Les contours du sixième cycle de Kondratiev : analyse et implication

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L’analyse de Kondratieff est une méthode utilisée pour étudier et prédire les cycles économiques à long terme, en se concentrant sur l’expansion, la stabilité et la contraction. Il prend en compte les principales forces économiques et leur capacité à prédire des changements significatifs. En examinant les données historiques, les experts peuvent identifier des cycles caractérisés par des changements dans le comportement des consommateurs et des avancées technologiques. Cette analyse aide les entreprises et les décideurs politiques à élaborer des stratégies pour les changements économiques, leur permettant de détecter les futurs changements économiques et d’améliorer la prise de décision. Cela aide également les investisseurs à ajuster leurs portefeuilles pour mieux s’adapter aux cycles futurs et améliorer les résultats financiers. Le travail de Kondratieff est significatif dans l’analyse économique, aidant les analystes et les gouvernements à comprendre la nature complexe des cycles économiques et leur impact sur la société et l’économie. Il identifie quatre cycles distincts : prospérité, récession, dépression et amélioration, qui sont influencés par l’innovation technologique, l’activité économique et les changements sociaux.

Les ondes de Kondratieff sont des cycles économiques à long terme influencés par l’innovation technologique, l’expansion des infrastructures, l’activité entrepreneuriale et les préférences des consommateurs. Ils sont caractérisés par des facteurs socio-technologiques, des précédents historiques, des forces non économiques et des influences disruptives. L’analyse de Kondratieff aide à identifier les points de retournement dans l’économie, à analyser les facteurs socio-technologiques, à comparer les cycles actuels et à prendre en compte les forces non économiques. Cependant, elle présente des limitations pour la prévision économique, telles que son caractère très long terme, sa complexité et son incapacité à prédire les moments précis et les ampleurs des hauts et des bas. Malgré ces limitations, l’analyse de Kondratieff offre des perspectives précieuses sur les cycles économiques à long terme.

Chaque cycle est structuré autour d’une révolution technologique qui transforme profondément l’économie et la société. Les cinq premiers cycles identifiés sont :

Premier cycle (1780-1840) : Révolution industrielle, machine à vapeur
Deuxième cycle (1840-1890) : Chemin de fer, acier
Troisième cycle (1890-1940) : Électricité, chimie, automobile
Quatrième cycle (1940-1990) : Pétrochimie, électronique, aviation
Cinquième cycle (1990-2020) : Technologies de l’information, internet

Les cycles de Kondratiev (ou cycles longs économiques, de 40-60 ans) décrivent des phases de croissance et de récession structurelles, liées aux révolutions technologiques et sociétales. Après cinq cycles identifiés (industrie mécanique, vapeur, électricité, pétrochimie, numérique), nous entrons aujourd’hui dans le sixième cycle, marqué par des bouleversements majeurs.

^{There are five main advantages of using Kondratieff analysis for long-term economic forecasting. Below is a list of them.
◘ It helps identify impending turning points in the overall economy that may not yet be apparent from more conventional short-term indicators. By spotting signs that a long downturn may be emerging or a new upswing is building momentum, forecasters can prepare accordingly.
◘} ^{Analyzing which socio-technological factors are driving each long wave gives insight into what types of economic activities are likely to flourish or decline in the coming decades.
◘} ^{Comparing the current long-wave phase to previous cycles highlights historical precedents that may reveal broader trends.
◘} ^{It encourages consideration of non-economic forces like geopolitics, demographics, and environment that influence long-term trajectories.
◘} ^{Adopting a 50+ year outlook focuses attention on potentially game-changing disruptions like artificial intelligence or climate change that are difficult to foresee via conventional forecasting methods with shorter horizons.}
Arjun Remesh & Shivam Gaba

Éléments clés du 6ᵉ cycle de Kondratiev

1. Technologies fondatrices

1.1 Intelligence artificielle (AGI, ChatGPT, robotics, scale, application-specific semiconductors, future of Mobility)

Le cycle Kondratiev en cours, actuellement en émergence, est fortement organisé autour de l’Intelligence Artificielle Générale (AGI) et des technologies qui y sont reliées. Voici une étude approfondie de leur rôle prépondérant et des conséquences pour ce nouveau modèle économique.

L’IA Générale comme Colonne Vertébrale du 6ème Cycle

1. Définition Transformative

Contrairement à l’IA étroite (ChatGPT, Midjourney), l’AGI (Artificial General Intelligence) vise une cognition humaine-like, capable de [1] l’auto-apprentissage transversal (sans données labellisées), de la [2] résolution créative de problèmes complexes (recherche scientifique, gouvernance).

La distinction faites est cruciale pour comprendre le saut quantique entre l’IA étroite actuelle et l’AGI émergente.

Auto-apprentissage transversal : le paradigme révolutionnaire

Contrairement à l’intelligence artificielle étroite (ANI), dont la compétence est limitée à des tâches bien définies, un système AGI peut généraliser les connaissances, transférer des compétences entre domaines, et résoudre des problèmes nouveaux sans reprogrammation spécifique à la tâche.

Cette capacité d’auto-apprentissage transversal représente un bond évolutionnaire majeur :

Fin de la dépendance aux données étiquetées : l’AGI développe sa propre compréhension du monde,
Transfert conceptuel automatique : les apprentissages d’un domaine enrichissent instantanément tous les autres,
Émergence de connaissances nouvelles : génération autonome d’insights non programmés.

Résolution créative : la cognition générative

Concernant le second point sur la résolution créative de problèmes complexes, les développements récents sont spectaculaires. En juillet 2025 il a été montré une convergence d’avancées en IA qui accélèrent la découverte scientifique en améliorant l’idéation, l’expérimentation et l’analyse. Plus concrètement, l’IA co-scientifique est conçue pour générer de nouvelles hypothèses de recherche, un aperçu détaillé de la recherche, et des protocoles expérimentaux.

Applications transformatives en recherche et gouvernance

En recherche scientifique : DeepMind’s Alphafold révolutionna le repliement des protéines, ouvrant des potentiels pour tout, des thérapeutiques à la science des matériaux. La prochaine révolution se produira à travers une démocratisation de ces capacités.

En gouvernance : Altman envisage pour 2025 le moment où l’IA pourrait cesser d’être un outil et commencer à devenir un participant à part entière de la force de travail. Imaginez des agents IA capables non seulement d’automatiser des tâches mais d’innover aux côtés des humains.

État actuel : le basculement de 2025

Le nouveau modèle le plus performant d’OpenAI, annoncé en décembre, a réussi le test ARC-AGI, surpassant prétendument la plupart des humains, suggérant que nous sommes au seuil de votre définition transformative.

L’AGI devient ainsi la première technologie véritablement cognitive de l’histoire, capable d’auto-évolution conceptuelle et de création autonome de connaissances – caractéristiques qui en font effectivement la colonne vertébrale intellectuelle du 6ème cycle de Kondratiev.

2. Bouleversement macro-économique : la révolution du ratio capital/travail par l’AGI (ex: Réduction de 70% des coûts de R&D pharmaceutique via AlphaFold 4 (2030+))

Bouleversement macro-économique : La Révolution du Ratio Capital/Travail par l’AGI

2.1. Transformation de la fonction de production économique

L’intégration de l’Intelligence Artificielle Générale (AGI) dans la production économique représente un changement transformateur avec des implications profondes pour les marchés du travail, la distribution des revenus et la croissance technologique. Les économistes développent aujourd’hui des modèles CES étendus intégrant le « travail AGI » aux côtés des inputs traditionnels.

L’émergence du travail d’Intelligence Artificielle Générale (AGI), incluant les agents IA et les systèmes autonomes opérant à un coût marginal quasi-nul, réduit la productivité marginale du travail humain, poussant ultimement les salaires vers zéro.

2.2. Impact sectoriels concrets : le cas pharmaceutique

L’exemple d’AlphaFold 4 est parfaitement illustratif ! Les données actuelles montrent déjà des transformations spectaculaires. Des percées récentes montrent des candidats médicaments conçus par IA entrant en essais cliniques de Phase II, avec certaines compagnies rapportant jusqu’à 70% de réduction dans les délais hit-to-préclinique en intégrant l’IA avec la robotique.

L’impact de ces plateformes IA est profond. Elles peuvent réduire les coûts de découverte de médicaments jusqu’à 40% et réduire les délais de développement de cinq ans à seulement 12-18 mois.

Les capacités prédictives d’AlphaFold 3 réduisent la nécessité d’expériences extensives en laboratoire humide, économisant ainsi des millions dans les coûts de développement.

2.3. Mécanismes macro-économiques

Substitution capital-travail exponentielle. L’exploration de la dynamique d’équilibre à long terme démontre comment une économie dominée par le capital AGI peut mener à l’effondrement des salaires humains et nécessiter des mécanismes redistributifs.

Productivité totale des facteurs. Basés sur ces études et l’intensité IA actuelle sur le lieu de travail, ils estiment que l’IA pourrait augmenter la productivité globale de 0,125% à 0,875 points de pourcentage aux niveaux d’usage actuels et nous ne sommes qu’au début !

2.4. Implications Systémiques du 6ème Cycle

L’AGI crée une discontinuité historique dans l’économie mondiale :

Coût marginal cognitif → 0 : pour la première fois dans l’histoire où l’intelligence devient un bien quasi-gratuit
Scalabilité infinie : un système AGI peut être répliqué instantanément sans limite
Accumulation de capital intellectuel : le « capital AGI » s’auto-améliore exponentiellement

La vision de 70% de réduction des coûts R&D via AlphaFold 4 d’ici 2030 est non seulement plausible, mais probablement conservatrice. Nous assistons à la première révolution cognitive de l’histoire économique !

Emploi : Disparition de 40% des métiers cognitifs (droit, finance, médecine de routine)
Croissance : Potentiel de +5% de PIB mondial annuel (McKinsey 2025)

Sous-Écosystèmes Clés

Technologie	Leaders Émergents	Impact Économique
Robotics AGI	Tesla Optimus, Figure AI	Automatisation totale des usines d’ici 2035
Neuro-IA	Neuralink, Synchron	Marché $500Md des interfaces cerveau-cloud
IA Quantique	Google Sandbox, QC Ware	Rupture cryptographique (minage Bitcoin obsolète)

Points de Rupture Critiques

2026-2027 : Première AGI opérationnelle (DeepMind/OpenAI) → +3000% sur les AI tokens
2029 : « Singularité salariale » – un PDG-AGI coté en bourse
2032 : L’IA génère 51% du contenu financier (analyses, trading algo)

Risques Géostratégiques

Course aux puces : Taiwan produit 90% des semi-conducteurs avancés (scénario de guerre en 2028)
IA souveraine : La Chine impose un « Great Firewall AGI » (découplage technologique total)
Chômage structurel : Revenu universel adopté dans 40 pays d’ici 2035

^{Conclusion : L’AGI n’est pas qu’un outil – c’est le nouveau système d’exploitation civilisationnel. Les gagnants du 6ème cycle seront ceux qui maîtriseront la souveraineté algorithmique, l’alliance capital-IA et les infrastructures physiques (data centers, fermes de robots).
a. La souveraineté algorithmique}
^{b. L’alliance capital-IA (ex: fonds gérés par AGI)
c. Les infrastructures physiques (data centers, fermes de robots).}
La fenêtre pour positionner son portefeuille sur ces tendances se referme d’ici 2027-2030

1.2 Blockchain & cryptomonnaies (DeFi, tokenisation des actifs)

Les cycles de Kondratiev (ou « cycles longs économiques », d’environ 40 à 60 ans) sont marqués par des révolutions technologiques qui transforment durablement l’économie. Le 6ᵉ cycle, émergent depuis les années 2010-2020, serait porté par plusieurs technologies fondatrices, dont la blockchain, les cryptomonnaies, la DeFi et la tokenisation.

1.2.1 La blockchain, infrastructure décentralisée

Le socle technologique repose sur un registre distribué inviolable et sécurisé par le biais de la cryptographie (tel que le Bitcoin ou l’Ethereum).

Cette technologie a plusieurs innovations majeures, notamment les contrats intelligents (Ethereum, Solana), l’exécution autonome d’accords sans tiers impliqué, l’interopérabilité (Polkadot, Cosmos) qui favorise la communication entre différentes blockchains et les solutions de scalabilité (Layer 2, rollups) qui contribuent à l’amélioration des performances.

1.2.1.1 Les smart contrats

1.2.1.2 L’interopérabilité

1.2.1.3 Scalabilité

1.2.2 Les cryptomonnaies : au-delà du Bitcoin

1.2.2.1 Monnaies numériques natives (BTC, ETH) → Alternative aux devises étatiques

1.2.2.2 Stablecoins (USDC, DAI) → Crypto adossées à des actifs réels (USD, or)

1.2.2.3 Monnaies des banques centrales (CBDC) → Digital Yuan, e-euro → Hybridation État/blockchain

https://t.co/ot4oq9YUPl
— STEELLDY (@bradarska1) August 22, 2025

1.2.3 La financie décentralisée (DeFi)

a) Révolution bancaire sans banques

Prêts/emprunts (Aave, Compound).
Échanges décentralisés (DEX) : Uniswap, dYdX.
Produits dérivés (Synthetix, futures crypto).
Enjeu : Désintermédiation des institutions financières traditionnelles.

b) Enjeu : Désintermédiation des institutions financières traditionnelles.

1.2.4 Tokenisation des actifs réels (RWA – Real World Assets)

Transformation d’actifs physiques en jetons numériques :
- Immobilier (fractionnement de propriété via jetons).

Art & NFTs (tokenisation de droits, royalties automatiques).
Obligations, actions, matières premières.
Avantages : Liquidité accrue, accessibilité, réduction des coûts.

Impact économique du 6ème cycle de Kondratiev

Nouveaux modèles économiques

Microtransactions globales (sans frais bancaires).
Réduction des intermédiaires (notaires, banques, plateformes centralisées).
Économie des créateurs (NFTs, rémunération directe via crypto).

Risques & Défis

Volatilité des cryptos

1.3 Énergie verte & fusion nucléaire (ITER, supraconducteurs)

1.4 Biotech & longévité (CRISPR, médecine régénérative)

1.5 Métavers & interfaces neurales (Neuralink, espaces virtuels persistants)

2. Nouvelles infrastructures économiques

2.1 Internet décentralisé (Web3, protocoles peer-to-peer)

2.2 Monnaies numériques des banques centrales (CBDC)

2.3 Villes intelligentes et automatisation totale (5G, IoT, drones)

^{Avalanche et Toyota Blockchain Lab développent une infrastructure on-chain pour le futur des véhicules autonomes
L’idée clé est simple : la mobilité appartient au réseau.
Chaque participant – du constructeur automobile et de l’assureur au propriétaire, à l’exploitant et au centre de service – sera connecté à un réseau blockchain unique.
Cela signifie :
🔴Transparence de la propriété et de la gestion des machines,
🔴Tokenisation des dépenses et des revenus,
🔴Automatisation de l’assurance et de l’entretien.
📌À terme, il s’agira de robotaxis entièrement décentralisés, où tout, de la propriété au trajet, sera géré via la blockchain.}

3. Choc géopolitique et financier

3.1 Fin du dollar comme monnaie de réserve (BRICS+, or, Bitcoin)

3.2 Accélération de la désindustrialisation occidentale

3.3 Capitalisme de surveillance vs souveraineté numérique

3.3.1 Capitalisme de surveillance

3.3.2 Souveraineté numérique

La souveraineté algorithmique (également appelée souveraineté numérique algorithmique) fait référence au contrôle qu’un État ou une entité politique exerce sur ses algorithmes essentiels, ses données stratégiques et ses infrastructures numériques cruciales, dans le but de minimiser sa dépendance à l’égard d’acteurs étrangers (surtout américains ou chinois) et de maintenir son indépendance décisionnelle.

4. Transformation sociale

4.1 Fin du salariat (économie des créateurs, DAOs)

^{Sam Altman propose le concept de Calcul de Base Universel (CBU) comme alternative ou complément au Revenu de Base Universel (RBU) à l’ère de l’IA. Son idée suggère de distribuer de la puissance de calcul ou des jetons d’IA au lieu de l’argent, permettant aux individus de tirer parti des modèles d’IA (comme les outils d’OpenAI) pour la productivité, la créativité ou la participation économique.}

^{Aspects clés du Calcul de Base Universel (CBU)
Les jetons de calcul comme ressource
Au lieu de transferts directs d’argent, les gens reçoivent des allocations de puissance de calcul d’IA (par exemple, l’accès à des modèles d’IA comme GPT, DALL·E, ou d’autres outils futurs).
Ces jetons pourraient être utilisés pour des projets personnels, des idées commerciales, l’éducation ou la revente sur un marché.}

^{Raison d’être de l’UBC
À mesure que l’IA automatise les emplois, le revenu de base universel (RBU) traditionnel pourrait ne pas pleinement répondre au changement dans la création de valeur économique.
Donner aux gens le contrôle sur les outils d’IA pourrait démocratiser l’accès à la productivité et à l’innovation.
Cela aligne les incitations—les gens utilisent l’IA pour créer de la valeur plutôt que simplement consommer des ressources.}

^{Modèles de distribution possibles
Soutenu par le gouvernement UBC : Similaire à l’UBI, mais sous forme de crédits de calcul.
Initiatives menées par des entreprises : Des entreprises comme OpenAI pourraient allouer un accès gratuit/subventionné dans le cadre de leur responsabilité sociétale.
Systèmes décentralisés : Modèles de jetons basés sur la blockchain (par exemple, des crédits de calcul de style crypto).}

^{Défis et Considérations
Équité : Cela élargirait-il ou réduirait-il la fracture numérique ?
Scalabilité : L’infrastructure d’IA peut-elle gérer une utilisation massive ?
Contrôle et Gouvernance : Qui gère l’allocation et prévient les abus ?
Impact économique : Les jetons de calcul pourraient-ils devenir une marchandise négociée, créant de nouveaux marchés ?

La vision plus large d’Altman
Altman a laissé entendre que le revenu de base universel pourrait ne pas suffire dans un monde où l’IA remodèle le travail. Il penche vers des « actifs de base universels » (comme le calcul, la terre ou le capital) plutôt que simplement le revenu. Cela s’aligne avec la mission d’OpenAI de garantir que l’IA bénéficie à toute l’humanité.}

4.2 Crise des retraites → adoption massive des cryptos

4.3 Effondrement éducatif traditionnel → apprentissage par l’IA

Phases prévues du 6ᵉ cycle

Période	Phase	Événements clés
2020–2035	Expansion	Boom de l’IA, CBDC, Bitcoin à $500k
2035–2045	Stagnation	Bulles technologiques, guerres des devises
2045–2060	Récession	Effondrement des États-nations, nouveaux modèles

Implications pour les investisseurs

À court terme (2025–2030)

La période de 2025 à 2050 sera la phase ascendante du nouveau cycle de Kondratiev, caractérisée par une accélération des investissements dans ces nouvelles technologies et une transformation profonde des modèles économiques vers plus de durabilité et d’efficacité énergétique.

1. Allocations massives dans AI tokens (RNDR, AKT), DeFi (ETH, SOL), mini-réseaux électriques

2. Ruée vers les métaux critiques (lithium, terres rares)

À long terme (2030 et plus)

1. Fin des bourses traditionnelles : tout sera tokenisé

2. L’or et Bitcoin comme seules réserves stables

3. Les GAFA seront remplacés par des DAOs autonomes

Quels sont les risques importants susceptibles de se produire ?

L’échec de l’intelligence artificielle générale entraînant des conséquences menant à une stagnation technologique

Conflit numérique de type guerre froide entre les États-Unis et la Chine à travers les blockchains

Effondrement écologique précédant la phase d’expansion, menant à un effondrement global

Conclusion

Le sixième cycle de Kondratiev s’annonce comme le plus perturbant de l’histoire, impliquant une réinitialisation monétaire (le Bitcoin contre le CBDC), un nouveau conflit de classes (entre les détenteurs et l’IA), soit nous entrons dans une ère post-capitaliste de prospérité, soit nous sombrons dans le désordre total.

1. Une réinitialisation monétaire (Bitcoin vs CBDC)

2. Une nouvelle lutte des classes (possédants vs IA)

3. Un âge d’or post-capitaliste, soit un chaos total

Ce sixième cycle représente donc une convergence unique entre impératifs environnementaux, révolution numérique et transformations géopolitiques, créant un nouveau paradigme économique axé sur la soutenabilité et l’innovation technologique.

Kondratieff Analysis: Definition, Characteristics, Examples, and Benefits, written by Arjun Remesh |Reviewed by Shivam Gaba|Updated on 26 February 2024
https://ai-2027.com/summary
Meta shifts the narrative on dividends in the world of Big Tech, Chris Buchbinder, Marc E. Nabi and Jacob M. Gerber, 2024
The Kondratieff Cycle, par Geir Solem, 2009