- Alors que l’essai de Matt Shumer, « Something Big Is Happening », a cumulé près de 100 millions de vues et que la peur populaire d’une menace de l’IA sur l’emploi se propage rapidement, voici un texte qui en conteste la thèse
- Le remplacement du travail humain par l’IA n’est pas une question d’avantage absolu mais d’avantage comparatif ; tant que la production totale du duo humain+IA reste supérieure à celle de l’IA seule, le travail humain conserve une valeur économique
- Des goulots d’étranglement créés par les humains — réglementation, culture d’entreprise, bureaucratie, résistance au changement, etc. — sont les principaux facteurs qui limitent l’automatisation rapide et le remplacement du travail par l’IA
- Six ans après la sortie de GPT-3 et trois ans après GPT-4, il n’y a toujours pas eu de chômage massif, ce qui montre que le facteur limitant n’est pas le manque d’intelligence mais la structure des goulots d’étranglement
- Plus l’IA améliore la productivité, plus la demande de travail humain pourrait au contraire augmenter en raison de l’élasticité de la demande (paradoxe de Jevons)
- Alimenter la peur de l’IA peut conduire à un retour de bâton populiste limitant le développement de l’IA, comme l’interdiction de construire des data centers ou la garantie de l’emploi à vie, ce qui constituerait un risque plus grave à long terme
- Les transformations économiques dues à l’IA ressemblent davantage à une transition graduelle et inégale qu’à un choc brutal de type COVID-19 ; pour le grand public, il faut donc privilégier l’adaptation et la coopération plutôt qu’une anxiété excessive
La viralité de l’essai de Matt Shumer et la diffusion de la peur de l’IA
- Matt Shumer a publié sur Twitter un essai intitulé « Something Big Is Happening - Quelque chose d’énorme est en train de se produire », qui avait atteint environ 100 millions de vues au moment de la rédaction
- Le commentateur conservateur Matt Walsh l’a qualifié de « très bon texte », tandis que le commentateur progressiste Mehdi Hasan l’a présenté comme « le texte le plus important du jour, de la semaine, du mois », montrant une diffusion au-delà des clivages politiques
- Des exemples se multiplient de parents, frères, sœurs ou amis qui transmettent ce texte sans explication particulière, au point qu’il pourrait devenir le long article le plus lu de l’année
- Jusqu’ici, pour beaucoup, l’IA se limitait à un outil gratuit du niveau de ChatGPT, mais nous sommes désormais au moment où ils commencent à ressentir l’ampleur de son impact potentiel sur le monde
- The Atlantic et même Bernie Sanders ont publiquement évoqué la perte d’emplois liée à l’IA, et Matt Walsh a déclaré que « l’IA supprimera des millions d’emplois » et que l’avalanche a déjà commencé
- L’essai de Shumer compare la situation actuelle à février 2020, juste avant l’explosion du COVID, en affirmant que l’IA va bientôt infliger un choc violent à la vie quotidienne
- Une grande partie de l’essai a été générée par IA, ce que Shumer a reconnu, mais son timing et son positionnement particulièrement habiles ont favorisé une diffusion explosive
Objection fondamentale à l’essai
- La situation actuelle n’a rien à voir avec février 2020 pour le COVID, et le grand public n’a pas de raison d’être immédiatement gravement menacé par l’IA
- Les prévisions de chômage massif dans les prochains mois, de transformation brutale du monde ou d’« avalanche » manquent de fondements réalistes
- L’IA peut être comparable à l’électricité ou à la machine à vapeur, voire devenir l’invention la plus importante de l’histoire humaine, sans que cela implique automatiquement un chômage de masse ou la disparition rapide du travail cognitif
- Son impact économique réel a de fortes chances d’être plus lent et plus inégal que ce que les gens imaginent, et la vie des personnes ordinaires ne sera probablement pas bouleversée même si elles n’utilisent pas d’outils d’IA au quotidien
Remplacer le travail est bien plus difficile qu’on ne le pense
- Le point clé du remplacement du travail n’est pas l’avantage absolu, mais l’avantage comparatif
- Même si l’IA surpasse l’humain sur certaines tâches, si la production totale du binôme humain+IA reste supérieure à celle de l’IA seule, alors le travail humain conserve une pertinence économique
- Dans le domaine actuel du software engineering aussi, le modèle humain+IA, autrement dit le modèle « cyborg », produit de meilleurs résultats que l’IA seule
- Il reste nécessaire de transmettre précisément à l’agent de code les préférences de l’utilisateur, de l’entreprise et du client
- Certaines données indiquent que, dans les 12 mois suivant le lancement de Claude Code, les offres d’emploi pour les ingénieurs logiciels ont augmenté
- À mesure que les capacités de l’IA progressent rapidement, la complémentarité peut certes diminuer, mais la probabilité d’une corner solution où l’IA dominerait de façon écrasante toutes les tâches dans toutes les conditions reste faible
- La relation entre humains et IA ressemble moins à un remplacement total qu’à un rapprochement asymptotique, et leur complémentarité effective devrait durer bien plus longtemps que beaucoup ne l’imaginent
Les goulots d’étranglement dominent tout
- Dans presque tous les domaines, l’inefficacité est sous-estimée, et une large part provient de structures de goulots d’étranglement enracinées dans la nature humaine
- Exemples de goulots d’étranglement : lois et réglementation, culture d’entreprise, connaissance locale implicite, rivalités interpersonnelles, pratiques professionnelles, politique interne, politique nationale, hiérarchies rigides, bureaucratie, préférence des humains pour travailler avec d’autres humains, tendance à privilégier certaines personnes, obsession du récit et du branding, caprices du goût humain, limites de la compréhension humaine, etc.
- Le goulot d’étranglement le plus puissant est la résistance humaine au changement, autrement dit la réticence à abandonner les méthodes existantes
- Les processus de production sont déterminés par leur élément le plus inefficace, et plus l’efficacité augmente, plus l’effet contraignant des éléments inefficaces devient visible
- À long terme, la technologie érode ces goulots d’étranglement, mais il s’agit d’un processus graduel, comparable à une rivière qui use la roche au fil du temps
- Au début du XXe siècle, il a fallu des décennies pour que l’électricité surmonte des équipements d’usine obsolètes et des pratiques managériales conservatrices
- L’histoire montre qu’un délai important a été nécessaire avant que l’électricité ne se traduise réellement par des gains de productivité
- Grâce à sa nature agentique, l’IA peut se diffuser plus vite que l’électricité, mais les goulots d’étranglement restent malgré tout une contrainte bien réelle
Pourquoi le remplacement massif du travail n’a pas encore eu lieu
- Si l’on avait décrit il y a 10 ans le niveau actuel de GPT 5.2 et Claude Opus 4.6, beaucoup auraient probablement anticipé un chômage de masse
- Même en ne voyant que GPT-4, on aurait pu penser qu’en 12 à 24 mois au moins l’industrie du service client externalisé serait largement automatisée
- Pourtant, six ans après GPT-3 et trois ans après GPT-4, aucune vague massive de licenciements liée à l’IA n’a été observée
- Même dans le service client externalisé, qui semblait l’un des secteurs les plus faciles à automatiser, il n’existe pas de cas majeurs de licenciements massifs
- Les évolutions réelles ressemblent moins à un effondrement soudain qu’à une diffusion progressive de la technologie
- La raison n’est pas que les modèles ne seraient pas assez intelligents — même GPT-3.5 aurait paru stupéfiant en 2016, et l’intelligence n’est pas en soi la contrainte principale
- Même un centre d’appels est soumis à divers goulots d’étranglement : obligations contractuelles, questions de responsabilité, intégration avec des systèmes legacy, besoin psychologique d’exprimer son mécontentement à un autre humain, etc.
- Même les métiers qui paraissent les plus simples sont en réalité contraints par des structures de goulots d’étranglement
La demande de travail humain complémentaire pourrait au contraire augmenter
- La demande pour les biens et services produits par les humains est généralement très élastique
- Tant que les humains participent de façon complémentaire au processus de production, les gains d’efficacité ont souvent tendance à être absorbés par une hausse de la demande — c’est le paradoxe de Jevons
- Lorsque l’efficacité énergétique augmente, la consommation ne baisse pas forcément ; la consommation totale peut au contraire augmenter
- Les sociétés modernes consomment déjà à très grande échelle non seulement de l’énergie, mais aussi des contenus, des services juridiques et divers services aux entreprises, à un niveau difficilement imaginable pour les générations passées
- Le software recouvre « toutes les activités qu’un ordinateur peut exécuter » et constitue donc un domaine à la demande potentielle immense
- À chaque phase de gain de productivité — passage des langages bas niveau aux langages haut niveau, apparition des frameworks et des bibliothèques — la demande de travail en software engineering a fortement augmenté
- Aujourd’hui, le nombre d’ingénieurs logiciels est nettement supérieur à celui d’il y a 20 ou 30 ans
- La diffusion de Claude Code et de Codex en est un exemple : bien que le codage soit devenu plus efficace, les gens consacrent davantage de temps et d’efforts au développement logiciel
- Tant que la complémentarité humain-IA perdure, on peut adopter une vision relativement optimiste du travail humain
- Les consommateurs bénéficient d’un important surplus du consommateur, et les travailleurs peuvent eux aussi attendre des effets positifs des gains de productivité
Même si les emplois devenaient inutiles, les humains en inventeraient de nouveaux
- Avec le temps, les goulots d’étranglement s’affaibliront progressivement puis finiront par être surmontés ; à long terme, la complémentarité humaine avec l’IA est donc un actif qui se déprécie et pourrait tendre vers zéro à la limite
- Mais cette transition a de fortes chances d’être bien plus longue et plus progressive que ce que les gens imaginent, et au moment où l’on atteindra ce point, nous vivrons peut-être déjà dans un état d’abondance où l’emploi ne sera plus une nécessité
- Ce pourrait être un monde centré sur le loisir, la poésie, les mathématiques pures et toutes sortes de hobbies, ou encore un monde ayant créé un dieu numérique (digital god) dont l’écart d’intelligence avec les humains serait comparable à celui entre l’humain et l’insecte
- Depuis les premiers surplus agricoles, l’humanité n’a cessé d’allouer davantage de ressources à des activités non directement nécessaires à la survie
- Aujourd’hui, d’immenses effectifs travaillent comme baristas, professeurs de yoga, coachs sportifs, réalisateurs vidéo, producteurs de podcasts, streamers, etc.
- Plus les surplus augmentent, plus les humains trouveront — ou inventeront — des rôles et activités étranges et intéressants
Le grand public devrait aller bien
- Cela ne veut pas dire que tous les métiers et tous les individus sont à l’abri ; certaines personnes peuvent perdre leur emploi, voir la valeur de leurs compétences baisser ou subir des ajustements non désirés à cause de l’IA
- Mais globalement, les transformations économiques provoquées par l’IA ont de fortes chances d’être beaucoup plus graduelles que prévu
- Le récit qui assimile cela au COVID est une comparaison inappropriée, voire désastreuse
- Une personne ordinaire occupant un emploi classique et investissant dans des fonds indiciels diversifiés ne devrait pas être exposée à un risque majeur
- Beaucoup de changements seront progressifs et prendront la forme d’améliorations subtiles ; certains se traduiront par des dégradations perceptibles ; et, de façon étonnante, beaucoup de choses ne changeront pas
- Les ajustements nécessaires se feront probablement progressivement selon les situations, sans qu’il soit nécessaire de trop s’inquiéter
Le vrai risque autour de l’IA : le retour de bâton populiste
- Il est possible que les prochaines années apportent du désordre et de l’instabilité, mais cela viendra peut-être moins des effets économiques directs de la technologie que d’une réaction politique et sociale
- Que ce soit intentionnel ou non, des messages comme ceux de Shumer attisent la peur
- Dire au grand public que « nous sommes en février 2020 et que l’avalanche arrive » n’est pas seulement inexact ; c’est aussi une grave erreur de jugement
- On perçoit déjà peur et panique dans la réaction du public, signe possible de l’entrée dans les premiers stades d’un vaste retour de bâton populiste contre l’IA
- Le récit selon lequel « l’IA vole les emplois » pourrait conduire moins à davantage d’abonnements ChatGPT Plus qu’à une interdiction générale de construire des data centers, à une garantie de l’emploi à vie, ou à des lois bipartites limitant le développement et le déploiement de technologies susceptibles d’améliorer l’efficacité économique
- Si l’on pense que l’IA peut apporter une productivité supérieure, accélérer les progrès médicaux et scientifiques et ouvrir une nouvelle étape de civilisation, alors de telles conséquences réglementaires seraient un désastre pour le bien-être humain
Discussion complémentaire sur la demande en software engineering
- Une hausse de la demande en software engineering ne signifie pas nécessairement une augmentation du nombre d’ingénieurs logiciels
- De la même manière qu’Excel n’a pas remplacé les comptables mais s’est diffusé dans l’ensemble des métiers de bureau, le software engineering pourrait s’infiltrer dans de nombreuses professions
- Il est également possible que, à long terme, les gains de productivité dépassent la hausse de consommation générée par la demande induite
- Dans un scénario extrême, la complémentarité humain-IA pourrait tendre vers zéro
- Dans le software comme ailleurs, l’existence réelle d’un effet Jevons dépend de l’équilibre entre gain d’efficacité et expansion de la consommation
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