Dans la présente étude, l’auteur se penche sur ce qu’implique l’adoption à grande échelle de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique – qu’on appelle parfois la « quatrième révolution industrielle » – pour la conduite de la politique monétaire. Pour ce faire, il se fonde sur les enseignements des trois dernières révolutions industrielles, dont il dégage des constats communs :

  • les nouvelles technologies donnent lieu à des pertes d’emplois;
  • l’engouement des investisseurs pour les nouvelles technologies entraîne des excès financiers;
  • de nouveaux types d’emplois sont créés;
  • la productivité et la production potentielle augmentent;
  • les prix et l’inflation baissent;
  • le fardeau réel de la dette augmente, posant un risque de crise si le prix des actifs s’effondre.

La situation de la Réserve fédérale américaine entre 1995 et 2006 est particulièrement éclairante. À l’aide du principal modèle structurel de la Banque du Canada, à savoir le modèle TOTEM, l’auteur reproduit les circonstances de cette période et étudie les possibilités quant à la conduite de la politique monétaire. Selon une variante de la règle de Taylor, la banque centrale pourrait laisser la croissance suivre son cours tant que l’inflation demeure modérée, facilitant ainsi l’adaptation des travailleurs directement touchés par l’implantation des nouvelles technologies, et des politiques macroprudentielles pourraient limiter les excès financiers. Cela plaide pour un ensemble de règles à la Taylor auxquelles seraient intégrées les considérations relatives à la stabilité financière.