Révolution de l’IA et démographie : repenser la productivité

Le défi démographique s’articule autour de deux tendances durables : la baisse des taux de natalité et l’allongement de l’espérance de vie. Alors que moins de personnes entrent sur le marché du travail et que davantage de personnes vivent jusqu’à l’âge de la retraite, le nombre de travailleurs disponibles est mis sous pression pour soutenir l’activité économique et une population dépendante plus importante. Cet effet est particulièrement visible dans de nombreuses économies développées où les taux de fécondité restent inférieurs au seuil de renouvellement des générations depuis une longue période et où les ratios de dépendance des personnes âgées devraient augmenter.

Cet enjeu concerne à la fois les économies et les entreprises. Le ralentissement de la croissance de la population active peut limiter la croissance économique, augmenter la concurrence pour attirer la main-d’œuvre devenue rare et créer des goulets d’étranglement dans les secteurs à forte intensité de main-d’œuvre. Parallèlement, le vieillissement de la population accroît la demande en matière de soins de santé, de retraites et de services sociaux, exerçant ainsi une pression supplémentaire sur les finances publiques. Cette combinaison de facteurs rend l’amélioration de la productivité de plus en plus importante, car une population active de taille identique, voire réduite, doit soutenir une activité économique plus importante et une population dépendante plus nombreuse.

Il s’agit d’un moteur d’investissement démographique structurel plutôt que d’une prise de position macroéconomique à court terme. Nous considérons depuis longtemps que la hausse des ratios de dépendance et le pic attendu de la population mondiale rendent nécessaire une utilisation plus efficace des ressources et un recours accru à l’automatisation afin de générer des gains de productivité. La portée de la thématique démographique nous permet de chercher des entreprises bénéficiaires dans les secteurs de la technologie, de l’industrie, de la santé et d’autres, plutôt que de nous appuyer sur une seule manière de tirer parti de cette tendance.

Il n’existe pas de solution unique à la diminution de la population active. Une participation accrue des femmes et des travailleurs âgés au marché du travail, la formation et la reconversion professionnelle, l’immigration ainsi que la réorientation des capitaux vers des régions où la main-d’œuvre est davantage disponible peuvent contribuer à y remédier. Néanmoins, chacune de ces solutions présente des limites : les taux de participation ne peuvent pas augmenter indéfiniment, l’acquisition de compétences prend du temps, l’immigration peut se heurter à des contraintes politiques et la relocalisation des capitaux peut entraîner de nouveaux risques au sein des chaînes d’approvisionnement. L’automatisation et l’intelligence artificielle (IA) abordent le problème différemment, en permettant d’augmenter la production générée par chaque travailleur. Ainsi, les investissements favorisant les gains de productivité sont particulièrement pertinents pour la thématique de l’utilisation efficace des ressources. Aussi, la création d’un ensemble d’opportunités à long terme apparaît, à mesure que s’accroît le besoin structurel d’une plus grande efficacité et que les technologies permettant d’y parvenir continuent de progresser.

La réponse à la problématique par la productivité ne date pas de l’IA générative. Depuis des décennies, l’automatisation industrielle permet d’augmenter le niveau de production par travailleur, en particulier lorsque la main-d’œuvre est coûteuse, rare ou difficile à fidéliser. La vision industrielle, les capteurs, les systèmes de contrôle des procédés et les systèmes de gestion des bâtiments permettent aux entreprises de produire de manière plus régulière, de réduire les déchets et de fonctionner avec moins d’interventions manuelles. Ce qu’il faut souligner est donc que l’automatisation a déjà fait ses preuves sur le plan commercial. L’IA élargit cet ensemble d’opportunités plutôt que de le créer de toutes pièces.

L’IA élargit les possibilités de gains de productivité, qui ne concernent plus seulement les tâches physiques et répétitives, mais s’étendent désormais aux activités intellectuelles. Les outils fondés sur l’IA peuvent contribuer de manière croissante à la programmation, à la recherche d’informations, à la planification, au service client, aux tâches administratives et à l’analyse de données. Dans une économie vieillissante, cet enjeu est important, car les pénuries de main-d’œuvre concerneront aussi bien les services que l’industrie. L’IA peut permettre aux travailleurs, devenus une ressource rare, de consacrer davantage de temps au discernement, à la résolution de problèmes et aux interactions humaines, tandis que la technologie prend en charge les tâches à plus faible valeur ajoutée.

L’impact sur le marché du travail ne sera probablement pas unidimensionnel. La plupart des emplois regroupent un ensemble de tâches, de sorte que leur automatisation partielle est plus probable que la disparition immédiate de métiers entiers. Dans certains cas, l’IA se substituera à la main-d’œuvre, en particulier lorsque les tâches sont répétitives et que la demande est relativement stable. Dans d’autres, elle viendra compléter le travail humain, réduire les coûts et accroître la production. La rapidité de son adoption dépendra également de sa fiabilité, de l’accès à des données propriétaires, de son intégration aux processus de travail et de sa viabilité économique, et non simplement des capacités d’un modèle.

Pour les investisseurs, la question essentielle n’est pas simplement de savoir dans quelle mesure l’IA peut automatiser certaines tâches, mais de déterminer qui en captera les bénéfices économiques. Une baisse des coûts ne crée pas automatiquement de la valeur pour les actionnaires si ses avantages sont érodés par la concurrence. Nous privilégions donc les entreprises qui disposent d’actifs rares, tels que des capacités de production de pointe, de la propriété intellectuelle, des données propriétaires, des réseaux de distribution, une clientèle existante ou une envergure significative. Ces caractéristiques peuvent donner à une entreprise davantage de chances de convertir les gains de productivité en chiffre d’affaires, en marges et en flux de trésorerie durables. La qualité du modèle économique est donc tout aussi importante que celle de la technologie. Des opportunités émergent via une exposition diversifiée aux solutions de puissance de calcul, de fabrication de semi-conducteurs, du cloud, des infrastructures physiques ainsi que de l’automatisation.

Cette même grille de lecture axée sur la productivité peut aussi s’appliquer au-delà de la thématique de l’utilisation efficace des ressources. Dans le secteur de la santé, l’IA pourrait améliorer la productivité de la recherche et développement en aidant les entreprises à analyser les données, à concevoir des essais cliniques et à identifier plus efficacement des candidats-médicaments prometteurs. Même une amélioration modeste du taux de réussite des programmes de développement ou une réduction des délais de mise sur le marché pourrait sensiblement accroître la rentabilité des dépenses de recherche. Cet enjeu est particulièrement pertinent dans un monde vieillissant, où la demande de soins de santé augmente tandis que les systèmes sont confrontés à des contraintes de main-d’œuvre et de finances publiques. Ainsi, nous bénéficions d’un vaste univers d’investissement lié à la démographie, plutôt que de considérer l’IA comme un thème technologique à part entière.

La poursuite des investissements dans l’IA et les capacités des centres de données stimule la demande de semi-conducteurs, de solutions de stockage, d’électricité, de systèmes de refroidissement et d’automatisation. Une reprise plus généralisée de la demande dans le domaine de l’automatisation industrielle renforcerait le thème de la productivité des actifs physiques.

À terme, des gains de productivité suffisamment généralisés, portés par l’IA, pourraient également contribuer à atténuer les pressions sur les salaires et les ressources, créant potentiellement un environnement plus favorable en matière d’inflation et de taux d’intérêt pour les entreprises de croissance de qualité et la consommation.