Bulle de crédit et réseaux de neurones : UBS prédit un défaut de 13 %

Nous sommes habitués à entendre que l'IA est le nouvel or, une croissance infinie des actions et une prospérité universelle. Cependant, les analystes d'UBS Group AG ont décidé d'ajouter une cuillerée de poix à ce miel numérique. Ils ont calculé que si l'IA commence à remodeler l'économie trop agressivement, le marché du crédit privé américain pourrait être confronté à des défauts de paiement au niveau de 13%. Ce n'est pas simplement une figure abstraite, mais une tempête financière potentielle qui affectera des milliers d'entreprises qui n'ont pas réussi à monter dans le train en partance de l'automatisation. Tandis que la Silicon Valley célèbre, Wall Street commence à regarder nerveusement les obligations de dette des petites et moyennes entreprises.

Pourquoi discute-t-on de cela maintenant ? Le marché du crédit privé s'est considérablement gonflé au cours des dernières années pour atteindre la somme incroyable de 1,7 trillion de dollars, devenant un havre tranquille pour les investisseurs évitant la volatilité des marchés publics. Les investisseurs y ont déversé des milliards pendant des années, comptant sur des rendements stables provenant de prêts à des entreprises trop petites pour émettre des obligations mais trop grandes pour les banques conventionnelles.

Mais UBS nous le rappelle : la stabilité prend fin là où commence la singularité technologique. Si le modèle commercial d'une entreprise a été construit sur des processus qui sont maintenant remplacés par un seul réseau de neurones ou un service cloud, les chances que cette entreprise rembourse le crédit s'approchent rapidement de zéro.

Dans le pire scénario décrit par UBS, la soi-disant disruption agressive rendrait des industries entières non rentables pratiquement du jour au lendemain. Les banquiers craignent que la vitesse de déploiement de l'IA générative dépasse considérablement la vitesse d'adaptation des emprunteurs corporatifs. Imaginez une entreprise engagée dans l'externalisation du service à la clientèle ou l'analyse simple de données.

Elle a des prêts pour l'équipement, les bureaux et la masse salariale. Puis arrive une startup avec cinq employés et un abonnement annuel à un LLM avancé, effectuant le même travail dix fois moins cher. L'ancienne entreprise perd des contrats, mais les dettes ne disparaissent pas.

Des défauts de 13%—c'est un niveau comparable à une récession profonde, mais cette fois la cause sera non pas une crise hypothécaire, mais du code logiciel.

Le problème est aggravé par le fait que le crédit privé est bien moins transparent que la dette publique. Nous ne savons pas exactement combien de squelettes se cachent dans les placards des fonds prêtant aux petites et moyennes entreprises. L'IA agit ici comme un catalyseur de sélection naturelle.

Ceux qui ne peuvent pas intégrer des algorithmes dans leurs processus disparaîtront simplement. Mais l'ironie est que même l'intégration réussie nécessite des investissements en capital massifs, que les entreprises endettées pourraient simplement ne pas avoir. C'est un cercle vicieux : pour survivre dans un monde d'IA, vous avez besoin d'investissements en technologie, mais pour les obtenir, vous devez d'abord rembourser les anciennes dettes qui sont devenues incontournables à cause de la même IA.

Les analystes d'UBS soulignent que l'optimisme actuel concernant la croissance de la productivité du travail peut être prématuré pour le marché de la dette. Oui, l'IA rendra l'économie plus efficace à long terme, mais la période de transition promet d'être sanglante pour les bilans. Cet avertissement doit être pris comme un signal pour que les investisseurs commencent à réorganiser leurs portefeuilles.

L'ère où vous pouviez simplement prêter à n'importe quel entreprise stable s'estompe. Désormais, les créanciers devront comprendre l'architecture des transformateurs et les capacités d'automatisation aussi bien qu'ils comprennent les états financiers. Si la prévision se réalise, nous nous attendons à un transfert massif de capital de l'ancienne économie vers la nouvelle, et ce processus aura peu de chance de se dérouler sans douleur pour ceux habitués à une vie tranquille sur les paiements d'intérêts.

Le point clé : l'IA n'est pas seulement un outil de profit, mais aussi un facteur puissant de risque systémique pour la stabilité financière. Les marchés du crédit sont-ils prêts au fait que leurs emprunteurs peuvent devenir obsolètes beaucoup plus rapidement qu'ils ne peuvent rembourser ne serait-ce que le capital?