L’IA est une révolution de la productivité, pas un effondrement.

Chaque génération croit avoir découvert la technologie qui va enfin briser le capitalisme :

  • Le métier à tisser allait détruire le travail.
  • L’électricité allait créer un chômage de masse.
  • La chaîne de montage allait éliminer la pertinence humaine.
  • Les ordinateurs allaient anéantir la classe moyenne.
  • Internet allait vider l’économie de sa substance.

Maintenant, l’IA est censée déclencher un choc économique sévère, déplaçant les travailleurs cols blancs si rapidement que la demande s’effondre et que les marchés convulsent.

Cette inquiétude n’est pas absurde. Mais l’histoire suggère qu’elle est incomplète.

Productivité et prospérité évoluent ensemble

Depuis plus de 200 ans, chaque choc majeur de productivité a augmenté le niveau de vie, sans le détruire :

  • Le PIB réel par habitant aux États-Unis a augmenté d’environ 8 à 10 fois depuis 1820.
  • La rémunération horaire réelle a globalement suivi la productivité sur de longues périodes.
  • Les heures de travail annuelles moyennes ont chuté de façon spectaculaire depuis 1900.

L’agriculture employait autrefois environ 40 % de la main-d’œuvre américaine. Aujourd’hui, elle en emploie moins de 2 %.
L’emploi manufacturier a atteint son pic au milieu du XXe siècle et a décliné avec l’amélioration de l’automatisation. Le travail de bureau a été systématiquement automatisé au cours des quatre dernières décennies.

Et pourtant :

  • Le PIB par habitant a augmenté.
  • La consommation réelle a augmenté.
  • L’espérance de vie a augmenté.
  • Le temps de loisir a augmenté.

Le schéma n’est pas subtil :

Productivité ↑ → Coûts ↓ → Pouvoir d’achat ↑ → Demande ↑ → Nouveaux secteurs émergent

Affirmer que l’IA va effondrer définitivement la demande revient à affirmer que cette fois, les gains de productivité ne feront pas baisser les prix, n’augmenteront pas le pouvoir d’achat et ne conduiront pas à la formation de nouvelles industries.

Ce n’est pas une petite affirmation. C’est une affirmation radicale.

Les révolutions industrielles n’aplatissent pas la courbe. Elles l’accentuent :

  • La vapeur.
  • L’électricité.
  • La production de masse.
  • L’informatique.
  • Internet.

Chaque vague a accéléré la production par personne.

L’IA est bien plus susceptible d’être un autre point d’inflexion qu’un renversement.

Le déplacement est réel. L’effondrement ne l’est pas.

Les révolutions technologiques éliminent des emplois :

  • Elles éliminent des tâches.
  • Elles compriment des catégories.
  • Elles frappent des régions spécifiques.
  • Elles créent des pics d’inégalité.

La révolution industrielle a déplacé les artisans. La mondialisation a déplacé les pôles manufacturiers.
Les logiciels ont déplacé les employés de bureau. La dislocation à court terme est réelle.

Mais le déplacement n’est pas la destruction.

Le travail humain se réalloue. Le capital se réalloue. Une demande entièrement nouvelle apparaît dans des secteurs qui n’existaient pas auparavant :

  • En 1900, personne ne travaillait dans le logiciel.
  • En 1950, personne ne travaillait dans la publicité numérique.
  • En 1990, personne ne travaillait dans l’infrastructure cloud.

Si en 2000 quelqu’un t’avait dit qu’en 2026 :

  • Les guichetiers bancaires auraient largement disparu.
  • Les agents de voyage se seraient effondrés.
  • Mille milliards de dollars de commerce de détail hors ligne auraient migré en ligne.
  • La fabrication automobile serait devenue hautement automatisée.

Tu aurais probablement prédit un chômage de masse. Au lieu de cela, le PIB par habitant a environ doublé. L’emploi a augmenté. Des secteurs entièrement nouveaux ont émergé.

L’effondrement sectoriel ne se traduit pas automatiquement par un effondrement macroéconomique.

La transition peut être violente, mais elle est rarement instantanée

L’objection la plus forte à la thèse de la productivité n’est pas l’effondrement permanent.

C’est la vitesse :

  • La technologie évolue vite.
  • Les marchés évoluent plus vite.
  • Les institutions évoluent plus lentement.
  • Le travail évolue le plus lentement.

Cet écart peut produire de vraies turbulences.

Les marchés financiers évaluent l’avenir instantanément et dépassent souvent les bornes dans les deux sens. Les anticipations se composent. Les récits se propagent. Le capital se réalloue avant que l’économie réelle n’ait le temps de s’ajuster. Les gouvernements réagissent de manière réactive. Les travailleurs ne peuvent pas se reconvertir du jour au lendemain.

Ce décalage peut absolument produire des trimestres difficiles, voire des années difficiles. Cependant, la capacité technologique n’est pas la même chose que le remplacement économique. Nous avons déjà vu cela.

Il y a quinze ans, les camions autonomes étaient censés éliminer l’une des plus grandes catégories d’emplois en Amérique. Le transport routier était l’emploi le plus courant dans de nombreux États. La technologie a progressé rapidement. Les investisseurs ont extrapolé. Les commentateurs ont prédit un chômage structurel.

Aujourd’hui, les systèmes autonomes existent, mais le transport routier longue distance reste largement intact. La réglementation, la responsabilité, l’assurance, l’infrastructure, les cas limites et l’économie ralentissent considérablement la diffusion dans le monde réel.

Le même schéma se vérifie plus largement. Même les technologies transformatrices suivent des courbes de diffusion. L’électricité, la réfrigération, les téléphones, les ordinateurs et Internet n’ont pas saturé les foyers du jour au lendemain. L’adoption a suivi des courbes en S s’étalant sur des années, voire des décennies, et non des trimestres.

Chaque révolution technologique semble instantanée pendant qu’elle se produit. Les données montrent qu’elle ne l’est pas.

L’IA ne fait pas exception.

Les capacités de l’IA sont réelles et s’améliorent rapidement. Les modèles sont de plus en plus compétents en codage, raisonnement, tâches multimodales, assistance à la recherche et automatisation des flux de travail. La technologie n’est pas un jouet. Elle augmente déjà de manière significative la productivité dans des domaines spécifiques, et elle deviendra probablement beaucoup plus puissante au cours de la prochaine décennie.

Mais la croissance des capacités et la saturation économique sont des phénomènes différents. Un outil peut être extraordinaire et mettre quand même des années à se diffuser pleinement à travers les institutions, la réglementation, les marchés du travail et l’infrastructure mondiale.

Malgré l’intensité du récit :

  • Des milliards de personnes dans le monde n’ont jamais utilisé de système d’IA.
  • Une minorité utilise des chatbots gratuits.
  • Seule une petite fraction paie pour des outils d’IA.
  • Une fraction encore plus petite s’appuie sur l’IA comme échafaudage de codage principal.

L’IA semble saturée dans les cercles technologiques et financiers. À l’échelle mondiale, c’est encore tôt.

Les marchés extrapolent instantanément. La diffusion se déroule progressivement.

Cet écart crée de la volatilité. Il ne crée pas automatiquement un effondrement.

Rien de tout cela ne signifie que le déplacement sera indolore. Certains rôles peuvent se comprimer rapidement. Certains prix d’actifs peuvent être réévalués violemment. Certaines régions peuvent souffrir. La dispersion entre le changement technologique et la réponse politique peut s’élargir avant de se rétrécir.

Mais l’histoire suggère deux forces modératrices :

  • Premièrement, l’adoption prend plus de temps que ne le laissent entendre les gros titres.
  • Deuxièmement, le travail se réalloue plutôt que de disparaître.

Le danger n’est pas que l’IA élimine le travail du jour au lendemain.
Le danger est que les marchés évaluent l’élimination plus rapidement que les économies ne peuvent s’adapter.

Ce sont des risques très différents.

Quels emplois les gens feront-ils ?

Une objection courante est pratique : les travailleurs cols blancs déplacés ne vont pas devenir plombiers, charpentiers ou massothérapeutes. C’est vrai. Historiquement, les travailleurs déplacés ne se contentent pas de passer à des rôles cols bleus existants.

Ils se déplacent vers des catégories qui n’existaient pas auparavant.

  • En 1995, « gestionnaire de médias sociaux » n’était pas un emploi.
  • En 2005, « développeur d’applications » existait à peine.
  • En 2010, « architecte cloud » était un créneau.

Les révolutions technologiques élargissent le possible adjacent. Elles créent de nouvelles couches de coordination, de services, d’outils et d’industries qui sont invisibles au préalable.

L’inconfort vient du fait de ne pas encore savoir quels seront ces emplois.

Mais cette incertitude a accompagné chaque changement majeur de l’histoire.

Le vrai risque : la friction de transition

Rien de tout cela ne minimise les turbulences.

Chaque choc de productivité crée :

  • Des pics d’inégalité temporaires
  • Une concentration géographique des gains
  • Des inadéquations de compétences
  • Un contrecoup politique
  • Une instabilité sociale

Les gagnants et les perdants sont rarement les mêmes personnes.

La dispersion entre le changement technologique et la réponse politique peut effectivement s’élargir. Les marchés financiers peuvent effectivement amplifier à la fois l’optimisme et la panique.

Ce sont des préoccupations légitimes. Cependant, ce sont des préoccupations concernant la dynamique de transition, et non un effondrement économique permanent.

Historiquement, les institutions s’adaptent :

  • Les systèmes éducatifs se développent.
  • Les protections du travail évoluent.
  • Les marchés concurrentiels transmettent les gains de productivité en prix plus bas.
  • Le capital se réalloue vers de nouveaux secteurs.

L’ajustement est inégal, mais il se produit.

Supposer un effondrement permanent, c’est supposer une paralysie institutionnelle permanente.

C’est possible. Ce n’est pas le scénario de base historique.

L’IA réduit la friction cognitive

L’IA n’est pas simplement de l’automatisation.

Elle réduit le coût cognitif de faire presque n’importe quoi :

  • Créer une entreprise.
  • Écrire du code.
  • Mener des recherches.
  • Se lancer à l’échelle mondiale.
  • Servir les clients.
  • Traduire entre les langues.
  • Prendre des décisions complexes.

Une friction moindre élargit les marchés :

  • Quand l’entrepreneuriat devient plus facile, plus d’entreprises se forment.
  • Quand les coûts de coordination baissent, les marchés s’élargissent.
  • Quand l’asymétrie d’information diminue, le capital s’alloue plus efficacement.

C’est une logique d’expansion, pas une logique d’effondrement.

La thèse

Pour qu’un véritable effondrement économique se produise, nous devons croire :

  • Les gains de productivité ne feront pas baisser les prix.
  • Le pouvoir d’achat ne s’élargira pas.
  • De nouveaux secteurs n’émergeront pas.
  • Le travail ne s’adaptera pas.
  • Les institutions n’évolueront pas.
  • Les marchés concurrentiels ne parviendront pas à transmettre les gains.

L’histoire suggère le contraire. L’avenir le plus plausible n’est pas l’effondrement systémique.

C’est une accélération de la productivité volatile mais puissante :

  • Il y aura des dislocations.
  • Il y aura des pics d’inégalité.
  • Il y aura du bruit politique.
  • Il peut y avoir des cycles de marché brutaux.

Cependant, avec le temps, les augmentations de productivité tendent à élargir la production, à élever le niveau de vie et à accroître l’optionnalité humaine.

L’IA n’est pas la fin du progrès économique. C’est le prochain chapitre.

J’explorerai les implications spécifiques pour les places de marché dans le prochain épisode de Playing with Unicorns. La conclusion macroéconomique est la même : l’opportunité réside dans la compréhension de la façon dont l’IA élargit le gâteau économique, et non dans l’hypothèse qu’elle le détruit.

Nous avons déjà vu ce film. La fin n’a jamais été l’effondrement.

Ça a été la transformation. Ça a été l’expansion. Et le plus souvent, ça a été l’accélération.