Bulle du crédit et IA : UBS anticipe un taux de défaut de 13 %

On a pris l'habitude d'entendre que l'IA est le nouveau pétrole, synonyme de hausse continue des actions et de prospérité générale. Les analystes d'UBS Group AG ont pourtant décidé de jeter un pavé dans la mare. Selon leurs calculs, si l'IA remodèle l'économie de manière trop agressive, le marché du crédit privé aux États-Unis pourrait connaître un taux de défaut de 13 %. Ce chiffre n'a rien d'abstrait : il décrit une potentielle tempête financière qui toucherait des milliers d'entreprises n'ayant pas su prendre le train de l'automatisation à temps. Pendant que la Silicon Valley fait la fête, Wall Street commence à scruter nerveusement l'endettement des entreprises de taille intermédiaire.

Pourquoi en parle-t-on maintenant ? Ces dernières années, le marché du crédit privé (private credit) a gonflé jusqu'au montant vertigineux de 1.7 trillion de dollars, devenant un refuge pour les investisseurs qui fuient la volatilité des marchés publics. Pendant des années, ils y ont injecté des milliards, en misant sur un rendement stable tiré de prêts à des entreprises trop petites pour émettre des obligations, mais trop grandes pour une banque classique. UBS le rappelle toutefois : la stabilité s'arrête là où commence la singularité technologique. Si le modèle économique d'une entreprise reposait sur des processus désormais remplacés par un seul réseau de neurones ou un service cloud, ses chances de rembourser son crédit tendent rapidement vers zéro.

Dans le pire scénario d'UBS, une « disruption agressive » rendrait des secteurs entiers non rentables quasiment du jour au lendemain. Les banquiers craignent que la vitesse d'adoption de l'IA générative dépasse nettement la capacité d'adaptation des emprunteurs. Prenons une entreprise spécialisée dans l'externalisation du support client ou l'analyse de données basique.

Elle a contracté des crédits pour ses équipements, ses bureaux et sa masse salariale. Arrive alors une startup de cinq salariés, équipée d'un abonnement annuel à un LLM avancé, qui fait le même travail dix fois moins cher. L'ancienne entreprise perd ses contrats, mais ses dettes, elles, restent.

Un taux de défaut de 13 % est comparable à celui d'une récession profonde, sauf que cette fois, le déclencheur ne serait pas une crise des subprimes, mais du code.

Le problème est d'autant plus aigu que le crédit privé est bien moins transparent que la dette publique. Personne ne sait exactement combien de cadavres dorment dans les placards des fonds qui financent les entreprises de taille intermédiaire. L'IA agit ici comme un catalyseur de sélection naturelle : ceux qui ne parviendront pas à intégrer les algorithmes dans leurs processus disparaîtront. L'ironie, c'est que même une intégration réussie exige des investissements massifs, que des entreprises surendettées pourraient tout simplement ne pas avoir. D'où un cercle vicieux : pour survivre à l'ère de l'IA, il faut investir dans la technologie, mais pour obtenir ces fonds, il faut d'abord rembourser d'anciennes dettes devenues insoutenables… à cause de l'IA elle-même.

Les analystes d'UBS soulignent que l'optimisme actuel autour des gains de productivité pourrait être prématuré pour le marché de la dette. Certes, l'IA rendra l'économie plus efficace à long terme, mais la période de transition s'annonce sanglante pour les bilans. Cet avertissement doit être lu comme un signal adressé aux investisseurs pour qu'ils passent leurs portefeuilles au crible.

L'époque où l'on pouvait prêter à n'importe quelle entreprise stable est révolue. Les créanciers devront désormais maîtriser l'architecture des transformers et le potentiel de l'automatisation aussi bien que les livres comptables. Si la prévision se confirme, un vaste transfert de capitaux de l'ancienne économie vers la nouvelle se profile, et il se fera difficilement sans douleur pour ceux qui ont pris l'habitude de vivre tranquillement de leurs intérêts.

L'essentiel : l'IA n'est pas seulement un outil pour gagner de l'argent, c'est aussi un puissant facteur de risque systémique pour la stabilité financière. Les marchés du crédit sont-ils prêts à voir leurs emprunteurs devenir obsolètes bien avant d'avoir remboursé ne serait-ce que le principal de leur dette ?