Donald Trump a récemment imposé de nouveaux droits de douane sur les marchandises entrant aux États-Unis en provenance du Canada, du Mexique et de la Chine. Bien que certaines analyses économiques aient été effectuées pour comprendre l’impact plus large, non seulement sur le prix des marchandises, mais aussi sur des industries comme le secteur automobile, et sur les pays dans une perspective plus large, il existe un risque de ne pas saisir tous les effets en cascades en raison de la complexité des facteurs impliqués. Les modèles d’IA pourraient doter les ménages, les entreprises et les institutions financières d’une analyse avancée pour anticiper et s’adapter aux changements économiques. En traitant les modèles complexes de comportement des marchés, les tendances de la consommation et les flux financiers, ces systèmes peuvent identifier des signaux et des interconnexions subtils que les modèles économiques traditionnels ignorent souvent. Les tarifs, les guerres commerciales et les politiques économiques n’opèrent pas dans un vide, ils affectent chaque couche de l’économie et chacun de nous.
Une réplique numérique de l’ensemble de l’économie américaine, où certains agents d’IA agissent en tant que consommateurs, ajustant leurs habitudes de dépenses en réponse à l’augmentation des prix ou aux tendances changeantes, pourrait être la solution dont nous avons besoin pour commencer à ajuster nos décisions financières quotidiennes en fonction des risques. D’autres agents pourraient jouer le rôle d’entreprises, élaborant des stratégies pour faire face au chaos de la chaîne d’approvisionnement ou aux fluctuations du marché.
Les éléments constitutifs d’un nouveau niveau de modélisation économique sont déjà en place : les avancées en matière de calcul haute performance (HPC), l’intégration de modèles de langage énorme (LLM), et la montée en puissance des agents d’IA convergent pour créer un nouveau paradigme dans l’analyse économique. Pourtant, nous traînons toujours les pieds. Il est temps de reconnaître que l’informatique partagée est la fondation dont l’économie basée sur les agents a besoin pour ne pas voler à l’aveugle dans un monde numérique de plus en plus complexe.
La puissance de l’informatique partagée
Des études récentes, telles que celles mises en lumière par l’IEEE, montrent comment l’HPC révolutionne les modèles basés sur les agents (ABM). Ces modèles simulent des millions d’agents, d’individus, d’entreprises ou d’institutions interagissant au sein de réseaux économiques complexes, ce qui donne des informations uniques sur les comportements économiques et les impacts des politiques. Par exemple, les modèles ABM activés par HPC peuvent simuler l’impact d’une nouvelle politique fiscale dans une économie entière, saisissant des nuances que les modèles traditionnels manquent. Les décideurs politiques peuvent utiliser ces simulations pour éviter de prendre des décisions catastrophiques et mettre en place des stratégies qui fonctionnent réellement. Le problème, c’est que ces modèles nécessitent une puissance de calcul énorme. L’informatique partagée, avec sa capacité à regrouper des ressources, est le seul moyen de rendre cela possible à grande échelle. Sans cela, nous sommes coincés avec des modèles trop simplistes qui ne reflètent pas la réalité.
Des agents plus intelligents, de meilleures décisions
L’intégration des LLM dans les ABM permet de simuler encore plus précisément les activités économiques en améliorant le réalisme des comportements des agents. Cela signifie que les agents ne suivent pas des règles statiques, mais peuvent adapter leurs décisions en fonction des données en temps réel et de la compréhension contextuelle. Les LLM permettent aux agents de “penser” davantage comme les humains, de prendre des décisions qui reflètent la complexité de l’économie du monde réel. Par exemple, ils pourraient analyser le sentiment des médias sociaux pour aider les utilisateurs à décider s’ils doivent réduire leurs dépenses, en tenant compte d’autres facteurs tels que la sécurité de l’emploi et les dépenses à venir. Mais là encore, une telle analyse sophistiquée nécessite des ressources informatiques que seule l’informatique partagée peut fournir. Tenter de faire fonctionner ces modèles sur des systèmes isolés, c’est comme essayer d’alimenter une ville avec une seule batterie.
Le défi de la coordination
Comme les agents sont de plus en plus intégrés dans notre vie quotidienne, que ce soit pour aider à la prise de décisions financières ou pour aider les lieux de travail à faire face à des pénuries de personnel, une grande question reste négligée : comment devraient-ils collaborer – avec nous et entre eux? Ils doivent interagir, apprendre et s’adapter au sein d’un écosystème plus large. L’informatique partagée fournit l’infrastructure pour cette interconnexion, permettant aux agents d’IA de fonctionner en tant qu’unité cohérente plutôt que comme une collection d’outils cloisonnés. Sans cela, le potentiel des agents d’IA restera inexploité, et l’économie basée sur les agents stagnera avant même de décoller. Le véritable défi en matière d’IA en ce moment n’est pas l’autonomie, c’est la coordination. L’informatique partagée peut également jouer un rôle ici, en permettant de mettre en place des systèmes transparents et auditables, qui rendent les agents d’IA responsables.
L’informatique partagée est la réponse à la puissance de calcul nécessaire pour les modèles ABM avancés, l’intégration des LLM et le fonctionnement sans faille des agents d’IA qui alimenteront la prochaine vague de solutions définissant l’industrie. Alors que nous naviguons dans l’incertitude à des niveaux jamais vus auparavant dans notre économie, le moment d’agir est venu.