Le post Substack qui a fait chuter le marché
https://www.zerohedge.com/news/2026-02-24/substack-post-sank-market
Le post Substack qui a fait chuter le marché
Lundi, une seule publication sur Substack a réussi à faire disparaître des centaines de milliards de dollars de capitalisation boursière.
Citrini Research et Alep Shah ont publié ce week-end « La crise mondiale de l'intelligence de 2028 » — un rapport fictif de juin 2028 décrivant une récession provoquée par l'IA : une « spirale de déplacement de l'intelligence humaine » où les cols blancs sont remplacés par des clusters de GPU, leurs revenus disparaissent, et avec eux la consommation qui soutient tout, des commandes DoorDash aux prêts hypothécaires de premier ordre.
Il était explicitement présenté comme un scénario , et non comme une prédiction. Mais les marchés l'ont interprété comme un avertissement sur les résultats futurs.
Lundi, les valeurs des secteurs des logiciels et des services aux entreprises (paiements, recrutement, conseil, etc.) ont fortement chuté. L' ETF iShares Expanded Tech-Software ( IGV -3,21 % ) a perdu près de 5 %, effaçant plus de 200 milliards de dollars de capitalisation boursière du secteur des logiciels en une seule journée. Le Dow Jones a chuté de plus de 800 points. Des titres comme American Express ( AXP -6,22 % ), DoorDash ( DASH -2,25 % ), CrowdStrike ( CRWD -9,17 % ) et Datadog ( DDOG -9,85 % ) ont tous enregistré des baisses à deux chiffres, la panique liée à l'intelligence artificielle ayant repris de plus belle. ( Investors.com )
Alors, cette publication a-t-elle vraiment fait chuter le marché ? Pas à elle seule. Mais elle a cristallisé les inquiétudes que beaucoup d’investisseurs nourrissaient déjà et a soulevé de véritables questions quant à l’impact de l’IA sur l’économie.
Voici notre réponse.
Pourquoi cette fois est différente
Une critique courante du scénario de Citrini et Shah est la suivante : on a déjà vu ça . L’automobile a certes supprimé les emplois de cocher et de palefrenier, mais elle a aussi créé des mécaniciens, des ouvriers à la chaîne et des chauffeurs routiers. Les tableurs ont fait disparaître certains emplois de bureau, mais ont aussi engendré une multitude d’analystes financiers.
Alors pourquoi traiter cette vague d'IA différemment ?
Car cette fois-ci, la technologie ne se contente pas d'automatiser une tâche spécifique. Elle s'attaque à la compétence générale que nous appelions autrefois « travail de bureau » :
Générer et modifier du texte et du code
Résumer et analyser des documents
Rédaction de contrats, présentations PowerPoint, textes marketing
Rédaction et révision de logiciels, même avec des systèmes hérités complexes.
Lors des cycles précédents, il était possible d'éviter les perturbations en « remontant la hiérarchie » vers des tâches plus abstraites : gestion de projet, programmation, stratégie. Désormais, c'est toute la hiérarchie qui est automatisée.
« Apprendre à coder » n'est pas très réconfortant quand la chose qui vous remplace code aussi , et qu'elle le fait plus vite, sans se fatiguer, et pour un forfait mensuel d'API.
Les critiques citent parfois des professions comme la radiologie comme preuve que l'IA ne remplacera pas vraiment les professionnels : on nous disait il y a dix ans que l'IA de lecture d'images allait faire disparaître les radiologues ; pourtant, ils sont toujours là.
C'est vrai, mais surtout parce que les radiologues bénéficient d'une protection juridique solide, notamment grâce à leur agrément et à une réglementation stricte. Un hôpital ne peut pas se contenter de dire : « Nous avons licencié tous nos radiologues et laissé le système gérer la situation », même si ce système est performant. De nombreux autres employés de bureau ne disposent pas de cette protection.
Sans les protections réglementaires, la spirale Citrini/Shah — progrès de l'IA → licenciements → baisse des revenus → chute de la consommation → pression accrue pour réduire les coûts → développement de l'IA — n'apparaît plus comme impossible. Elle apparaît même comme l'une des trajectoires plausibles.
Si l'IA réussit, tout le reste pourra être résolu.
Il y a une tension étrange au cœur de l'histoire de la « boucle infernale de l'IA ».
D'un côté, elle part du principe que l'IA est incroyablement puissante : capable d'automatiser une part considérable du travail des cols blancs, de réduire les marges des logiciels et de supprimer les intermédiaires. De l'autre côté, elle suppose que cela appauvrit tout le monde .
Si l'IA accomplit réellement tout ce que ce scénario redoute — en rendant les opérations considérablement plus efficaces, en réduisant drastiquement les coûts des logiciels et des services, en accélérant la découverte de médicaments, en dynamisant la R&D —, alors globalement, elle crée de la valeur.
Ce qui est effrayant, ce n'est pas que « l'IA réduit la taille du gâteau », c'est que « le gâteau grossit tandis que beaucoup de gens perdent leur part ».
Ce n'est pas principalement un problème technologique ; c'est un problème politique :
Comment taxer et redistribuer lorsque la création de valeur est concentrée entre les mains d'un nombre relativement restreint d'entreprises et de fournisseurs d'infrastructures à forte intensité d'IA ?
Si l'on résout le problème de la distribution, le problème de la production se résout en grande partie de lui-même. Que l'IA contribue à accroître la productivité de l'économie est une bonne chose. Le défi consiste à savoir qui y participe.
Nous avons déjà des travailleurs obsolètes.
Un point gênant que soulève le scénario Citrini (sans le dire ouvertement) est le suivant : nous savons déjà à quoi cela ressemble lorsqu'un grand groupe de personnes ne peut pas être compétitif sur le marché du travail.
Aux États-Unis, certains groupes démographiques sont restés largement à l'écart du travail productif pendant des décennies, non pas à cause de l'IA, mais en raison de l'intelligence naturelle supérieure d'autres groupes en concurrence pour les emplois restants après l'automatisation et l'externalisation.
Nous connaissons déjà leur stratégie politique :
Paiements de transfert (programmes d'invalidité, sécurité supplémentaire, crédits d'impôt remboursables, etc.)
emplois publics et contrats de travaux publics fictifs ou semi-fictifs
subventions au logement et aux soins de santé
Et parfois, malheureusement, des fraudes et des arbitrages purs et simples de programmes mal contrôlés
Pensons aux fraudes massives liées à l'aide d'urgence Covid, notamment le scandale de l'aide alimentaire au Minnesota qui a détourné des centaines de millions de dollars de leurs bénéficiaires prévus vers des sociétés écrans avant que les enquêteurs ne s'en aperçoivent. ( Reuters )
L'immigration alors que nous n'avons pas besoin de plus de travailleurs
L'une des implications les plus explosives du cadre Citrini/Shah n'a rien à voir avec les GPU ou l'ARR — elle concerne les personnes.
Depuis quelques décennies, l'argument économique classique en faveur d'une immigration large et relativement non sélective est le suivant :
« Nous connaissons une pénurie de main-d'œuvre ; notre population vieillit ; nous avons besoin de plus de travailleurs pour subvenir aux besoins des retraités et financer l'État-providence. »
Cet argument a toujours été un mensonge, car les immigrants non qualifiés et leurs personnes à charge représentent un fardeau financier net, mais si l'IA et l'automatisation doivent remplacer même les travailleurs hautement qualifiés, cet argument devient manifestement absurde.
Si l'essentiel de la croissance économique est assuré par des systèmes d'IA à forte intensité de capital et un nombre relativement restreint d'entreprises très productives, une population plus petite peut tout de même faire vivre un grand nombre de retraités, surtout si ces entreprises sont taxées ou partiellement nationalisées.
Dans ce contexte, les pays qui continuent d'accroître leur population à charge sans présenter d'amélioration notable de la productivité ne paraissent pas visionnaires. Ils apparaissent comme faisant preuve d'une imprudence budgétaire.
Utiliser l'IA pour résoudre les problèmes fiscaux
Citrini et Shah craignent que l'IA n'érode les recettes fiscales et ne déséquilibre les finances publiques. C'est possible, mais pas inévitable.
On peut aussi retourner leur raisonnement : si l'IA est suffisamment puissante pour bouleverser le marché du travail, elle est suffisamment puissante pour contribuer à combler les déficits budgétaires – si on la laisse faire.
Trois exemples rapides :
1. L'État qui a autorisé un chatbot à renouveler des ordonnances
En janvier, l'Utah est devenu le premier État à approuver un programme pilote permettant à un système d'intelligence artificielle (Doctronic) de renouveler automatiquement de nombreuses ordonnances de soins chroniques, sans intervention d'un médecin pour chaque cas. Les patients vérifient leur identité, répondent à un questionnaire structuré sur leurs symptômes et les effets secondaires, et le système renouvelle l'ordonnance ou transmet le dossier à un médecin. ( commerce.utah.gov )
Il ne s'agit pas de science-fiction ; c'est une politique bien réelle. Si elle fonctionne en toute sécurité, elle pourrait servir de modèle pour utiliser l'IA afin de réduire les coûts de santé pris en charge par l'État via Medicare et Medicaid, sans pour autant interdire l'exercice de la médecine ni rationner les soins.
2. Utiliser l'IA pour lutter contre la fraude au lieu de simplement la financer.
L'affaire de fraude à l'aide alimentaire du Minnesota a démontré avec quelle facilité des organisations relativement petites pouvaient détourner des dizaines, voire des centaines de millions de dollars d'un programme mis en place à la hâte. ( Reuters )
Les systèmes d'IA capables de lire à grande échelle des contrats, des relevés bancaires, des factures et des SMS devraient pouvoir repérer les comportements suspects plus rapidement et à moindre coût que n'importe quelle équipe d'audit manuelle :
Modèles répétitifs de factures provenant d'entités écrans
Des flux financiers inhabituels se dirigent vers certaines juridictions
Documentation recyclée entre plusieurs « fournisseurs »
Vous n'avez pas besoin d'une détection parfaite, juste assez pour augmenter le coût de la fraude et récupérer une fraction significative de l'argent.
3. Posséder le capital au lieu de simplement le taxer
Si l'IA transforme quelques entreprises en monstres de productivité, les gouvernements n'auront plus à se contenter de percevoir des impôts. Ils pourront aussi participer activement à la création de ces entreprises.
Nous nous orientons déjà dans cette direction. Sous l'administration Trump, le gouvernement américain a pris des participations plus explicites, voire un soutien structuré, dans des entreprises stratégiques : semi-conducteurs, minéraux critiques, transition énergétique. L'exemple le plus connu est sans doute celui d' Intel ( INTC -1,29 % ).
Ce que cela signifie pour les travailleurs et les investisseurs
Le scénario de Citrini et Shah n'est pas une fatalité. C'est une voie possible. Mais il met en lumière des enseignements pratiques.
1. La dette devient plus dangereuse dans un scénario d'IA/déflation
Si l'IA entraîne réellement une avalanche de biens et de services bon marché tout en freinant la croissance des salaires pour une grande partie des travailleurs, cela tend à provoquer une désinflation, voire une déflation pure et simple, dans de nombreux secteurs.
Dans ce monde :
Les dettes nominales fixes s'alourdissent en termes réels.
Baisse de salaire ou perte d'emploi + mensualités fixes de prêt immobilier/étudiant : une mauvaise combinaison
Si vous pensez qu'un monde en proie à une « crise du renseignement » représente même un risque extrême, resserrer votre bilan — moins d'endettement, plus de flexibilité — est une décision rationnelle.
2. Détenir des droits sur les flux de trésorerie résilients à l'IA
L'autre aspect de la question : si l'avenir est marqué par une forte consommation de capitaux et une faible demande de main-d'œuvre, il est judicieux de posséder les actifs qui captent les flux de trésorerie.
Une partie de cela concernera l'infrastructure d'IA classique : puces, alimentation électrique, centres de données.
Mais une partie sera ennuyeuse, fastidieuse et typique de l'ancienne économie :
Énergie
Infrastructure énergétique
Certains types d'exploitation minière et de matériaux
Les entreprises des secteurs de la santé et de la logistique dont la demande n'est pas principalement dictée par les comptes de dépenses des cols blancs
Le jour où la publication sur Substack a fait chuter le marché, de nombreuses valeurs des secteurs des logiciels et des services financiers spécialisés ont dégringolé. Parallèlement, l'une de nos positions – dans une entreprise minière de tungstène dont le produit est utilisé dans de nombreux domaines, des semi-conducteurs à l'outillage industriel – a clôturé la journée en hausse d'environ 5 %.
Pourquoi cet article a touché un point sensible
La note Citrini/Shah a touché un point sensible car elle a forcé les investisseurs à se confronter à quelque chose qu'ils soupçonnaient plus ou moins depuis un an :
Et si nous avions raison concernant les capacités de l'IA — et que cela soit en réalité un facteur pessimiste pour une grande partie du capital humain ?
Notre point de vue chez Portfolio Armor :
Les perturbations du travail des cols blancs sont bien réelles et probablement sous-estimées.
L'impact économique net de l'IA peut encore être positif si nous parvenons à gérer correctement la distribution et les politiques publiques.
Pour les investisseurs, cela plaide en faveur d'un effet de levier moindre, d'une plus grande exposition aux flux de trésorerie résilients à l'IA ou rendus possibles par l'IA, et d'une volonté de détenir des « actifs lourds, peu obsolescents » en plus des technologies de pointe.
Le marché vient de connaître sa première « panique Substack ». Ce ne sera pas la dernière. Mais l'IA ne peut pas tout décider à partir de maintenant. Les décideurs politiques, les électeurs et les investisseurs ont leur mot à dire sur ce à quoi ressemblera réellement le calendrier de 2028.
Et si nous entrons réellement dans une ère où les clusters de GPU effectueront la majeure partie du travail de bureau, une implication pratique est simple :
Vous souhaiterez moins de passifs, plus d'actifs et au moins quelques positions dans des secteurs que l'IA ne peut pas remplacer.
Nous avons programmé des transactions sur deux autres positions (issues de nos valeurs vedettes les plus performantes ) pour plus tard dans la journée. Si vous souhaitez être averti·e dès leur passage, vous pouvez vous abonner à la newsletter Portfolio Armor ci-dessous.
Mise à jour de fin de matinée
L'alerte commerciale du jour a été diffusée.
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