Depuis le second semestre 2025, le yuan s’est nettement redressé face au dollar. Certains relient cette évolution aux gains de productivité de l’industrie manufacturière chinoise, mais Mia Yanliang estime que si l’intelligence artificielle (IA) générative accroît la productivité des services plutôt que celle de l’industrie manufacturière, elle pourrait exercer une pression en sens inverse sur le yuan. La question est de savoir si l’IA se contentera de faire baisser les prix ou si, dans un contexte de faible inflation et de demande intérieure atone, elle soutiendra également la consommation, l’emploi et les revenus.

Contexte et éléments de contexte

Pour expliquer le lien entre appréciation du yuan et productivité manufacturière, l’article présente l’effet Balassa-Samuelson. Selon cette explication, lorsque la productivité augmente dans les secteurs des biens échangeables (des biens qu’il est relativement facile de vendre au-delà des frontières), les salaires montent. Cela peut aussi faire augmenter les salaires et les prix des services non échangeables (des services principalement consommés au niveau local), car les travailleurs peuvent passer d’un secteur à l’autre. Si la productivité des services n’augmente pas autant, ceux-ci deviennent relativement plus chers, ce qui peut entraîner une appréciation du taux de change réel.

Les véhicules électriques, les équipements pour les énergies renouvelables et la construction navale figurent parmi les secteurs des biens échangeables chinois où des gains de productivité sont évoqués dans ce débat. Selon l’article, le yuan chinois s’est apprécié d’environ 35 % face au dollar entre 2005 et 2013. Cet exemple historique étaye l’idée que les gains de productivité manufacturière peuvent être liés aux variations du taux de change, mais il ne permet pas d’affirmer que la même dynamique se reproduira à l’ère de l’IA.

Selon Yanliang, l’IA pourrait remettre en cause les prémisses de l’effet Balassa-Samuelson. Les évolutions technologiques passées ont surtout transformé les activités susceptibles d’être mécanisées, standardisées et développées à grande échelle, explique-t-elle, tandis que la révolution des technologies de l’information et de la communication (TIC) a rendu davantage de services échangeables, notamment la finance, les télécommunications et le commerce électronique. En revanche, les services locaux, tels que la santé et l’éducation, ont largement reposé sur le temps et le jugement des personnes.

L’article indique que le nombre quotidien de consultations par médecin dans les hôpitaux publics chinois est passé de 7,5 en 2014 à 7,2 en 2024. Yanliang estime que l’IA générative pourrait accroître la productivité de ces services locaux en aidant les médecins, les enseignants et d’autres professionnels à traiter l’information et à analyser des données. Une hausse de la productivité pourrait réduire le coût d’une unité de service et rendre possible une évolution inverse de la trajectoire habituelle : « hausse de la productivité manufacturière → hausse des prix des services ».

Ce que cela signifie

Les effets possibles d’une hausse de la productivité des services sur le taux de change diffèrent de ceux de l’industrie manufacturière. Une usine automobile peut accroître sa productivité et augmenter ses ventes à l’étranger, mais un hôpital ne peut pas exporter ses soins à l’étranger de la même manière, même s’il améliore sa productivité. L’article explique que les gains de productivité des services locaux ont de fortes chances de rester dans le pays et de se traduire par des baisses de prix. L’exemple de la livraison illustre cette idée : même si le traitement des commandes devient plus efficace, le réseau de livraison de Pékin ne va pas pour autant livrer des repas à New York.

Si les gains de productivité des services non échangeables font baisser leurs prix relatifs, ils peuvent exercer une pression à la dépréciation réelle ou compenser en partie la pression à l’appréciation réelle due aux gains de productivité manufacturière. L’article décrit cette possibilité comme un « effet inverse de Balassa-Samuelson ». Il s’agit toutefois d’une analyse d’un mécanisme possible, et non d’une prévision chiffrée de l’ampleur des mouvements du yuan que l’IA pourrait provoquer.

L’éducation, la santé, l’hébergement, la restauration et le commerce de détail sont cités parmi les secteurs chinois susceptibles d’être fortement exposés à l’IA. Selon l’article, les secteurs de l’information, de la finance et des services professionnels, pris en exemple aux États-Unis, diffèrent des services locaux chinois en ce qu’ils sont devenus plus échangeables à l’époque de la révolution des TIC. Du point de vue de l’article, il est donc difficile de considérer que les mêmes avancées de l’IA auront exactement les mêmes effets sur les prix des services et les taux de change dans les deux pays.

Une baisse des prix ne se traduit pas nécessairement par des effets favorables aux seuls consommateurs. L’article explique que les prix de la santé et de l’éducation sont soumis à une réglementation importante, tandis que la restauration, le commerce de détail et la livraison sont des secteurs très concurrentiels. Dans ce type de marché, les gains de productivité pourraient davantage se traduire par une baisse des prix que par une hausse des bénéfices. Les consommateurs peuvent profiter de prix plus bas, mais si la demande ne progresse pas suffisamment dans un contexte de faiblesse de la demande intérieure, la baisse des prix pourrait aussi entraîner une diminution des revenus nominaux et une désinflation (un ralentissement de la hausse des prix ou des pressions à la baisse sur les prix).

Prenons l’exemple d’une amélioration de l’efficacité des services de santé grâce à l’assistance de l’IA, qui ferait baisser leurs prix. Une hausse de la consommation des ménages pourrait accroître à la fois le volume des services utilisés et les revenus grâce aux gains de productivité. Mais si la demande ne réagit pas fortement à la baisse des prix, ceux-ci pourraient diminuer plus rapidement, affaiblissant les revenus nominaux. L’article ne permet pas de déterminer laquelle de ces évolutions se produira réellement.

Ce qui est établi et ce qui reste incertain

Ce qui est établi

  • L’article indique que le yuan s’est nettement redressé face au dollar depuis le second semestre 2025.
  • Selon l’article, le yuan chinois s’est apprécié d’environ 35 % face au dollar entre 2005 et 2013, et le nombre quotidien de consultations par médecin dans les hôpitaux publics est passé de 7,5 en 2014 à 7,2 en 2024.
  • Yanliang affirme que l’IA peut aider les professionnels à traiter l’information et à analyser des données, et ainsi accroître la productivité des services locaux.
  • L’article explique que la Chine connaît une faible inflation et une demande intérieure atone, et considère que les effets d’une hausse de la productivité des services sur les prix, la demande et les revenus nominaux peuvent varier selon les conditions.

Ce qui reste incertain

  • Aucune donnée permettant d’estimer quantitativement l’ampleur de l’effet des gains de productivité liés à l’IA sur le taux de change du yuan n’est présentée.
  • Le texte source ne permet pas de savoir comment l’adoption de l’IA modifiera concrètement les prix des services en Chine et les revenus nominaux des ménages.
  • Il n’est pas établi que la baisse des prix des services entraînera une hausse de la demande, de l’emploi et des revenus, plutôt qu’une intensification des pressions à la baisse sur les prix et à l’affaiblissement de la demande intérieure.

Points à suivre pour les lecteurs

  • Pour suivre les débats sur l’adoption de l’IA en Chine, il est utile d’observer non seulement les gains de productivité, mais aussi l’évolution conjointe des prix des services et des revenus nominaux des ménages.
  • Distinguer les secteurs soumis à une réglementation des prix, comme la santé et l’éducation, de ceux où la concurrence est intense, comme la restauration, le commerce de détail et la livraison, permet de mieux comprendre dans quels cas les gains de productivité pourraient se traduire par une baisse des prix.
  • Lorsqu’ils examinent des prévisions de change, les lecteurs peuvent prendre en compte non seulement les pressions à l’appréciation liées à la productivité manufacturière, mais aussi le mécanisme inverse par lequel la productivité des services peut faire baisser les prix relatifs. Yanliang propose de recourir à la flexibilité du taux de change à court terme et, à long terme, d’ouvrir les marchés des services pour en accroître la capacité d’échange et répartir plus largement les gains de productivité.

Yanliang a été économiste en chef de l’Administration d’État des changes de Chine (국가외환관리국). Elle est actuellement directrice générale et stratégiste en chef de la Société chinoise de capital-investissement international (중국국제금융공사, CICC). Sa conclusion est que même si l’IA déclenche la prochaine révolution de la productivité, ses effets sur les taux de change ne seront pas nécessairement les mêmes que ceux des évolutions technologiques précédentes. Pour l’économie chinoise, la question déterminante pourrait être non seulement l’ampleur des gains de productivité, mais aussi leur traduction dans les prix, les revenus ou la demande.