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Droits de douane américain : le combat continue

Le 20 février dernier, la Cour suprême des États-Unis a invalidé la mesure emblématique des droits de douane réciproques de Donald Trump. Le président soutenait que l’International Emergency Economic Powers Act (IEEPA) de 1977 lui permettait d’imposer à sa discrétion des droits de douane, à l’encontre de tout pays et pour une durée indéterminée. Par six voix contre trois, les juges ont estimé que le Congrès n’avait pas accordé dans l’IEEPA une délégation de son pouvoir constitutionnel originel de lever l’impôt.

Quelques heures à peine après le verdict, Donald Trump invoquait la section 122 du Trade Act de 1974 pour instaurer des droits de 10 % sur l’ensemble des importations pendant 150 jours à compter du 24 février. Le lendemain, il annonçait leur relèvement à 15 %, plafond autorisé par la loi. Avant l’arrêt de la Cour suprême, le taux effectif moyen des droits américains atteignait 13,7 %, selon les estimations du Yale Budget Lab. En substituant les droits IEEPA par des droits de 15 % fondés sur la section 122, ce taux reculerait légèrement à 12,2 %. À titre de comparaison, il se situait entre 2 % et 3 % avant le retour de Donald Trump à la Maison-Blanche en janvier 2025.

Une période d’instabilité semble s’être ouverte avec la décision de la Cour suprême. La Cour suprême n’a pas tranché la question du remboursement des droits perçus illégalement, ouvrant la voie à un nouveau cycle contentieux. Les nouvelles décisions de l’administration seront l’objet de nouveaux recours. Tant que ces procédures suivront leur cours, l’incertitude perdurera, tout comme le frein économique lié à l’escalade protectionniste, frein qui commence se matérialiser avec une hausse des prix plus soutenue et un ralentissement de la croissance.

Le gouvernement aurait perçu près de 180 milliards de dollars au titre des droits IEEPA. Au cours de l’année écoulée, 1 800 entreprises ont engagé des actions en justice afin de préserver leur droit à remboursement en cas d’annulation définitive. Ces sommes leur seraient désormais dues. L’enjeu est d’importance. Le montant concerné représente environ 5 % des profits réalisés aux États-Unis l’an dernier, soit 0,6 % du PIB, auxquels s’ajoutent des intérêts composés quotidiennement à un taux annuel de 6 à 7 %. Face à cette facture consistante et croissante, l’administration ne facilitera probablement pas la tâche des demandeurs. Elle pourrait espérer que certains renoncent, au motif qu’ils ont répercuté les droits sur les consommateurs. Selon Goldman Sachs, à la fin de l’année 2025, environ 60 % du coût des droits de douane avaient été supportés par les ménages via des hausses de prix. D’autres entreprises pourraient hésiter à contrarier un président qui a démontré sa propension à utiliser les leviers de l’État et de la justice à l’encontre ses adversaires ou ses contestataires.

Les partenaires commerciaux des États-Unis qui ont négocié des accords afin d’obtenir des taux réduits, se trouvent à leur tour confrontés à un dilemme comparable. La section 122 s’appliquant de manière indifférenciée, des pays initialement lourdement frappés par l’IEEPA, tels que la Chine ou le Brésil, pourraient s’en trouver relativement avantagés. À l’inverse, ceux qui avaient obtenu des conditions plus favorables, dans le cadre des négociations avec l’administration américaine comme le Royaume-Uni ou l’Union européenne, sont perdantes. Le Parlement européen a décidé d’arrêter l’examen de l’accord commercial en attendant d’avoir une vision plus claire de la situation. expriment leur mécontentement. « Un accord est un accord », a rappelé la Commission européenne après l’annonce du relèvement des droits à 15 %.

Comme l’IEEPA, la section 122 est un instrument juridique peu éprouvé, hérité des années 1970. Elle peut être activée en cas de « problèmes fondamentaux de paiements internationaux », tels que des déficits « importants et sérieux » de la balance des paiements ou une « dépréciation imminente et significative » du dollar. Certes, la monnaie américaine s’est affaiblie au cours de l’année écoulée — en partie du fait même des droits de douane — mais son recul demeure dans des proportions historiquement observées. L’argument peut donc sembler fragile. En revanche, la notion plus floue de déséquilibre des paiements laisse davantage de marge d’interprétation à l’exécutif. Une autre source d’incertitude subsiste : les droits fondés sur la section 122 expirent au bout de 150 jours, sauf prorogation par le Congrès — hypothèse peu probable à l’approche des élections de mi-mandat en novembre. À l’expiration de ce dispositif, Donald Trump cherchera vraisemblablement à mobiliser d’autres instruments, notamment la section 301 du Trade Act de 1974 ou la section 232 du Trade Expansion Act de 1962. Ces mécanismes autorisent des droits ciblés par pays ou par secteur comme ceux imposés à la Chine lors du premier mandat ou aux importations d’acier et d’aluminium plus récemment. Ils exigent toutefois l’ouverture d’enquêtes formelles préalables, ce qui en rend l’usage plus lourd et plus long. Des investigations jugées abusives entraîneraient à leur tour de nouveaux contentieux.

Le Président espère que cette pression tarifaire incitera les entreprises à relocaliser leur production aux États-Unis. Une telle stratégie est cependant coûteuse, complexe et difficilement compatible avec un environnement juridique et financier instable. Les entreprises optimisent leurs chaînes d’approvisionnement et se couvrent afin de limiter les conséquences des voltefaces présidentielles. La règle dite de la « première vente » permet par exemple de calculer les droits sur le prix facturé par le fabricant initial plutôt que par l’intermédiaire. Les mécanismes de « duty drawback » autorisent le remboursement des droits acquittés sur des biens ensuite réexportés. La reconfiguration des chaînes transfrontalières peut également modifier l’origine juridique des produits. Selon le cabinet PwC, ces stratégies pourraient réduire la facture douanière des entreprises de 10 % à 50 %.

L’affaire des tarifs douaniers pourraient se solder par une amélioration des résultats des entreprises, un allègement fiscal pouvant représenter environ 0,7 % du PIB et par une augmentation du déficit public, sachant que Donald Trump a dépensé plus d’une fois le gain issu des droits de douane. Le déficit pourrait dépasser 8 % du PIB en 2026. Le point positif serait, en vue des élections de mi-mandat une accélération de la croissance.

Les puces envahiront-elles les marchés financiers ?

Cette année, cinq géants américains de la technologie devraient engager 700 milliards de dollars d’investissements consacrés à l’intelligence artificielle (IA). À titre de comparaison, l’industrie pétrolière et gazière n’a investi que 570 milliards de dollars l’an dernier dans l’exploration et la production, la donnée passe désormais avant l’or noir. Néanmoins, l’économie mondiale reste encore fondée sur le pétrole. Les processeurs graphiques (GPU) jouent un rôle infime sur les marchés quand le pétrole y est coté et donne lieu à un grand nombre de produits financiers. Il n’existe pratiquement pas de marché des produits dérivés sur GPU, qui permettraient aux investisseurs de fractionner et de transférer les risques (par exemple celui d’un effondrement des prix). Les puces et la puissance de calcul qu’elles génèrent constituent ainsi des actifs mûrs pour une financiarisation par Wall Street — à l’image du pétrole, de l’immobilier et de bien d’autres actifs avant eux. Une nouvelle génération d’innovateurs espère précisément s’y atteler afin de placer au cœur de l’économie les microprocesseurs et plus globalement l’IA.

OneChronos, une société de technologie financière fondée en 2016 pour améliorer l’efficacité des transactions boursières prévoit de lancer d’ici juin un marché du « compute », sur lequel des lots de capacités pourraient être mis aux enchères. Elle s’est associée à Auctionomics, cofondée par Paul Milgrom, lauréat du prix Nobel d’économie en 2020. Autre acteur, Ornni a créé un indice suivant les prix des puces, dont la populaire H100 de Nvidia. La jeune entreprise envisage également de vendre des options de vente (« put »), des contrats dérivés qui s’activent en cas de chute brutale des prix — adossées à des GPU physiques.

L’association d’indices de référence fiables et de marchés dérivés liquides pourrait permettre l’émission d’obligations adossées à des paniers de GPU, comme celles garanties par des portefeuilles de prêts individuels. Peu d’investisseurs possèdent une connaissance détaillée des consommateurs californiens ou du marché immobilier tertiaire de l’Ohio. Pourtant, beaucoup achètent des obligations adossées à des créances de cartes de crédit ou à des prêts immobiliers commerciaux.

Pourquoi les puces ne sont-elles pas au niveau du pétrole au sein des marchés financiers ? Le problème numéro 1 est l’obsolescence rapide des puces. Elles perdent rapidement de leur valeur, à mesure que des modèles plus performants arrivent sur le marché. Alphabet, Microsoft, Meta et Oracle pourraient enregistrer 680 milliards de dollars de dépréciations au cours des quatre prochaines années. Un baril de pétrole de 2010 ou de 2026 restent identiques. En matière de microprocesseur, l’évolution technologique est imprévisible. Cela représente un risque majeur pour les détenteurs de prêts garantis par des GPU susceptibles de s’effondrer en valeur. Déjà aujourd’hui, comparer les modèles récents à ceux d’il y a dix ans revient, pour les principaux acheteurs, à comparer deux mondes différents. S’ajoutent les difficultés propres au commerce du « compute ». Les utilisateurs doivent être relativement proches des centres de données, qui, à la différence du carburant, ne peuvent être déplacés d’un endroit à un autre. Les prix varient donc fortement selon les régions car il n’est pas aisé d’ajuster l’offre et la demande par des flux commerciaux.

Si ces obstacles étaient levés, la récompense liée à des instruments financiers plus sophistiqués serait considérable. Les contrats dérivés permettraient de répartir les risques — par exemple celui qu’un type particulier de puce devienne soudainement obsolète — vers des investisseurs prêts à les assumer en échange d’une prime. Les entreprises dont le modèle économique dépend des GPU pourraient alors moins s’inquiéter de l’obsolescence rapide de leurs actifs et se concentrer davantage sur l’amélioration de leurs opérations. À l’inverse, les startups gourmandes en puissance de calcul trouveraient plus aisément des financements si leurs emprunts pouvaient être garantis par des puces, puis regroupés et titrisés sous forme d’obligations.

La financiarisation de l’IA est en route, les Américains ne voulant pas se faire voler la vedette en la matière par les Chinois, les Coréens ou les Japonais. Les Américains peuvent compter en la matière sur la puissance de Wall Street, ce qui leur donne une large longueur d’avance sur leurs concurrents.

Dans une période où les besoins de financement explose, retour de la guerre, transition écologique, vieillissement démographique, intelligence artificielle, l’architecture financière devient primordiale. La capacité d’unifier des marchés fragmentés, à valoriser, à regrouper et à transférer le risque, constitue un avantage considérable. Elle permet de libérer des capitaux, de réduire les coûts d’emprunt et d’accélérer le développement de secteurs entiers.

Intelligence artificielle et le nouveau paradoxe de Solow

L’intelligence artificielle se diffuse plus rapidement que toutes les autres révolutions technologiques. Les modèles les plus récents sont désormais capables d’accomplir des tâches complexes et chronophages avec très peu de supervision humaine. En février, l’un des modèles d’OpenAI a permis des avancées en physique théorique, avancées qui auparavant auraient nécessité des mois de travail, voire des années. La théorie du prix Nobel Robert Solow, qui considérait, avant de changer d’avis, voir des microprocesseurs partout sauf dans les statistiques économiques, pourrait être rapidement démentie en ce qui concerne l’IA. Scott Bessent, le secrétaire au Trésor des États-Unis, a prédit l’an dernier que l’intelligence artificielle commencerait bientôt à « mordre », c’est-à-dire à produire des gains de productivité perceptibles. Kevin Warsh, le futur président de la Fed, si sa nomination est confirmée par le Sénat, compte également sur un essor de productivité lié à l’IA pour contribuer à contenir l’inflation.

Aux États-Unis, l’IA est perçue comme un levier de croissance. Pour certains économistes, elle serait responsable d’un quart de la croissance américaine. Au niveau de la productivité réelle de l’IA, le débat n’est pas tranché. Selon des données publiées le 20 février, l’économie américaine a progressé de 2,2 % en 2025. Dans le même temps, les embauches ont fortement ralenti. Les employeurs n’ont créé en moyenne qu’environ 15 000 emplois par mois, ce qui correspond à une croissance annuelle de l’emploi de seulement 0,1 %. De ce fait, la productivité a fortement progressé outre-Atlantique. Chaque travailleur produit davantage de richesse. Néanmoins, la matérialisation des gains générés par l’IA est loin d’être évidente. Au quatrième trimestre 2025, le PIB réel n’a progressé qu’à un rythme annualisé de 1,4 % (un ralentissement partiellement imputable à une fermeture de l’administration fédérale). L’écart récent entre la croissance de la production et celle de l’emploi n’a rien d’exceptionnel. Depuis 1950, cet écart a atteint au moins deux points de pourcentage une année sur trois. Même si les chiffres officiels ne sont pas encore publiés, une estimation fondée sur la croissance du PIB réel et le nombre total d’heures travaillées suggère une hausse de la productivité d’environ 1,9 % en 2025. Ce niveau serait légèrement inférieur à la moyenne de long terme, située autour de 2 %, et très loin des gains observés lors de la révolution Internet des années 1990 et 2000. Par ailleurs, l’écart entre la croissance de la production et celle de l’emploi peut s’expliquer par de nombreux facteurs. Une grande partie de la croissance récente du PIB américain provient de l’investissement, en particulier dans les infrastructures liées à l’intelligence artificielle. Une étude de la Réserve fédérale de San Francisco montre que, une fois l’impact de ces investissements retiré, les gains de productivité sous-jacents sont proches de zéro. La politique anti-immigration de Donald Trump a ralenti la croissance de la population active, ce qui augmente mécaniquement la productivité moyenne en réduisant la présence de travailleurs dans des secteurs relativement peu productifs, comme l’agriculture ou la construction.

Comment alors apprécier l’apport réel de l’IA à l’économie ? Les économistes prennent en compte trois éléments :

l’ampleur de l’adoption de la technologie ;
l’intensité de son utilisation ;
l’augmentation de la production qu’elle permet lorsqu’elle est appliquée à des tâches précises.

La diffusion de l’IA est réelle et rapide. Selon un indicateur élaboré par Alex Bick, de la Réserve fédérale de Saint-Louis, et ses collègues, 41 % des travailleurs américains utilisaient l’IA générative au travail en novembre 2025, contre 31 % un an auparavant. De son côté, l’enquête de Jon Hartley, de l’université Stanford, et de ses collègues estime que les taux d’utilisation sont passés d’environ 30 % à la fin de 2024 à 36 % un an plus tard. Au-delà de la diffusion, ce qui compte, c’est l’intensité de son utilisation. Alex Bick constate qu’environ 13 % seulement des adultes en âge de travailler y ont recours quotidiennement. La part du temps de travail total impliquant l’usage d’IA générative demeure faible. Elle est passée de 4,1 % à la fin de 2024 à seulement 5,7 % à la mi-2025. Dans la plupart des cas, l’IA est utilisée pour des tâches ponctuelles plutôt que pour une automatisation complète. Les données d’OpenAI indiquent que ses modèles servent surtout à l’aide à la rédaction et à la recherche d’informations. Le modèle Claude d’Anthropic est principalement utilisé pour assister les programmeurs dans l’écriture de code.

Quand elle est utilisée, l’IA peut générer d’importants gains de productivité. En 2023, Shakked Noy et Whitney Zhang, du Massachusetts Institute of Technology, ont montré que l’usage de ChatGPT réduisait d’environ 40 % le temps nécessaire pour accomplir des tâches de rédaction. Dans une étude portant sur des consultants du Boston Consulting Group, Fabrizio Dell’Acqua, de la Harvard Business School, et ses coauteurs ont observé des gains de productivité de 12 à 25 % pour des tâches professionnelles réalistes. Selon une étude de Maria del Rio-Chanona, de l’University College London, et ses collègues, les gains moyens de productivité seraient compris entre 15 et 30 %. En l’état actuel des connaissances, en combinant ces trois facteurs, l’IA n’aurait qu’un effet modeste sur la productivité globale. Sa contribution réelle à la croissance de la productivité serait, selon l’hebdomadaire The Economist, d’environ 0,25 à 0,5 point de pourcentage au cours de l’année écoulée. Certaines études sont moins optimistes. Les travailleurs passeraient en réalité plus de temps au travail quand ils utilisent l’IA. Les productions issues de l’IA seraient d’une qualité assez médiocre, nécessitant des corrections et des vérifications.

Les gains de l’IA ne seraient effectifs qu’à la condition que les structures adaptent leurs chaînes de production de biens ou de services à l’IA. Cette logique a prévalu lors des précédentes révolutions industrielles. Les machines à vapeur ou les moteurs électriques, pour être efficients, ont nécessité une modification en profondeur des méthodes de travail. Plus récemment, la croissance de la productivité est restée décevante pendant plusieurs années après la diffusion des ordinateurs personnels. Elle ne s’est accélérée que lorsque les entreprises ont adopté des modèles d’organisation exploitant pleinement ces technologies. Une grande partie du renouveau de la productivité américaine dans les années 1990 ne provenait pas de la Silicon Valley mais du commerce de détail, où l’informatique a transformé la logistique et la gestion des stocks. Des temps d’adaptation et de formation sont nécessaires avant que les gains de productivité apparaissent. Une étude récente menée par Ivan Yotzov, de la Banque d’Angleterre, et ses coauteurs montre que les dirigeants ne consacrent qu’environ une heure et demie par semaine à l’utilisation de l’IA. Neuf cadres dirigeants sur dix ne constatent aucune amélioration mesurable de la productivité du travail. En d’autres termes, la réorganisation des entreprises autour de cette technologie reste à faire. Ainsi, malgré l’enthousiasme suscité par l’intelligence artificielle et la rapidité de sa diffusion, ses effets macroéconomiques demeurent pour l’heure limités. Comme pour les grandes technologies générales du passé, l’IA ne produira pleinement ses effets qu’à la condition d’être intégrée au cœur des organisations productives, de transformer les méthodes de travail et d’être accompagnée par des investissements massifs en capital humain. L’histoire économique montre que ces transformations prennent du temps. Les machines à vapeur, l’électricité ou l’informatique ont toutes nécessité plusieurs décennies avant de se traduire par une accélération durable de la productivité. L’intelligence artificielle n’échappera probablement pas à cette règle. Pour l’heure, la formule de Robert Solow conserve donc une part de vérité : les effets de l’IA restent largement invisibles dans les statistiques macroéconomiques.