IA et prédiction des guerres : pourquoi les marchés financiers s’y intéressent

Des entreprises de gestion des risques développent des modèles pour estimer la probabilité de conflits armés. Une évolution qui soulève des enjeux financiers, éthiques et économiques.

La guerre représente d’abord un drame humain. Elle est aussi devenue un risque économique majeur, surveillé de près par les investisseurs, les entreprises et les assureurs. Face à l’incertitude géopolitique, des sociétés spécialisées dans la gestion des risques cherchent désormais à estimer la probabilité qu’un conflit armé éclate dans un pays donné. Pour cela, elles s’appuient sur de vastes ensembles de données, des analystes et des outils d’intelligence artificielle.

Cette évolution ne signifie pas qu’une guerre puisse être prédite avec certitude. Elle traduit plutôt une volonté de transformer un risque complexe en indicateurs chiffrés utilisables dans les décisions économiques. Mais ces modèles soulèvent plusieurs questions : que mesurent-ils réellement ? Peuvent-ils influencer les investissements dans les pays jugés fragiles ? Et le traitement financier du risque de guerre risque-t-il d’en banaliser les conséquences humaines ?

Un contexte mondial marqué par la multiplication des conflits

Selon un décompte de l’Institut de recherche sur la paix d’Oslo, 65 conflits impliquant au moins un État ont été enregistrés dans le monde en 2025. Ce chiffre constitue, d’après cet institut, un record depuis la fin de la Seconde Guerre mondiale.

La même année, plus de 200 000 personnes auraient été tuées à la suite de combats ou de violences politiques. Ces pertes humaines s’accompagnent de destructions matérielles, de déplacements de populations, de perturbations des activités économiques et d’une hausse des dépenses militaires.

L’Institut pour l’économie et la paix estime que les guerres, la criminalité et le terrorisme ont absorbé l’équivalent de 22 000 milliards de dollars pour l’économie mondiale. Cette estimation intègre notamment les dépenses militaires, les destructions liées aux conflits et les pertes de production provoquées par les déplacements de population ou l’impact sur les entreprises.

Les effets ne se limitent pas aux pays où se déroulent les combats. Les tensions autour des routes maritimes, par exemple, peuvent affecter les échanges mondiaux, les coûts de transport et les prix de l’énergie. Le blocage du détroit d’Ormuz a ainsi rappelé la vulnérabilité de certains flux essentiels. Les conséquences économiques des tensions dans cette zone sont également examinées dans notre analyse de la réaction des marchés financiers à la guerre au Moyen-Orient.

Des modèles de risque inspirés des catastrophes naturelles

Depuis plusieurs années, les marchés financiers utilisent des outils pour évaluer l’exposition aux catastrophes naturelles, telles que les ouragans, les inondations ou les tremblements de terre. Ces modèles servent notamment à anticiper les dommages possibles, les besoins d’assurance ou les conséquences sur certaines activités économiques.

Des entreprises appliquent désormais une logique proche à la géopolitique. L’objectif est d’évaluer la probabilité d’un conflit, puis d’en déduire les risques susceptibles de peser sur un investissement, une chaîne d’approvisionnement, une implantation industrielle ou la solvabilité d’un État.

La société de conseil en gestion des risques Verisk Maplecroft propose ainsi, depuis la fin du mois de mai, un algorithme présenté comme capable d’estimer le risque qu’un conflit armé éclate dans un pays au cours des douze mois suivants. Selon l’entreprise, ce système combine de nombreuses données, l’analyse de spécialistes et l’intelligence artificielle.

Verisk Maplecroft affirme que, s’il avait été disponible au début du mois de janvier, son programme aurait évalué à 66 % la probabilité d’un déclenchement de la guerre en Iran un mois et demi plus tard. Cette affirmation doit toutefois être considérée avec prudence : un exemple de prévision réussie ne permet pas, à lui seul, de mesurer la fiabilité globale d’un outil.

Pourquoi l’IA attire les investisseurs

Pour les acteurs financiers, l’intérêt de ces systèmes est clair : réduire une part de l’incertitude. Une banque, un fonds d’investissement ou une entreprise présente dans plusieurs pays peut chercher à connaître son exposition à un risque de rupture commerciale, de destruction d’infrastructures, de sanctions, de hausse des coûts énergétiques ou de fuite des capitaux.

L’intelligence artificielle permet de traiter et de croiser un volume important d’informations. Elle peut donc donner aux analystes des indicateurs plus rapides ou plus structurés. Toutefois, un pourcentage de risque ne constitue pas une certitude sur l’avenir. Il reflète une estimation établie à partir de données, d’hypothèses et de méthodes qui peuvent évoluer.

Les marchés peuvent par ailleurs réagir de manière contrastée à une guerre. Une hausse boursière ne signifie pas nécessairement que l’économie réelle va bien. Certains secteurs peuvent être soutenus tandis que les ménages, les entreprises et les pays exposés subissent inflation, ruptures d’approvisionnement ou ralentissement de l’activité.

Les prix des carburants illustrent ce décalage possible entre marchés et économie quotidienne. Les tensions géopolitiques et les perturbations de l’offre peuvent faire progresser les prix à la pompe, comme l’explique cet article consacré à la flambée des carburants et au risque de pénurie en France.

Des prévisions limitées par le facteur humain

Les conflits armés ne suivent pas une mécanique simple. Les décisions des dirigeants, les calculs diplomatiques, les incidents militaires, les négociations ou les revirements politiques peuvent modifier très rapidement une situation. Des décisions prises par Donald Trump, par exemple, sont citées parmi les éléments difficiles à anticiper dans une modélisation purement statistique.

Un modèle peut repérer des facteurs de tension, mais il ne lit pas les intentions réelles des responsables politiques et militaires. Il peut aussi être confronté à des informations incomplètes, à des données anciennes ou à des événements imprévus. La prudence est donc essentielle face à une présentation trop assurée de ce type de prédictions.

Il existe également un risque de biais de sélection : une entreprise peut mettre en avant une prévision qui s’est révélée juste, sans que le public dispose de toutes les prévisions non réalisées ou moins précises. Pour évaluer un modèle, il faudrait connaître sa performance dans la durée, la méthode utilisée et la proportion de ses alertes qui se confirment ou non.

Le risque d’un effet économique auto-réalisateur

Le développement de scores de risque géopolitique pose une autre question : ces évaluations peuvent-elles elles-mêmes fragiliser un pays ? Un État classé comme exposé à un risque élevé de guerre pourrait voir les investisseurs réduire leur présence, les entreprises reporter certains projets et les conditions d’emprunt se dégrader.

Ce mécanisme rappelle les débats autour des agences de notation et de leur influence sur le coût de la dette. Lorsqu’un pays est considéré comme plus risqué, il peut devoir emprunter à des taux plus élevés. Si cette dynamique s’ajoute à une situation économique déjà fragile, elle peut renforcer les difficultés que le modèle cherchait initialement à signaler.

Le sujet est particulièrement sensible pour les économies dépendantes des capitaux étrangers ou de financements internationaux. Une prévision algorithmique ne devrait donc pas être confondue avec un diagnostic définitif sur l’avenir d’un pays.

Une question éthique : mesurer le risque sans banaliser la guerre

La quantification du risque de guerre peut être utile pour préparer des entreprises, protéger des salariés ou anticiper des ruptures logistiques. Mais elle peut aussi encourager une vision strictement financière des conflits, réduits à un coût, à une probabilité ou à une opportunité d’investissement.

Cette approche inquiète certains observateurs, qui redoutent que l’impact humain passe au second plan. Une guerre ne se résume pas à la réaction d’un indice boursier, au cours des matières premières ou aux perspectives de certains secteurs. Elle concerne des morts, des blessés, des personnes déplacées et des sociétés durablement déstabilisées.

L’usage de l’IA dans les enjeux militaires et sécuritaires alimente déjà des débats internationaux. L’ONU et la Croix-Rouge ont notamment appelé à encadrer les armes létales autonomes, dont les systèmes pourraient sélectionner des cibles avec une intervention humaine réduite ou absente. Les alertes de l’ONU et de la Croix-Rouge sur les armes autonomes montrent que la question du contrôle humain dépasse largement le seul domaine financier.

FAQ

Peut-on réellement prédire une guerre avec l’intelligence artificielle ?

Non, l’IA ne permet pas de prédire une guerre avec certitude. Elle peut produire des estimations de risque à partir de données et de signaux analysés, mais les conflits dépendent aussi de décisions humaines et d’événements imprévus.

Pourquoi les marchés financiers utilisent-ils des prévisions de risque de guerre ?

Les investisseurs et les entreprises cherchent à évaluer leur exposition aux perturbations économiques liées aux conflits : hausse des coûts, destruction d’actifs, difficultés commerciales, sanctions, inflation ou instabilité financière.

Quels sont les risques de ces modèles ?

Ils peuvent donner une impression de certitude excessive, reproduire des biais liés aux données disponibles ou fragiliser les pays classés à haut risque si les investisseurs s’en détournent massivement.

Les outils de prévision géopolitique assistés par IA sont encore récents à cette échelle. Ils peuvent devenir une aide à l’analyse, mais ne remplacent ni l’expertise humaine ni une lecture prudente des situations politiques, sociales et diplomatiques. Surtout, aucune modélisation financière ne doit faire perdre de vue le coût humain des guerres qu’elle cherche à mesurer.