Récemment, on a remarqué que les discussions internes au sein du Sistema de la Réserve fédérale sur l’impact de l’IA deviennent de plus en plus animées. Lisa Cook a soulevé un point qui mérite vraiment d’être suivi — elle estime que l’adoption à grande échelle de l’intelligence artificielle pourrait faire augmenter le taux de chômage aux États-Unis, et c’est précisément le problème que la Fed rencontre le plus de difficultés à gérer actuellement.

Franchement, cette inquiétude n’est pas sans fondement. Nous constatons que tous les secteurs accélèrent le déploiement de l’IA, de l’industrie manufacturière aux services ; le prix de l’amélioration de l’efficacité, c’est une pression structurelle sur l’emploi. Le problème, c’est que si le taux de chômage américain devait réellement augmenter à cause de l’automatisation par l’IA, les outils classiques de la politique monétaire pourraient alors sembler quelque peu impuissants.

L’idée centrale de Cook est la suivante : la Fed a du mal à faire face efficacement à cette tendance au chômage, alimentée par le progrès technologique, par des moyens conventionnels. Il ne s’agit pas de simples fluctuations liées au cycle économique, mais d’un changement structurel. Augmenter ou baisser les taux d’intérêt ne peut pas modifier le fait fondamental que l’IA remplace la main-d’œuvre humaine.

Cela explique aussi pourquoi, ces derniers temps, les discussions sur l’impact de l’IA sur le marché du travail ont suscité autant de réactions dans le secteur financier. Si le taux de chômage américain subit une pression continue due aux avancées technologiques, les décideurs politiques auront peut-être besoin de plus que la seule politique monétaire : ils auront également besoin de davantage de réformes structurelles et de programmes de reconversion professionnelle. Il s’agit d’un sujet de long terme, et le marché observe de près la manière dont la Fed va y répondre.