La petite société danalyse financičre Citrini a récemment semé la panique sur les marchés financiers en présentant un scénario dans lequel lIA mettrait fin ā la plupart des emplois de cols blancs dici 2028, avec des conséquences désastreuses pour léconomie dans son ensemble. Cette prévision est toutefois certainement trop pessimiste ā certains égards. En dehors de quelques secteurs, comme celui des logiciels, les frictions liées ā ladoption et la simple inertie ralentiront probablement le rythme du changement. Cela a toujours été le cas. Par exemple, bien que les centraux téléphoniques automatisés aient été possibles dčs les années 1920, le dernier opérateur téléphonique humain aux États-Unis na été remplacé que dans les années 1980.
De plus, la technologie elle-même n’est toujours qu’une variable parmi d’autres. Il faut également mettre en place des processus et des structures pour garantir aux clients un service fiable. C’est là que les acteurs historiques ont un avantage sur leurs concurrents, même s’ils n’utilisent pas les technologies les plus récentes.
Et même si les acteurs historiques sont évincés, les nouvelles opportunités créées par les réductions de coûts et les gains de productivité induits par l’IA ne doivent pas nécessairement conduire à davantage d’IA. Elles peuvent également nécessiter le travail d’êtres humains, comme c’est le cas avec Internet et l’essor des influenceurs.
Pourtant, à certains égards, l’article de Citrini n’est pas assez pessimiste. Même en mettant de côté la possibilité que nous devenions tous les esclaves d’un maître IA, les résultats économiques globaux dépendent de la qualité et de la rapidité de l’IA, du rythme d’adoption par les utilisateurs, des bénéficiaires et de la réaction de la société. Compte tenu de toutes ces variables, certains scénarios extrêmes sont en effet envisageables.
Imaginons, par exemple, un avenir dans lequel quelques plateformes différenciées (par exemple Anthropic ou Meta) atteignent un niveau d’IA généralisée qui leur permet de devancer la concurrence et de facturer régulièrement des prix élevés aux entreprises utilisatrices. Ces plateformes dominantes généreraient d’énormes profits, augmentant les revenus de leurs employés (qui seront peu nombreux, car l’IA réduira leurs effectifs) et de leurs actionnaires. Dans le même temps, les nombreuses entreprises qui dépendent de leurs services seraient prêtes à payer, car l’IA augmenterait leur propre productivité, leur permettant de se séparer d’un plus grand nombre d’employés de bureau.
Ces travailleurs sans emploi chercheraient alors du travail dans des secteurs connexes où l’IA n’a pas encore rendu leurs compétences inutiles. Si ces emplois sont rares, ils se mettront alors à la recherche d’un emploi de jardinier, de serveur ou de vendeur, ce qui fera encore baisser les salaires dans ces professions. En supposant que l’IA remplace les tâches cognitives avant les tâches physiques qualifiées, les machinistes, les plombiers et les maçons pourraient encore avoir du travail jusqu’à ce que les robots deviennent suffisamment sophistiqués. Avec le temps, la concurrence pour ces emplois s’intensifiera également à mesure que les cols blancs se recycleront. La douleur se propagera, et seuls les plateformes d’IA et leurs investisseurs en bénéficieront. Ou peut-être pas ?
Avant de répondre à cette question, envisageons un autre scénario « concurrentiel » dans lequel aucune plateforme ne « gagne » car il y a peu de différence entre ChatGPT 33.2, Gemini 25 et toutes les autres. Bien que ce scénario puisse encore être dévastateur pour les emplois de cols blancs, les prix de l’IA seront bas et les gains de productivité se répercuteront sur l’économie, tout comme les bénéfices qui en résulteront. Épargnées de dépenses colossales en IA, les entreprises utilisatrices pourraient baisser leurs prix et augmenter leur production pour répondre à la demande accrue, ce qui impliquerait la création d’emplois ailleurs. Les conséquences seraient bien moins douloureuses que dans le premier scénario, car des biens et services moins chers permettraient aux travailleurs d’aller plus loin avec leurs économies existantes.
Non seulement les tendances actuelles suggèrent que ce deuxième scénario est plus probable qu’un oligopole de l’IA, mais le gouvernement pourrait prendre des mesures pour garantir sa concrétisation, par exemple en réglementant les prix de l’IA ou en refusant de protéger les créateurs de modèles d’IA contre ceux qui les copient. Les oligarques potentiels de l’IA ne devraient pas supposer que la société défendra leurs énormes profits alors même que leurs produits entraînent des pertes d’emplois et des difficultés généralisées.
Bien sûr, les acteurs historiques de l’IA feront pression de manière agressive, corrompant certains législateurs pour bloquer la réglementation. Ils mèneront des campagnes publiques, utilisant leurs nombreux canaux d’influence pour faire valoir (de manière pas tout à fait erronée) que la réglementation sera maladroite, nuisant à l’efficacité et à l’innovation tout en profitant à leurs rivaux géopolitiques. Si les souffrances induites par l’IA sont effectivement généralisées, la volonté politique d’intervenir restera néanmoins forte.
Même si l’État ne parvient pas à garantir des prix compétitifs pour l’IA, il peut taxer les fournisseurs oligopolistiques d’IA, leurs employés et leurs actionnaires afin d’indemniser les personnes touchées. La difficulté réside ici dans le ciblage. Comment identifier ceux qui tirent des profits exceptionnels de l’IA ? Comment aider les personnes lésées, compte tenu de la difficulté qu’il y a eu à aider les travailleurs touchés par le commerce dans le passé ? Et comment faire la distinction entre un travailleur remplacé par la technologie et un travailleur licencié en raison de conditions commerciales défavorables ou d’incompétence ?
Pour éviter certaines de ces questions, on assistera probablement à une pression en faveur d’une aide généreuse au chômage, quelle qu’en soit la cause, ce qui constituera un premier pas vers un revenu de base universel. Cela soulève cependant un autre problème, car même si les gouvernements aux finances limitées parviennent à générer des recettes suffisantes, il restera de nombreux emplois qui nécessitent des travailleurs humains. Des allocations chômage trop généreuses feront donc augmenter les salaires que les employeurs devront offrir pour inciter les travailleurs à sortir du chômage, ce qui réduira encore davantage la création d’emplois.
En fin de compte, il n’existe pas de réponse publique facile au problème du chômage à grande échelle, mais non universel. Les sociétés devront faire preuve de créativité, en améliorant quelque peu le filet de sécurité, tout en encourageant les entreprises à créer des emplois et à requalifier les travailleurs lorsque cela est possible. Dans le même temps, si l’une des plateformes d’IA qui se disputent le quasi-monopole atteint son objectif, les réactions politiques des gouvernements nuiront presque certainement à ses profits. Comment alors ces entreprises pourront-elles rembourser leurs dettes colossales et toujours croissantes ? Une crise financière s’ensuivra-t-elle ?
Le meilleur scénario que nous puissions espérer est celui de Boucle d’or, où le déploiement de l’IA n’est pas si rapide que les travailleurs ne peuvent pas apprendre à améliorer leur travail grâce à l’IA, plutôt que d’être remplacés, et où l’industrie de l’IA n’est pas trop oligopolistique, de sorte que les avantages profitent à la société dans son ensemble. Des commentaires imaginatifs comme celui de Citrini nous obligent à réfléchir à ce qui pourrait se passer si l’histoire de l’IA prenait une tournure différente. Le moment est venu d’esquisser les scénarios possibles et de commencer à s’y préparer.
Par Raghuram G. Rajan
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