La théorie de l’économie morte
(owenmcgrann.com)- The Dead Economy Theory désigne la crise qui survient lorsque l’IA ne se contente plus de brouiller l’authenticité des contenus en ligne, mais élimine la demande de travail humain dans l’ensemble de l’économie
- Les valorisations colossales des entreprises d’IA sont difficiles à justifier sans remplacement du marché mondial du travail, et les termes « copilot » et « augmentation » masquent un modèle d’élimination des centres de coûts
- Les entreprises d’automatisation captent intégralement les économies réalisées grâce aux licenciements, mais répercutent sur leurs concurrents le coût de l’effondrement de la demande, créant ainsi le piège des licenciements par l’IA et une course aux armements
- Les automatisations passées ont créé de nouveaux emplois, mais les transitions ont pris des décennies, et l’IA généraliste cible non pas des tâches spécifiques mais l’ensemble du travail cognitif en même temps
- Une économie morte désigne un état où le PIB et l’investissement augmentent, mais où la capacité de production est captée par un petit nombre de systèmes d’IA, tandis que la majorité perd son travail, sa consommation et son levier démocratique
D’un Internet mort à une économie morte
- La théorie de l’Internet mort (The Dead Internet Theory) part de l’idée qu’une grande partie de ce que l’on rencontre en ligne est devenue un contenu créé par des bots et consommé par des bots
- Le chiffre avancé est qu’en 2025, plus de la moitié des nouveaux contenus sur Internet étaient générés par l’IA
- Les humains continuent certes à scroller, mais ce sur quoi ils scrollent ressemble de plus en plus à du bruit et à des panneaux publicitaires fabriqués par des machines pour des machines
- La théorie de l’économie morte désigne une crise plus grave, celle qui apparaît lorsque l’IA dépasse le cadre des contenus en ligne pour supprimer la demande même de travail humain dans l’économie
- Elle est présentée comme plus grave encore que la transformation de l’espace public numérique, déjà fragilisé par l’affaiblissement des espaces physiques partagés, en un lieu lu et produit par des bots
Valorisation de l’IA et modèle de remplacement du travail
- Les investissements massifs dans les infrastructures d’IA se chiffrent déjà en centaines de milliards de dollars et sont projetés à l’échelle des billions au cours de la prochaine décennie
- OpenAI se voit attribuer une valorisation de plus de 800 milliards de dollars
- Anthropic n’a encore jamais dégagé de bénéfice annuel, mais évolue dans une zone de valorisation similaire
- Cela conduit à l’idée que le seul marché assez vaste pour justifier de telles valorisations est celui du travail à l’échelle mondiale
- Le remplacement du travail est le véritable modèle financier caché derrière les formulations euphémisantes comme « copilot », « assistant » et « augmentation »
- Quand une présentation à des investisseurs affirme qu’un agent IA « fait le travail de 10 analystes », elle part du principe qu’il s’agit d’éliminer des centres de coûts humains
- Si l’IA se limite à l’autocomplétion de documents ou à produire des mémos plus longs, alors ces entreprises deviennent les actifs les plus surévalués de l’histoire du capitalisme
- Les entreprises d’IA cherchent à démontrer, via leurs propres benchmarks, la possibilité de remplacer des professions qualifiées
- Le benchmark GDPVal d’OpenAI mesure les performances des modèles dans 44 professions, de courtier immobilier à analyste d’actualités
- L’AI Productivity Index évalue 4 rôles professionnels qualifiés, dont associate en banque d’investissement, consultant en stratégie, associate dans un grand cabinet d’avocats et médecin généraliste
- Le responsable des évaluations chez OpenAI a déclaré que les modèles atteignaient un « taux de victoire supérieur à 80 % » face à des experts humains sur des tâches qu’ils n’arrivaient pas à suivre quelques mois plus tôt, et un ancien banquier de l’équipe de recherche raconte être continuellement surpris par l’étendue des tâches de son ancien métier que les modèles peuvent accomplir
Le piège de l’automatisation et un choc différent de ceux du passé
- La première phase de transition est celle où les entreprises adoptent l’IA, remplacent une part importante de leurs effectifs et réduisent leurs coûts
- Les coûts baissent, les marges s’élargissent, l’action monte et les participants aux publications de résultats se déclarent satisfaits
- Lorsque Jack Dorsey de Block a licencié près de la moitié des effectifs en mars en invoquant les agents de codage IA, l’action a bondi de 25 % en after-hours
- Le marché récompense l’élimination du travail humain comme un transfert de valeur immédiat et important vers les actionnaires
- La deuxième phase de transition intervient lorsque les travailleurs remplacés perdent leur revenu et réduisent leur consommation
- Le chiffre d’affaires des entreprises qu’ils fréquentaient diminue, et le remplacement s’accumule à mesure que certaines de ces entreprises adoptent elles aussi l’IA pour réduire leurs coûts
- La demande des consommateurs se contracte dans l’ensemble de l’économie
- La troisième phase de transition survient lorsque les entreprises qui ont réduit leurs coûts en licenciant découvrent que leurs propres clients étaient eux aussi, au fond, des salariés d’autres entreprises
- La croissance du chiffre d’affaires stagne, et les abonnements à l’IA, perçus comme des investissements d’efficacité, deviennent des coûts ayant contribué à détruire leur propre marché
- Dans The AI Layoff Trap, Brett Hemenway Falk et Gerry Tsoukalas de Wharton décrivent cette structure comme un dilemme du prisonnier
- Sur un marché concurrentiel, les entreprises qui automatisent captent intégralement les économies de coûts liées au remplacement des travailleurs, mais ne supportent qu’une partie de la destruction de demande qui en résulte
- Sur un marché avec 20 concurrents, chaque entreprise ne ressent qu’un vingtième de la demande qu’elle a elle-même détruite, le reste étant reporté sur ses concurrentes
- Plus l’IA s’améliore, plus l’écart de gains obtenu en automatisant plus vite que les concurrents se creuse, renforçant la course aux armements vers une ruine collective
- Le comportement moutonnier peut accélérer les licenciements même avant que les gains d’efficacité ne soient démontrés
- Zoë Hitzig, économiste ayant travaillé chez OpenAI, estime que lorsque des PDG disent réduire leurs effectifs à cause de l’IA, les autres ont le sentiment qu’ils doivent faire de même, et que cette dynamique peut accélérer le changement au-delà de ce que l’efficacité exigerait
- Les automatisations passées ont bien créé de nouveaux emplois, mais la transition n’a été ni rapide ni sans dommages
- L’emploi agricole aux États-Unis est passé de 90 % à 2 % de la population active, mais cette transition a pris 140 ans
- David Autor, du MIT, a analysé qu’environ 60 % des emplois actuels n’existaient pas en 1940
- Carl Benedikt Frey, d’Oxford, a documenté qu’il a fallu 70 ans pour que les salaires et l’emploi des travailleurs remplacés durant la révolution industrielle se rétablissent
- Frey explique que le « problème d’ajustement à court terme » du progrès technologique peut durer toute une vie pour une personne
- La vitesse de déploiement de l’industrie de l’IA pourrait être bien plus rapide que celle des chocs passés
- Bharat Ramamurti, ancien directeur adjoint du National Economic Council, dit que le China shock, qui a provoqué des pertes d’emplois manufacturiers, s’est étalé sur plusieurs années, tandis que cette fois le changement pourrait se produire en deux ans
- Étant donné les sommes colossales investies dans le développement des modèles, la pression pour générer rapidement des revenus par une adoption rapide est extrêmement forte
- L’IA généraliste cible non pas une tâche particulière, mais l’ensemble du travail cognitif simultanément
- Les métiers à tisser mécaniques ou les tableurs du passé remplaçaient chacun des tâches étroites comme le tissage manuel ou le calcul manuel
- En 1983, Wassily Leontief a comparé le travail humain aux chevaux, rappelant que la population équine américaine est passée de 9 millions en 1840 à 21 millions en 1900, avant de s’effondrer de 88 % en moins de 60 ans après l’arrivée du moteur à combustion interne
- Les chevaux n’ont pas été mis à la retraite par malveillance ; ils ont cessé d’être économiquement viables, et aucune loi économique ne garantit qu’il n’en ira pas de même pour les humains
- Les travaux de Daron Acemoglu estiment que les effets de substitution des technologies récentes ont dépassé leurs effets sur la productivité et le réemploi
- De 1987 à 2017, l’effet de substitution des nouvelles technologies a largement dépassé l’effet de productivité et la création de nouvelles tâches
- Concernant l’IA, il estime qu’une « automatisation excessive » est en cours sous l’impulsion des entreprises, créant des coûts sociaux importants sans pour autant réduire fortement les coûts de production
- Dans de nombreux cas d’usage, l’IA n’est pas encore assez bonne pour justifier le remplacement
Démocratie, répartition et choc des professions qualifiées
- Le levier démocratique vient du travail, des recettes fiscales, du service militaire et des dépenses de consommation que les gouvernés fournissent aux gouvernants
- Le pouvoir se disperse parce que ceux d’en haut ont besoin de quelque chose de ceux d’en bas
- Si le travail sort de l’équation, la base matérielle de la démocratie vacille
- Si des systèmes d’IA détenus par un petit nombre d’entreprises créent la valeur, les mécanismes fiscaux démocratiques s’affaiblissent en même temps
- Si les systèmes d’IA sont possédés par des entreprises expertes en optimisation fiscale, l’assiette des recettes fiscales s’érode
- Si les employeurs n’ont plus besoin des employés, la négociation collective devient une coquille vide
- Les dépenses de consommation dépendantes des revenus du travail diminuent
- Le r > g de Piketty s’accélère encore, l’IA rompant le lien entre accumulation du capital et besoin de travail humain
- Une analyse connexe estime que sans redistribution, « presque tout finira par appartenir aux plus riches au moment de la transition »
- La structure où le public assume le risque et le privé capte la récompense se répète aussi
- L’architecture des transformers, les méthodes d’entraînement à grande échelle et les progrès des semi-conducteurs sont liés à des financements publics ou quasi publics via les universités, la DARPA, les laboratoires nationaux, etc.
- Mariana Mazzucato décrit le risque que l’IA devienne un moteur supplémentaire d’extraction de rente plutôt que de création de valeur
- Le CEO d’Anthropic, Dario Amodei, a déclaré que l’équilibre des forces en démocratie repose sur le levier que possède la personne moyenne en créant de la valeur économique
- Il estime que lorsque ce levier disparaît, la situation devient « effrayante »
- Pourtant, Anthropic n’a pas soutenu de législation pour traiter ce problème, et son cofondateur Jack Clark a décrit le plaidoyer politique comme « l’aboutissement d’une très longue chaîne de travail »
- Les clients autoritaires sont présentés comme des acheteurs mieux adaptés au déploiement de l’IA que les démocraties
- Si des gouvernements démocratiques remplacent des agents publics par l’IA, ils peuvent en payer le prix électoral
- Les gouvernements autoritaires n’ont pas cette contrainte et gagnent, en plus de l’efficacité économique, des avantages en matière de surveillance et de contrôle
- L’Arabie saoudite, les Émirats arabes unis et Singapour sont cités comme exemples disposant d’un capital massif, d’une prise de décision centralisée, de l’absence d’électeurs à qui rendre des comptes et d’un intérêt marqué pour les technologies de contrôle
- Les solutions au remplacement de masse par l’IA sont souvent abordées comme des questions de distribution des ressources, avec le revenu universel de base, les programmes de reconversion ou une « économie des loisirs »
- Les travaux d’Anne Case et Angus Deaton sur les deaths of despair montrent que la hausse des suicides, des overdoses et des décès liés aux maladies alcooliques du foie s’est concentrée dans les populations moins diplômées et plus dépendantes de l’industrie manufacturière
- Le mécanisme central n’est pas la simple pauvreté, mais la perte de finalité économique, de statut social et de perspective d’avenir
- Molly Kinder estime que le récit d’abondance des entreprises de l’IA répète les promesses de la mondialisation, sauf que cette fois les perdants ne se limiteront pas aux villes industrielles du Midwest
- Le revenu universel de base est critiqué parce qu’il ne résout pas les problèmes structurels
- Piketty considère que le revenu universel de base ne traite pas les problèmes fondamentaux comme les inégalités d’accès à l’éducation et à la santé, les emplois à bas salaires et faible productivité, les marchés dysfonctionnels, la corruption ou les systèmes fiscaux régressifs
- Un sondage de David Shor montre que le revenu universel de base est impopulaire auprès des électeurs américains, tandis qu’une garantie fédérale de l’emploi paraît envisageable
- Les gens veulent du travail et un but, pas simplement un chèque
- Les propres recherches d’Anthropic montrent que les agents d’IA pour le code peuvent non seulement remplacer, mais aussi provoquer une perte de compétences
- Les ingénieurs juniors qui s’appuyaient sur des agents d’IA pour coder n’ont pas terminé leurs tâches beaucoup plus vite et comprenaient moins bien leur propre travail lors d’un quiz ultérieur
- La logique de la reconversion suppose que les gens peuvent développer de nouvelles compétences pour rester pertinents, mais l’outil lui-même peut empêcher la formation de ces compétences
- Le remplacement des professions qualifiées peut ébranler la base de stabilité politique des démocraties avancées
- Joseph Stiglitz a déclaré que l’IA frappera les « emplois de col blanc standardisés »
- Les comptables, analystes, avocats juniors, radiologues et développeurs logiciels font partie des emplois de bureau fondés sur l’enseignement supérieur qui se pensaient à l’abri de l’effondrement industriel
- Cette couche de professions qualifiées est présentée comme l’épine dorsale de la stabilité politique dans les démocraties avancées
- Des licenciements massifs et la perte de sens pourraient produire des troubles sociaux plus graves que le populisme actuel
- Le scénario envisagé est celui de dizaines de millions de personnes en âge de travailler perdant leur fonction économique et toute trajectoire claire, tout en voyant que les responsables en sont les humains les plus riches de l’histoire
- En avril, quelqu’un a tenté une attaque au cocktail Molotov contre la maison de Sam Altman
- Un autre assaillant a pris pour cible un conseiller municipal d’Indianapolis qui avait approuvé un projet local de data center
- Lors d’un panel, le CEO de Palantir, Alex Karp, a déclaré que le principal défi de l’IA américaine était l’instabilité politique, et que si le pays explosait politiquement, personne ne gagnerait d’argent
La fenêtre réglementaire et la conclusion de l’économie morte
- Les prévisions économiques divergent fortement
- Acemoglu estime que seuls 4,6 % des tâches dans l’économie actuelle peuvent être automatisées de manière rentable par l’IA, et que l’impact total de l’IA sur la productivité au cours des dix prochaines années sera de 0,66 %
- Goldman Sachs prévoyait en 2023 que l’IA générative pourrait augmenter le PIB mondial de 7 %
- McKinsey anticipe 0,5 à 3,5 % par an
- Dans une enquête de 2025, plus de 90 % des entreprises ont indiqué qu’en dépit de 250 milliards de dollars d’investissements dans l’IA, il n’y avait pas d’effet mesurable sur l’emploi ou la productivité
- Torsten Slok a déclaré que l’IA est « partout, sauf dans les données macroéconomiques qui arrivent »
- Indépendamment de savoir si l’IA est aussi puissante que l’affirme l’industrie, une automatisation suffisamment plausible peut à elle seule être destructrice
- Les preuves actuelles montrent un grand écart entre la communication et le produit, et les économistes sérieux considèrent que les gains de productivité ne représentent qu’une fraction des prévisions du secteur
- Le point central d’Acemoglu est que l’IA peut être destructrice sans être révolutionnaire
- La « so-so » automation désigne une technologie juste assez correcte et bon marché pour remplacer les travailleurs, mais dont les gains de productivité restent minimes
- Le pire scénario n’est peut-être pas une IA superintelligente, mais une IA « suffisamment bonne », déployée agressivement sous l’effet des incitations trimestrielles et de la pression boursière
- La capture réglementaire est déjà bien avancée
- Au cours des trois premiers trimestres de 2025, 39 % de la croissance économique américaine provenaient d’investissements liés à l’IA, et le gouvernement fédéral acquiert un intérêt direct à maintenir ce boom
- Amodei reconnaît que cela rend les entreprises technologiques réticentes à critiquer le gouvernement américain, tandis que celui-ci en vient à soutenir une politique de dérégulation extrême de l’IA
- Les intérêts du régulateur et des acteurs régulés convergent jusqu’à ne faire qu’un
- Les propositions publiques d’OpenAI et ses actions politiques entrent en contradiction
- Dans son livre blanc d’avril, Industrial Policy for the Intelligence Age, OpenAI propose la semaine de 32 heures, une hausse de l’impôt sur les sociétés et de l’impôt sur les plus-values, ainsi qu’un « fonds de richesse publique » dans lequel tous les citoyens détiendraient des parts d’entreprises d’IA
- Au même moment, le président d’OpenAI a financé un super PAC qui a dépensé plus de 2 millions de dollars en publicités contre Alex Bores, candidat à l’Assemblée de l’État de New York, qui proposait de réguler la sécurité des grands développeurs d’IA et d’utiliser une taxe sur l’IA pour verser directement de l’argent aux Américains
- OpenAI a supprimé le plafond de rendement qui limitait les gains des investisseurs à 100 fois leur mise initiale
- Il est rapporté que Chris Lehane, principal lobbyiste d’OpenAI, a systématiquement relégué au second plan les recherches internes susceptibles de produire des résultats défavorables, et qu’il a adopté la position consistant à ne pas publier d’articles sur un problème avant qu’une solution à ce problème n’existe
- Les pistes d’intervention possibles sont connues
- Participation publique dans les infrastructures d’IA
- Application vigoureuse du droit de la concurrence
- Mise en place d’un véritable système de taxation du travail automatisé
- Branko Milanovic propose d’élargir la détention du capital et de taxer plus agressivement les revenus du capital les plus élevés
- Il ne s’agit pas de mesures techniquement difficiles, mais de la nécessité d’institutions démocratiques fonctionnelles prêtes à défier les entreprises les plus riches de l’histoire
- L’économie morte n’est pas une économie où il ne se passe rien
- Le PIB peut augmenter, et les investissements liés à l’IA le soutiennent déjà
- L’économie morte est une économie où beaucoup de choses se produisent, mais aucune n’a besoin de vous
- La capacité productive de la civilisation y est capturée par un système dans lequel vous n’avez ni part, ni apport, ni voix
- Ceux qui l’ont créée affichent publiquement de l’optimisme tout en redoutant en privé ses conséquences
- Le fait de publier des livres blancs réclamant une redistribution radicale tout en finançant des super PAC pour faire tomber les responsables politiques qui proposent cette même redistribution demeure la contradiction centrale
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1 commentaires
Commentaires sur Hacker News
L’agriculture indienne ressemble au problème que les États-Unis commencent à rencontrer avec l’IA. À l’échelle mondiale, l’agriculture indienne reste excessivement intensive en main-d’œuvre, et 43 % des travailleurs y sont employés. Aux États-Unis, c’est moins de 2 %, et en Chine, c’était 22 % en 2023, avec une baisse continue
Cette structure agricole inefficace n’est pas accidentelle : elle est maintenue par d’énormes subventions, et les tentatives de réduction de ces aides ont débouché sur des émeutes. Les États-Unis et l’UE ont eux aussi traversé cette transition sur plusieurs générations, et les subventions agricoles y restent importantes. La Chine a opéré une transition plus rapide, mais a mis en place le système du hukou pour empêcher un exode rural plus rapide que ce que les villes pouvaient absorber
Observer comment les pays passés rapidement d’une agriculture intensive en main-d’œuvre à une société urbaine ont réagi peut aussi donner des pistes sur la transition liée à l’IA. Les pays asiatiques devenus riches en l’espace d’une génération ont vécu ce processus de façons différentes, et cela peut être plus utile que la philosophie
https://economictimes.indiatimes.com/news/economy/indicators...
https://en.wikipedia.org/wiki/2024%E2%80%942025_Indian_farme...
On pouvait renoncer à envoyer des biens de Cleveland à Paris, et si on expédiait de l’alcool, seule une partie pouvait arriver, le reste pouvant disparaître. Le secteur du transport comptait de nombreuses forces attachées à l’ordre existant — compagnies de camionnage, chemins de fer, armateurs, transitaires, dockers, syndicats, propriétaires de navires anciens non conteneurisés — et elles ne voulaient pas non plus de standardisation
https://en.wikipedia.org/wiki/The_Box_(Levinson_book)
En plus, le manque d’opportunités est aussi un problème. L’Inde s’est concentrée sur les services et a pris du retard dans l’industrialisation. Le gouvernement actuel pousse davantage l’industrialisation, mais le pays est déjà en retard sur la courbe
Quand j’ai parlé autrefois avec un recruteur de Facebook, je reste marqué par le souvenir qu’il se vantait du nombre d’étages remplis, dans le seul site de Seattle, par des développeurs de Messenger. Je me demande vraiment ce que font autant de développeurs sur un projet comme Messenger
D’une certaine manière, l’IA semble aggraver une situation de surcapacité déjà existante. S’il y avait déjà un excès de talents disponibles, pourquoi continuer à embaucher toujours plus de développeurs ? Même avant la vague de l’IA, Musk avait déjà fortement réduit les effectifs de Twitter ; n’était-ce pas justement la preuve qu’il y avait du trop-plein ?
Je n’ai jamais travaillé, dans une entreprise purement logicielle, sur des produits livrés directement à des clients externes ; j’ai toujours été développeur interne, donc j’ai du mal à imaginer comment fonctionne concrètement l’économie du software engineering dans le monde réel. Il est possible qu’au final la vague des LLM se limite à un changement d’outils plutôt qu’à une révolution. Sur le papier, cela devrait sembler révolutionnaire, mais plus je les utilise pour des tâches de code et hors code, moins cela me paraît magique à ce point-là. Il y a quand même parfois des moments où ça brille
Dans une petite entreprise, c’est facile parce que la direction comprend plus ou moins l’ensemble, mais à mesure qu’une entreprise grossit, les mauvais acteurs, les besoins inventés et les logiques de construction d’empire se multiplient. Les grandes entreprises deviennent plus lentes et réagissent en baissant les salaires ou en faisant davantage de licenciements. Dans le logiciel, le problème semble particulièrement visible parce que les systèmes sont très spécialisés et qu’il est difficile d’identifier ce qui compte vraiment
Le rendre sous forme de dividendes donnerait l’impression d’admettre qu’elles ne peuvent plus croître, donc elles achètent des entreprises, embauchent davantage ou investissent dans des projets gigantesques. Déverser des milliards dans le Metaverse, une transition blockchain ou l’AI native revient au fond à afficher un potentiel de croissance
Cela rejoint aussi l’article sur ce sentiment que personne n’a le pouvoir d’arrêter cette gigantesque mauvaise allocation des ressources où les gens ne réussissent qu’assez pour éviter de s’autodétruire. Je suis plutôt fortement positif sur l’IA, mais ce type de texte m’est bien plus utile et intéressant que les textes qui vont simplement dans mon sens. Je suis sceptique sur l’idée qu’on puisse produire un changement positif par le vote, et le dicton « si tu ne peux pas les battre, rejoins-les » est peut-être pragmatique en théorie, mais dans la réalité il me paraît excessivement étroit. Malgré tout, j’essaie d’adopter correctement l’IA, à la fois pour ses possibilités en matière de technologies d’assistance et d’accessibilité, et par intérêt personnel
En conséquence, je ne serais pas surpris de voir émerger une forme de vigilantisme mal ciblé, par exemple des actions à la Earth Liberation Front, mais je ne pense pas non plus que j’en éprouverais de la sympathie
Il est plus simple d’y jeter une nouvelle équipe de développeurs que de réaffecter les effectifs existants, et si ces équipes arrivent comme telles, c’est aussi parce qu’il n’y a pas, sur le long terme, de travail attractif pour des personnes ayant le niveau d’intelligence demandé. Pour Twitter, à mon avis, la question était de savoir de combien de personnes on avait besoin pour maintenir un niveau de mécontentement supportable dans une organisation à faible volume de données échangées et à faible valeur. Les entreprises de réseaux sociaux n’ont pas tant de situations vitales que ça, ce qui a permis à Musk de supprimer des services ou projets hors DevOps
Il y a cette hypothèse selon laquelle, si on envoyait des chèques aux gens, ils trouveraient un sens dans leurs loisirs et leur communauté, feraient de la peinture, du jardinage, et finiraient par écrire un roman
L’auteur semble penser que ce serait un échec parce que nous sombrerions dans la drogue, l’alcool et le suicide, mais pour les retraités, cela fonctionne bien. Ils aiment cette vie. Je me demande si la raison pour laquelle nous devons faire un travail ennuyeux de 9 h à 17 h, c’est vraiment parce que nous serions incapables de supporter la liberté
Quand j’étais jeune, j’ai travaillé avec un collègue originaire de Bulgarie ; s’il n’avait pas de travail, il s’ennuyait tellement qu’il travaillait 70 heures par semaine et trouvait dans le travail un but. Quand on s’habitue à toujours travailler, le travail devient le but, et ne pas travailler devient la mort. L’un de mes grands-parents est aussi mort d’une crise cardiaque dans l’année qui a suivi sa retraite, et il y avait beaucoup de signes qu’il aurait vécu plus longtemps s’il ne s’était pas retiré. Pour certaines personnes, la liberté, c’est le travail ; il leur faut un but pour avoir la liberté de profiter aussi du reste
Le point central, c’est qu’après avoir licencié des travailleurs pour réduire ses coûts, l’entreprise réalise finalement que ses clients étaient les travailleurs d’autres entreprises. La croissance du chiffre d’affaires s’arrête, et l’abonnement IA, considéré comme un investissement d’efficacité, devient une contribution à la destruction de son propre marché
Poussé à l’extrême, la solution finale à ce problème devient un séparatisme fondé sur une économie de l’IA non humaine totalement autonome, où clients et fournisseurs sont tous des robots. Pourquoi financer l’école publique, la recherche ou la santé ? Il suffit de construire davantage de data centers. Mais ni 1 milliard de dollars ni un bunker dans l’hémisphère Sud ne sauveront qui que ce soit. Dans ce monde hypothétique inhumain, le capital n’est pas un fossé défensif. D’où vient l’autorité, et comment faire confiance aux gardes du corps ? Même avec une armée de robots/drones, que se passe-t-il si elle est piratée ? Si l’alignement de l’IA fonctionne et que Claude refuse la demande ?
C’est trop obscène. Ne vaudrait-il pas mieux préserver la dignité humaine et aller vers un avenir plus humain ?
En théorie, une légère avance en prix ou en qualité peut suffire à prendre l’essentiel des parts de marché de la société concurrente. Toute solution doit traiter ce problème d’une manière ou d’une autre
https://www.imdb.com/title/tt6902176/
Ce texte met très bien en mots beaucoup de choses qui me semblaient absentes du discours sur l’IA. En particulier, les conséquences systémiques de l’avenir promis par l’IA, son interaction avec l’économie politique, et un examen critique qui n’accepte pas tel quel le « méta-récit de la modernité occidentale » sont importants
Plus important encore, il montre clairement à quel point le fait que les magnats de l’IA reconfigurent l’économie et renforcent les boucles de rétroaction capital-politique peut être nuisible même si les profits de l’IA ne se matérialisent pas comme promis — et peut-être surtout dans ce cas. Le sentiment anti-IA diffus est déjà largement présent, et si des intellectuels parvenaient à se rassembler autour d’un agenda commun, cela pourrait aussi déboucher sur un mouvement politique
Si ces entreprises entrent en Bourse d’ici la fin de l’année, les chiffres du compte de résultat et la soutenabilité apparaîtront dans les documents financiers publics
D’après les rumeurs, Anthropic pourrait être rentable, mais l’échelle pose problème ; OpenAI ne l’est pas ; et Google peut disposer d’une structure de coûts relativement basse grâce à une intégration verticale fondée sur ses data centers existants, son propre silicium et son expérience opérationnelle. Il faudra quand même justifier les dépenses. Quand elles devront publier leurs chiffres publiquement chaque trimestre, je pense que tout cela reviendra au réel
Du point de vue de l’ingénierie, s’il y a un « que faire », alors faire pencher l’aiguille vers les modèles locaux — dans la recherche, les agents ou l’usage simple — comprendre comment ils fonctionnent et les défendre quand c’est pertinent est probablement ce qui offre le meilleur effet par rapport à l’investissement. C’est le cas plus souvent qu’on ne le pense
Le fait que la population de chevaux aux États-Unis soit passée de 9 millions en 1840 à 21 millions en 1900, semblant à l’abri du changement technologique, puis se soit effondrée de 88 % en moins de 60 ans après l’arrivée du moteur à combustion interne, est extrêmement intéressant et glaçant
Si l’on prend cette analogie au pied de la lettre, la question qui vient est : « alors qui achète ? » Si l’automatisation évince les travailleurs, à qui va-t-on vendre ces services d’IA ? Si la population mondiale chutait de 80 à 90 %, tout serait repricé et les économies d’échelle n’exigeraient plus qu’une échelle bien plus réduite, ce qui pourrait soudainement produire une économie « soutenable ». Je ne suppose pas que ce soit le plan ; c’est simplement la pensée qui m’est venue en lisant l’analogie avec les chevaux
Cela ressemble à la relation entre les consommateurs américains et les travailleurs des pays sous-développés pendant la mondialisation. Historiquement, ce type de structure a été résolu quand il produisait une instabilité politique insoutenable, mais il existe désormais bien plus de moyens de la gérer
https://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2026/05/tracki...
À l’inverse, les secteurs qui font fonctionner et arment l’État se développeront. La production de drones militaires pour protéger les ressources de calcul contre les barbares humains, l’extraction de terres rares pour l’expansion technologique, le détournement de l’eau potable publique et de l’eau d’irrigation agricole vers l’industrie et la production au service des centres de pouvoir, ainsi que la production d’électricité, pourraient croître
Bien sûr, il disait que c’était « juste une blague » et une « alternative humaine » au génocide, mais ce sont ce genre de personnes qui façonnent la politique, la technologie et l’économie
Le fait que cela puisse arriver est largement connu et on en parle depuis des années. La vraie question, c’est : qu’allons-nous faire ?
David Shapiro, entre autres, ainsi que beaucoup d’autres, ont parlé d’une économie post-IA proche de l’UBI. Le rêve, c’était que les machines fassent les tâches ménagères pendant que nous peignons, composons de la musique et fabriquons de beaux meubles rustiques dans notre atelier. Cela pourrait encore arriver, mais il faut d’abord résoudre la question du partage responsable des ressources. L’humanité n’a jamais vraiment su bien le faire. Nous essayons de gagner autant que possible pour accéder à des ressources que les autres n’ont pas, et aujourd’hui cela finit souvent en stagnation ou en recul. On a l’impression qu’il y a 20 ou 30 ans, la personne moyenne disposait de plus d’argent à dépenser
En partant de cette hypothèse, et si l’on écarte un scénario à la Terminator/SkyNet dans les dix prochaines années, il existe des options. On peut envisager une taxation de l’usage des tokens, l’obligation d’avoir des datacenters locaux, l’obligation de supervision de l’IA, la nationalisation des entreprises d’IA, un pare-feu étatique à la chinoise pour empêcher les entreprises de délocaliser le calcul IA à l’étranger, une tarification des entreprises selon le nombre de travailleurs remplacés, ou encore l’obligation d’un ratio entre travailleurs humains et consommation de tokens dans l’entreprise. Ce type de mesures pourrait amortir le choc de changements rapides et donner au marché du travail le temps de s’adapter
En quoi est-ce différent cette fois ? Des outils d’IA puissants ne permettraient-ils pas simplement de faire plus avec le même effectif ? S’il y a des ressources, n’est-il pas plus intelligent, d’un point de vue business, de prendre davantage de parts de marché ?
Si l’entreprise A se contente de maintenir sa part de marché actuelle tout en licenciant la moitié de ses employés pour empocher l’argent, l’entreprise B ne pourrait-elle pas embaucher ces travailleurs et devenir plus compétitive avec une main-d’œuvre plus productive ? Alors B gagnerait plus de parts de marché et survivrait plus longtemps
On dit qu’il n’existe pas de niche écologique vacante dans la nature. Cela signifie que s’il existe un espace de concurrence pour des ressources, les incitations font qu’il se remplit rapidement. Ce n’est pas rigoureux, mais c’est une bonne heuristique
La rémunération des travailleurs du savoir aux États-Unis représente environ 10 000 milliards de dollars par an, et l’argent levé par Anthropic et OpenAI — pas l’argent dépensé, juste l’argent levé — est de 317 milliards de dollars, soit environ 3 % des dépenses annuelles en travail intellectuel. Si une entreprise pouvait multiplier davantage la productivité des travailleurs, ne paierait-elle pas volontiers 3 %, 5 % ou 10 % de plus par an ?
L’inquiétude fondamentale ici, c’est que l’IA actuelle apporte une automatisation partielle de l’intelligence. L’objectif final des investisseurs et des entreprises qui utilisent l’IA est l’automatisation complète de l’intelligence, et la même chose vaut pour le travail physique. Ils veulent des robots à 25 000 dollars capables de travailler 24 h/24, ainsi que des modèles d’IA qui accomplissent le travail de bureau humain à moindre coût. Ils ne savent pas encore comment construire ni l’un ni l’autre, mais ils essaieront jusqu’au dernier dollar de la planète
À strictement parler, ils n’ont même pas besoin de nous comme clients. Les robots peuvent construire eux-mêmes les yachts et les villas, et faire office de gardes de sécurité
C’est vrai pendant un temps, mais que se passe-t-il quand l’IA sait gérer ces 10 agents aussi bien qu’un ingénieur logiciel ? Bien sûr, on peut dire que l’ingénieur a encore plus de valeur s’il gère 10 agents qui gèrent chacun 10 agents, mais il y a une limite. Il n’y a pas besoin de 1 000 ingénieurs logiciels gérant chacun 10 000 agents ; le goulot d’étranglement finit par être la capacité à leur distribuer du travail assez vite
Le point de vue du travail manuel est plus facile à comprendre. Supposons qu’un robot humanoïde capable d’effectuer n’importe quel travail humain coûte 25 000 dollars, avec quelques milliers de dollars de coûts d’exploitation annuels, et qu’il puisse travailler 20 heures par jour hors temps de recharge. L’ouvrier du bâtiment qu’il remplace ne va pas pour autant devenir le gestionnaire d’une équipe de robots de chantier. Il y a déjà un conducteur de travaux, et le bâtiment ne peut pas s’étendre au-delà des contraintes physiques comme l’écriture de code. Si un tel robot existait, une grande partie de la population serait au chômage. Il n’y aurait pas de concurrent pour les embaucher, puisque les concurrents utiliseraient simplement des robots eux aussi
Ce n’est pas parce qu’on ouvre un atelier mécanique dans une petite ville qu’on doit employer pour toujours tous les mécaniciens qui se présentent. Il existe un effectif optimal correspondant à la demande de service. Si un outil qui double soudain la productivité des mécaniciens apparaît, l’étape suivante consiste à licencier la moitié des mécaniciens
L’état général de l’économie dépend du chemin emprunté. Ce texte se lit comme un avertissement : l’inertie accumulée pendant le cycle actuel de surchauffe autour de l’IA pourrait nous faire basculer vers un état d’équilibre indésirable où les nouveaux entrants n’ont plus du tout accès au capital
Peut-être que nous deviendrons tous les CEO ou les présidents du conseil d’administration de notre propre entreprise employant des agents. Notre travail consistera alors à trouver les meilleurs agents pour maximiser l’efficience et l’efficacité