Perspectives podcast: How is AI reshaping the global economy?

Stephen Meurice: It seems like everywhere you turn these days, you hear about AI. Some are touting it as a revolution. The dawn of a new era. Like what we saw in the past with electrification or the advent of the internet.  

Rebekah Young: Basically we're seeing AI everywhere. And so, AI looks like it could be a potential game changer.

SM: That’s Rebekah Young, Vice President and Head of Inclusion and Resilience Economics at Scotiabank.   

RY: So I think it's holding a lot of promise, but we're just so early stage that we really need to unpack how could this unfold and what sort of impact could it have.  

SM: And that’s exactly what Rebekah and her Scotiabank colleagues have done in a recent report titled Macro, Markets and Machines: The Economic and Market Transformation Driven By AI. It looks at how artificial intelligence is reshaping the global economy and with it, things like investment strategies.  

Walid Kahlid: I think from an investment perspective, what we really want to do is contextualize all of this for the readers in order for them to capitalize on some of the opportunities that are emerging from this, as well as mitigate some of the risks. 

SM: That’s one of the papers co-authors, Walid Khalid. He’s the Director of Investment Strategy at Scotia Wealth Management. Walid and Rebekah are here to walk us through what they found in their report. We’ll cover the impact AI might have on the economy in the long run, how it may affect jobs and productivity, whether there’s an ‘AI bubble’, how investors should get their head around all of this and more. I’m Stephen Meurice and this is Perspectives. Walid, Rebekah, thanks so much for joining us. Appreciate you coming in. 

WK: Thanks for having us.

RY: Thank you.

SM: All right. Artificial intelligence, obviously huge technological development. Everybody's talking about it now, has the potential to change many aspects of our lives and the economy and you have produced this white paper titled The Economic and Market Transformation Driven By AI. What were you trying to accomplish in putting together this paper? Maybe I'll start with you, Rebekah.

RY: There's a lot of movement on the AI front. From what's going on in financial markets to what's going on in economic activity and business investment, particularly in the U.S.. And so, I think we really wanted to unpack some of what we're seeing, some of the drivers, some of the potential impact because there's quite frankly, wide ranges of uncertainty around what it could all mean for the economy in the long run. So, we really wanted to just put together what we know, what we don't know and what we're worried about or hopeful about down the road and what markers would tell us which path we're on.

SM: Right. For a lot of people, they think about AI in their daily lives and it's videos that they see and they're wondering what's real and what's fake and how they can use AI prompts at work. But you're looking at the bigger picture about what this could mean for the economy both in Canada and elsewhere.

RY: Yes, economists get quite excited when they think about AI because first and foremost, it could be a potential game changer when it comes to productivity. And so we know for decades now in many countries, not just Canada, that productivity has been declining over the years and over the decades. And so, AI looks like it could be one of these things, a game changer. It's cross-cutting. It's not just one particular sector, but could impact economy wide, labour force wide as to how we put together our people and our capital to produce more GDP and produce it more efficiently and more of it. So I think it you know, it's holding a lot of promise, but we're just so early stage that we really need to unpack how could this unfold and what sort of impact could it have, not just on GDP and productivity, but on labour force and on inflation and interest rates, all of the things that we as economists tend to think about?

SM: Okay. Well, we'll jump back into some of those details in a couple of minutes. Walid, I’ll come to you. You approached this from the investment side. That's what you do in your work. What were you trying to accomplish in working on this paper?

WK: Yeah. To Rebekah's point, there's still a lot of uncertainty as to how all of this is going to play out. But we're already seeing the impact play out across markets, right? Equity market leadership over the last few years has been quite narrow. We've seen billions and billions of dollars going into this CapEx cycle. And it's because some of the highest quality companies out there believe that this is in fact going to unlock productivity gains down the road. Now, whether that happens and to what extent, that remains to be seen, and I'm sure we'll get into some of that later, but I think from an investment perspective, what we really want to do is contextualize all of this for clients and for the readers from an economic lens and an investment lens in order for them to capitalize on some of the opportunities that are emerging from this, as well as mitigate some of the risks that are also prevalent in the market. And I'm sure we'll get into some of those risks later on as well.

SM: For sure. And how does artificial intelligence compare to past technological breakthroughs, whether it's electrification or the Internet, in terms of its potential to reshape productivity and economic growth?

WK: There's a wide range of estimates out there. And we've looked at, Rebekah and myself and our colleagues, we've looked at a number of different academic studies from reputable sources, such as the International Monetary Fund and the Bank for International Settlements. There's really no clear consensus as to what sort of productivity impact we may end up seeing. There are certainly some commonalities, though, between past technological innovations that we've seen over the last hundred years or so. Whether we're looking at the industrial revolution or electrification, as you mentioned, or the personal computing boom, they tend to boost productivity. They lead to some level of labour market disruption while also creating new jobs. So, in the Industrial Revolution, we went from an agrarian economy into more of an industrialized economy. So, less employment in agriculture, more so in manufacturing, for instance. And it remains to be seen, we haven't really seen that labour market disruption play out as much with AI. We may down the road, but so far it's supply to a narrow subset of occupations such as software developers, particularly junior level software developers have come under focus. But apart from that, I think the one thing that we can certainly verify that this has in common with past technological innovations is a CapEx cycle. We've seen billions of dollars being earmarked for data centers, semiconductors, software, cloud computing, not to mention energy usage as well. That is consistent with what we have seen, whether it was laying down thousands and thousands of miles of railroads during the industrial revolution or setting up thousands of miles of fiber optics cables across the world or the number of cell phone towers in the United States has quadrupled since the turn of the century. So this  AI buildout is following a very similar trend that we saw with the dot com era, which is heavy capital expenditures, particularly by the leading firms.

SM: What do you think, Rebekah? Certainly, people talk about this as potentially a revolution. That really it could change everything, not that you'd necessarily know exactly the answer to that question [laughs] but how does this feel to you compared to some of those earlier technological innovations?

RY: When we look back at past revolutions in productivity, I think the one lesson is that they tend to play out over not just years, but even decades. And so we are very early on that phase of the build out. So I would say we have to be patient, that we're at the very early stages of this potential revolution. But I would also say we might have to be a bit cautious if not optimistic this could be faster than past types of revolutions. And if we just look at the pace of investment that already we're seeing investments at the scale of the entire build out of the fiber optic scales during the telecom boom. So, it's happening very, very rapidly. Now, that could be positive for what it means for growth and productivity, but it could also mean that we see faster dislocations and so that we're not necessarily ready as a society, as economies to make that adjustment that in past revolutions we've had those years and decades to adjust to see labour force moving from some sector, some jobs into others. So I would say when we look back, there are some things to glean but also some caution when we look at what we're potentially dealing with today that very early days and we don't quite know which direction it's heading. And also, we have the policy levers at our disposal. It's a question whether we're ready to use them to put us on the path that looks better through an economic and societal lens.

SM: It certainly feels like it's happening at a breakneck pace with things like ChatGPT really only coming in to part of the public vocabulary and the last two or three years, something like that. You talked about productivity. Even in that short term, are there areas where it is becoming clear that there are productivity opportunities? I know a lot is still unknown, but are there things that we do know where we see productivity gains happening already?

RY: First, let me unpack the channels that we as economists think about when we think about productivity and output for that matter. And so basically GDP is a calculation of the labour and capital and the productivity with which we use that labour and capital. And so when we think of AI, AI first and foremost is a tool that we can make our labour more productive. We can also deepen the technology or the automation, the robots that we already have making our capital more efficient. And then there's this magic sauce of bringing the two together with tools and producing more. There's a fourth category also in that new world order of AI, what new jobs are out there and on a rosy path if there's stronger growth, stronger productivity, there's more demand, more consumption, so even more jobs created in an economy as a whole. So if you think of those multiple channels, you then look at, okay, so what are the tools that are going to make people or capital more productive? And that's where we're very, very early days. I would say patience because we are early days. I think we've got some tools, wrinkles are being ironed out. We're still trying to figure out, ‘Now how do they work? Are they safe? What about privacy? What about hallucinations and accuracy?’ So, we're still early days. But what we are seeing is if I look at Canadian statistics, for example, that we still have only about a little bit more than 10% of businesses that say they are trying out these different AI tools. It's about a third when we look at some industries like finance or professional services, information technology. But they're still using it for things like data analytics, text analytics, customer service chatbots. So, it's still scratching the surface of just how powerful it can be and it's still fairly limited so far in the data that we have and is it making us more productive or not, or is it distracting us from our job? And there is a learning curve, as employees, companies build those systems, invest in the technology and the software to use and test them out, train them for their own purposes. We wouldn't expect to see that in results or productivity just yet. So, again that's not to say that it won't hold a lot of promise, but we're still very early days. And I would also point out that you also see some numbers can be somewhat fearmongering out there. That say, okay, 60% of labour force is exposed to AI. And I would caution that because a job or a task is exposed to AI, it doesn't necessarily mean it's going to be automated away. It could potentially mean that it's going to be an augmentation. AI is going to provide a tool to do more with that job. But I would also say you have to factor in the economics of it. So even if a job is exposed to AI right now, it may not be economical for a company or an economy to automate away that job just given that cost dynamic, labour versus capital. So, we're still very early days and in kind of determining which tasks, which jobs, which economies are more exposed versus having a greater opportunity. 
 
SM: Walid, anything to add to that?

WK: Yeah. The labour market, as we know, especially in advanced economies, has been dealing with some structural headwinds from factors like declining birth rates, aging populations, and now in many parts of the world, tighter immigration policy. All of which, all else equal, constrain labour supply. So, to kind of add to what Rebekah said, it's still early days. We don't know how it’s going to play out. This is kind of another wrinkle in there where we don't know how those dynamics between lower labour supply are going to interact with AI. Like, is this potentially an offset to us having less workers on the road? That's also something to think about.

RY: Yeah, I think it's worth spending time thinking about the impact on labour markets, even though we're talking about AI as a capital-intensive tool and we're early days where a lot of investment is going into that capital and software. Because ultimately especially for policymakers, it's keeping an eye on what does happen to the labour markets. In the short term, we might see this kind of capital intensive, capital favouring, equity market favouring developments. But over the medium to long run, if we see much broader employment hits or wage hits from greater automation versus augmentation, that leads to a whole other string of challenges. Whether it's government revenues or whether it is inequality in societies. And it's even that aggregate demand. So, remember, these companies are making these investments and hoping to sell products and services to consumers. And if they leave behind big factions of those consumers, they're not going to have that same degree of demand. Even if they can produce widgets or services more efficiently.

SM: Yeah, I mean, it's a very complicated question. I think a lot of people, when they look at AI, they wonder whether AI is going to be coming for their job at some point. And there's that concern that a lot of people have. Are we seeing it anywhere already in real life? I mean, you talked about software developers.

WK: Yeah, I would say it's a very narrow subset. There's one report that comes out every month, the Challenger jobs report, which is focused on the U.S. and essentially provides information on job cuts and why those jobs are being eliminated. And yeah, like AI is being cited sparingly every now and then as one of the reasons for headcount reduction. But it's not even close to being at the top of the reasons. You know, top of the reasons have to be with cost cutting measures, a lack of demand for a company's products. That's really what's been driving some of the workforce reductions in the United States. It hasn't really been AI. We did talk about software developers, that's mainly junior level software developers and particularly those in the under 30 cohort which are seeing employment trends decline. Whereas software development for more experienced professionals, employment in that field is actually continuing to rise. So at this point, I think w e're seeing a very narrow subset and the headlines of course, that we do see, I think those headlines are quite loud, but they may not reflect the reality of what's happening today. That's not to say that we might not get further labour market disruption, but in the here and now it's quite limited, I think.

RY: It's a really good point and it doesn't take an economist today to come up with a list of what might be holding back employment. So we know whether we look at Canada, the U.S., labour markets are slowing and there's policy uncertainty, particularly in the U.S., still high interest rates. Tariffs have been an issue. Just this pervasive sense of uncertainty that's leaving a lot of businesses on hold. So, you layer in AI in this rapid pace of potential change, it’s just one more reason why businesses may be hesitant right now to hire or maybe even reducing its workforce. So, again, very early days that we need to monitor what happens. And maybe at the micro level, we'll see more and more companies laying off or reducing their labour force. But on aggregate it's difficult to tease out the cyclical from the structural forces that at this very early stage.

SM: So there's the potential for disruption. We don't know exactly what form it's going to take or how intensive it's going to be, but how can policymakers and businesses prepare for some kind of uneven transition as AI gets adopted and implemented?

RY: I'm going to focus on one really big issue that will be at the forefront of policymakers minds right now which is governments really rely on labour income as a major source of revenue. So that's upward of 60% once you look at personal income tax, payroll tax, security contributions. It's a really big source of revenue and so if you look at a path where the disruption is faster, we see higher unemployment rates that not only will they be losing revenues, they will also have higher expenditure because of these unemployment programs. So, policies really need to be geared towards shortening that disruptive period. How can you really reskill, retrain, rematch labour force and get them into either existing or new jobs that may be created along the way? Because quite frankly, we can't afford as economies around the world to enact things like universal basic income that we need to do everything we can to avoid that we get on that path and think about how do we make sure that AI is labour-augmenting, not labour-displacing.

SM: And are you able to determine what the impact on other economic indicators, whether it's inflation or interest rates or whatever are happening already? Whether that's as a result of the massive capital expenditures that's taking place in that sector or anything else? What are the economic impacts that are being felt now?

RY: Yeah I think that we look sort of at two aspects right now. And so one as forecasters and we're trying to dissect what's going on in the global, the American, the Canadian economy is that we've really got a two-paced the economy. That we've got what's going on in the AI world, so basically, almost all the business investment that's happening in the U.S. economy right now is in the tech data centre, energy sectors. So that's really holding up, not just business investment, but quite frankly, a good chunk of U.S. economic activity right now is being held up by these this subset of activity as well. And then you layer in the wealth channel of what's been going on in equity markets. And that also supports consumption that consumers, individuals feel wealthy and they're more likely to consume. And so, there are multiple channels right now where that whole AI play is really kind of masking a broader weakening given other headwinds in the global and American economies right now. So, we certainly need to unpack some of those different drivers because of what's going on. But as we look over the horizon, then we need to think about, okay, so if this these trends continue, if we continue to see build out, what would happen to inflation and hence interest rates and investment and consumption activity over the long run? And that's where you start to get in the near term, you can sort of understand theoretically that lots of investment that could really push up inflationary pressures, particularly if you think about the supply chain bottlenecks for stuff that's required for energy and chips and so forth. But as you start to look over the medium term the theory can say, okay, that, yes over the medium term, greater productive capacity or more supply in the economy could be deflationary. But at the same time, greater demand if we're all wealthier, higher productivity, higher output, that demand could offset the supply side dynamic. And at the same time, if in that positive scenario, that there's this continued demand for capital, greater returns on capital from this AI story, that that can also push up the neutral interest rate so that the whole rate spectrum goes higher. And I would say very early days and you can read studies, especially over the medium term that'll say it'll be mildly inflationary. Others it'll say mildly deflationary. You have to unpack what the assumptions are and then you have to have a bit of a healthy dose of skepticism that nobody really knows right now. So it is one of those things we need to monitor. 

WK: I guess I'll just add that a lot of the studies out there, to Rebekah's point, imagine a chart, you see inflation rising in the short to medium term and then it kind of starts to taper off to varying degrees depending on the study. So as those productivity gains feed through, that's when you get that disinflationary effects start to come through as well. But all these studies are also based off of the assumption that we don't get a significant deterioration in the labour market. Because if tomorrow, unemployment as a result of automation was to rise to, say, double digits, that is clearly going to be a net negative and arguably prove deflationary or over the long haul. It is operating under the assumption and to Rebekah's point, why we have to be kind of skeptical of all the studies we look at, that the labour market picture doesn't deteriorate significantly.

SM: Can you give us some numbers around the impact on productivity and growth?

WK: Sure. I mean, there's wide ranging estimates. Some of them very optimistic. The most optimistic one is calling for productivity growth of approximately 1.7 percentage points per annum over the next ten years. And that's outstanding if that happens. And then you've got more pessimistic scenarios which are calling for productivity gains to the tune of only about a 10th of a percentage point per annum over the next decade. So, kind of on the opposite sides of the spectrum. And I think like most things in life, the truth is somewhere in the middle. The average across the studies we looked at is about a half percentage point uplift to total factor productivity growth, which is it's something, it's not nothing. Because if you look at the ten years leading up to the pandemic, the U.S. has had an average productivity growth of 0.8 percentage points. So a half percentage point uplift is about a 60% uplift there. And I think they'll take that. You know, Rebekah spoke about Canada's struggles with productivity growth. I'm sure Prime Minister Carney would be more than happy to take a half percentage point uplift to TFP as well. So, we'll see what happens. But I reckon the truth is probably somewhere in the middle. And then in terms of growth, I like the way the IMF phrases it. So, they have a low TFP scenario and a high TFP scenario. And under their low scenario, they suggest GDP growth will be about 1 to 1.5 percentage points higher than the baseline. And in a high productivity scenario, we get growth perhaps as strong as five percentage points stronger relative to baseline. So, a wide range of estimates and it speaks to, I think, the uncertainty of how it's going to impact the global economy.

SM: Okay. And I guess related to that uncertainty and there's so many things we just don't know yet as this new technology evolves. One thing I think a lot of people think about, or at least people who like me, are old enough to remember the dot com boom of the late nineties and the subsequent bust that happened after that in the early 2000s. I think a lot of people wonder whether we are in a similar type of bubble. Where there's this massive enthusiasm, lots of money being poured in. What do you think? Are there legitimate comparisons to be made between what happened with the bubble in the early 2000s and what's going on now? Let's start with you, Walid.

WK: Yeah, I mean, if I had a nickel for every time I get this question. I think it's an important question. And I do think that many of the similarities that we draw between the dot com era and the present are actually warranted. You know, you think about some of the similarities. We have elevated valuations now. We had them before. We have narrow market leadership. Back then it was the entire infotech space. And today we have what's known as the Magnificent Seven cohort. We had promises of significant productivity gains and that led to a CapEx cycle where companies back then started to deploy funds or investment into software, into personal computing. And today we're seeing a similar trend play out with data centres, advanced semiconductor chips. Energy is another sort of an underappreciated factor. So, there are similarities, but I think it's also important to identify a few differences as well. And the most important distinction, I think, has to do with the types of companies that we have today versus the types of companies that we had before. In the dot com era, many of those companies stock prices were fueled by hype, not fundamentals. Exuberance got ahead of fundamentals like earnings, and many of those companies failed to generate any material amounts of cash flow or earnings. You contrast that with the companies we see today, the AI leaders. These are high quality companies with diversified business models. They have a strong free cash flow generation. They have strong returns on invested capital. And much of the CapEx that they have embarked on is actually not being financed through debt issuance or IPOs that dilute the share value. No, it's actually being financed internally through cash that they have. Massive amounts of cash that they're holding. So, I think that's a very important distinction to make. I'm not saying there's no risks out there. I think the biggest risk that comes to mind is to do with valuations. And they are undeniably rich. If we look at the price to earnings multiple of the Mag Seven cohort on a 12 month forward basis, at its peak it was around 35 times forward earnings. That's very high relative to what we saw in the pre-pandemic period. But it's not as high as some of the heights that we saw in the dot com era. And of course, what was at the centre of the dot com era? It was the infotech space. It had, at its peak, a price to earnings multiple of around 60 times forward earnings. So nearly double. So, while valuations are high today, absolutely, they're not to the levels of exuberance that we saw 25 years ago. And I guess last thing I'll say about this is that I would give a much higher likelihood of companies in this day and age to ultimately grow into those valuations and being able to justify those valuations. What I mean by that is if these companies continue to deliver on earnings, if AI holds the promise of reducing costs and expanding margins, then I think although there's probably limited room for multiple expansion, given that they're already stretched, earnings can continue to drive equity market performance going forward and ultimately allow us to grow into these valuations over time.

SM: Okay. Yeah, I remember that term irrational exuberance that was tossed around quite a bit in those days. How about you, Rebekah? Bubble or no bubble?

RY: Well, what I would say is, as an economist, the Internet didn't go away with the dot com bust. And I think that that's something good to remember is over the long term, AI isn't going away. The AI story is going to play out over the next years and decades. And so, I think one has to think it is going to be a bumpy ride. And we celebrate the Nobel Prize economist a couple of weeks ago, Canadian, talked about creative destruction and he wrote that paper 30 years ago. Tt's not new that the kind of on a path of revolution or significant change or disruptive change in economies there will be winners and losers along that path. And so, I think that with that in mind, I leave it to folks like Walid to help identify what the winners and losers are. But we know that it is going to likely be a volatile path as we go there. I would point out a couple of differences in the context to today versus before. And a really big one would be the geopolitical context right now. So, in the dot com era, we were in a globalization, trade liberalization, we really didn't have to worry about things like export controls. And now you layer on technologies that are extremely resource dependent, energy dependent. Critical minerals, semiconductor chips that are held within parts of the world that are increasingly restricting access to those technologies. So, there's this geopolitical overlay that could very well disrupt the best laid plans in terms of the technologies. And on the flip side, I would say also productivity has never been worse, has never been lower than it has ever been. And in the dot com era, we were still enjoying relatively decent productivity growth in the economies like the U.S.. But right now, we can't afford to not have this work out well for the global economy, for the American economy, because we're kind of running out of drivers and our labour forces are shrinking and less demand for capital because for all these reasons. And so, I think we need to lean on all of the policy levers and business investment opportunities in a very kind of structured, disciplined way to really engineer that stronger growth. And that's what you see in the likes of the policies that are being enacted here in Canada. I would also say, keep in mind AI in itself is not the end goal. That, at least for economists, productivity and welfare are the end goals. And so maybe that helps enforce some discipline. And so don't necessarily just chase the shining bauble but look for the technologies and the opportunities that it actually is going to lead to more output for the amount of capital and labour that that we use as a society.

SM: Right.

RY: I think another important aspect that we aren't talking about enough is the role that AI could play in welfare. And so, as economists, we measure productivity mostly in the business sector because we only have data for that. But in the Canadian economy, for example, one in five, roughly, labour force works in the public sector, think health care, education, not to mention a longer list of public services. So, there's huge potential that citizens, that Canadians can feel welfare improvements from greater innovation in health care or greater innovation in learning, in education, in service delivery that we may not actually see in the metrics that we measure as economists, but that could have real welfare impacts on citizens. And not to mention the role that governments can play in boosting innovation. The public R&D role and the innovation diffusion and the frameworks around that. And even as procurers of early-stage innovations, early-stage AI uses to help build that scale and those test cases. So, I think that we need to think also about the other broader domains that AI can deliver better value or better outcomes for citizens.  
 
SM: Okay. What is the takeaway here? What are the top two or three things? It's a long report. It's got recommendations around policy and other things at the end of the report. What should people be taking away from this conversation and from the report that you put together? 
 
RY: If we think about the key takeaways, one is that there's just huge uncertainty where this is all going in economic terms. I think, two, we need it to go somewhere positively because productivity, economic output has been weakening. So, we really do need some positive news story there. Three, though, we need to be prepared with the policy framework for any number of scenarios. And for me, one playbook for policymakers that they should be thinking about is where the gains could be transformational. They really need to look at how can we accelerate those gains, accelerate the diffusion, but also acknowledge where that path is transitional or potentially disruptive, they need to think about how to cushion and help that adjustment so workers help them reattach, reskill, rejoin the labour force as quickly as possible. And third, where there are tensions or potential uncertainties that we need to think about, how do we mitigate the risks without actually stalling or impeding that innovation that we need so badly?

SM: Similar question to you, Walid. Amid all that uncertainty that Rebekah was just talking about, from an investor perspective, how do you wrap your head around that?

WK: I think it's very important throughout this entire conversation we've talked about how uncertain this is. How is it going to play out exactly and what the economic investment impact is going to be. And I think when you have elevated uncertainty, you need to go back to basics. And that means going back to tried and true investing principles, maintaining a high-quality bias and being diversified. And I mean, not just being diversified across regions, but also being diversified across sectors. Right now some of the early beneficiaries are in the infotech space or the space that's directly tied to artificial intelligence. Over time, if this thing pans out, perhaps other sectors, companies in other sectors are going to be able to capitalize on AI by reducing cost and implemented appropriately to expand margins and corporate profits. So having diversified exposure to get a benefit from those second-round winners from AI is extremely important. But because of that uncertainty, diversification is really the core tenet that can help to mitigate volatility in portfolios. I doubt that this is going to move up in a straight line. I think there could be some choppiness along the way and the best defensive player that we have to combat that is fixed income. Bonds, you know, obviously at this time sovereign debt is providing very healthy yields both on a nominal and inflation adjusted basis. And I think that if having a bit of fixed income exposure, maybe even looking into alternative assets, that can really help to lower volatility in investment portfolios and help investors stay invested over the long haul. And the last point I'll make and this kind of goes back to something Rebekah said, when we were coming out of the dot com era, there were many, many companies that went under and kind of deservedly so because they didn't really produce any earnings. But then there were a lot of companies who, although weren't spared from the sell off, actually came out of it stronger. So, think about your Microsoft’s and your Cisco’s and Amazon’s, for instance, which over the last 25 years have done exceptionally well. Could we have a similar sort of scenario play out if, let's say, there is volatility and we do get a correction, who's going to be the winners going forward? Because just like the Internet continued on and the tech bubble bursting didn't lead to the end of the Internet or personal computing, it actually accelerated it. I think a similar trend with AI where it's here to stay and positioning by being invested in the highest quality companies is something that I think can allow investors to benefit over the long haul as well.

SM: Walid, Rebekah, thank you so much for joining us. Really appreciate it. Great conversation.

WK: Great. Thanks for having us.

RY: Thank you.

SM: I've been speaking with Rebekah Young, Vice President and Head of Inclusion and Resilience Economics at Scotiabank. As well as Walid Khalid, the Director of Investment Strategy at Scotia Wealth Management.

La transcription suivante a été générée à l'aide de la traduction automatique.


Stephen Meurice : On dirait qu'aujourd'hui, partout où l'on regarde, on entend parler d'IA. Certains la présentent comme une révolution. L'aube d'une nouvelle ère. Comme ce qu'on a vu dans le passé avec l'électrification ou l'avènement d'Internet.

Rebekah Young : En gros, on voit l'IA partout. Ainsi, l'IA semble pouvoir changer la donne.

SM : C'est Rebekah Young, vice-présidente et responsable de l'économie de l'inclusion et de la résilience chez Scotiabank.

RY : Je pense que ça promet beaucoup, mais on est encore à un stade précoce qu'on doit vraiment réfléchir à comment ça pourrait se dérouler et quel genre d'impact ça pourrait avoir.

SM : Et c'est exactement ce que Rebekah et ses collègues de Scotiabank ont fait dans un rapport récent intitulé Macro, marchés et machines : la transformation économique et du marché portée par l'IA. Il examine comment l'intelligence artificielle transforme l'économie mondiale et, avec elle, des choses comme les stratégies d'investissement.

Walid Kahlid : Je pense que, du point de vue de l'investissement, ce que nous voulons vraiment faire, c'est contextualiser tout cela pour les lecteurs afin qu'ils puissent tirer parti de certaines opportunités qui émergent, tout en atténuant certains risques.

SM : C'est l'un des coauteurs de l'article, Walid Khalid. Il est directeur de la stratégie d'investissement chez Scotia Wealth Management. Walid et Rebekah sont ici pour nous expliquer ce qu'ils ont trouvé dans leur rapport. Nous aborderons l'impact que l'IA pourrait avoir sur l'économie à long terme, comment elle pourrait affecter l'emploi et la productivité, s'il y a une « bulle de l'IA », comment les investisseurs devraient comprendre tout cela et plus encore. Je suis Stephen Meurice et voici Perspectives. Walid, Rebekah, merci beaucoup d'être avec nous. Merci d'être venu.

WK : Merci de nous recevoir.

RY : Merci.

SM : Très bien. L'intelligence artificielle, évidemment un énorme développement technologique. Tout le monde en parle maintenant, il a le potentiel de changer plusieurs aspects de nos vies et de l'économie, et vous avez produit ce livre blanc intitulé La transformation économique et du marché portée par l'IA. Qu'essayiez-vous d'accomplir en rédigeant cet article? Peut-être que je vais commencer par toi, Rebekah.

RY : Il y a beaucoup de mouvements du côté de l'IA. De ce qui se passe sur les marchés financiers à ce qui se passe dans l'activité économique et l'investissement des entreprises, particulièrement aux États-Unis. Donc, je pense qu'on voulait vraiment analyser certains de ce qu'on observe, certains des moteurs, certains des impacts potentiels, parce qu'il y a franchement de grandes incertitudes sur ce que tout cela pourrait signifier pour l'économie à long terme. Donc, on voulait vraiment juste rassembler ce qu'on sait, ce qu'on ne sait pas, ce qui nous inquiète ou qu'on espère plus tard, et quels jalons nous indiqueraient sur quel chemin on est.

SM : Exactement. Pour beaucoup de gens, ils pensent à l'IA dans leur vie quotidienne, ce sont des vidéos qu'ils voient, et ils se demandent ce qui est vrai ou faux, et comment ils peuvent utiliser les prompts IA au travail. Mais vous regardez la situation dans son ensemble, ce que cela pourrait signifier pour l'économie, tant au Canada qu'ailleurs.

RY : Oui, les économistes s'enthousiasment beaucoup quand ils pensent à l'IA parce que, avant tout, elle pourrait changer la donne en termes de productivité. Et donc, depuis des décennies, nous savons que dans de nombreux pays, pas seulement au Canada, la productivité diminue au fil des années et des décennies. Ainsi, l'IA semble pouvoir être l'une de ces choses, un véritable changement de jeu. C'est un montage croisé. Ce n'est pas seulement un secteur en particulier, mais cela pourrait avoir un impact à l'échelle de l'économie et de la main-d'œuvre sur la façon dont nous réunissons nos gens et notre capital pour produire plus de PIB, de façon plus efficace et en plus grande quantité. Donc, je pense que, vous savez, cela promet beaucoup, mais nous en sommes encore à un stade précoce que nous devons vraiment analyser comment cela pourrait se dérouler et quel impact cela pourrait avoir, non seulement sur le PIB et la productivité, mais aussi sur la main-d'œuvre, l'inflation et les taux d'intérêt, toutes les choses auxquelles nous, économistes, avons tendance à penser?

SM : D'accord. Eh bien, on reviendra sur certains détails dans quelques minutes. Walid, je viens te voir. Vous avez abordé cela du côté de l'investissement. C'est ce que tu fais dans ton travail. Qu'essayiez-vous d'accomplir en travaillant sur cet article?

WK : Oui. Pour reprendre le point de Rebekah, il y a encore beaucoup d'incertitude quant à la façon dont tout cela va se dérouler. Mais on voit déjà l'impact se manifester sur les marchés, n'est-ce pas? Le leadership sur les marchés boursiers au cours des dernières années a été assez limité. Nous avons vu des milliards et des milliards de dollars entrer dans ce cycle de CapEx. Et c'est parce que certaines des entreprises les plus performantes croient que cela va effectivement libérer des gains de productivité à long terme. Maintenant, si cela arrivera et dans quelle mesure, cela reste à voir, et je suis sûr que nous y reviendrons plus tard, mais je pense que du point de vue de l'investissement, ce que nous voulons vraiment faire, c'est contextualiser tout cela pour les clients et les lecteurs sous un angle économique et d'investissement afin qu'ils puissent tirer parti de certaines opportunités qui émergent de cela,  ainsi que d'atténuer certains des risques également présents sur le marché. Et je suis certain que nous aborderons certains de ces risques plus tard aussi.

SM : Certainement. Et comment l'intelligence artificielle se compare-t-elle aux avancées technologiques passées, que ce soit l'électrification ou Internet, en termes de potentiel à remodeler la productivité et la croissance économique?

WK : Il existe une grande variété d'estimations. Et nous avons examiné, Rebekah, moi-même et nos collègues, nous avons examiné plusieurs études académiques différentes provenant de sources réputées, telles que le Fonds monétaire international et la Banque des règlements internationaux. Il n'y a vraiment pas de consensus clair sur le type d'impact sur la productivité que nous pourrions finir par observer. Il y a toutefois certaines similitudes entre les innovations technologiques passées que nous avons observées au cours des cent dernières années environ. Que l'on regarde la révolution industrielle, l'électrification, comme vous l'avez mentionné, ou le boom de l'informatique personnelle, ils ont tendance à augmenter la productivité. Ils entraînent un certain niveau de perturbation du marché du travail tout en créant de nouveaux emplois. Donc, pendant la Révolution industrielle, nous sommes passés d'une économie agraire à une économie plus industrialisée. Donc, moins d'emplois dans l'agriculture, encore plus dans la fabrication, par exemple. Et il reste à voir, nous n'avons pas vraiment vu cette perturbation du marché du travail se manifester autant avec l'IA. Peut-être plus tard, mais jusqu'à présent, c'est l'offre à un sous-ensemble restreint de professions comme les développeurs logiciels, en particulier les développeurs de niveau junior, qui sont devenues une priorité. Mais à part cela, je pense que la seule chose que nous pouvons certainement vérifier que cela a en commun avec les innovations technologiques passées, c'est un cycle CapEx. Nous avons vu des milliards de dollars alloués aux centres de données, semi-conducteurs, logiciels, informatique en nuage, sans parler aussi de la consommation d'énergie. C'est cohérent avec ce que nous avons vu, que ce soit la pose de milliers et des milliers de kilomètres de voies ferrées pendant la révolution industrielle, ou la mise en place de milliers de kilomètres de câbles à fibre optique à travers le monde, ou encore le nombre de tours cellulaires aux États-Unis qui a quadruplé depuis le tournant du siècle. Donc, ce développement de l'IA suit une tendance très similaire à celle que nous avons observée à l'ère Internet, c'est-à-dire des dépenses d'investissement importantes, particulièrement de la part des grandes entreprises.

SM : Qu'en penses-tu, Rebekah? Certainement, les gens parlent de cela comme d'une potentielle révolution. Que ça pourrait vraiment tout changer, pas que vous connaissiez forcément la réponse exacte à cette question [rires], mais comment cela vous semble-t-il comparé à certaines de ces premières innovations technologiques?

RY : Quand on regarde les révolutions passées de la productivité, je pense que la leçon est qu'elles ont tendance à se révéler non seulement sur des années, mais même des décennies. Nous en sommes donc très tôt dans cette phase du développement. Donc, je dirais qu'il faut être patients, que nous en sommes aux tout premiers stades de cette révolution potentielle. Mais je dirais aussi qu'il faudrait peut-être être un peu prudent, voire optimiste, car cela pourrait être plus rapide que les révolutions passées. Et si l'on regarde simplement le rythme des investissements qu'on voit déjà à l'échelle de toute la construction des échelles de la fibre optique pendant le boom des télécoms. Donc, ça se passe très, très rapidement. Cela pourrait être positif pour ce que cela signifie pour la croissance et la productivité, mais cela pourrait aussi signifier que nous assistons à des déplacements plus rapides et que nous ne sommes pas nécessairement prêts, en tant que société, en tant qu'économies, à faire cet ajustement que, lors des révolutions passées, nous avons eu ces années et décennies pour s'adapter afin de voir la main-d'œuvre migrer d'un secteur,  Certains emploient dans d'autres. Donc, je dirais que quand on regarde en arrière, il y a des choses à retenir, mais aussi une certaine prudence quand on regarde ce à quoi on pourrait faire face aujourd'hui, si tôt, et on ne sait pas encore dans quelle direction ça va. Et aussi, nous avons les leviers politiques à notre disposition. C'est une question de savoir si nous sommes prêts à les utiliser pour nous mettre sur la voie qui semble meilleure du point de vue économique et sociétal.

SM : On a vraiment l'impression que ça se passe à un rythme effréné, avec des choses comme ChatGPT qui n'apparaissent vraiment qu'à une partie du vocabulaire public et, ces deux ou trois dernières années, quelque chose comme ça. Vous avez parlé de productivité. Même à court terme, y a-t-il des domaines où il devient clair qu'il y a des opportunités de productivité? Je sais qu'il reste encore beaucoup de choses inconnues, mais y a-t-il des choses que nous savons où nous voyons déjà des gains de productivité?

RY : D'abord, laissez-moi décortiquer les canaux auxquels nous, en tant qu'économistes, pensons quand nous pensons à la productivité et à la production, d'ailleurs. Donc, essentiellement, le PIB est un calcul du travail et du capital et de la productivité avec laquelle nous utilisons ce travail et ce capital. Donc, quand on pense à l'IA, l'IA est avant tout un outil qui nous permet de rendre notre travail plus productif. Nous pouvons aussi approfondir la technologie ou l'automatisation, les robots que nous avons déjà, rendant notre capital plus efficace. Et puis il y a cette sauce magique qui réunit les deux avec des outils et en produit davantage. Il y a aussi une quatrième catégorie dans ce nouvel ordre mondial de l'IA : quels nouveaux emplois existent et sur la bonne voie s'il y a une croissance plus forte, une productivité plus forte, plus de demande, plus de consommation, donc encore plus d'emplois créés dans l'ensemble de l'économie. Donc, si vous pensez à ces multiples canaux, vous vous demandez, d'accord, quels sont les outils qui vont rendre les gens ou le capital plus productifs? Et c'est là qu'on en est à tout début. Je dirais de la patience parce qu'on en est encore tôt. Je pense qu'on a des outils, les plis sont en train d'être corrigés. On essaie encore de comprendre : « Comment ça fonctionne? Sont-ils sécuritaires? Qu'en est-il de la vie privée? Qu'en est-il des hallucinations et de la précision? » Donc, on en est encore au début. Mais ce que nous voyons, c'est que si je regarde les statistiques canadiennes, par exemple, nous avons encore un peu plus de 10% d'entreprises qui disent essayer ces différents outils d'IA. C'est environ un tiers quand on regarde certains secteurs comme la finance, les services professionnels, les technologies de l'information. Mais ils l'utilisent encore pour des choses comme l'analyse de données, l'analyse de texte, les chatbots de service à la clientèle. Donc, ce n'est qu'à la surface de sa puissance et c'est encore assez limité dans les données dont nous disposons, et est-ce que ça nous rend plus productifs ou non, ou est-ce que ça nous distrait de notre travail? Et il y a une courbe d'apprentissage, à mesure que les employés et les entreprises construisent ces systèmes, investissent dans la technologie et les logiciels pour les utiliser et les tester, les former pour leurs propres besoins. Nous ne nous attendrions pas à voir cela dans les résultats ou la productivité pour l'instant. Donc, encore une fois, ce n'est pas pour dire qu'il n'aura pas beaucoup de promesses, mais nous en sommes encore à ses débuts. Et je voudrais aussi souligner que certains chiffres peuvent être un peu alarmistes là-dehors. Disons, d'accord, 60% de la main-d'œuvre est exposée à l'IA. Et je mettrais en garde que parce qu'un emploi ou une tâche est exposé à l'IA, cela ne signifie pas nécessairement qu'il sera automatisé. Cela pourrait potentiellement signifier que ce sera une augmentation. L'IA va fournir un outil pour faire plus avec ce travail. Mais je dirais aussi qu'il faut tenir compte de l'aspect économique. Donc, même si un emploi est exposé à l'IA en ce moment, il n'est peut-être pas rentable pour une entreprise ou une économie d'automatiser ce travail simplement à cause de cette dynamique de coûts, travail contre capital. Donc, nous en sommes encore à ses débuts et nous déterminons quelles tâches, quels emplois, quelles économies sont plus exposées versus celles qui ont plus d'opportunités.

SM : Walid, y a-t-il quelque chose à ajouter?

WK : Oui. Le marché du travail, comme nous le savons, surtout dans les économies avancées, fait face à certains vents contraires structurels liés à des facteurs comme la baisse des taux de natalité, le vieillissement de la population, et maintenant, dans plusieurs régions du monde, une politique d'immigration plus stricte. Tout cela, toutes choses égales par ailleurs, limitent l'offre de main-d'œuvre. Donc, pour ajouter à ce que Rebekah a dit, c'est encore tôt. On ne sait pas comment ça va se dérouler. C'est un autre détail où on ne sait pas comment ces dynamiques entre une offre de main-d'œuvre plus faible vont interagir avec l'IA. Est-ce que ça pourrait compenser le fait qu'on ait moins de travailleurs sur la route? C'est aussi quelque chose à considérer.

RY : Oui, je pense que ça vaut la peine de réfléchir à l'impact sur les marchés du travail, même si on parle de l'IA comme d'un outil à forte intensité de capital et qu'on en est aux débuts où beaucoup d'investissements sont investis dans ce capital et ces logiciels. Parce qu'en fin de compte, surtout pour les décideurs politiques, il s'agit de surveiller ce qui arrive au marché du travail. À court terme, on pourrait voir ce type de marché boursier intensif en capital, favorable au capital, favorisant les développements. Mais à moyen et long terme, si l'on observe des impacts beaucoup plus larges sur l'emploi ou sur les salaires dus à une automatisation accrue plutôt qu'à l'augmentation, cela mène à toute une autre série de défis. Que ce soit les revenus gouvernementaux ou l'inégalité dans les sociétés. Et c'est même cette demande globale. Alors, rappelez-vous, ces entreprises font ces investissements et espèrent vendre des produits et services aux consommateurs. Et s'ils laissent derrière eux de grandes factions de ces consommateurs, ils n'auront pas ce même degré de demande. Même s'ils peuvent produire des widgets ou des services plus efficacement.

SM : Oui, je veux dire, c'est une question très compliquée. Je pense que beaucoup de gens, quand ils regardent l'IA, se demandent si l'IA va venir chercher leur emploi à un moment donné. Et il y a cette inquiétude que beaucoup de gens ont. Est-ce qu'on le voit déjà quelque part dans la vraie vie? Je veux dire, tu as parlé des développeurs logiciels.

WK : Oui, je dirais que c'est un sous-ensemble très restreint. Un rapport sort chaque mois, le rapport sur les emplois Challenger, qui se concentre sur les États-Unis et fournit essentiellement des informations sur les suppressions d'emplois et pourquoi ces emplois sont supprimés. Et oui, comme l'IA est parfois citée avec parcimonie comme l'une des raisons de la réduction des effectifs. Mais ce n'est même pas la première des raisons. Vous savez, la principale raison doit être les mesures de réduction des coûts, le manque de demande pour les produits de l'entreprise. C'est vraiment ce qui a motivé certaines des réductions d'effectifs aux États-Unis. Ce n'est pas vraiment de l'IA. Nous avons parlé des développeurs de logiciels, principalement des développeurs de niveau junior et particulièrement ceux des moins de 30 ans qui voient les tendances de l'emploi diminuer. Alors que le développement logiciel est destiné aux professionnels plus expérimentés, l'emploi dans ce domaine continue d'augmenter. Donc, à ce stade, je pense qu'on voit un sous-ensemble très restreint et les gros titres, bien sûr, que nous voyons, sont assez bruyants, mais ils ne reflètent peut-être pas la réalité de ce qui se passe aujourd'hui. Cela ne veut pas dire que nous ne pourrions pas avoir d'autres perturbations du marché du travail, mais ici et maintenant, c'est assez limité, je pense.

RY : C'est un très bon point et il ne faut pas être économiste aujourd'hui pour dresser une liste de ce qui pourrait freiner l'emploi. Donc, que l'on regarde le Canada ou les États-Unis, les marchés du travail ralentissent et il y a de l'incertitude politique, surtout aux États-Unis, avec des taux d'intérêt toujours élevés. Les tarifs ont été un enjeu. C'est juste ce sentiment omniprésent d'incertitude qui laisse beaucoup d'entreprises en attente. Donc, si on ajoute l'IA à ce rythme rapide de changement potentiel, c'est une raison de plus pour laquelle les entreprises hésitent actuellement à embaucher, voire à réduire leur main-d'œuvre. Donc, encore une fois, c'est très tôt où nous devons surveiller ce qui se passe. Et peut-être qu'à l'échelle micro, on verra de plus en plus d'entreprises licencier ou réduire leur main-d'œuvre. Mais dans l'ensemble, il est difficile de distinguer le cyclique des forces structurelles à ce stade très précoce.

SM : Il y a donc un potentiel de perturbation. Nous ne savons pas exactement quelle forme cela prendra ni à quel point il sera intensif, mais comment les décideurs politiques et les entreprises peuvent-ils se préparer à une transition inégale à mesure que l'IA est adoptée et mise en œuvre?

RY : Je vais me concentrer sur un enjeu vraiment important qui sera au premier plan des préoccupations des décideurs en ce moment, à savoir que les gouvernements comptent vraiment sur le revenu du travail comme source majeure de revenus. Donc, cela représente plus de 60% quand on regarde l'impôt sur le revenu des particuliers, l'impôt sur la masse salariale, les cotisations à la sécurité. C'est une très grande source de revenus, donc si on regarde une voie où la perturbation est plus rapide, on observe des taux de chômage plus élevés, ce qui fait qu'ils perdront des revenus, mais qu'ils auront aussi des dépenses plus élevées à cause de ces programmes de chômage. Donc, les politiques doivent vraiment viser à raccourcir cette période perturbatrice. Comment peut-on vraiment requalifier, requalifier, réorganiser la main-d'œuvre et les amener vers des emplois existants ou nouveaux qui pourraient être créés en cours de route? Parce qu'honnêtement, nous ne pouvons pas nous permettre, en tant que économies mondiales, d'adopter des mesures comme le revenu de base universel que nous devons tout faire pour éviter que nous empruntions cette voie et réfléchissons à comment nous assurer que l'IA augmente la main-d'œuvre, et non la remplace.

SM : Et êtes-vous capable de déterminer quel est l'impact sur d'autres indicateurs économiques, que ce soit l'inflation, les taux d'intérêt ou autre chose qui se passe déjà? Que ce soit à cause des énormes dépenses en capital qui ont lieu dans ce secteur ou pour autre chose? Quels sont les impacts économiques qui se font sentir actuellement?

RY : Oui, je pense qu'on regarde un peu deux aspects en ce moment. Donc, en tant que prévisionnistes, et nous essayons de disséquer ce qui se passe dans l'économie mondiale, américaine et canadienne, c'est que nous avons vraiment une économie à deux rythmes. Nous avons ce qui se passe dans le monde de l'IA, donc en gros, presque tous les investissements commerciaux qui se produisent actuellement dans l'économie américaine se concentrent sur les centres de données technologiques et les secteurs de l'énergie. Donc, cela tient vraiment la route, pas seulement l'investissement des entreprises, mais franchement, une bonne partie de l'activité économique américaine actuelle est aussi soutenue par ce sous-ensemble d'activités. Et ensuite, on ajoute le canal de richesse de ce qui se passe sur les marchés boursiers. Et cela soutient aussi une consommation où les consommateurs, les individus, se sentent riches et sont plus susceptibles de consommer. Donc, il y a plusieurs canaux en ce moment où tout ce jeu de l'IA masque vraiment un affaiblissement plus large, compte tenu d'autres vents contraires dans les économies mondiale et américaine en ce moment. Donc, nous devons certainement décortiquer certains de ces différents facteurs à cause de ce qui se passe. Mais en regardant à l'horizon, il faut réfléchir : d'accord, si ces tendances continuent, si nous continuons à voir de l'expansion, qu'adviendra-t-il de l'inflation et donc des taux d'intérêt ainsi que de l'activité d'investissement et de consommation à long terme? Et c'est là que, à court terme, on peut comprendre théoriquement que beaucoup d'investissements pourraient vraiment augmenter les pressions inflationnistes, surtout si on pense aux goulots d'étranglement dans la chaîne d'approvisionnement pour les produits nécessaires à l'énergie, aux puces, etc. Mais en regardant à moyen terme, la théorie peut dire, d'accord, que oui, à moyen terme, une plus grande capacité productive ou une plus grande offre dans l'économie pourraient être déflationnistes. Mais en même temps, une demande plus grande si nous sommes tous plus riches, une productivité plus élevée, une production plus élevée, cette demande pourrait compenser la dynamique de l'offre. Et en même temps, si dans ce scénario positif, il y a une demande continue de capitaux, de meilleurs rendements sur le capital grâce à cette histoire d'IA, cela peut aussi faire monter le taux d'intérêt neutre pour que tout le spectre des taux augmente. Et je dirais que c'est très tôt, et on peut lire des études, surtout à moyen terme, qui disent que ce sera légèrement inflationniste. D'autres, on dirait légèrement déflationnistes. Il faut décortiquer les hypothèses et ensuite avoir une bonne dose de scepticisme que personne ne connaît vraiment pour l'instant. C'est donc une de ces choses que nous devons surveiller.

WK : Je suppose que je vais juste ajouter que beaucoup d'études, pour reprendre le point de Rebekah, imaginez un graphique où l'inflation augmente à court et moyen terme, puis elle commence à diminuer à des degrés divers selon l'étude. Donc, à mesure que ces gains de productivité se manifestent, c'est là que les effets de désinflation commencent aussi à se manifester. Mais toutes ces études reposent aussi sur l'hypothèse que le marché du travail ne se détériore pas de façon significative. Parce que si demain, le chômage dû à l'automatisation devait monter, disons, à deux chiffres, ce serait clairement un net négatif et cela s'avérerait sans doute déflationniste ou à long terme. Il fonctionne sous l'hypothèse, et pour reprendre le point de Rebekah, pourquoi nous devons être un peu sceptiques envers toutes les études que nous examinons, que la situation du marché du travail ne se détériore pas significativement.

SM : Pouvez-vous nous donner quelques chiffres sur l'impact sur la productivité et la croissance?

WK : Bien sûr. Je veux dire, il y a des estimations très variées. Certains sont très optimistes. Le plus optimiste prévoit une croissance de la productivité d'environ 1,7 point de pourcentage par an au cours des dix prochaines années. Et c'est exceptionnel si ça arrive. Et puis il y a des scénarios plus pessimistes qui prévoient des gains de productivité d'environ un dixième de point de pourcentage par an au cours de la prochaine décennie. Donc, c'est un peu aux extrémités opposées du spectre. Et je pense que, comme pour la plupart des choses dans la vie, la vérité se situe quelque part entre les deux. La moyenne dans les études que nous avons examinées est d'environ un demi-point de pourcentage d'augmentation de la croissance totale de la productivité des facteurs, ce qui est quelque chose, ce n'est pas rien. Parce que si on regarde les dix années précédant la pandémie, les États-Unis ont connu une croissance moyenne de la productivité de 0,8 point de pourcentage. Donc, un regain d'un demi-point de pourcentage, c'est environ 60% là-bas. Et je pense qu'ils vont l'accepter. Vous savez, Rebekah a parlé des difficultés du Canada avec la croissance de la productivité. Je suis certain que le premier ministre Carney serait plus qu'heureux d'apporter un gain d'un demi-point de pourcentage au PTF également. Alors, on verra ce qui se passe. Mais je pense que la vérité se situe probablement quelque part entre les deux. Et en termes de croissance, j'aime la façon dont le FMI le présente. Donc, ils ont un scénario de TFP faible et un scénario de TFP élevé. Et dans leur scénario bas, ils suggèrent que la croissance du PIB sera environ 1 à 1,5 point de pourcentage supérieure à la valeur de référence. Et dans un scénario de haute productivité, on obtient une croissance peut-être aussi forte que cinq points de pourcentage par rapport à la valeur de référence. Donc, une grande variété d'estimations et cela témoigne, je pense, de l'incertitude quant à l'impact que cela aura sur l'économie mondiale.

SM : D'accord. Et je suppose que c'est lié à cette incertitude, et il y a tellement de choses qu'on ne sait pas encore à mesure que cette nouvelle technologie évolue. Une chose à laquelle je pense que beaucoup de gens pensent, ou du moins ceux qui m'apprécient, sont assez vieux pour se souvenir du boom des dot com à la fin des années 90 et du krach qui a suivi au début des années 2000. Je pense que beaucoup de gens se demandent si nous ne sommes pas dans une bulle similaire. Là où il y a un enthousiasme massif, beaucoup d'argent est injecté. Que penses-tu? Y a-t-il des comparaisons légitimes à faire entre ce qui s'est passé avec la bulle au début des années 2000 et ce qui se passe maintenant? Commençons par toi, Walid.

WK : Oui, je veux dire, si j'avais un sou à chaque fois qu'on me pose cette question. Je pense que c'est une question importante. Et je pense que bon nombre des similitudes que nous faisons entre l'ère Internet Com et aujourd'hui sont en fait justifiées. Tu sais, tu réfléchis à certaines similitudes. Nous avons maintenant des valorisations élevées. On en avait déjà eu. Nous avons un leadership dans un marché étroit. À l'époque, c'était tout le domaine de l'infotech. Et aujourd'hui, nous avons ce qu'on appelle la cohorte des Sept Mercenaires. Nous avions des promesses de gains significatifs de productivité, ce qui a mené à un cycle CapEx où les entreprises de l'époque ont commencé à investir des fonds ou des investissements dans les logiciels, dans l'informatique personnelle. Et aujourd'hui, on observe une tendance similaire avec les centres de données, les puces semi-conductrices avancées. L'énergie est un autre facteur sous-estimé. Donc, il y a des similitudes, mais je pense qu'il est aussi important d'en identifier quelques-unes. Et la distinction la plus importante, selon moi, concerne le type d'entreprises que nous avons aujourd'hui par rapport aux types d'entreprises que nous avions auparavant. À l'époque des dot com, le prix des actions de plusieurs de ces entreprises était alimenté par le battage médiatique, et non par les fondamentaux. L'exubérance a devancé les fondamentaux comme les bénéfices, et beaucoup de ces entreprises n'ont pas réussi à générer de flux de trésorerie ou de bénéfices significatifs. Vous comparez cela aux entreprises que nous voyons aujourd'hui, les leaders de l'IA. Ce sont des entreprises de grande qualité avec des modèles d'affaires diversifiés. Ils ont une forte génération de flux de trésorerie libre. Ils offrent de solides rendements sur le capital investi. Et une grande partie des CapEx qu'ils se sont lancés ne sont en fait pas financés par l'émission de dettes ou les introductions en bourse qui diluent la valeur de l'action. Non, c'est en fait financé à l'interne par des liquidités qu'ils possèdent. Des sommes énormes d'argent qu'ils détiennent. Donc, je pense que c'est une distinction très importante à faire. Je ne dis pas qu'il n'y a pas de risques. Je pense que le plus grand risque qui me vient à l'esprit concerne les évaluations. Et ils sont indéniablement riches. Si l'on considère le multiple cours/bénéfice de la cohorte Mag Seven sur une base de 12 mois à terme, à son sommet, il était environ 35 fois le bénéfice anticipé. C'est très élevé comparé à ce que nous avons vu avant la pandémie. Mais ce n'est pas aussi élevé que certains des sommets que nous avons vus à l'époque des dot com. Et bien sûr, qu'est-ce qui était au cœur de l'ère Internet Com? C'était le domaine de l'infotech. À son apogée, elle avait un multiple du prix sur les bénéfices d'environ 60 fois le bénéfice anticipé. Donc, presque le double. Donc, même si les valorisations sont élevées aujourd'hui, absolument, elles n'atteignent pas le niveau d'exubérance que nous avons vu il y a 25 ans. Et je suppose que la dernière chose que je dirais à ce sujet, c'est que je donnerais beaucoup plus de chances que les entreprises d'aujourd'hui atteignent finalement ces valorisations et puissent les justifier. Ce que je veux dire par là, c'est que si ces entreprises continuent de livrer leurs bénéfices, si l'IA promet de réduire les coûts et d'élargir les marges, alors je pense que même s'il y a probablement peu de place pour plusieurs expansions, étant donné qu'elles sont déjà étirées, les bénéfices peuvent continuer à stimuler la performance du marché boursier à l'avenir et finalement nous permettre de croître jusqu'à ces valorisations avec le temps.

SM : D'accord. Oui, je me souviens de ce terme « exubérance irrationnelle » qui circulait pas mal à l'époque. Et toi, Rebekah? Bulle ou pas bulle?

RY : Eh bien, ce que je dirais, c'est qu'en tant qu'économiste, Internet n'a pas disparu avec l'effondrement des dot com. Et je pense que c'est bon de se rappeler qu'à long terme, l'IA ne disparaîtra pas. L'histoire de l'IA va se dérouler au cours des prochaines années et décennies. Donc, je pense qu'il faut penser que ça va être un parcours cahoteux. Et nous célébrons l'économiste lauréat du prix Nobel il y a quelques semaines, un Canadien, qui a parlé de destruction créatrice et il a écrit cet article il y a 30 ans. Ce n'est pas nouveau que sur la voie de la révolution, de changements importants ou de changements perturbateurs dans les économies, il y aura des gagnants et des perdants sur cette voie. Donc, avec cela en tête, je laisse à des gens comme Walid le soin d'aider à identifier les gagnants et les perdants. Mais nous savons que le chemin sera probablement volatile en avançant. Je voudrais souligner quelques différences entre le contexte d'aujourd'hui et d'avant. Et un point vraiment important serait le contexte géopolitique actuel. Donc, à l'ère des dot com, on vivait une mondialisation, une libéralisation commerciale, on n'avait pas vraiment à se soucier des contrôles à l'exportation. Et maintenant, on ajoute des technologies extrêmement dépendantes des ressources et de l'énergie. Les minéraux critiques, les puces semi-conductrices détenues dans des régions du monde qui restreignent de plus en plus l'accès à ces technologies. Donc, il y a cette superposition géopolitique qui pourrait très bien perturber les plans les mieux conçus en termes de technologies. Et d'un autre côté, je dirais aussi que la productivité n'a jamais été aussi pire, elle n'a jamais été aussi basse qu'avant. Et à l'ère des dot-com, nous connaissions encore une croissance relativement correcte de la productivité dans des économies comme les États-Unis. Mais en ce moment, on ne peut pas se permettre que ça ne fonctionne pas bien pour l'économie mondiale, pour l'économie américaine, parce qu'on commence à manquer de moteurs, notre main-d'œuvre diminue et la demande de capital diminue pour toutes ces raisons. Donc, je pense qu'on doit s'appuyer sur tous les leviers politiques et les opportunités d'investissement d'affaires de façon très structurée et disciplinée pour vraiment favoriser cette croissance plus forte. Et c'est ce que l'on voit dans les politiques qui sont adoptées ici au Canada. Je dirais aussi de garder en tête que l'IA en soi n'est pas le but final. Cela, du moins pour les économistes, la productivité et le bien-être social sont les objectifs finaux. Et peut-être que ça aide à imposer un peu de discipline. Donc, ne vous contentez pas de courir après le bibelot brillant, mais cherchez les technologies et les opportunités qui mèneront réellement à plus de production pour la quantité de capital et de travail que nous utilisons en tant que société.

SM : Exactement.

RY : Je pense qu'un autre aspect important dont nous ne parlons pas assez, c'est le rôle que l'IA pourrait jouer dans le bien-être. Ainsi, en tant qu'économistes, nous mesurons la productivité principalement dans le secteur des affaires parce que nous n'avons que des données pour cela. Mais dans l'économie canadienne, par exemple, environ une personne sur cinq travaille dans le secteur public, pensez aux soins de santé, à l'éducation, sans parler d'une liste plus longue de services publics. Donc, il y a un énorme potentiel pour que les citoyens, que les Canadiens puissent ressentir des améliorations en matière de bien-être grâce à une plus grande innovation en santé ou en apprentissage, en éducation, dans la prestation de services, que nous ne voyons peut-être pas dans les indicateurs que nous mesurons en tant qu'économistes, mais qui pourraient avoir de réels impacts sur le bien-être des citoyens. Et sans parler du rôle que les gouvernements peuvent jouer pour stimuler l'innovation. Le rôle public en R&D, la diffusion de l'innovation et les cadres qui l'entourent. Et même en tant qu'acheteurs d'innovations en phase initiale, l'IA en phase précoce aide à construire cette échelle et ces cas de test. Donc, je pense qu'il faut aussi penser aux autres domaines plus larges où l'IA peut offrir une meilleure valeur ou de meilleurs résultats aux citoyens.   

SM : D'accord. Quelle est la leçon à retenir ici? Quelles sont les deux ou trois principales choses? C'est un long rapport. Il contient des recommandations concernant les politiques et d'autres aspects à la fin du rapport. Qu'est-ce que les gens devraient retenir de cette conversation et du rapport que vous avez rédigé? 

RY : Si on pense aux points clés, l'un d'eux est qu'il y a une énorme incertitude sur la direction que tout cela prend sur le plan économique. Je pense, deuxièmement, que nous avons besoin que cela aille quelque part de positif parce que la productivité, la production économique, s'est affaiblie. Donc, nous avons vraiment besoin d'une nouvelle positive à ce sujet. Troisièmement, cependant, nous devons être prêts avec le cadre politique pour un grand nombre de scénarios. Et pour moi, un guide pour les décideurs politiques auquel ils devraient réfléchir est où les gains pourraient être transformateurs. Ils doivent vraiment réfléchir à comment accélérer ces acquis, accélérer la diffusion, mais aussi reconnaître où cette voie est transitoire ou potentiellement perturbatrice, ils doivent réfléchir à comment amortir et aider cet ajustement afin que les travailleurs les aident à se réintégrer, se requalifier, réintégrer la population active le plus rapidement possible. Et troisièmement, lorsqu'il y a des tensions ou des incertitudes potentielles auxquelles nous devons réfléchir, comment atténuer les risques sans réellement freiner ou entraver l'innovation dont nous avons tant besoin?

SM : Question similaire à la tienne, Walid. Au milieu de toute cette incertitude dont Rebekah vient de parler, du point de vue des investisseurs, comment faites-vous pour comprendre cela?

WK : Je pense qu'il est très important que, tout au long de cette conversation, nous ayons parlé de l'incertitude de la situation. Comment cela va-t-il se dérouler exactement et quel sera l'impact de l'investissement économique? Et je pense que lorsqu'il y a une incertitude accrue, il faut revenir aux bases. Et cela signifie revenir aux principes d'investissement éprouvés, maintenir un biais de haute qualité et être diversifié. Et je veux dire, pas seulement être diversifié entre les régions, mais aussi diversifié entre les secteurs. En ce moment, certains des premiers bénéficiaires se trouvent dans le domaine de l'infotech ou celui directement lié à l'intelligence artificielle. Avec le temps, si cela se concrétise, peut-être que d'autres secteurs, des entreprises d'autres secteurs, pourront capitaliser sur l'IA en réduisant les coûts et en la mettant en œuvre de manière appropriée pour augmenter les marges et les profits des entreprises. Donc, avoir une exposition diversifiée pour tirer profit de ces gagnants de deuxième tour grâce à l'IA est extrêmement important. Mais à cause de cette incertitude, la diversification est vraiment le principe fondamental qui peut aider à atténuer la volatilité des portefeuilles. Je doute que ça monte en ligne droite. Je pense qu'il pourrait y avoir un peu d'agitation en cours de route et que le meilleur joueur défensif qu'on a pour combattre ça, c'est le revenu fixe. Les obligations, vous savez, évidemment, en ce moment, la dette souveraine offre des rendements très sains, tant sur une base nominale qu'ajustée à l'inflation. Et je pense que si on a un peu d'exposition au revenu fixe, peut-être même en regardant des actifs alternatifs, ça peut vraiment aider à réduire la volatilité des portefeuilles d'investissement et aider les investisseurs à rester investis à long terme. Et le dernier point que je vais soulever, et ça revient un peu à quelque chose que Rebekah a dit, quand on sortait de l'ère Internet Com, il y avait beaucoup, beaucoup d'entreprises qui ont fait faillite et c'était en quelque sorte mérité parce qu'elles ne produisaient pas vraiment de bénéfices. Mais il y a eu beaucoup d'entreprises qui, même si elles n'ont pas été épargnées par la vente, en sont en réalité sorties plus fortes. Alors, pensez à vos Microsoft, Cisco et Amazon, par exemple, qui, au cours des 25 dernières années, ont connu un succès exceptionnel. Pourrions-nous avoir un scénario similaire si, disons, il y a de la volatilité et que nous obtenons une correction, qui sera le gagnant à l'avenir? Parce que, tout comme Internet a continué et que l'éclatement de la bulle technologique n'a pas mené à la fin d'Internet ou de l'informatique personnelle, ça l'a en fait accéléré. Je pense qu'une tendance similaire avec l'IA, où elle est là pour rester, et le positionnement en investissant dans les entreprises de la plus haute qualité est quelque chose qui, selon moi, peut permettre aux investisseurs d'en bénéficier à long terme.

SM : Walid, Rebekah, merci beaucoup d'être avec nous. J’apprécie beaucoup. Super conversation.

WK : Super. Merci de nous recevoir.

RY : Merci.

SM : J'ai discuté avec Rebekah Young, vice-présidente et responsable de l'économie de l'inclusion et de la résilience chez Scotiabank. Ainsi que Walid Khalid, directeur de la stratégie d'investissement chez Scotia Wealth Management.