Le marché a-t-il mal compris ? La véritable référence de Greenspan : la véritable norme de référence de Greenspan, qui a façonné la politique monétaire et influencé la stabilité économique mondiale. Comprendre ses principes et ses actions est essentiel pour saisir l'évolution des marchés financiers et anticiper les tendances futures.

En tant que candidat proposé par Trump pour le poste de président de la Réserve fédérale, l’ancien membre du conseil d’administration Kevin Warsh tente de reproduire la légende de la politique monétaire d’Alan Greenspan dans les années 1990 en misant sur la prospérité de la productivité apportée par l’intelligence artificielle (IA).

Selon la analyste macroéconomique Claire Jones, la logique centrale de Warsh repose sur le fait que la vague d’IA va considérablement augmenter la productivité, créant ainsi un espace pour la Réserve fédérale de réduire rapidement les taux d’intérêt sans provoquer d’inflation.

Warsh pense que cette vague de chaleur de l’IA est « la plus grande que cette génération ait vue dans sa vie, passée, présente et future, en termes d’amélioration de la productivité ». Cette opinion est soutenue par des responsables du gouvernement Trump, comme le secrétaire au Trésor Scott Bessent, qui, comme le président, souhaite voir les taux d’intérêt baisser rapidement. Bessent a déclaré que nous sommes actuellement au début d’une prospérité de la productivité similaire à celle des années 1990, et que l’économie peut fonctionner dans un environnement de faibles taux d’intérêt « sur cette base ».

Sa vision est considérée comme une tentative de reproduire la légende de la politique monétaire d’Alan Greenspan dans les années 1990 — lorsque Greenspan, s’appuyant sur son intuition et des données complexes, a retardé la hausse des taux, ce qui a finalement conduit à une économie forte et à une stabilité des prix. Jones pense que Warsh croit qu’il peut, de la même manière, prendre le risque lié aux attentes de rendement de la productivité, et faire baisser les taux d’intérêt.

Cependant, le monde académique n’est pas totalement convaincu. Plusieurs économistes avertissent que si l’effet immédiat de l’IA est une augmentation de la demande plutôt qu’une expansion simultanée de la capacité d’offre, une réduction agressive des taux pourrait déclencher une inflation avant que le dividende de la productivité ne se réalise. Si Warsh veut mettre en œuvre rapidement une baisse des taux à la mi-mai cette année, il devra non seulement faire face à un calendrier politique serré, mais aussi, comme Greenspan à l’époque, présenter des données convaincantes pour persuader le Comité fédéral de l’ouverture du marché (FOMC).

Répéter le « miracle de la productivité » des années 90

Warsh se tourne vers l’expérience historique d’il y a 30 ans. Lors d’une interview précédente, il a déclaré que Greenspan, à l’époque, s’appuyait sur des preuves anecdotiques et des données non traditionnelles pour juger que l’économie américaine n’avait pas besoin d’une hausse des taux, décision qui s’est avérée correcte. Warsh pense que la technologie de l’IA offre à la Fed une nouvelle occasion de reproduire cette « astuce divine ».

Cette position est en parfaite harmonie avec les politiques du gouvernement Trump. Bessent recommande aux observateurs de relire la biographie de Greenspan pour comprendre comment il a réussi à faire fonctionner l’économie dans un état de surchauffe. Bessent souligne que la prospérité de la productivité actuelle est encore à ses débuts, mais qu’elle fournit une base théorique pour des ajustements politiques.

Si la nomination de Warsh est confirmée par le Sénat, il prendra officiellement la tête de la Fed à la mi-mai. À ce moment-là, il devra faire face à une forte pression pour réduire considérablement les taux d’intérêt, qui sont actuellement dans une fourchette de 3,5 % à 3,75 %, avant les élections de mi-mandat de novembre. En comparaison, la prévision actuelle de la Fed prévoit une seule baisse de taux cette année, avec un taux de référence supérieur à 3,25 %, ce qui est loin du niveau de 1 % que Trump espère.

Confiance de la Silicon Valley

Les prévisions optimistes de Warsh concernant la productivité de l’IA proviennent en grande partie de ses liens étroits avec la Silicon Valley. En tant que chercheur à l’Institut Hoover de l’Université de Stanford, il a observé de près l’évolution de l’industrie de l’IA. Warsh prévoit que la vague d’IA bouleversera rapidement le monde du travail, et que les grandes entreprises réaliseront en un an des transformations « inimaginables ».

Son mentor, le milliardaire Stanley Druckenmiller, a déclaré au Financial Times que Warsh, lors de la gestion de son bureau familial d’investissement privé (principalement dans la technologie), a développé une compréhension profonde de l’impact de la technologie sur l’économie. Druckenmiller estime que Warsh possède un vaste réseau, comprenant non seulement une connaissance macroéconomique, mais aussi une compréhension approfondie de la vitesse et du potentiel disruptif du développement de l’IA, ce qui lui confère une perspective plus fine que celle de nombreux macroéconomistes.

Les responsables actuels de la Fed sont également ouverts au potentiel de l’IA. Jerome Powell, président de la Fed, et Lisa Cook, membre du conseil, ont récemment reconnu que l’IA finira par augmenter la productivité et faire monter les salaires, même si cet impact pourrait s’accompagner de perturbations initiales.

Inquiétudes inflationnistes liées à la demande avant l’offre

Malgré cette vision optimiste, le monde académique reste divisé quant à la capacité de l’IA à réaliser à court terme ses promesses de productivité. Vincent Reinhart, ancien officiel de la Fed et actuel économiste en chef de la société d’investissement Mellon, a souligné que, bien que l’IA augmente indéniablement les attentes de production future, elle « n’a pas encore apporté une contribution significative à la productivité ».

De nombreux économistes craignent que la vague d’IA ne stimule principalement la demande plutôt que d’élargir la capacité d’offre de l’économie américaine. Anil Kashyap, professeur à la Booth School of Business de l’Université de Chicago, avertit que si des dépenses massives (comme une hausse des investissements en capital et des gains boursiers) entraînent une consommation accrue, alors que les gains de productivité tardent à se matérialiser, cela pourrait exercer une pression inflationniste.

James Knightley, de ING, indique également qu’il n’existe actuellement aucune preuve que la révolution de la productivité se produira dans les deux prochaines années, sauf si le marché du travail subit une douleur réelle. Daron Acemoglu, lauréat du prix Nobel, déclare plus franchement que « ni la théorie économique ni les données ne soutiennent l’optimisme technologique ».

Les défis des données : la véritable leçon de Greenspan

Pour réussir à reproduire le succès de Greenspan, Warsh doit relever le défi majeur de convaincre les décideurs actuels de la Fed. Selon des témoins ayant assisté à la réunion du FOMC de septembre 1996, Greenspan a réussi à convaincre Janet Yellen et ses collègues non seulement grâce à son intuition, mais aussi grâce à des données solides.

Don Kohn, ancien vice-président de la Fed, souligne que Greenspan était une personne très axée sur les données, et que son intuition reposait sur l’exploitation d’informations profondes que d’autres n’avaient pas encore découvertes — à l’époque, la croissance des salaires, la profitabilité élevée et une inflation faible constituaient un mystère à résoudre. Yellen a également rappelé au Financial Times que Greenspan avait effectué de nombreuses recherches, utilisant une grande quantité de données économiques pour étayer ses arguments.

Cela signifie que si Warsh veut promouvoir sa théorie de la « prospérité de la productivité de l’IA » lors des futures réunions de fixation des taux, il ne pourra pas se contenter d’anecdotes de la Silicon Valley. Il devra, comme Greenspan à l’époque, présenter des données économiques concrètes pour convaincre le comité que la baisse des taux ne ravivera pas l’inflation.