La Banque mondiale ramène à 4,2% sa prévision de croissance pour les économies en développement d'Asie de l'Est pour 2026. La Thaïlande figure parmi les pays les plus vulnérables.
4,2%, c’est la nouvelle prévision de croissance que la Banque mondiale fixe pour les économies en développement d'Asie de l'Est et du Pacifique (AEP) en 2026, contre 5% l'an dernier, selon son rapport publié en avril 2026. La Chine, premier moteur régional, verrait sa propre croissance s'établir au même niveau, freinée par une demande intérieure faible et un secteur immobilier qui peine à se redresser. Le reste de la région est attendu à 4,1%, sous l'effet combiné d'une énergie importée plus chère et d'un investissement privé peu dynamique.
Dépendance pétrolière
La Thaïlande figure parmi les économies les plus exposées. Ses importations nettes de pétrole et de gaz représentent environ 7% du produit intérieur brut (PIB), rendant l'ensemble du tissu économique sensible aux variations des cours mondiaux. Une hausse de 30% du prix du brut suffirait à faire progresser l'inflation de 0,67 point en six mois, selon la Banque mondiale, l'un des impacts les plus élevés de la région. Les coûts de transport et de production suivent mécaniquement, avant de brutalement atteindre le consommateur. À cette vulnérabilité s'ajoute une marge budgétaire contrainte. La dette publique atteint environ 66% du PIB, un niveau qui ne bloque pas toute intervention mais qui réduit la capacité de l'État à déployer des mesures de soutien en cas de choc prolongé.
Les exportations d’électronique, ultime levier
Les exportations d'électronique liées à l'intelligence artificielle (IA) progressent malgré tout. Elles ont augmenté de 32% en 2025, portées par la demande mondiale en semi-conducteurs et équipements pour centres de données. La Thaïlande bénéficie du déplacement de chaînes de production vers l'Asie du Sud-Est. La limite reste l'adoption de ces nouvelles technologies. Seulement 13 à 17% des filiales de multinationales en Thaïlande et en Chine recourent à l'IA, contre 37% aux États-Unis. L'écart tient à des lacunes en compétences numériques et en infrastructures, un écart qui devrait se résorber à mesure que l’IA se généralise.
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