Prévisions chocs
La domination du dollar remise en cause par le « yuan doré » de Pékin
Charu Chanana
Responsable de la Stratégie Investissement
Responsable de la Stratégie Investissement
Une grande entreprise mondiale, bien connue du grand public, surprend les marchés en nommant un modèle d’intelligence artificielle, développé en interne, au poste de Directeur Général (CEO). Il ne s’agit pas d’un simple coup de communication : le conseil d’administration accorde à ce modèle un véritable pouvoir de signature, dans un cadre strict couvrant les dépenses d’investissement, la tarification, la logistique, le recrutement et la sélection des opérations de fusion-acquisition.
Son mandat intègre trois objectifs fondamentaux : la rentabilité, la satisfaction client (Net Promoter Score – NPS) et la satisfaction des employés (eNPS), empêchant ainsi l’IA d’améliorer un de ces critères au détriment des deux autres.
Les documents juridiques définissent cette IA comme un « système exécutif » placé sous le contrôle du conseil, avec un CEO humain officiel qui cosigne chaque décision. Toutes les actions passent par une table de validation à trois niveaux :
🟢 Vert pour les décisions automatisées,
🟠 Orange pour celles nécessitant une validation humaine,
🔴 Rouge pour celles soumises à un examen complet du conseil.
Le président du conseil conserve un droit de veto, tandis qu’une équipe dédiée (« red team ») teste les aspects éthiques, d’équité et de cybersécurité. Le directeur financier, le directeur juridique et le directeur des ressources humaines partagent un rôle de cosignature afin d’assurer un contrôle financier, légal et culturel.
La conformité couvre la protection des données, l’équité de marché et la protection du consommateur. Des limites de risque, protocoles de sécurité et un dispositif d’arrêt d’urgence encadrent le fonctionnement. Toutes les décisions sont consignées dans un registre d’explicabilité et reliées à un plan de gestion de crise, avec un suivi via des indicateurs tels que la rétention des employés, la sécurité, le NPS et le taux de dérive du modèle.
L’IA analyserait les données de l’entreprise — ventes, chaînes d’approvisionnement, service client et finance — et exécuterait chaque jour des millions de simulations « what-if ». Elle apparaîtrait sous la forme d’un avatar réaliste lors des appels de résultats, répondrait aux questions des analystes grâce à des tableaux de bord en temps réel et publierait des traces décisionnelles transparentes afin de faciliter les audits. Les gains de performance arriveraient plus vite que prévu : les délais de livraison se resserreraient, les déchets diminueraient et les marges progresseraient.
Les syndicats et les régulateurs s’y opposeraient d’abord, évoquant des risques de suppression d’emplois et des zones d’ombre en matière de responsabilité. Le conseil d’administration réagirait en introduisant des garde-fous sociaux, comme des modèles de redéploiement interne, des délais de prévenance minimum et des rapports publics sur l’impact pour les salariés, ce qui permettrait de transformer l’opposition initiale en démonstration d’une automatisation responsable.
Après deux trimestres de surperformance, le scepticisme laisserait place à l’imitation, les concurrents dévoilant à leur tour des « co-CEO » dopés à l’IA. Une nouvelle norme émergerait dans les entreprises : vision humaine et exécution par l’IA, encadrée par des dispositifs visant à rendre les algorithmes aussi responsables que les personnes.
Impact sur les marchés : les entreprises spécialisées dans l’infrastructure IA, le cloud et les technologies de gouvernance continueraient à progresser, tandis que les assureurs et les auditeurs réinventeraient leurs offres pour couvrir la gestion algorithmique. Les investisseurs appliqueraient d’abord une nouvelle prime de risque liée à la gouvernance pour toute entreprise dirigée par un système informatique.
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