Plus de 200 économistes et chercheurs en IA, dont 16 lauréats du prix Nobel, ont signé la déclaration « We Must Act Now » (Nous devons agir maintenant), avertissant que l’IA pourrait transformer l’économie mondiale à une échelle plus grande que celle de la révolution industrielle – et bien plus rapidement. Nous figurons parmi les signataires, mais le fait de reconnaître les enjeux ne résout pas la question de savoir comment l’IA devrait être développée. L’un des arguments centraux de la déclaration est que l’IA devrait être orientée vers la complémentarité avec les humains plutôt que vers leur imitation. Cette distinction a plus d’importance qu’il n’y paraît.
Compléter l’action humaine n’est pas une question de sentiment, mais une stratégie visant à créer de nouveaux marchés. L’IA complète l’action humaine lorsqu’elle élargit l’éventail des activités qui valent la peine d’être menées, qu’elle démocratise l’accès en réduisant les coûts et qu’elle permet aux individus de réaliser ce qui leur était auparavant inaccessible. Elle se substitue à l’action humaine lorsqu’elle se contente de transférer certaines tâches des travailleurs vers des modèles. L’une de ces voies permet d’accroître le « gâteau économique » ; l’autre se contente de redistribuer la valeur. L’objectif de l’IA est l’expansion, et les politiques devraient l’encourager dans cette direction.
Une grande partie du débat actuel sur l’IA repose sur un sophisme économique bien connu : la croyance selon laquelle il y aurait une quantité fixe de travail à se partager, que chaque tâche effectuée par une machine remplace nécessairement un travailleur humain, et que la seule question serait de savoir à quelle vitesse la technologie détruit des emplois. Cette vision à somme nulle est presque toujours erronée. On s’attendait à ce que le métier à tisser mécanique, le tracteur, l’ordinateur personnel et bien d’autres inventions entraînent un chômage de masse. Au contraire, en réduisant les coûts de production, ils ont créé plus d’emplois qu’ils n’en ont supprimés.
Erik Brynjolfsson, l’un des organisateurs de « We Must Act Now », a qualifié la version de ce sophisme propre à l’ère de l’IA de « piège de Turing ». Concevoir l’IA pour qu’elle imite les humains, a-t-il fait valoir, pousse la technologie vers la substitution plutôt que vers l’augmentation des capacités, concentre le pouvoir entre les mains de ceux qui possèdent les systèmes et laisse aux travailleurs ordinaires moins d’opportunités de créer de la valeur. Alors que l’imitation divise le gâteau, l’augmentation des capacités l’agrandit. L’imitation est peut-être l’objectif technique le plus évident, mais elle conduit souvent à des résultats économiques moins favorables pour la quasi-totalité des acteurs.
Le processus par lequel la technologie stimule la croissance économique est bien établi, bien qu’il soit souvent oublié. Lorsque l’automatisation réduit le coût de production d’un bien, la demande augmente généralement, ce qui crée davantage de demande pour la main-d’œuvre humaine que les machines ne peuvent pas remplacer.
Prenons l’exemple du distributeur automatique de billets. Comme l’a démontré James Bessen, les distributeurs ont réduit le nombre de guichetiers par agence bancaire d’environ 20 à 13. L’exploitation des agences étant devenue moins coûteuse, les banques en ont ouvert beaucoup plus. En conséquence, le nombre total de guichetiers a continué d’augmenter pendant des décennies, tandis que la nature de leur travail a évolué, passant du comptage d’espèces au conseil aux clients. En d’autres termes, une technologie dont on s’attendait largement à ce qu’elle fasse disparaître une profession a au contraire contribué à son expansion.
Dans un article publié en 2019, Daron Acemoglu et Pascual Restrepo ont proposé un cadre permettant de comprendre cette dynamique. Selon eux, si l’automatisation transfère certaines tâches des travailleurs aux machines, ces pertes sont compensées par une productivité accrue et, surtout, par la création de tâches entièrement nouvelles qui requièrent des compétences humaines. Bon nombre des métiers qui ont alimenté la croissance de l’emploi au cours des dernières décennies n’existaient pratiquement pas une génération auparavant.
Certes, rien n’est garanti. Acemoglu et Restrepo décrivent également ce qu’ils appellent « l’automatisation médiocre » : des technologies qui remplacent les travailleurs sans générer suffisamment de gains de productivité ou de demande pour créer de nouvelles opportunités, réduisant ainsi la part du travail dans l’économie.
L’IA a le potentiel de remodeler l’économie de manière encore plus radicale que les vagues d’automatisation précédentes car, plutôt que de se contenter d’automatiser des tâches individuelles, elle réduit le coût de la cognition elle-même. Lorsque le coût d’un tel intrant à usage général chute de manière spectaculaire, les marchés ne se contentent pas de consommer davantage des mêmes services. Ils en créent de nouveaux. La réduction du coût de l’expertise juridique, médicale, pédagogique et scientifique – des domaines dont l’accès a longtemps été limité par la rareté des professionnels qualifiés – ne remplace pas les spécialistes. Elle leur permet au contraire d’atteindre un public bien plus large qu’auparavant.
C’est là le véritable sens de la complémentarité. Un outil complète l’action humaine lorsqu’il renforce la valeur du jugement, du goût, de la responsabilité, des relations et des autres capacités humaines que l’IA ne fournit pas. À mesure que la capacité cognitive brute devient abondante, ces apports typiquement humains gagnent en valeur, et non l’inverse.
Bien sûr, si ces résultats étaient inévitables, la déclaration que nous avons signée serait superflue. Que l’IA remplace le travail humain ou qu’elle le complète dépend des choix que nous faisons aujourd’hui. Il est facile d’évaluer le coût, de financer et d’expliquer le remplacement d’un travailleur, tandis que la création d’outils permettant aux individus d’accomplir des tâches que personne ne pouvait réaliser auparavant est plus difficile, met plus de temps à porter ses fruits et génère des bénéfices plus dispersés. Laissé à lui-même, le capital a tendance à privilégier la substitution, car celle-ci constitue le modèle économique le plus simple.
Pour libérer tout le potentiel économique de l’IA, nous devons l’orienter vers l’expansion. Cela nécessite de remplacer les incitations qui favorisent le capital au détriment du travail par celles qui récompensent l’augmentation des capacités humaines et l’investissement dans celles-ci. Le succès ne doit pas être mesuré au nombre de travailleurs remplacés par l’IA, mais à la quantité de nouvelle demande et d’opportunités qu’elle crée. Un système d’IA qui se contente d’automatiser le travail existant échoue à ce test, même s’il stimule les profits à court terme.
Comme nous l’avons déjà souligné, la question n’est pas de savoir si l’IA sera puissante – elle l’est déjà et le deviendra encore davantage –, mais si nous utilisons ce pouvoir pour restreindre le champ d’action du travail humain ou pour l’étendre à des marchés que nous ne pouvons pas encore imaginer. Au lieu d’automatiser des tâches que les humains accomplissent déjà avec brio, nous devrions leur donner les moyens de réaliser des choses jusqu’alors inimaginables et veiller à ce que la prospérité qui en résulte soit largement partagée.
Par Mark Esposito et Aurélie Jean
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