Les banques centrales doivent se préparer à l'impact profond de l'IA sur l'économie et le système financier : BRI
- Les banques centrales devraient chercher à exploiter au mieux l'intelligence artificielle (IA), en anticipant son impact sur l'économie et le système financier et en l'exploitant dans leurs propres opérations. Une adoption généralisée pourrait avoir des répercussions sur la dynamique de l'inflation.
- Le secteur financier est l'un des plus exposés aux avantages et aux risques de l'IA. Les avantages comprennent des améliorations en matière de prêts et de paiements ; les risques comprennent des cyberattaques plus sophistiquées.
- L'importance accrue des données en tant que pierre angulaire de la révolution de l'IA accélère la nécessité d'une coopération entre les banques centrales.
L'adoption rapide de l'IA impose aux banques centrales de s'approprier cette nouvelle technologie, a déclaré aujourd'hui la Banque des règlements internationaux (BRI), invitant les responsables politiques à anticiper les effets transformateurs de l'IA sur l'économie et à l'utiliser pour affiner leurs propres outils d'analyse en vue d'assurer la stabilité financière et la stabilité des prix.
Le chapitre spécial du Rapport économique annuel 2024 de la BRI expose les implications des nouvelles applications de l'IA pour les banques centrales. L'IA est sur le point d'avoir un impact sur le système financier, les marchés du travail, la productivité et la croissance économique. Avec une adoption généralisée, elle pourrait renforcer la capacité des entreprises à ajuster plus rapidement les prix en réponse aux changements macroéconomiques, avec des répercussions sur la dynamique de l'inflation. Le travail des banques centrales en tant que gardiennes de l'économie sera également directement affecté en tant qu'utilisatrices de première ligne des outils d'IA.
Les cas d'utilisation de l'IA par les banques centrales comprennent l'amélioration des prévisions à très court terme (nowcasting) en utilisant des données en temps réel pour mieux prévoir l'inflation et d'autres variables économiques et pour examiner les données afin de détecter les vulnérabilités du système financier, permettant aux autorités de mieux gérer les risques. Les données sont devenues une ressource encore plus précieuse avec l'avènement de l'IA et seront la pierre angulaire de l'utilisation de la technologie par les banques centrales.
Les modèles d'IA de nouvelle génération ont captivé notre imagination collective grâce à leurs surprenantes capacités, mais ils ont également une incidence directe sur la manière dont les banques centrales font leur travail. D'énormes quantités de données pourraient fournir des informations plus rapides et plus riches pour détecter des modèles et des risques latents dans l'économie et le système financier. Tout cela pourrait aider les banques centrales à mieux prévoir et piloter l'économie.
Les effets sur la demande et donc sur les pressions inflationnistes dépendront de la rapidité avec laquelle les travailleurs déplacés pourront trouver un nouvel emploi et si les ménages et les entreprises anticipent correctement les gains futurs de l'IA. À court terme, l'offre pourrait dépasser la demande, ce qui pourrait réduire les pressions, mais ces effets pourraient s'inverser au fil du temps, la demande se rattrapant elle aussi grâce à l'augmentation des revenus. Les banques centrales devront rester attentives à cette dynamique dans leur politique monétaire.
Dans le secteur financier, l'IA peut améliorer l'efficacité et réduire les coûts des paiements, des prêts, de l'assurance et de la gestion d'actifs, selon le rapport. La BRI a averti que l'IA introduit également des risques, tels que de nouveaux types de cyber-attaques, et peut amplifier les risques existants, tels que les comportements de masse, paniques bancaires, ou des ventes d'urgence.
Le pôle d'innovation de la BRI teste les capacités de l'IA dans plusieurs domaines en collaboration avec des banques centrales partenaires.
Les banques centrales ont été les premières à adopter l'apprentissage automatique et sont donc bien placées pour tirer le meilleur parti de la capacité de l'IA à imposer une structure à de vastes quantités de données non structurées.
Par exemple, le projet Aurora explore comment détecter les activités de blanchiment d'argent à partir des données de paiement et le projet Raven utilise l'IA pour améliorer la cyber-résilience, pour n'en citer que deux de notre portefeuille.
Note aux rédacteurs :
- Le pôle d'innovation de la BRI vise à développer les biens publics dans l'espace technologique.
- Le rapport économique annuel 2024 et le rapport annuel 2023/24 de la BRI seront publiés le 30 juin.