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Monetary Policy in an AI-Driven Two-Speed Economy

Document de travail du personnel 2026-27 Joshua Brault, Maryam Haghighi, Jing Yang
Nous analysons les mesures de politique monétaire prises en réaction à l’IA dans un modèle de type nouveau keynésien à deux secteurs qui définit deux formes de changement : l’augmentation et l’automatisation. Les deux réduisent la demande de main-d’œuvre, ce qui nécessite une détente monétaire qui crée des arbitrages pour ce qui est de l’inflation. L’automatisation aggrave ces arbitrages. L’inflation globale dépend de la forme des changements et de l’étendue de l’adoption de l’IA, ce qui rend la stabilisation par la politique monétaire plus complexe et les données agrégées potentiellement trompeuses.

Measuring the AI Economy

Document de travail du personnel 2026-20 Anton Korinek, Patrick McKelvey
Nous formulons une estimation macroéconomique de la production totale de l’IA aux États-Unis en combinant l’inférence et l’apprentissage/la R-D, rajustée pour la qualité en fonction des progrès algorithmiques. Nous proposons ensuite le cadre d’un « PIB de l’IA » qui mesure ce secteur comme un tout cohérent et complète les comptes nationaux traditionnels.

Survey Evidence on Firm AI Adoption and its Implications

Document analytique du personnel 2026-22 Chanya Chawla, Crystal Arnburg
Cette étude analyse l’adoption de l’IA par les entreprises canadiennes à partir des données de l’enquête Le Pouls des leaders d’entreprise de décembre 2025. Elle permet de constater que, même si l’utilisation personnelle de l’IA est répandue, son adoption dans les opérations des entreprises reste limitée. Les entreprises s’attendent à des effets positifs modestes sur les dépenses d’investissement et à de faibles effets négatifs nets sur l’emploi au cours des trois prochaines années.

Évaluation de la croissance de la production potentielle mondiale : avril 2026

Nous présentons la mise à jour annuelle des estimations préparées par le personnel de la Banque du Canada en ce qui concerne la croissance de la production potentielle mondiale. Ces estimations font partie des principaux éléments de l’analyse sur laquelle repose le Rapport sur la politique monétaire d’avril 2026.

Integrating Non-traditional Data and AI into Central Banking: A Canadian Perspective

Document analytique du personnel 2026-17 James Chapman, Ajit Desai, Maryam Haghighi, James (Jim) C. MacGee
Cette étude porte sur la façon dont les banques centrales intègrent des données non traditionnelles et l’intelligence artificielle (IA) dans l’analyse des politiques et les opérations. S’appuyant sur l’expérience de la Banque du Canada, elle traite des applications émergentes, des défis de gouvernance et des choix stratégiques liés au déploiement responsable de l’IA à grande échelle afin d’améliorer la richesse des analyses, l’efficience et la résilience institutionnelle.

Project Samara Research Paper

Document analytique du personnel 2026-8 Rakesh Arora, Umar Faruqui, Scott Hendry, Dinesh Shah, André Usche
Le projet Samara est une expérience menée en contexte réel qui visait à mettre à l’essai la technologie de registre distribué et la monnaie numérique de banque centrale de gros aux fins de l’émission d’obligations et du règlement des opérations connexes. D’une part, elle a montré la faisabilité de cette démarche sur le plan technique, de même que ses avantages potentiels en matière d’efficience et de réduction des risques. D’autre part, elle a fait ressortir d’importants compromis liés à la complexité, à la gouvernance et à l’alignement avec les cadres réglementaires.

Évaluation de la croissance de la production potentielle mondiale : avril 2025

Cette note présente la mise à jour annuelle des estimations préparées par le personnel de la Banque du Canada en ce qui concerne la croissance de la production potentielle mondiale. Ces estimations font partie des principaux éléments de l’analyse sur laquelle repose le Rapport sur la politique monétaire d’avril 2025.

Tech Reluctance: Fostering Empathy for Canadians Facing Challenges with Digital Systems

Document d’analyse du personnel 2025-2 Sebastian Hernandez, Helena Wang, Badr Omrane, Vera Roberts, David Pereyra
Nous constatons que les personnes qui ont besoin d’aide pour effectuer des opérations bancaires ou qui hésitent à adopter de nouvelles technologies évitent les systèmes de paiement numérique lorsqu’elles s’attendent à ce qu’ils manquent d’utilisabilité. Pour aider à améliorer les interactions des utilisatrices et utilisateurs et renforcer leur confiance, il faut appliquer des pratiques standard d’accessibilité, offrir une assistance en direct et concevoir une interface réfléchie.

The Consumer Value Proposition for a Hypothetical Digital Canadian Dollar

Document d’analyse du personnel 2024-16 Martine Warren, Bill Laur, Ted Garanzotis, Sebastian Hernandez
Nous nous penchons sur la proposition de valeur d’un hypothétique « dollar canadien numérique » pour les consommateurs en nous intéressant aux facteurs déterminants de son adoption et aux utilisateurs qui bénéficieraient le plus de ce nouveau mode de paiement potentiel. Nous avons recours à une méthode de consultation fondée sur la réflexion conceptuelle, dans le cadre de laquelle nous invitons les participants à manier des prototypes d’une complexité croissante afin de découvrir leurs préférences et préoccupations, et les facteurs influant sur l’adoption du dollar numérique.

The Role of Beliefs in Entering and Exiting the Bitcoin Market

Document de travail du personnel 2024-22 Daniela Balutel, Christopher Henry, Jorge Vásquez, Marcel Voia
Nous élaborons un modèle qui établit un lien entre les décisions des investisseurs d’entrer sur le marché du bitcoin ou d’en sortir et leurs croyances en ce qui concerne la survie du bitcoin. Les tests empiriques réalisés à l’aide de données canadiennes illustrent que les croyances exercent une grande influence sur les décisions d’entrer sur le marché ou d’en sortir, et cette incidence varie selon la période et le statut de détenteur.
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