Disruption 2.0

Au final, c’est la diffusion et non le développement de la frontière qui décidera de qui a raison – Michael Spence

Il y a deux ans, dans notre édition sur la Disruption, nous soutenions que les investisseurs qui ne tenaient pas compte des bouleversements du secteur manquaient à leurs responsabilités. Depuis, l’intelligence artificielle a véritablement rebattu les cartes.

Mais comment (et à quelle vitesse) ces transformations vont-elles se concrétiser dans les faits ? Il aura fallu près de vingt ans pour vérifier le célèbre mot d’esprit de Robert Solow, qui en son temps ironisait que l’informatique était visible partout sauf dans les statistiques de la productivité. Les investisseurs ne peuvent pas se permettre d’attendre aussi longtemps. Cette édition de Disruption 2.0 vise donc à leur donner des repères pour garder le cap face à ces bouleversements.

Nous commençons pas le risque. Dans Le territoire du risque a changé, Ray Fuller soutient que, sur des marchés guidés par des narratifs, la concentration ne tient pas seulement à la taille des positions, mais également à des récits partagés, à des corrélations cachées et à une exposition commune aux mêmes dynamiques de rupture.

Evan Brown et Shamaila Khan apportent un éclairage macroéconomique. Dans Chocs géopolitiques et revalorisation structurelle, ils démontrent comment le débat traditionnel autour de la croissance, de l’inflation et des taux doit désormais tenir compte de nouvelles problématiques : les minerais critiques, la course technologique aux semi-conducteurs et les flux de capitaux, qui redessinent la carte des enjeux macroéconomiques.

La rivalité entre les grandes puissances est abordée plus en détail dans notre grand entretien. Les travaux du professeur Jeffrey Ding sur la diffusion des technologies et l’essor des grandes puissances remettent en perspective la course à l’IA : l’enjeu n’est plus centré sur l’innovation sinon sur l’adoption. Il développe cette réflexion dans Tout, partout, mais pas tout à la fois.

Dans Sparring partner, Ian McIntosh jette un regard sur nos pratiques et formule l’idée que que les meilleures approches d’investissement devront savoir allier maîtrise des technologies, connaissances financières et créativité. En se prêtant au jeu d’un échange avec un grand modèle de langage (LLM), il met en garde contre la tentation de réduire les gains de productivité de l’IA à des économies à court terme et nous invite plutôt à réinvestir dans le jugement et l’intuition.