié l’essor de l’IA de vague la plus favorable à la productivité de sa génération et a comparé la période actuelle à la fin des années 1990, lorsque Alan Greenspan avait maintenu une politique plus accommodante que ne l’indiquaient les règles mécaniques et en avait été récompensé par une productivité en hausse et des prix stables.
Mais son audition de confirmation, la semaine dernière, a révélé un profil plus prudent.
Il a décrit l’IA comme une force proche de la « vitesse de libération » et averti que les responsables ne peuvent pas encore compter sur ces gains de productivité.
« L’IA devient si déterminante qu’elle s’approche de quelque chose comme une vitesse de libération », a déclaré Warsh, en avertissant que la Réserve fédérale pourrait devoir repenser ses modèles.
S’il reconnaît que la vague actuelle d’innovations pourrait, avec le temps, atténuer les pressions sur les prix et faciliter la lutte contre l’inflation, il a mis en garde contre le manque de visibilité des responsables sur la façon dont ces gains se répercuteront sur l’emploi, l’autre pilier du mandat de la Fed.
Wall Street se divise entre tenants de la désinflation et faucons de l’investissement
Tandis que les banques centrales débattent encore de la manière d’interpréter l’IA, Wall Street a déjà commencé à la faire entrer dans ses paris de marché. Les plus grands gestionnaires d’actifs et les économistes des banques d’investissement intègrent cette technologie dans leurs prévisions d’inflation, de croissance et de taux obligataires, et la place new-yorkaise s’est scindée en deux paris opposés.
Les partisans de la thèse désinflationniste voient dans l’IA un choc d’offre positif : des prix plus bas, des taux plus faibles et des actifs risqués en hausse.
Les faucons des dépenses d’investissement y voient au contraire un problème d’inflation à court terme : un cycle d’investissement record qui fait grimper les prix de l’électricité, entame l’équilibre épargne‑investissement et pousse à la hausse les rendements de long terme avant même l’arrivée des gains de productivité.
Le scénario désinflationniste le plus offensif vient du secteur de la gestion d’actifs. Mike Hunstad, responsable de la division de gestion d’actifs de 1 400 milliards de dollars de Northern Trust, a déclaré au Financial Times en avril 2026 que l’IA pourrait s’avérer l’un des plus grands chocs d’offre positifs de l’histoire économique récente.
Selon Hunstad, si l’IA se traduit par un gain durable de productivité, elle accomplira le travail désinflationniste que des années de politique restrictive n’ont pas permis d’achever.
« C’est presque comme si l’IA devenait votre politique monétaire, et qu’elle allait être plus efficace que tout ce que la Fed, ou d’ailleurs n’importe quelle banque centrale dans le monde, peut faire », estime Hunstad.
Les faucons de l’investissement défendent la thèse inverse : un cycle d’investissement d’une ampleur suffisante pour faire monter les prix de l’électricité et les rendements avant même que les gains de productivité ne se manifestent.
En février, Ben May et Daniel Harenberg, d’Oxford Economics, ont soutenu qu’abaisser les taux de manière préventive en partant du principe que l’IA sera désinflationniste serait une erreur, l’IA alimentant actuellement l’inflation via les prix de l’électricité, les investissements dans les centres de données et les effets de richesse liés à la hausse des marchés boursiers.
« L’impact de l’IA sur l’inflation dépendra de la mesure dans laquelle le soutien apporté au côté offre de l’économie sera compensé par une éventuelle hausse de la demande globale associée », écrit Oxford Economics dans sa note.
Goldman Sachs aboutit à une conclusion similaire. Les économistes Manuel Abecasis et Hongcen Wei se sont penchés sur ce qui est peut‑être le canal de transmission le plus sous‑estimé entre l’IA et l’inflation : les prix de l’électricité.
L’inflation de l’électricité aux États‑Unis a atteint 6,9 % sur un an jusqu’en décembre 2025, bien au‑dessus de l’inflation globale PCE, à 2,9 %. Goldman anticipe une inflation de l’électricité pour les ménages proche de 6 % en 2026 comme en 2027, avant un ralentissement autour de 3,5 % en 2028.
« Nous nous attendons à ce que les centres de données dopent fortement la demande d’électricité, représentant environ 40 % de la hausse totale de la demande d’énergie au cours des cinq prochaines années », explique 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 en 2027, les secteurs de la santé, des transports et de la restauration absorbant l’essentiel de la répercussion indirecte sur les prix sous‑jacents.
La question porte sur le calendrier, pas sur l’issue
Un consensus large se dégage désormais sur un point : l’IA est d’une ampleur telle qu’elle oblige les banques centrales à repenser le fonctionnement de l’économie.
Ce qui reste à trancher, c’est l’ordre d’apparition des effets. Si les gains de productivité arrivent en premier, les banques centrales pourraient disposer de marges pour baisser les taux sans raviver l’inflation.
Si c’est la vague d’investissements qui se matérialise en premier, via les prix de l’énergie, la demande de capital et la valorisation des actifs, les responsables qui assoupliraient trop tôt pourraient être contraints de faire marche arrière.
Cela marque une rupture nette avec la situation d’il y a quelques années à peine, lorsque l’intelligence artificielle n’apparaissait quasiment pas dans les discours des banques centrales.