En 1865, un jeune économiste anglais, William Stanley Jevons, remarque un détail gênant dans les machines à vapeur. Plus elles devenaient efficientes, plus la Grande-Bretagne brûlait de charbon. L'efficacité, soutenait-il, ne préserverait pas la ressource. Elle industrialiserait l'appétit pour celle-ci.
Cent soixante ans plus tard, nous tenons la même conversation sur la cognition, avec à peu près le même sang-froid, c'est-à-dire pas beaucoup. Goldman Sachs estime que 300 millions d'emplois à temps plein sont exposés à l'IA générative. Le Forum économique mondial, dans son rapport de janvier 2025, prédit calmement 92 millions de postes détruits et 170 millions créés d'ici 2030. Dario Amodei aurait averti que la moitié des emplois de bureau de premier échelon pourrait disparaître en cinq ans (je n'ai pas vérifié le chiffre exact de manière indépendante, mais la remarque a largement circulé). Chacun a son graphique. Personne n'a de réponse.
La position honnête est dialectique. Procédons donc correctement.
Cette fois, la machine dévore la porte de sortie
Chaque vague d'automatisation précédente s'accompagnait d'un conseil de carrière. La mécanisation frappait la ferme, on partait à l'usine. La robotique frappait l'usine, on partait au bureau. Le bureau, et plus précisément sa partie cognitive, était la porte de sortie. Trente ans de politique éducative reposaient sur un postulat : la pensée serait la chose que les machines nous laisseraient.
Ce postulat est désormais soumis à un test de résistance à environ 0,07 dollar par million de tokens. Le Stanford AI Index a suivi la chute du coût d'interrogation d'un modèle de classe GPT-3.5 : divisé par 280 environ entre fin 2022 et fin 2024. Klarna a annoncé début 2024 qu'un assistant unique traitait la charge de travail de 700 agents du service client. IBM a suspendu le recrutement de milliers de postes de back-office qu'elle s'attendait à voir absorbés par l'IA. Il ne s'agit pas de projections. Ce sont des décisions d'achat.
J'avouerai quelque chose, fort de mes années de conseil. J'ai rédigé plus de business cases d'automatisation que je ne tiens à m'en souvenir, et la ligne « économies d'ETP » a toujours été une fiction polie. Elle signifiait : mêmes personnes, plus de débit, tout le monde garde son badge. Pour la première fois, la ligne est techniquement honnête. Quand un modèle affiné rédige le livrable, le livrable a réellement besoin de moins de rédacteurs. La peur n'est pas luddite. Elle est arithmétique.
L'efficience n'a jamais tari l'appétit
Et pourtant. Jevons a eu raison pendant 160 ans, pour le charbon, pour l'électricité, pour le calcul lui-même. La performance par watt des GPU s'est améliorée de plusieurs ordres de grandeur en une décennie, et le résultat n'a pas été la conservation. Le chiffre d'affaires data center de Nvidia est passé d'environ 15 milliards de dollars à plus de 100 milliards en deux exercices fiscaux environ. Personne n'a utilisé moins de calcul. Nous avons utilisé l'efficience pour justifier d'en consommer absurdement plus.
Les marchés du travail ont leur propre version. L'exemple classique de James Bessen : les distributeurs de billets se sont répandus aux États-Unis à partir des années 1970, et le nombre de guichetiers a quasiment doublé sur les quatre décennies suivantes, parce que des agences moins coûteuses signifiaient plus d'agences, et que les guichetiers sont passés du comptage des billets à la vente de produits. Les tableurs ont fait la même chose à la comptabilité. VisiCalc arrive en 1979, les aides-comptables déclinent, et les rangs des comptables et analystes financiers gonflent, parce qu'une fois l'analyse devenue bon marché, tout le monde en voulait davantage.
Je fais tourner une petite machine locale à la maison : Ollama, quelques modèles Qwen et DeepSeek, l'installation habituelle du bricoleur. L'inférence y est pratiquement gratuite. Ma consommation de tokens a-t-elle baissé ? Elle a augmenté de plusieurs ordres de grandeur. Je ne me suis pas automatisé hors de mes week-ends. J'ai trouvé quinze nouvelles choses à jeter aux tokens, la plupart inutiles, deux réellement utiles. Multipliez cela par chaque travailleur du savoir sur la planète et le contre-argument devient visible : la cognition bon marché ne réduit pas la demande de cognition. Elle la fait exploser, et le travail migre vers la spécification, la vérification, l'intégration, et la responsabilité de ce que la machine produit.
La ressource économisée, c'est vous
Les deux positions survivent, parce qu'elles opèrent à des unités d'analyse différentes. Résolvez la dialectique et voici ce qu'elle donne : les optimistes ont raison sur le volume, les pessimistes ont raison sur le prix.
La consommation totale de cognition va exploser. Jevons le garantit quasiment. Et le prix unitaire de la cognition de routine va s'effondrer, parce que c'est ce que l'efficience signifie. Les deux. L'emploi pourrait remarquablement bien tenir en agrégat pendant que les salaires se compriment dans le milieu exposé et que le contenu des postes mute au-delà de toute reconnaissance. Le paradoxe sauve l'économie. Il ne vous sauve pas, vous, personnellement. Il opère sur des agrégats avec l'indifférence d'une table des marées.
L'arête la plus vive est distributionnelle, et elle se situe en bas de l'échelle de carrière. J'en ai eu un avant-goût sur un grand programme industriel en France, il y a quelques années. Nous avons automatisé le contrôle fastidieux de la qualité des données dans le flux documentaire d'ingénierie. Personne n'a été licencié ; les ingénieurs seniors étaient ravis. Mais deux postes juniors ne se sont discrètement jamais ouverts, parce que le travail traditionnel des juniors, la vérification, la réconciliation, l'apprentissage par répétition fastidieuse, avait disparu. Cinq ans plus tard, le programme se demandait à voix haute où étaient passés ses profils intermédiaires. Nous avions scié les barreaux du bas et nous nous étonnions que l'échelle n'atteigne plus le sol.
Voilà, je le soupçonne, la véritable résolution du paradoxe. L'IA ne crée pas tant un chômage de masse qu'un effondrement des prix unitaires et une crise de l'apprentissage, qui arrivent ensemble, chacun portant le manteau de l'autre.
Ce qu'il faut surveiller, calmement
Trois indicateurs comptent davantage que les tribunes alarmistes. D'abord, le recrutement des premiers échelons dans les métiers exposés : si les barreaux du bas continuent de disparaître, les données salariales accuseront le retard des dégâts pendant des années. Ensuite, la consommation de tokens par travailleur du savoir : si elle continue de doubler, Jevons gagne et de nouvelles tâches naissent quelque part. Enfin, si l'outillage agentique produit des catégories d'emplois réellement nouvelles, ou seulement des versions moins chères des anciennes. L'histoire dit que de nouvelles tâches apparaissent parce que les humains conservent un avantage comparatif quelque part. La question ouverte de la décennie est de savoir où se situe ce quelque part désormais.
La Grande-Bretagne n'a jamais perdu son appétit pour les services du charbon. Elle ne l'a perdu qu'en trouvant mieux que le charbon. Que quelque chose se révèle meilleur que la cognition humaine dans les domaines pour lesquels les humains sont encore payés est, heureusement, une question empirique. Nous le saurons. Paniquer tôt n'améliorera pas la réponse, et la panique, il convient de le noter, est aussi une forme de travail. Elle aussi sera automatisée, tôt ou tard.
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