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Meta, Amazon, Google, OpenAI et d’autres géants technologiques ont injecté des milliards dans l’IA en 2025. Ils prévoient même de dépenser encore environ 700 milliards de dollars cette année. Cela pour construire de nouveaux centres de données destinés à entraîner et faire tourner leurs modèles avancés.
Tout cela est bien beau. Le problème c’est que les résultats sont limités. Goldman Sachs l’a bien expliqué. L’IA n’a quasiment pas stimulé la croissance économique américaine l’an dernier.
Ce, malgré ces investissements colossaux dans les puces et le matériel informatique, qui soit dit en passant sont supposés transformer ces dépenses en gains pour le PIB. Voici pourquoi.
Qu’avance Goldman Sachs pour justifier son propos ?
La frénésie autour de l’IA a électrisé Wall Street. Elle a nourri l’idée que l’IA propulse l’économie américaine. L’ancien président Donald Trump s’est même appuyé sur cet argument pour plaider contre une régulation étatique.
Il affirme dans un post sur Truth Social que l’investissement dans l’IA rendait l’économie américaine plus vibrante. Que trop de règles différentes pourraient freiner cette dynamique, et qu’une norme fédérale unique était nécessaire.
Certains économistes ont conforté cette vision. Jason Furman, professeur à Harvard, notait que les investissements dans le matériel et les logiciels représentaient 92 % de la croissance du PIB au premier semestre.
Des chercheurs de la Réserve fédérale de Saint-Louis estimaient que l’IA contribuait à 39 % de la croissance au troisième trimestre 2025. Pourtant, Wall Street commence à nuancer ce récit.
Joseph Briggs, analyste chez Goldman Sachs, explique que cette histoire « intuitive » a peut-être empêché de creuser davantage la question. Jan Hatzius, économiste en chef de la même banque, précise que les investissements dans l’IA ont eu « pratiquement aucune » influence sur la croissance du PIB américain.
Selon lui, la plupart du matériel utilisé est importé. Ce qui fait que ces milliards profitent surtout aux économies taïwanaise et coréenne plutôt qu’aux États-Unis.
À cela s’ajoute l’absence d’outils fiables pour mesurer l’impact réel de l’IA sur l’économie. De nombreuses entreprises admettent ne pas avoir observé de gains significatifs de productivité.
La Fed, comme Goldman Sachs, appelle à la prudence sur l’IA
Goldman Sachs n’est pas le seul acteur à évoquer que l’IA ne stimulé pas la croissance économique selon Reuters le 6 février 2026. La présidente de la Federal Reserve Bank of San Francisco, Mary Daly, appelle elle aussi à la prudence face à l’enthousiasme entourant l’IA.
Elle reconnaît que la technologie suscite de grandes attentes. Toutefois, elle souligne que son effet réel sur la productivité reste difficile à mesurer à ce stade. Les données disponibles ne permettent pas encore de confirmer un impact clair sur la croissance ou l’inflation.
Pour elle, les responsables monétaires doivent donc éviter les conclusions hâtives et analyser en profondeur les indicateurs avant d’ajuster leurs décisions économiques. Et les chiffres le confirment.
Une enquête a été menée par le National Bureau of Economic Research (NBER) récemment. Ce, auprès de près de 6 000 dirigeants aux États-Unis, en Europe et en Australie.
Et elle montre que, même si 70 % des entreprises utilisent activement l’IA, environ 80 % d’entre elles n’ont constaté aucun effet sur l’emploi ou la productivité.
Qu’est-ce que cela implique ?
Pour les géants comme Meta, Amazon, Google ou OpenAI, ce qu’avance Goldman Sachs sur l’IA implique une pression accrue. Les marchés ont intégré l’idée que cette technologie générera des profits massifs.
Alors, si les gains de productivité tardent, les investisseurs demanderont des preuves concrètes. Et pas des promesses cette fois. Des résultats. Cela peut conduire à des arbitrages plus stricts, à des coupes dans certains projets ou à une concentration sur les usages réellement rentables.
Pour l’économie américaine, l’enjeu est stratégique. Si une large part des dépenses bénéficie aux fabricants étrangers de puces et d’équipements, cela pose la question de la dépendance industrielle.
Investir massivement sans capter toute la valeur sur son territoire fragilise le discours sur la “renaissance technologique” nationale. Cela peut accélérer les politiques de relocalisation ou de soutien à la production domestique de semi-conducteurs.
Sur le plan politique, cela change aussi la conversation autour de la régulation. L’argument selon lequel l’IA dope immédiatement la croissance pour justifier un cadre plus souple devient moins solide.
Si l’impact économique est limité à court terme, les autorités peuvent se sentir plus légitimes pour encadrer le secteur. Et ce, sans craindre de freiner une locomotive économique.
Pour les entreprises utilisatrices, l’implication est plus terre à terre. Adopter l’IA ne suffit plus. Car installer un outil ne transforme pas automatiquement une organisation. Il faut une refonte des processus, une bonne formation des équipes et une stratégie claire pour que les gains ne restent pas théoriques.
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