Par Ozan Ahmet Cetin
L'intelligence artificielle a franchi un cap. Ce qui, jusqu'à récemment, était principalement une quête académique ou une amélioration en arrière-plan des logiciels d'entreprise, redéfinit désormais la manière dont les entreprises fonctionnent, dont les professionnels travaillent et dont des secteurs entiers envisagent la productivité.
De la génération de code à l'interaction avec les clients, les systèmes d'IA ne sont plus seulement des outils, mais deviennent des agents actifs dans la prise de décision et la création de résultats.
Cela représente bien plus qu'un simple bond en avant dans l'informatique. Cela annonce l'arrivée d'une nouvelle architecture économique.
La dernière fois que nous avons assisté à quelque chose de comparable, c'était avec l'arrivée d'Internet, et avant cela, avec l'avènement de l'électrification et des machines industrielles.
Chacun de ces moments a apporté non seulement un changement technologique, mais aussi des transformations profondes dans le travail, le capital et l'organisation sociale.
Les signes sont clairs. Nous sommes au début d'une autre de ces transitions. Prédire si l'IA « prendra le contrôle » et posera un risque existentiel est peut-être secondaire par rapport à la véritable question.
La question la plus pressante est de savoir quel type de transformation économique et sociale cette nouvelle vague d'intelligence apportera. Et comment identifier les premiers contours de ce changement ?
Implications sociétales de l'IA
Les révolutions technologiques ne se contentent pas de remplacer des outils ; elles réorganisent les systèmes.
La Révolution industrielle n'a pas seulement accéléré la production. Elle a redéfini le concept de travail, bouleversé les économies agraires et concentré la main-d'œuvre dans les villes. L'électrification a permis de nouvelles formes d'organisation, des chaînes de montage aux opérations 24 heures sur 24.
L'essor d'Internet a remodelé le commerce mondial et modifié la manière dont l'information circule.
Ce que ces changements avaient en commun, ce n'était pas seulement l'adoption d'une nouvelle technologie, mais aussi les conséquences en aval, comme les gains de productivité qui favorisaient le capital au détriment du travail, l'émergence de nouvelles classes de gagnants et de perdants, et une période de tension institutionnelle alors que la société s'adaptait à de nouvelles réalités.
L'IA s'inscrit dans cette lignée. L'impact économique de l'IA n'est plus hypothétique.
Il apparaît déjà dans les rapports d'entreprises, les flux de capital-risque et les études sur la productivité.
Dans des secteurs comme le développement de logiciels, les services juridiques et les opérations client, l'IA accélère la production sans augmentation proportionnelle des effectifs. La première vague d'automatisation visait le travail routinier et physique. Celle-ci modifie l'économie du travail qualifié.
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Un changement clé réside dans le coût marginal de l'intelligence. Des tâches qui nécessitaient autrefois un raisonnement humain – comme résumer des rapports, rédiger des mémos juridiques ou écrire du code – sont désormais réalisées à grande échelle, instantanément et à un coût minimal.
Cela modifie la structure des intrants de fonctions commerciales entières. La substitution du travail par des logiciels n'est pas nouvelle, mais la substitution du jugement, du langage et même de la stratégie marque une nouvelle phase.
De plus, cette tendance semble s'intensifier, avec des optimistes technologiques comme Sam Altman, PDG d'OpenAI, prédisant que le coût de « l'intelligence » approchera de zéro.
Le comportement des investisseurs s'ajuste en conséquence.
Les capitaux affluent vers des startups natives de l'IA avec des équipes remarquablement réduites, remettant en question le modèle de croissance axé sur les effectifs qui définissait la dernière génération d'entreprises technologiques.
Pendant ce temps, les entreprises établies se précipitent pour intégrer l'IA dans leurs flux de travail existants afin de rester pertinentes alors que les bases de la concurrence évoluent.
À ce stade, il est clair que l'IA n'est pas un simple outil de productivité. Elle commence à changer la manière dont la valeur est créée, qui la capture et à quelle échelle.
Chaque grande vague technologique reconfigure le travail, mais l'IA le fait de manière inédite. Contrairement aux outils passés qui remplaçaient principalement le travail répétitif ou manuel, la portée de l'IA s'étend au domaine de « l'intelligence » et à des secteurs autrefois protégés par l'éducation ou la spécialisation.
Les premières indications suggèrent une division.
Certains rôles pourraient devenir obsolètes, tandis que d'autres deviennent plus productifs grâce à l'augmentation.
Cela rejoint la position de Jensen Huang, PDG de Nvidia, selon laquelle « certains emplois seront perdus, d'autres seront créés ; mais chaque emploi sera affecté ».
Les équipes de support client utilisant l'IA peuvent gérer un volume plus important avec moins de personnel. Les avocats et les analystes peuvent accomplir en quelques heures des tâches qui prenaient autrefois des jours.
Mais cette productivité n'est pas répartie de manière égale. Les travailleurs qui savent diriger efficacement l'IA voient leur influence augmenter ; ceux qui ne le peuvent pas risquent d'être marginalisés.
Cela conduit à un marché du travail plus polarisé. La demande pourrait croître pour des professionnels maîtrisant l'IA, combinant expertise sectorielle et capacité à intégrer et guider l'intelligence artificielle.
Pendant ce temps, les rôles intermédiaires reposant fortement sur des processus et de la répétition sont sous pression. Le résultat n'est pas un chômage de masse, mais une réorganisation de la manière dont la rémunération est allouée.
Le défi pour les institutions dépasse la simple reconversion.
Les cycles éducatifs traditionnels sont trop lents pour répondre. L'apprentissage sur le tas, les bootcamps et les plateformes privées de certification avancent plus vite, mais au risque d'accentuer les inégalités entre ceux qui ont accès à une acquisition rapide de compétences et ceux qui n'y ont pas accès.
Réorganisation institutionnelle et sociale
Les changements technologiques mettent toujours les institutions sous pression. L'IA le fait à une vitesse et à une échelle qui défient la réactivité des systèmes éducatifs, des cadres réglementaires et des filets de sécurité sociale.
Le résultat est un décalage croissant entre la rapidité d'évolution des capacités et la lenteur d'adaptation des structures.
L'éducation est le point de pression le plus visible. Les modèles traditionnels avec des diplômes de quatre ans, des programmes standardisés et une accréditation lente sont de plus en plus en décalage avec les besoins d'une économie imprégnée d'IA.
Les compétences deviennent obsolètes plus rapidement que les institutions ne peuvent les enseigner. La crédibilité des certifications alternatives augmente, mais sans norme claire, le marché du travail devient plus difficile à naviguer pour les employeurs comme pour les travailleurs.
La répartition des revenus est une autre ligne de faille. L'IA tend à amplifier la production de ceux qui sont déjà bien positionnés, comme les entrepreneurs, les talents techniques et les travailleurs du savoir dans les industries à forte croissance.
Pendant ce temps, elle comprime la valeur du travail généralisé. Sans intervention, cette dynamique pourrait accélérer les inégalités non seulement au sein des pays, mais aussi entre les régions urbaines et rurales, et entre les entreprises capables d'investir dans l'IA et celles laissées pour compte.
De telles attentes ont suscité un intérêt pour des idées comme un revenu universel de base.
Ce déséquilibre est encore renforcé par les exigences matérielles de l'IA elle-même. Contrairement aux révolutions logicielles précédentes qui nécessitaient peu plus que de la bande passante et des talents, cette vague favorise les environnements riches en capital.
L'infrastructure nécessaire à l'IA, comme les clusters informatiques haute performance, l'accès à des ensembles de données propriétaires et une énergie fiable à grande échelle, penche la balance en faveur des entreprises et des pays déjà dominants.
Cette concentration pourrait limiter le potentiel démocratisant de la technologie à moins que des contrepoids n'émergent.
Quelle est la prochaine étape ?
Le rythme d'adoption de l'IA s'accélère, mais les effets secondaires sur les politiques, les comportements des entreprises et la structure sociale ne font que commencer à émerger. Plusieurs lignes de faille détermineront la trajectoire à partir de maintenant.
En termes de politique, les gouvernements cherchent encore leurs repères. L'attention réglementaire s'est concentrée sur la sécurité et la désinformation, mais un autre front pressant pourrait être économique, concernant la mise à jour des protections du travail et des stratégies d'investissement public pour un monde où l'intelligence se développe indépendamment des effectifs.
Il est crucial de surveiller les premiers signaux dans les politiques de la main-d'œuvre, le financement de l'éducation et la question de savoir si l'infrastructure de l'IA est traitée comme un bien public ou laissée entièrement au secteur privé.
Concernant l'opinion publique, la réception de l'IA a jusqu'à présent été marquée par la curiosité et un optimisme prudent.
Mais cela peut changer rapidement. Si la technologie est perçue comme bénéficiant de manière disproportionnée aux élites, ou si les perturbations s'accumulent sans avantage clair pour la population en général, on peut s'attendre à une résistance politique et culturelle.
La question n'est plus de savoir si l'IA changera l'économie. Ce seuil a été franchi.
La question la plus pertinente est de savoir à quel point ce changement sera large et inégal, et si les institutions, les entreprises et les individus sont prêts à s'adapter au rythme requis.
Chaque grand changement technologique apporte une période d'incertitude. Mais il apporte aussi une forme d'agence.
Rien n'est prédéterminé quant aux résultats de cette transition.
Les choix faits maintenant en matière d'éducation, d'infrastructure, de politique du travail et de gouvernance d'entreprise détermineront si l'IA sert à élargir les écarts ou à relever le niveau de base.
(Ceci est le deuxième volet d'une série en quatre parties sur la manière dont l'IA transforme le monde. Prochain sujet : Réguler la machine.)
