Destruction créatrice : 

La distinction n’est pas simplement théorique.

Pendant la majeure partie de l’après-guerre, les forces décrites par Smith ont sans doute dominé l’univers des placements. La mondialisation a étendu le commerce, les institutions se sont progressivement intégrées, les chaînes d’approvisionnement ont gagné en efficacité et les capitaux pouvaient franchir assez librement les frontières. Aujourd’hui, bon nombre de ces prémisses sont remises en question. Les gouvernements interviennent de plus en plus. La politique industrielle redevient un outil stratégique face à la faiblesse des chaînes d’approvisionnement. Les relations commerciales évoluent. Le changement technologique s’accélère. L’IA transforme les avantages concurrentiels et l’ensemble des modèles d’affaires. Il en résulte une croissance nominale plus élevée, mais inégale.

Les marchés semblent de plus en plus schumpétériens, plus axés sur l’innovation, plus perturbateurs et, en fin de compte, plus tributaires des futures sources de bénéfices.

La plupart des investisseurs connaissent le risque lié aux politiques. Les élections, les changements réglementaires et les décisions budgétaires ont toujours influencé les marchés. La vitesse d’évolution des politiques n’est pas la même chose. Elle reflète la vitesse à laquelle les politiques changent, forçant les entreprises, les consommateurs et les investisseurs à s’adapter.

En général, la volatilité économique s’installe graduellement. La croissance ralentit. L’inflation augmente. Les banques centrales réagissent. Les investisseurs peuvent s’appuyer sur des décennies d’expérience pour jauger l’issue des événements. La volatilité des politiques se comporte rarement de la même façon. Des droits de douane peuvent modifier les chaînes d’approvisionnement presque immédiatement. La politique industrielle peut réaffecter des milliards de dollars de capitaux en privilégiant certains secteurs. Les changements réglementaires peuvent transformer la dynamique concurrentielle de secteurs entiers en quelque mois plutôt qu’en années. La réglementation de l’IA en général en est un exemple.

Malheureusement, les investisseurs comprennent souvent les effets de premier ordre des décisions politiques, mais sous-estiment les conséquences de deuxième et de troisième ordre. Plus les changements de politique se produisent rapidement, plus il est difficile d’en prévoir les conséquences. Aussi, la vitesse d’évolution des politiques est aujourd’hui l’un des facteurs les plus sous-évalués du risque de placement. Cela peut également expliquer pourquoi les prévisions macroéconomiques traditionnelles semblent souvent moins efficaces qu’auparavant pour anticiper le comportement des marchés. 

Il ne faut pas croire que la macroéconomie est révolue. Toutefois, bon nombre des événements marquants des deux dernières décennies sur les marchés n’ont pas été des événements économiques traditionnels. La crise financière mondiale est née de l’effet de levier excédentaire au sein du système financier. La récession provoquée par la COVID-19 découle d’une crise de santé publique. Les guerres commerciales étaient dictées par des décisions politiques plutôt que par des déséquilibres macroéconomiques. L’IA représente une perturbation technologique dont les conséquences économiques continuent de se déployer.

Dans chaque cas, les modèles économiques traditionnels n’ont fourni que des repères limités. Le défi pour les investisseurs aujourd’hui est que les marchés réagissent de plus en plus aux forces qui s’écartent du cycle économique normal. L’innovation technologique, l’interventionnisme politique et le réalignement géopolitique sont des déterminants de plus en plus importants du risque et des occasions.

La destruction créatrice offre des occasions extraordinaires. L’histoire en offre de nombreux exemples. Les chemins de fer, les télécommunications, l’Internet et d’autres technologies transformatrices ont tous créé énormément de richesse, en plus de susciter l’enthousiasme spéculatif et d’attirer des capitaux excessifs. L’IA pourrait connaître une trajectoire semblable.

Les investisseurs surestiment souvent l’impact à court terme des technologies transformationnelles, mais en sous-estiment l’importance à long terme. À mesure que les attentes augmentent, les évaluations s’éloignent de la réalité, même lorsque l’innovation sous-jacente finit par changer le monde. Cela a une grande incidence pour les investisseurs.

Un monde schumpétérien est appelé à faire des gagnants plus importants que le monde traditionnel de Smith. Il est également susceptible de rendre la chute des perdants plus spectaculaire. Paradoxalement, les périodes d’innovation transformationnelle peuvent accroître l’importance de la diversification. Il est essentiel de participer à l’innovation, mais supposer que chaque participant à un cycle d’innovation va réussir peut s’avérer coûteux.

¹ U.S. Bureau of Labor Statistics, Unemployment Rate Increases in the First Half of 2024, Before Leveling Off, While the Labor Force Participation Rate Holds Fairly Steady, Monthly Labor Review, septembre 2025.

² U.S. Bureau of Labor Statistics, Unemployment Rate Steady at 4.1 Percent in October 2024, 8 novembre 2024.

³ Federal Reserve Bank of St. Louis (FRED), Economic Policy Uncertainty Index for the United States. En juin 2026, l’indice avoisinait 198, contre une base de 100 à long terme.

⁴ IDC, AI Infrastructure Spending Caps Historic Year at ~$90 Billion in Q4 2025; 2029 Spending to Eclipse $1 Trillion, 16 avril 2026. Les dépenses mondiales en infrastructures d’IA ont atteint environ 318 milliards de dollars américains en 2025 et devraient dépasser 1 000 milliards de dollars américains d’ici 2029.

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