Les outils d’intelligence artificielle peuvent-ils aider à mieux anticiper les catastrophes économiques et financières ? En intégrant une information plus fraiche et plus qualitative, il serait possible d’identifier des signaux faibles bien en amont de la crise. Mais gare, le recours à ces outils expose à de nouveaux risques qu’il ne faut pas minorer.
Prédire plus tôt la faillite d’un pays permet de limiter les pertes financières, de mieux préparer les réponses politiques et économiques, et surtout d’atténuer les conséquences sociales. Pour les institutions internationales et les gouvernements, c’est l’occasion de mettre en place des plans d’aide ou de restructuration avant que la crise n’explose. Et pour la population, cela peut éviter des mesures brutales : effondrement bancaire, coupures dans les services publics, hausse soudaine du chômage ou flambée des prix. En somme, anticiper, c’est gagner du temps pour agir avec plus de maîtrise, réduire la casse économique et sociale, et éviter de gérer la crise dans l’urgence et la panique.
En mars 2020, alors que les marchés s’effondraient en pleine pandémie, peu d’institutions avaient anticipé l’ampleur de la crise pour les pays émergents. Pourtant, dans les mois suivants, la Zambie, le Sri Lanka et le Liban se retrouvaient en défaut de paiement. Aujourd’hui, avec l’essor de l’intelligence artificielle (IA), une question se pose : l’IA peut-elle prédire la faillite d’un État mieux que les modèles classiques ?
Les limites des modèles traditionnels
Jusqu’ici, les grands outils d’alerte – comme le Système d’Alerte Précoce (Early Warning System, EWS) du FMI – reposaient sur des agrégats macroéconomiques classiques : dette extérieure, croissance, réserves de change, solde courant… Bien qu’utiles, ces indicateurs sont souvent publiés avec retard, et sensibles à des manipulations comptables.
Les agences de notation (S&P,…
Auteur: Serge Besanger, Professeur à l’ESCE International Business School, INSEEC U Research Center, ESCE International Business School
