Que ce soit sur le front de l’emploi ou de la dépendance économique aux Big Tech états-uniennes, les inquiétudes sur les conséquences de la déferlante des systèmes d’intelligence artificielle (IA) se multiplient.

En face, le débat sur les outils de politiques publiques à mobiliser pour répondre aux secousses de cette révolution industrielle prend également forme. De la taxation de l’usage de l’IA pour limiter l’ampleur de l’automatisation aux outils de captation de la rente de cette industrie, l’économiste Axelle Arquié décrypte les différentes voies envisageables. 

Cofondatrice de l’Observatoire des emplois menacés et émergents, elle appelle notamment à réfléchir à la propriété du capital des entreprises d’IA, appelées à devenir l’infrastructure de l’économie cognitive de demain.

ChatGPT, Claude et consorts font d’ores et déjà l’objet d’une adoption massive. Pour autant, sont-ils vraiment intégrés aux processus de production des entreprises ?

Axelle Arquié : Nous sommes aux prémices des effets de l’IA sur l’économie. Ce qui est le plus déployé en entreprise, ce sont des agents conversationnels. Cette forme d’intelligence artificielle (IA) a des effets modérés sur l’économie et le marché du travail. La seconde phase de cette vague technologique, l’IA agentique, pourrait avoir des conséquences bien plus vastes. Celle-ci repose sur les mêmes bases technologiques que sont les grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT ou Claude. Là où l’IA agentique opère une rupture, c’est que ces LLM sont orchestrés dans une architecture combinant plusieurs instances de modèles qui dialoguent entre eux, ont accès à des outils (logiciels, fichiers, etc.). Concrètement, lorsqu’on assigne un objectif à une IA agentique, celle-ci dispose d’une certaine autonomie : ce n’est plus un chatbot passif. On pourrait ainsi automatiser des processus entiers de travail.

Pour être efficace, une IA agentique suppose de réorganiser complètement le processus de production et donc le travail, ce qui demande du temps. Les effets de l’électricité ont mis plusieurs décennies à se matérialiser, le temps de réorganiser l’usine autour de machines qui fonctionnent avec cette énergie. 

Ceci étant dit, plusieurs incertitudes demeurent. La première tient au coût de ces systèmes dans le monde réel. Le prix unitaire des tokens a beau chuter, la hausse de leur consommation engendrée par l’IA agentique pourrait rendre l’automatisation de certaines tâches trop onéreuse par rapport au travail humain. La seconde incertitude tient à l’opacité de ces modèles qui restent des matrices de chiffres fondés sur des calculs probabilistes et illisibles pour un esprit humain, incapable de retracer le cheminement de la décision. Cette opacité des décisions, si la recherche consacrée à l’interprétation de l’IA ne progresse pas, crée des risques opérationnels et freinera l’adoption.

Que sait-on des effets économiques et sociaux des outils d’IA ?

La grande incertitude concerne l’ampleur de l’automatisation. C’est-à-dire l’importance de la substitution du travail par le capital. Ce débat divise les économistes. Les partisans de la destruction créatrice estiment que la destruction d’emplois sera compensée par l’émergence de nouvelles activités et de nouveaux emplois avec un solde net positif. Mais même dans ce scénario optimiste, durant la phase de transition, des emplois sont détruits avant que de nouveaux n’émergent, sans nécessairement........

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