Il y a un peu plus d’une décennie, dans le sillage de la grande crise financière de 2008-2009, l’effondrement de la croissance avait remis au premier plan la théorie de la « stagnation séculaire ».

Formulée par l’économiste Alvin Hansen dans les années 1930, celle-ci expliquait la perspective d’une croissance durablement faible par plusieurs facteurs : le manque d’innovations capables de relancer la productivité, le vieillissement de la population ou encore le poids considérable de la dette publique, susceptible de freiner l’investissement privé.

Dans ce scénario, la faiblesse de la croissance devait s’accompagner du maintien des taux d’intérêt à des niveaux durablement bas. Les évolutions récentes semblent le contredire.

Sur le front de l’innovation, le développement de l’intelligence artificielle (IA) ouvre la perspective de gains de productivité significatifs, susceptibles de relever le potentiel de croissance des économies, même si leur ampleur reste incertaine.

Mais cette transformation s’accompagne aussi de besoins de financement colossaux, qui viennent s’ajouter à ceux des États, déjà lourdement endettés, et contribuent à exercer une pression haussière sur les taux longs.

D’autres facteurs sont également à l’œuvre. La remontée des taux longs, observée de part et d’autre de l’Atlantique, reflète dans une large mesure le retour des tensions inflationnistes, notamment sous l’effet du choc pétrolier, ainsi que le resserrement monétaire engagé en réponse par les banques centrales. À cela s’ajoutent les fragilités budgétaires des États, dont les besoins de dépenses, notamment en matière de sécurité et de défense, pourraient accentuer les pressions.

Ainsi, si le paradigme de la « stagnation séculaire » semble avoir fait son temps, celui d’une économie transformée par l’IA reste encore à définir. Une tendance paraît néanmoins se dessiner : celle du maintien de taux d’intérêt à long terme élevés pendant une période prolongée.