1996 ou 1999 ? Le premier test de Walsh est 'comment voir l'IA'

marsbitPublié le 2026-06-20Dernière mise à jour le 2026-06-20

Résumé

L’arrivée de Jerome Warsh à la tête de la Fed est confrontée à une question fondamentale : **comment interpréter le boom actuel de l’IA** ? Deux scénarios historiques s’affrontent. Le premier, inspiré de 1996 sous Alan Greenspan, suggère que les gains de productivité conteniront l’inflation, permettant à la Fed de rester patiente. Le second, évoquant 1999, craint que des attentes trop optimistes ne provoquent une surchauffe, exigeant un resserrement monétaire précoce. Warsh penche vers le scénario de 1996, affirmant qu’une croissance tirée par la productivité est à « embrasser ». Il redoute qu’une réaction prématurée de la Fed n’étouffe une expansion bénéfique. Cependant, le contexte actuel – tensions commerciales, déficits budgétaires, reflux de la mondialisation – est bien plus inflationniste que celui des années 1990, réduisant la marge de manœuvre. La position de Warsh est contestée, notamment par Austan Goolsbee de la Fed de Chicago. Selon lui, un boom anticipé par tous peut inciter à une dépense prématurée, alimentant l’inflation avant même que les gains de productivité ne se matérialisent. La flambée des coûts des data centers et des composants en serait un signe. En réponse, d’autres, comme Christopher Waller, notent que les contraintes de crédit des ménages pourraient limiter cet effet de « anticipation des dépenses ». Enfin, Warsh souhaite réduire le « forward guidance » (guidage prospectif), un outil hérité de 1999. Mais si l’économie suit le scénario de 1999, i...

Rédigé par Dong Jing

Le premier défi auquel Walsh est confronté après avoir pris ses fonctions de président de la Fed n'est pas de savoir s'il faut augmenter ou baisser les taux d'intérêt, mais un jugement plus fondamental : la prospérité actuelle de l'IA est-elle de quel type ? Ce jugement déterminera l'orientation de la politique de la Fed et définira la place de Walsh dans l'histoire.

Le 19 juin, le journaliste Nick Timiraos, surnommé la "nouvelle agence de presse de la Fed", a déclaré qu'il existait dans le monde économique deux interprétations radicalement opposées de l'engouement pour la construction de l'IA :

Premièrement, les dividendes de productivité vont bientôt se matérialiser, l'offre rattrapera la demande, et la Fed peut rester immobile, attendant que l'inflation baisse naturellement. Deuxièmement, les bénéfices de l'amélioration de la productivité sont encore loin, alors que le choc sur la demande est déjà là. Si la Fed attend que les données le confirment, elle manquera la meilleure fenêtre d'intervention et finira par être forcée d'augmenter les taux plus fortement.

La Fed a maintenu ses taux inchangés cette semaine, mais dans sa dernière projection de points, près de la moitié des responsables prévoient encore une hausse des taux cette année, tandis que les autres penchent pour le jugement inverse - la profondeur de ces divergences internes reflète le haut degré d'incertitude autour de cette question centrale.

La propre inclination de Walsh était à peine visible lors de la conférence de presse. Il a plusieurs fois souligné que "une croissance forte tirée par la productivité n'est pas ce que nous craignons, mais ce que nous accueillons favorablement", un écho de la pensée alan greenspanienne de 1996.

Cependant, le contexte macroéconomique auquel il est confronté - pressions tarifaires, expansion du déficit budgétaire, effritement des dividendes de la mondialisation - est bien différent du contexte favorable de l'époque de Greenspan. Faire le bon jugement entre ces deux scénarios historiques sera le premier vrai test de Walsh à la tête de la Fed.

Deux années 1990 : Le double héritage laissé par Greenspan

Timiraos indique que Walsh a fait à plusieurs reprises référence aux années 1990 comme point de repère historique au cours de l'année écoulée, mais cette décennie elle-même contient deux histoires très différentes.

En 1996, face à une expansion économique rapide, Greenspan a choisi de rester immobile. Il jugeait qu'une croissance rapide n'allumerait pas l'inflation, et il s'est avéré avoir raison. L'expansion économique a duré des années, lui valant la réputation de "maître".

En 1999, Greenspan a changé de jugement. Le marché boursier flambait, le marché du travail continuait de se resserrer, il a commencé à augmenter les taux d'intérêt de manière successive, aboutissant finalement à l'éclatement de la bulle Internet. Et c'est précisément cette année-là que la Fed a établi le mécanisme de "forward guidance" consistant à signaler à l'avance les hausses de taux - une pratique qui perdure encore aujourd'hui, et que Walsh a clairement indiqué vouloir abolir.

L'administration Trump loue publiquement la version 1996 de la Fed, et Walsh avait également exprimé publiquement avant sa nomination son souhait de créer une banque centrale "assez confiante pour agir moins". Cependant, la situation économique actuelle pourrait bien lui mettre entre les mains le script de l'autre version.

La logique de jugement de Walsh : Croire au récit, plutôt qu'attendre les données

Avant sa nomination, Walsh avait exprimé sa position publiquement sur Fox Business : il craignait que la Fed ne soit sur le point de commettre sa "sixième ou septième grave erreur" - resserrer trop tôt la politique monétaire face à une prospérité de la productivité qui aurait dû être laissée tranquille.

Selon Timiraos, son argument central est le suivant : les gains de productivité apportés par l'IA ne se refléteront pas immédiatement dans les statistiques officielles, et il faudra peut-être plusieurs années pour qu'ils se manifestent. Si la Fed persiste à attendre une confirmation par les données, elle interprétera à tort un boom bénéfique comme une surchauffe économique et augmentera les taux - ce qui étoufferait précisément les dynamiques de croissance qui pourraient contenir l'inflation.

L'essence de cette logique est de plaider pour l'utilisation d'un récit prospectif plutôt que de données rétrospectives comme base de décision. Walsh a poursuivi dans cette veille lors de la conférence de presse : interrogé sur la question de savoir si l'IA stimule actuellement la demande ou élargit l'offre, il s'est contenté de dire que "la demande est plus facile à mesurer que l'offre", évitant délibérément de prendre une position claire, tout en s'en tenant au principe de communication de "ne pas révéler à l'avance la prochaine action".

Timiraos estime que, même si le jugement final de Walsh s'avère correct, l'analogie avec les années 1990 n'est pas complète.

Lorsque Greenspan a fait son fameux pari en 1996, il avait plusieurs vents favorables dans le dos : les produits et la main-d'œuvre bon marché venus de l'étranger continuaient de contenir l'inflation, et le déficit budgétaire fédéral se réduisait. Ces facteurs structurels offraient une marge de sécurité supplémentaire à la politique d'"attente vigilante" de la Fed.

Walsh fait face à un environnement radicalement différent : les politiques tarifaires font grimper les coûts d'importation, le déficit budgétaire se creuse au lieu de se réduire, les dividendes de la mondialisation se sont épuisés. Cela signifie que, même si les dividendes de productivité de l'IA se matérialisent finalement comme prévu, les pressions inflationnistes que Walsh subira pendant l'attente seront bien plus fortes que celles subies par Greenspan à l'époque.

Voix contradictoire : Le modèle de "préfinancement des anticipations" de la Fed de Chicago

Timiraos souligne que la remise en cause la plus systématique de la logique de jugement de Walsh vient du président de la Fed de Chicago, Austan Goolsbee.

Selon le Wall Street Journal, Goolsbee a fait lors d'une conférence à l'université de Stanford le mois dernier une distinction cruciale : qu'une prospérité de la productivité permette à la banque centrale de rester inactive dépend du fait que cette prospérité soit ou non inattendue. Une prospérité que tout le monde peut prévoir aura, au contraire, l'effet inverse - les gens préfinanceront la richesse future, augmentant considérablement leurs dépenses avant même que les dividendes de productivité ne se matérialisent, conduisant ainsi à une surchauffe économique.

"Finalement, vous serez obligé d'augmenter fortement les taux, beaucoup plus que ce qui aurait été nécessaire si vous aviez agi plus tôt", a déclaré Goolsbee.

Il estime que l'actuelle prospérité de l'IA appartient précisément à ce type "visible de tous". Les enquêtes auprès des économistes, des professionnels de la technologie et du grand public montrent que le marché s'attend généralement à ce que l'IA apporte environ un point de pourcentage d'amélioration de la productivité par an, et que la plupart des bénéfices sont encore à venir. Selon son modèle, cette attente constitue en soi une raison d'augmenter les taux, et non un motif de les baisser.

Goolsbee a également cité des "signaux de surchauffe" réels : la construction de centres de données pour l'IA fait grimper les prix des terrains, de l'électricité et des puces, tout en augmentant les coûts des électriciens et des équipements, et en réduisant les ressources pour d'autres secteurs. L'annonce cette semaine par Apple d'une augmentation de prix en raison de la hausse des coûts a été citée par lui comme preuve que ce mécanisme est à l'œuvre.

Il est à noter que le cadre de Goolsbee n'est pas sans contradicteurs. Le gouverneur de la Fed, Christopher Waller, a souligné lors de la même conférence de Stanford que le mécanisme de "préfinancement des anticipations" peut fonctionner à condition que les gens puissent emprunter pour consommer à l'avance. Mais en réalité, les dépenses de nombreux ménages sont strictement contraintes par leurs revenus actuels, et ils ne peuvent pas facilement matérialiser leur richesse future.

"S'ils ne peuvent pas préfinancer cette partie des dépenses, tout le mécanisme est coupé", a déclaré Waller.

Cette contradiction apporte un soutien théorique à la position d'"attente vigilante" de Walsh : si les contraintes d'emprunt sont suffisamment répandues, l'effet d'anticipation de la demande sera grandement atténué, et il est plus probable qu'une prospérité de la productivité stimule l'expansion de l'offre de manière modérée, plutôt que de déclencher l'inflation.

Le paradoxe ultime : Abolir le forward guidance, ou être forcé de l'utiliser

Par ailleurs, Timiraos estime que la direction de la Fed par Walsh fait face à un paradoxe plus profond, et que ce paradoxe découle précisément de ce qu'il souhaite le plus changer.

Il a clairement exprimé son souhait de créer une Fed "qui ne dévoile pas ses cartes à l'avance", de réduire le forward guidance, de laisser les marchés dans le doute. Cependant, le mécanisme actuel de forward guidance de la Fed a été établi précisément en 1999 - lorsque Greenspan, pour éviter de surprendre les marchés, a commencé à signaler à l'avance les hausses de taux.

Si l'évolution économique est aussi optimiste que décrite par l'administration Trump, Walsh n'aura peut-être jamais besoin de signaler à l'avance une hausse des taux. Mais si l'économie suit l'autre scénario, il sera confronté à un dilemme :

Soit il utilise la pratique du forward guidance qu'il souhaite abolir, en informant à l'avance les marchés de ses plans de hausse ; soit il garde le silence, laissant les marchés deviner seuls l'ampleur et le rythme des hausses, assumant le risque de volatilité intense des marchés financiers qui en découlerait.

La solution à ce paradoxe dépend finalement de la réponse à la même question : Sommes-nous en 1996, ou en 1999 ?

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Questions liées

QQuel est le premier grand défi auquel est confronté le nouveau président de la Fed, selon l'article ?

ASelon l'article, le premier défi majeur du nouveau président de la Fed est de déterminer la nature de l'essor actuel de l'IA - s'il s'agit d'une prospérité de type 1996 ou 1999 - car ce jugement déterminera l'orientation de la politique monétaire et définira son héritage.

QQuels sont les deux scénarios historiques (des années 1990) évoqués comme cadres de référence pour juger la prospérité de l'IA ?

ALes deux scénarios historiques sont ceux de 1996 et de 1999. En 1996, Alan Greenspan a maintenu les taux bas face à une croissance forte, anticipant correctement qu'elle n'alimenterait pas l'inflation. En 1999, face à un marché du travail tendu et une bulle boursière, il a commencé à relever les taux, un cycle qui s'est terminé par l'éclatement de la bulle internet.

QSelon la logique de décision de Warsh exposée dans l'article, pourquoi la Fed devrait-elle éviter de resserrer sa politique trop tôt face à la prospérité de l'IA ?

ASelon la logique de Warsh, les gains de productivité apportés par l'IA ne se refléteront pas immédiatement dans les données statistiques officielles et pourraient prendre des années à apparaître. Si la Fed attend des confirmations par les données avant d'agir, elle risque de qualifier à tort un boom bénéfique de surchauffe économique et de relever les taux, étouffant ainsi la croissance qui pourrait naturellement freiner l'inflation.

QQuel est l'argument principal du président de la Fed de Chicago, Austan Goolsbee, contre la position 'attentiste' de Warsh concernant l'IA ?

AAustan Goolsbee argue que la capacité d'un boom de productivité à justifier l'inaction de la banque centrale dépend du fait qu'il soit anticipé ou non. Un boom attendu de tous, comme celui de l'IA, peut avoir l'effet inverse : les individus anticipent et dépensent leur richesse future avant que les gains de productivité ne se matérialisent, entraînant une surchauffe économique et obligeant la Fed à relever les taux plus fortement par la suite.

QQuel paradoxe concernant la 'forward guidance' (orientation prospective) l'article identifie-t-il pour le président Warsh ?

ALe paradoxe est le suivant : Warsh a exprimé son souhait de réduire l'utilisation de la 'forward guidance' et de ne pas dévoiler les prochaines actions de la Fed à l'avance. Cependant, le mécanisme actuel de forward guidance a été établi précisément en 1999 pour éviter des surprises sur les marchés. Si l'économie évolue vers le scénario de 1999 (nécessitant un resserrement), Warsh devra choisir entre utiliser la pratique qu'il veut abolir (prévenir les marchés) ou garder le silence et risquer une volatilité financière importante due aux incertitudes.

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Le projet est conçu pour faciliter les interactions entre pairs de nouvelles manières, offrant aux utilisateurs des solutions et des services financiers innovants. Au cœur de SPERO,$$s$, l'objectif est d'autonomiser les individus en fournissant des outils et des plateformes qui améliorent l'expérience utilisateur dans l'espace des cryptomonnaies. Cela inclut la possibilité de méthodes de transaction plus flexibles, la promotion d'initiatives dirigées par la communauté et la création de voies pour des opportunités financières via des applications décentralisées (dApps). La vision sous-jacente de SPERO,$$s$ tourne autour de l'inclusivité, visant à combler les lacunes au sein de la finance traditionnelle tout en exploitant les avantages de la technologie blockchain. Qui est le créateur de SPERO,$$s$ ? L'identité du créateur de SPERO,$$s$ reste quelque peu obscure, car il existe peu de ressources publiques fournissant des informations détaillées sur son ou ses fondateurs. 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Ces fondations d'investisseurs s'intéressent généralement à des projets qui non seulement offrent des produits innovants, mais qui contribuent également positivement à la communauté blockchain et à ses écosystèmes. Le soutien de ces investisseurs renforce SPERO,$$s$ en tant que concurrent notable dans le domaine en rapide évolution des projets crypto. Comment fonctionne SPERO,$$s$ ? SPERO,$$s$ utilise un cadre multifacette qui le distingue des projets de cryptomonnaie conventionnels. Voici quelques-unes des caractéristiques clés qui soulignent son unicité et son innovation : Gouvernance décentralisée : SPERO,$$s$ intègre des modèles de gouvernance décentralisée, permettant aux utilisateurs de participer activement aux processus de décision concernant l'avenir du projet. Cette approche favorise un sentiment de propriété et de responsabilité parmi les membres de la communauté. 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Agent S se présente comme un cadre agentique ouvert révolutionnaire, spécifiquement conçu pour relever trois défis fondamentaux dans l'automatisation des tâches informatiques : Acquisition de connaissances spécifiques au domaine : Le cadre apprend intelligemment à partir de diverses sources de connaissances externes et d'expériences internes. Cette approche double lui permet de construire un riche répertoire de connaissances spécifiques au domaine, améliorant ainsi sa performance dans l'exécution des tâches. Planification sur de longs horizons de tâches : Agent S utilise une planification hiérarchique augmentée par l'expérience, une approche stratégique qui facilite la décomposition et l'exécution efficaces de tâches complexes. Cette fonctionnalité améliore considérablement sa capacité à gérer plusieurs sous-tâches de manière efficace et efficiente. Gestion d'interfaces dynamiques et non uniformes : Le projet introduit l'Interface Agent-Ordinateur (ACI), une solution innovante qui améliore l'interaction entre les agents et les utilisateurs. En utilisant des Modèles de Langage Multimodaux de Grande Taille (MLLMs), Agent S peut naviguer et manipuler sans effort diverses interfaces graphiques. Grâce à ces fonctionnalités pionnières, Agent S fournit un cadre robuste qui aborde les complexités impliquées dans l'automatisation de l'interaction humaine avec les machines, préparant le terrain pour d'innombrables applications en IA et au-delà. Qui est le créateur d'Agent S ? Bien que le concept d'Agent S soit fondamentalement innovant, des informations spécifiques sur son créateur restent insaisissables. Le créateur est actuellement inconnu, ce qui souligne soit le stade naissant du projet, soit le choix stratégique de garder les membres fondateurs sous le radar. Quoi qu'il en soit, l'accent reste mis sur les capacités et le potentiel du cadre. Qui sont les investisseurs d'Agent S ? Étant donné qu'Agent S est relativement nouveau dans l'écosystème cryptographique, des informations détaillées concernant ses investisseurs et soutiens financiers ne sont pas explicitement documentées. Le manque d'aperçus publiquement disponibles sur les fondations d'investissement ou les organisations soutenant le projet soulève des questions sur sa structure de financement et sa feuille de route de développement. Comprendre le soutien est crucial pour évaluer la durabilité du projet et son impact potentiel sur le marché. Comment fonctionne Agent S ? Au cœur d'Agent S se trouve une technologie de pointe qui lui permet de fonctionner efficacement dans divers environnements. Son modèle opérationnel est construit autour de plusieurs caractéristiques clés : Interaction homme-ordinateur semblable à l'humain : Le cadre offre une planification IA avancée, s'efforçant de rendre les interactions avec les ordinateurs plus intuitives. En imitant le comportement humain dans l'exécution des tâches, il promet d'élever l'expérience utilisateur. Mémoire narrative : Utilisée pour tirer parti des expériences de haut niveau, Agent S utilise la mémoire narrative pour suivre les historiques de tâches, améliorant ainsi ses processus de prise de décision. Mémoire épisodique : Cette fonctionnalité fournit aux utilisateurs un accompagnement étape par étape, permettant au cadre d'offrir un soutien contextuel au fur et à mesure que les tâches se déroulent. Support pour OpenACI : Avec la capacité de fonctionner localement, Agent S permet aux utilisateurs de garder le contrôle sur leurs interactions et flux de travail, s'alignant avec l'éthique décentralisée de Web3. Intégration facile avec des API externes : Sa polyvalence et sa compatibilité avec diverses plateformes IA garantissent qu'Agent S peut s'intégrer sans effort dans des écosystèmes technologiques existants, en faisant un choix attrayant pour les développeurs et les organisations. Ces fonctionnalités contribuent collectivement à la position unique d'Agent S dans l'espace crypto, alors qu'il automatise des tâches complexes en plusieurs étapes avec un minimum d'intervention humaine. À mesure que le projet évolue, ses applications potentielles dans Web3 pourraient redéfinir la manière dont les interactions numériques se déroulent. Chronologie d'Agent S Le développement et les jalons d'Agent S peuvent être encapsulés dans une chronologie qui met en évidence ses événements significatifs : 27 septembre 2024 : Le concept d'Agent S a été lancé dans un document de recherche complet intitulé “Un cadre agentique ouvert qui utilise les ordinateurs comme un humain”, présentant les bases du projet. 10 octobre 2024 : Le document de recherche a été rendu publiquement disponible sur arXiv, offrant une exploration approfondie du cadre et de son évaluation de performance basée sur le benchmark OSWorld. 12 octobre 2024 : Une présentation vidéo a été publiée, fournissant un aperçu visuel des capacités et des caractéristiques d'Agent S, engageant davantage les utilisateurs et investisseurs potentiels. Ces jalons dans la chronologie illustrent non seulement les progrès d'Agent S, mais indiquent également son engagement envers la transparence et l'engagement communautaire. Points clés sur Agent S Alors que le cadre Agent S continue d'évoluer, plusieurs attributs clés se distinguent, soulignant sa nature innovante et son potentiel : Cadre innovant : Conçu pour offrir une utilisation intuitive des ordinateurs semblable à l'interaction humaine, Agent S propose une approche nouvelle de l'automatisation des tâches. Interaction autonome : La capacité d'interagir de manière autonome avec les ordinateurs via une interface graphique signifie un bond vers des solutions informatiques plus intelligentes et efficaces. Automatisation des tâches complexes : Avec sa méthodologie robuste, il peut automatiser des tâches complexes en plusieurs étapes, rendant les processus plus rapides et moins sujets aux erreurs. Amélioration continue : Les mécanismes d'apprentissage permettent à Agent S de s'améliorer grâce à ses expériences passées, améliorant continuellement sa performance et son efficacité. Polyvalence : Son adaptabilité à travers différents environnements d'exploitation comme OSWorld et WindowsAgentArena garantit qu'il peut servir un large éventail d'applications. Alors qu'Agent S se positionne dans le paysage Web3 et crypto, son potentiel à améliorer les capacités d'interaction et à automatiser les processus représente une avancée significative dans les technologies IA. Grâce à son cadre innovant, Agent S incarne l'avenir des interactions numériques, promettant une expérience plus fluide et efficace pour les utilisateurs à travers divers secteurs. Conclusion Agent S représente un saut audacieux en avant dans le mariage de l'IA et de Web3, avec la capacité de redéfinir notre interaction avec la technologie. Bien qu'il soit encore à ses débuts, les possibilités de son application sont vastes et convaincantes. Grâce à son cadre complet abordant des défis critiques, Agent S vise à mettre les interactions autonomes au premier plan de l'expérience numérique. À mesure que nous plongeons plus profondément dans les domaines des cryptomonnaies et de la décentralisation, des projets comme Agent S joueront sans aucun doute un rôle crucial dans la façon dont la technologie et la collaboration homme-machine évolueront à l'avenir.

870 vues totalesPublié le 2025.01.14Mis à jour le 2025.01.14

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1.8k vues totalesPublié le 2025.01.15Mis à jour le 2026.06.02

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