Les avancées technologiques sont le moteur central de la croissance économique. Des machines à vapeur à l'électricité, puis à Internet, les technologies à usage général (General Purpose Technologies, GPT) ont profondément transformé les modèles de prospérité sociale en remodelant la structure industrielle, le marché du travail et les trajectoires économiques. La commercialisation de l'électricité en 1882 a marqué l'entrée de l'économie mondiale dans une phase de croissance parabolique, catalysant les révolutions dans l'industrie, les transports et les communications. Aujourd'hui, l'intelligence artificielle (IA), en tant que technologie à usage général avec un potentiel de transformation équivalent, redéfinit l'économie du XXIe siècle par l'automatisation, le traitement des données et la prise de décision intelligente. Cet article combine l'expérience historique des technologies à usage général et les prévisions modernes de données pour analyser en profondeur l'impact de l'IA sur la croissance économique, le marché de l'emploi, le développement mondial et les marchés financiers, explore ses opportunités et défis, et propose des recommandations politiques pour garantir une prospérité inclusive.
Changements technologiques historiques et croissance économique
Première révolution industrielle : machine à vapeur et mécanisation
La première révolution industrielle, qui s'étend du XVIIIe au début du XIXe siècle, a marqué un changement fondamental dans le modèle de croissance économique. L'introduction de la machine à vapeur a fait passer la production du travail manuel à la mécanisation, augmentant considérablement la capacité de production des secteurs tels que le textile, l'acier et le transport. Selon les données de l'historien économique Angus Maddison, le taux de croissance annuel du PIB par habitant en Grande-Bretagne est passé de 0,2 % à 0,5 % entre 1760 et 1830, ce qui reflète l'impact de la machine à vapeur sur la productivité. La machine à vapeur a réduit les coûts de production, favorisant l'émergence du système des usines et des réseaux ferroviaires, créant de nouvelles opportunités d'emploi, tout en posant les bases de technologies ultérieures comme l'électricité. Cependant, la mécanisation a également remplacé les artisans traditionnels, entraînant des bouleversements sociaux à court terme, tels que le mouvement luddiste en Grande-Bretagne (1811-1816), où des ouvriers ont protesté contre le chômage en détruisant des machines.
La deuxième révolution industrielle : le rôle catalyseur de l'électricité
En 1882, le fonctionnement de la première centrale électrique commerciale (la centrale de Holborn Viaduct à Londres et la centrale de Pearl Street à New York) a marqué la commercialisation de l'électricité, déclenchant la deuxième révolution industrielle. L'électricité, en tant que technologie universelle, a donné naissance à des innovations telles que les moteurs électriques, les télécommunications et l'éclairage, transformant radicalement les modes de production et de vie. Selon les données historiques de la Banque mondiale et de Maddison, le taux de croissance annuel du PIB par habitant dans le monde est passé de 0,5 % à 1,3 % entre 1870 et 1913, l'électrification ayant propulsé cette accélération.
L'adoption de l'électricité suit une courbe en S : une lente adoption au début des années 1890, une diffusion rapide dans les années 1910-1920, et une saturation atteinte dans les années 1930. Son impact économique est estimé à une contribution à la croissance du PIB de 0,8 à 1 % par an, en raison de sa polyvalence, ayant engendré de nouvelles industries allant des appareils électroménagers à l'automatisation industrielle. Cependant, la transformation n'a pas été sans heurts. La mécanisation alimentée par l'électricité a remplacé les artisans qualifiés, entraînant un chômage structurel. Par exemple, pendant la panique financière de 1893, le taux de chômage au Royaume-Uni a atteint 7 % ; pendant la Grande Dépression de 1929, le taux de chômage aux États-Unis a grimpé à 25 % en 1933. Les ajustements économiques et sociaux de ces périodes montrent que la perturbation à court terme des technologies universelles est souvent accompagnée d'une prospérité à long terme.
Révolution numérique : ordinateurs et Internet
Entre 1940 et 1950, l'apparition des ordinateurs numériques a introduit une nouvelle transformation économique, augmentant de manière significative les capacités de calcul dans les domaines de la fabrication, de la finance et de la logistique. La généralisation d'Internet dans les années 1990 a encore accéléré la connexion des marchés mondiaux et l'échange d'informations. Selon les données de la Banque mondiale, entre 1990 et 2010, le PIB mondial a augmenté en moyenne de 2,3 % par an, en partie grâce à l'e-commerce, aux services numériques et à l'amélioration de la productivité propulsés par Internet. En tant que technologie universelle, Internet a réduit les coûts de transaction, engendrant de nouveaux modèles commerciaux (comme Amazon, Google), et a établi les bases des données et des capacités de calcul pour l'émergence de l'IA. Cependant, l'éclatement de la bulle Internet en 2000 (la chute de l'indice NASDAQ de 78 %) a montré que l'engouement spéculatif alimenté par la technologie peut provoquer une instabilité financière.
L'essor de l'intelligence artificielle et son impact économique
Développement précoce et percées de l'IA
La recherche en intelligence artificielle a débuté dans les années 1950, mais elle était initialement limitée par la puissance de calcul et la disponibilité des données. Dans les années 1990, les percées des algorithmes d'apprentissage automatique ont permis aux ordinateurs d'apprendre à partir des données, propulsant des applications telles que la reconnaissance vocale, le traitement d'images et la prise de décision autonome. Le secteur financier a été le premier à adopter l'IA, modifiant la dynamique du marché grâce à des modèles prédictifs et au trading algorithmique. Depuis le début du 21e siècle, l'augmentation des capacités des big data, de l'informatique en nuage et du calcul GPU a fait de l'IA un outil intersectoriel. Par exemple, la percée du deep learning lors de la compétition ImageNet en 2012 a marqué le début d'une période de développement rapide pour l'IA, et la sortie de ChatGPT en 2022 a encore favorisé la popularisation de l'IA générative.
L'application de l'IA dans le domaine économique
La polyvalence de l'IA lui permet de montrer un potentiel de transformation dans plusieurs secteurs :
Vente au détail : L'IA réduit les coûts grâce à l'analyse du comportement des consommateurs et à l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement. Par exemple, Amazon utilise l'IA pour prévoir la demande, réduisant ainsi l'accumulation de stocks, et en 2023, son efficacité logistique a augmenté d'environ 15 %.
Santé : Diagnostic des maladies assisté par l'IA et traitement personnalisé, réduction du taux de diagnostic erroné. Une étude de 2023 publiée dans The Lancet montre que les systèmes de diagnostic par IA réduisent le taux de faux diagnostics du cancer du sein de 10 %.
Fabrication et logistique : Des robots et des systèmes de contrôle de qualité alimentés par l'IA améliorent la productivité, optimisent la gestion des stocks et la planification des itinéraires. Le rapport McKinsey 2023 estime que l'IA pourrait augmenter la productivité de l'industrie manufacturière mondiale de 10 à 15 %.
Finance : L'IA améliore l'efficacité du marché grâce à des transactions algorithmiques et à l'évaluation des risques. Un rapport de Goldman Sachs de 2024 prévoit que l'IA pourrait économiser 200 milliards de dollars par an au secteur financier.
Éducation : Les plateformes d'apprentissage personnalisées par l'IA améliorent les résultats éducatifs, notamment dans les régions défavorisées. Un rapport de l'UNESCO de 2023 montre que les outils éducatifs basés sur l'IA peuvent augmenter l'efficacité d'apprentissage des étudiants de 20 %.
potentiel de croissance économique
Le Fonds Monétaire International (FMI) prévoit que l'IA pourrait augmenter le taux de croissance annuel du PIB mondial de 0,5 %, PwC l'estime à 0,8 %, ce qui est comparable à la contribution historique de l'électricité (0,8–1 %), supérieure à celle de la machine à vapeur (0,3 %) et de l'internet (0,3–0,6 %). Prenons l'exemple des États-Unis, où le taux de croissance annuel du PIB au cours des 20 dernières années est d'environ 2 %, atteignant 21,4 trillions de dollars en 2023 (en dollars constants de 2015). Sans l'IA, le PIB devrait atteindre 26,3 trillions de dollars en 2035 ; avec une contribution de croissance de 0,5 à 0,8 % de l'IA, le taux de croissance pourrait atteindre 2,5 à 2,8 %, et le PIB pourrait atteindre 27,8 à 29,2 trillions de dollars, ajoutant ainsi 1,5 à 2,9 trillions de dollars supplémentaires. D'ici 2055, l'économie alimentée par l'IA pourrait être supérieure de 15 à 20 % par rapport au scénario de référence, reflétant l'effet de l'intérêt composé à long terme.
L'adoption de l'IA devrait suivre une courbe en S et est actuellement à un stade précoce (après le lancement de ChatGPT en 2022). La diffusion complète nécessite des infrastructures (comme des centres de données, des cadres réglementaires) et une adaptation de la main-d'œuvre, ce qui pourrait prendre 20 à 30 ans, avec un pic de productivité pouvant survenir dans les années 2040. Contrairement à l'électricité, l'IA utilise les réseaux numériques existants, réduisant ainsi la dépendance aux infrastructures physiques, ce qui pourrait accélérer son impact. Cependant, des problèmes éthiques (comme le biais algorithmique, la vie privée) et des obstacles réglementaires pourraient ralentir le processus. Par exemple, la loi sur l'intelligence artificielle de l'UE de 2024 impose des normes strictes pour les systèmes d'IA à haut risque, ce qui pourrait retarder le déploiement de certaines applications.
Comparaison avec les technologies universelles de l'histoire
Le tableau ci-dessous résume la contribution des technologies générales à la croissance économique et ses principaux impacts :
La similarité entre l'IA et l'électricité réside dans leur application intersectorielle et leur impact économique profond, mais leur dépendance à une infrastructure numérique plutôt qu'à un réseau électrique physique pourrait accélérer leur diffusion. Cependant, la capacité d'automatisation cognitive de l'IA rend son impact sur le marché du travail plus complexe, nécessitant des politiques plus proactives.
Dynamique et défis du marché de l'emploi
Automatisation et risque de chômage
La particularité de l'IA réside dans sa capacité à automatiser des tâches cognitives, menaçant les professions de cols blancs telles que le droit, la finance, le conseil et l'analyse de données. Un rapport de Goldman Sachs de 2023 prévoit que l'IA pourrait remplacer 300 millions d'emplois dans le monde, soit 10 à 30 % de l'emploi actuel. Aux États-Unis, le taux de chômage pourrait passer de 3,8 % en 2023 à 6 à 8 % en 2030, et dans le pire des cas, atteindre 20 % si la reconversion n'est pas suffisante. Par exemple, les outils de recherche juridique alimentés par l'IA ont amélioré l'efficacité des tâches des avocats débutants de 50 %, réduisant ainsi la demande pour certains postes.
Les précédents historiques montrent que les technologies générales entraînent souvent un chômage structurel. L'électricité et la mécanisation ont remplacé les artisans qualifiés, entraînant des crises d'emploi pendant la panique de 1893 (taux de chômage de 7 % au Royaume-Uni) et la Grande Dépression (taux de chômage de 25 % aux États-Unis). Cependant, ces technologies ont finalement créé de nouveaux postes dans l'industrie manufacturière et les services, absorbant la main-d'œuvre remplacée. L'IA pourrait suivre un chemin similaire, stimulant la demande pour des scientifiques des données, des experts en éthique de l'IA et des ingénieurs de maintenance pour systèmes autonomes. Le Bureau of Labor Statistics des États-Unis prévoit que d'ici 2032, les postes de scientifiques des données augmenteront de 35 %, bien au-dessus de la moyenne.
mesures d'atténuation
Contrairement à la révolution industrielle précoce, la société moderne dispose de filets de sécurité et de mécanismes de reconversion plus robustes. Les mesures suivantes peuvent atténuer l'impact de l'IA sur l'emploi :
Programme de reconversion : Les gouvernements et les entreprises peuvent investir dans la formation aux compétences liées à l'IA, telles que la programmation, l'analyse des données et l'éthique de l'IA. Le rapport du Forum économique mondial de 2024 recommande que la coopération public-privé puisse réduire les coûts de reconversion de 30 %.
Réforme de l'éducation : Intégrer l'éducation STEM (sciences, technologie, ingénierie, mathématiques) dans le curriculum pour former une main-d'œuvre adaptée à l'économie AI.
Sécurité sociale : Renforcer l'assurance chômage et la garantie de revenu minimum pour amortir les chocs de chômage à court terme.
Cependant, le ralentissement économique pourrait aggraver les licenciements. Pendant la récession de 1920, les entreprises américaines ont donné la priorité à l'efficacité, entraînant des licenciements massifs. De même, les entreprises qui adoptent l'IA pourraient réduire leur main-d'œuvre en période de ralentissement économique, il est donc nécessaire de rester vigilant face à des risques similaires.
Marché financier et cycle économique
potentiel de croissance à long terme
L'augmentation de la productivité due à l'IA pourrait stimuler les bénéfices des entreprises et la croissance des marchés financiers. Pendant la période d'électrification (1890-1929), le S&P 500 a multiplié par dix, et les secteurs liés à l'IA (comme la technologie, la santé, la logistique) pourraient également performer de manière exceptionnelle. Le rapport McKinsey de 2024 estime qu'à l'horizon 2040, l'IA pourrait ajouter entre 15 et 26 000 milliards de dollars de valeur au marché mondial. Des entreprises comme Nvidia et Microsoft ont déjà bénéficié de la demande en IA, avec des augmentations de 120 % et 60 % de leur prix des actions respectivement entre 2023 et 2024.
risque de fluctuation à court terme
Bien que les perspectives à long terme soient optimistes, la dynamique du marché à court terme est influencée par le cycle économique. Les taux d'intérêt, l'inflation et les risques géopolitiques dominent les performances récentes. Par exemple, pendant la récession de 1920, le S&P 500 a chuté de 60 %, malgré la poursuite de l'électrification. La spéculation alimentée par l'IA pourrait faire grimper les évaluations, et si les bénéfices ne répondent pas aux attentes, cela pourrait déclencher un ajustement. L'éclatement de la bulle Internet en 2000 (avec une chute de 49 % du S&P 500) a servi d'avertissement. En 2024, la hausse des taux d'intérêt des banques centrales mondiales et les tensions géopolitiques (comme le conflit Russie-Ukraine) pourraient encore amplifier la volatilité.
Performance historique du marché et prévisions IA
1890–1929 (Électricité) : Le rendement annualisé du S&P 500 est d'environ 7 %, avec des fluctuations importantes (1920 : -60 %, 1929 : -85 %).
1990–2010 (Internet) : Rendement annualisé d'environ 8 %, accompagné de l'éclatement de la bulle Internet (2000 : -49 %).
2020–2035 (IA, prévisions) : un rendement annualisé de 6 à 8 % pourrait être réalisé, en fonction de la stabilité macroéconomique.
Développement mondial et inégalités
fossé numérique et différenciation économique
Les bénéfices économiques de l'IA sont inégaux. Les pays développés adoptent l'IA plus rapidement grâce à des infrastructures technologiques avancées (comme les réseaux 5G et les centres de données), tandis que les pays en développement sont confrontés à des défis liés à la littératie numérique, aux infrastructures et au manque d'investissements. Le rapport des Nations Unies de 2023 indique que le fossé numérique mondial pourrait aggraver la différenciation économique, semblable aux périodes d'industrialisation et de révolution numérique. Pour combler cette lacune, les mesures suivantes sont nécessaires :
Transfert de technologie : Les pays développés fournissent des outils et un soutien technologique en IA aux pays en développement.
Investissement dans l'éducation : Améliorer la littératie numérique et développer des compétences liées à l'IA.
Infrastructure : élargir l'accès à la bande passante et aux ressources de calcul.
Opportunités de développement durable
L'IA offre des opportunités pour le développement durable. Par exemple, les technologies agricoles de précision basées sur l'IA peuvent optimiser l'irrigation et l'utilisation des engrais, augmentant les rendements des cultures dans les régions en développement de 15 à 20 %. L'IA peut également soutenir les objectifs environnementaux grâce à la gestion de l'énergie et à la modélisation climatique. Le rapport de l'Agence internationale de l'énergie de 2023 indique que l'optimisation par l'IA pourrait réduire la consommation mondiale d'énergie de 5 à 10 %.
Politiques et réponses sociales
Le potentiel de transformation de l'IA nécessite un soutien politique actif pour maximiser les bénéfices et réduire les impacts négatifs :
Programme de reconversion : Partenariat public-privé pour développer des compétences liées à l'IA et réduire le risque de chômage. Le rapport de l'OCDE de 2024 recommande que le gouvernement incite les entreprises à investir dans la reconversion par le biais d'avantages fiscaux.
Cadre réglementaire : Équilibrer l'innovation et les questions éthiques (comme les biais algorithmiques, la vie privée). La loi sur l'intelligence artificielle de l'UE de 2024 établit des normes pour les IA à haut risque, pouvant servir de référence mondiale.
Atténuation des inégalités : résoudre le problème de la concentration de la richesse par l'IA grâce à une fiscalité progressive et des politiques de redistribution de la richesse.
Coordination mondiale : établir des normes AI uniformes pour prévenir la divergence économique entre les pays développés et en développement.
Bien que la technologie générale historique soit disruptive, elle a finalement amélioré le niveau de vie. L'électricité a réduit le temps de travail hebdomadaire aux États-Unis de 60 heures en 1950 à 40 heures, et a amélioré la qualité de vie. Si l'IA est bien gérée, elle peut améliorer le bien-être mondial grâce à l'éducation personnalisée, à la santé et à l'innovation en matière de développement durable.
Conclusion
L'intelligence artificielle, en tant que technologie générale, aura un impact économique comparable à celui de l'électricité, avec une prévision d'augmentation de 0,5 à 0,8 % du taux de croissance annuel du PIB mondial d'ici 2050, redéfinissant les industries et le marché du travail. La disruption de l'emploi est inévitable, mais la résilience historique et les outils politiques modernes (comme la reconversion professionnelle et la protection sociale) peuvent favoriser l'adaptation. Les marchés financiers pourraient bénéficier à long terme de la croissance des bénéfices tirée par l'IA, mais les fluctuations à court terme seront influencées par le cycle économique et les risques spéculatifs. Le développement mondial doit combler la fracture numérique pour s'assurer que l'IA profite à un large éventail de personnes. En s'inspirant des expériences de la machine à vapeur, de l'électricité et d'Internet, la société peut utiliser l'IA pour promouvoir une prospérité inclusive et relever les défis afin de façonner un avenir économique résilient.
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Intelligence artificielle et transformation économique : histoire et avenir de la hausse pilotée par la technologie
Introduction
Les avancées technologiques sont le moteur central de la croissance économique. Des machines à vapeur à l'électricité, puis à Internet, les technologies à usage général (General Purpose Technologies, GPT) ont profondément transformé les modèles de prospérité sociale en remodelant la structure industrielle, le marché du travail et les trajectoires économiques. La commercialisation de l'électricité en 1882 a marqué l'entrée de l'économie mondiale dans une phase de croissance parabolique, catalysant les révolutions dans l'industrie, les transports et les communications. Aujourd'hui, l'intelligence artificielle (IA), en tant que technologie à usage général avec un potentiel de transformation équivalent, redéfinit l'économie du XXIe siècle par l'automatisation, le traitement des données et la prise de décision intelligente. Cet article combine l'expérience historique des technologies à usage général et les prévisions modernes de données pour analyser en profondeur l'impact de l'IA sur la croissance économique, le marché de l'emploi, le développement mondial et les marchés financiers, explore ses opportunités et défis, et propose des recommandations politiques pour garantir une prospérité inclusive.
Changements technologiques historiques et croissance économique
Première révolution industrielle : machine à vapeur et mécanisation
La première révolution industrielle, qui s'étend du XVIIIe au début du XIXe siècle, a marqué un changement fondamental dans le modèle de croissance économique. L'introduction de la machine à vapeur a fait passer la production du travail manuel à la mécanisation, augmentant considérablement la capacité de production des secteurs tels que le textile, l'acier et le transport. Selon les données de l'historien économique Angus Maddison, le taux de croissance annuel du PIB par habitant en Grande-Bretagne est passé de 0,2 % à 0,5 % entre 1760 et 1830, ce qui reflète l'impact de la machine à vapeur sur la productivité. La machine à vapeur a réduit les coûts de production, favorisant l'émergence du système des usines et des réseaux ferroviaires, créant de nouvelles opportunités d'emploi, tout en posant les bases de technologies ultérieures comme l'électricité. Cependant, la mécanisation a également remplacé les artisans traditionnels, entraînant des bouleversements sociaux à court terme, tels que le mouvement luddiste en Grande-Bretagne (1811-1816), où des ouvriers ont protesté contre le chômage en détruisant des machines.
La deuxième révolution industrielle : le rôle catalyseur de l'électricité
En 1882, le fonctionnement de la première centrale électrique commerciale (la centrale de Holborn Viaduct à Londres et la centrale de Pearl Street à New York) a marqué la commercialisation de l'électricité, déclenchant la deuxième révolution industrielle. L'électricité, en tant que technologie universelle, a donné naissance à des innovations telles que les moteurs électriques, les télécommunications et l'éclairage, transformant radicalement les modes de production et de vie. Selon les données historiques de la Banque mondiale et de Maddison, le taux de croissance annuel du PIB par habitant dans le monde est passé de 0,5 % à 1,3 % entre 1870 et 1913, l'électrification ayant propulsé cette accélération.
L'adoption de l'électricité suit une courbe en S : une lente adoption au début des années 1890, une diffusion rapide dans les années 1910-1920, et une saturation atteinte dans les années 1930. Son impact économique est estimé à une contribution à la croissance du PIB de 0,8 à 1 % par an, en raison de sa polyvalence, ayant engendré de nouvelles industries allant des appareils électroménagers à l'automatisation industrielle. Cependant, la transformation n'a pas été sans heurts. La mécanisation alimentée par l'électricité a remplacé les artisans qualifiés, entraînant un chômage structurel. Par exemple, pendant la panique financière de 1893, le taux de chômage au Royaume-Uni a atteint 7 % ; pendant la Grande Dépression de 1929, le taux de chômage aux États-Unis a grimpé à 25 % en 1933. Les ajustements économiques et sociaux de ces périodes montrent que la perturbation à court terme des technologies universelles est souvent accompagnée d'une prospérité à long terme.
Révolution numérique : ordinateurs et Internet
Entre 1940 et 1950, l'apparition des ordinateurs numériques a introduit une nouvelle transformation économique, augmentant de manière significative les capacités de calcul dans les domaines de la fabrication, de la finance et de la logistique. La généralisation d'Internet dans les années 1990 a encore accéléré la connexion des marchés mondiaux et l'échange d'informations. Selon les données de la Banque mondiale, entre 1990 et 2010, le PIB mondial a augmenté en moyenne de 2,3 % par an, en partie grâce à l'e-commerce, aux services numériques et à l'amélioration de la productivité propulsés par Internet. En tant que technologie universelle, Internet a réduit les coûts de transaction, engendrant de nouveaux modèles commerciaux (comme Amazon, Google), et a établi les bases des données et des capacités de calcul pour l'émergence de l'IA. Cependant, l'éclatement de la bulle Internet en 2000 (la chute de l'indice NASDAQ de 78 %) a montré que l'engouement spéculatif alimenté par la technologie peut provoquer une instabilité financière.
L'essor de l'intelligence artificielle et son impact économique
Développement précoce et percées de l'IA
La recherche en intelligence artificielle a débuté dans les années 1950, mais elle était initialement limitée par la puissance de calcul et la disponibilité des données. Dans les années 1990, les percées des algorithmes d'apprentissage automatique ont permis aux ordinateurs d'apprendre à partir des données, propulsant des applications telles que la reconnaissance vocale, le traitement d'images et la prise de décision autonome. Le secteur financier a été le premier à adopter l'IA, modifiant la dynamique du marché grâce à des modèles prédictifs et au trading algorithmique. Depuis le début du 21e siècle, l'augmentation des capacités des big data, de l'informatique en nuage et du calcul GPU a fait de l'IA un outil intersectoriel. Par exemple, la percée du deep learning lors de la compétition ImageNet en 2012 a marqué le début d'une période de développement rapide pour l'IA, et la sortie de ChatGPT en 2022 a encore favorisé la popularisation de l'IA générative.
L'application de l'IA dans le domaine économique
La polyvalence de l'IA lui permet de montrer un potentiel de transformation dans plusieurs secteurs :
potentiel de croissance économique
Le Fonds Monétaire International (FMI) prévoit que l'IA pourrait augmenter le taux de croissance annuel du PIB mondial de 0,5 %, PwC l'estime à 0,8 %, ce qui est comparable à la contribution historique de l'électricité (0,8–1 %), supérieure à celle de la machine à vapeur (0,3 %) et de l'internet (0,3–0,6 %). Prenons l'exemple des États-Unis, où le taux de croissance annuel du PIB au cours des 20 dernières années est d'environ 2 %, atteignant 21,4 trillions de dollars en 2023 (en dollars constants de 2015). Sans l'IA, le PIB devrait atteindre 26,3 trillions de dollars en 2035 ; avec une contribution de croissance de 0,5 à 0,8 % de l'IA, le taux de croissance pourrait atteindre 2,5 à 2,8 %, et le PIB pourrait atteindre 27,8 à 29,2 trillions de dollars, ajoutant ainsi 1,5 à 2,9 trillions de dollars supplémentaires. D'ici 2055, l'économie alimentée par l'IA pourrait être supérieure de 15 à 20 % par rapport au scénario de référence, reflétant l'effet de l'intérêt composé à long terme.
L'adoption de l'IA devrait suivre une courbe en S et est actuellement à un stade précoce (après le lancement de ChatGPT en 2022). La diffusion complète nécessite des infrastructures (comme des centres de données, des cadres réglementaires) et une adaptation de la main-d'œuvre, ce qui pourrait prendre 20 à 30 ans, avec un pic de productivité pouvant survenir dans les années 2040. Contrairement à l'électricité, l'IA utilise les réseaux numériques existants, réduisant ainsi la dépendance aux infrastructures physiques, ce qui pourrait accélérer son impact. Cependant, des problèmes éthiques (comme le biais algorithmique, la vie privée) et des obstacles réglementaires pourraient ralentir le processus. Par exemple, la loi sur l'intelligence artificielle de l'UE de 2024 impose des normes strictes pour les systèmes d'IA à haut risque, ce qui pourrait retarder le déploiement de certaines applications.
Comparaison avec les technologies universelles de l'histoire
Le tableau ci-dessous résume la contribution des technologies générales à la croissance économique et ses principaux impacts :
La similarité entre l'IA et l'électricité réside dans leur application intersectorielle et leur impact économique profond, mais leur dépendance à une infrastructure numérique plutôt qu'à un réseau électrique physique pourrait accélérer leur diffusion. Cependant, la capacité d'automatisation cognitive de l'IA rend son impact sur le marché du travail plus complexe, nécessitant des politiques plus proactives.
Dynamique et défis du marché de l'emploi
Automatisation et risque de chômage
La particularité de l'IA réside dans sa capacité à automatiser des tâches cognitives, menaçant les professions de cols blancs telles que le droit, la finance, le conseil et l'analyse de données. Un rapport de Goldman Sachs de 2023 prévoit que l'IA pourrait remplacer 300 millions d'emplois dans le monde, soit 10 à 30 % de l'emploi actuel. Aux États-Unis, le taux de chômage pourrait passer de 3,8 % en 2023 à 6 à 8 % en 2030, et dans le pire des cas, atteindre 20 % si la reconversion n'est pas suffisante. Par exemple, les outils de recherche juridique alimentés par l'IA ont amélioré l'efficacité des tâches des avocats débutants de 50 %, réduisant ainsi la demande pour certains postes.
Les précédents historiques montrent que les technologies générales entraînent souvent un chômage structurel. L'électricité et la mécanisation ont remplacé les artisans qualifiés, entraînant des crises d'emploi pendant la panique de 1893 (taux de chômage de 7 % au Royaume-Uni) et la Grande Dépression (taux de chômage de 25 % aux États-Unis). Cependant, ces technologies ont finalement créé de nouveaux postes dans l'industrie manufacturière et les services, absorbant la main-d'œuvre remplacée. L'IA pourrait suivre un chemin similaire, stimulant la demande pour des scientifiques des données, des experts en éthique de l'IA et des ingénieurs de maintenance pour systèmes autonomes. Le Bureau of Labor Statistics des États-Unis prévoit que d'ici 2032, les postes de scientifiques des données augmenteront de 35 %, bien au-dessus de la moyenne.
mesures d'atténuation
Contrairement à la révolution industrielle précoce, la société moderne dispose de filets de sécurité et de mécanismes de reconversion plus robustes. Les mesures suivantes peuvent atténuer l'impact de l'IA sur l'emploi :
Cependant, le ralentissement économique pourrait aggraver les licenciements. Pendant la récession de 1920, les entreprises américaines ont donné la priorité à l'efficacité, entraînant des licenciements massifs. De même, les entreprises qui adoptent l'IA pourraient réduire leur main-d'œuvre en période de ralentissement économique, il est donc nécessaire de rester vigilant face à des risques similaires.
Marché financier et cycle économique
potentiel de croissance à long terme
L'augmentation de la productivité due à l'IA pourrait stimuler les bénéfices des entreprises et la croissance des marchés financiers. Pendant la période d'électrification (1890-1929), le S&P 500 a multiplié par dix, et les secteurs liés à l'IA (comme la technologie, la santé, la logistique) pourraient également performer de manière exceptionnelle. Le rapport McKinsey de 2024 estime qu'à l'horizon 2040, l'IA pourrait ajouter entre 15 et 26 000 milliards de dollars de valeur au marché mondial. Des entreprises comme Nvidia et Microsoft ont déjà bénéficié de la demande en IA, avec des augmentations de 120 % et 60 % de leur prix des actions respectivement entre 2023 et 2024.
risque de fluctuation à court terme
Bien que les perspectives à long terme soient optimistes, la dynamique du marché à court terme est influencée par le cycle économique. Les taux d'intérêt, l'inflation et les risques géopolitiques dominent les performances récentes. Par exemple, pendant la récession de 1920, le S&P 500 a chuté de 60 %, malgré la poursuite de l'électrification. La spéculation alimentée par l'IA pourrait faire grimper les évaluations, et si les bénéfices ne répondent pas aux attentes, cela pourrait déclencher un ajustement. L'éclatement de la bulle Internet en 2000 (avec une chute de 49 % du S&P 500) a servi d'avertissement. En 2024, la hausse des taux d'intérêt des banques centrales mondiales et les tensions géopolitiques (comme le conflit Russie-Ukraine) pourraient encore amplifier la volatilité.
Performance historique du marché et prévisions IA
Développement mondial et inégalités
fossé numérique et différenciation économique
Les bénéfices économiques de l'IA sont inégaux. Les pays développés adoptent l'IA plus rapidement grâce à des infrastructures technologiques avancées (comme les réseaux 5G et les centres de données), tandis que les pays en développement sont confrontés à des défis liés à la littératie numérique, aux infrastructures et au manque d'investissements. Le rapport des Nations Unies de 2023 indique que le fossé numérique mondial pourrait aggraver la différenciation économique, semblable aux périodes d'industrialisation et de révolution numérique. Pour combler cette lacune, les mesures suivantes sont nécessaires :
Opportunités de développement durable
L'IA offre des opportunités pour le développement durable. Par exemple, les technologies agricoles de précision basées sur l'IA peuvent optimiser l'irrigation et l'utilisation des engrais, augmentant les rendements des cultures dans les régions en développement de 15 à 20 %. L'IA peut également soutenir les objectifs environnementaux grâce à la gestion de l'énergie et à la modélisation climatique. Le rapport de l'Agence internationale de l'énergie de 2023 indique que l'optimisation par l'IA pourrait réduire la consommation mondiale d'énergie de 5 à 10 %.
Politiques et réponses sociales
Le potentiel de transformation de l'IA nécessite un soutien politique actif pour maximiser les bénéfices et réduire les impacts négatifs :
Bien que la technologie générale historique soit disruptive, elle a finalement amélioré le niveau de vie. L'électricité a réduit le temps de travail hebdomadaire aux États-Unis de 60 heures en 1950 à 40 heures, et a amélioré la qualité de vie. Si l'IA est bien gérée, elle peut améliorer le bien-être mondial grâce à l'éducation personnalisée, à la santé et à l'innovation en matière de développement durable.
Conclusion
L'intelligence artificielle, en tant que technologie générale, aura un impact économique comparable à celui de l'électricité, avec une prévision d'augmentation de 0,5 à 0,8 % du taux de croissance annuel du PIB mondial d'ici 2050, redéfinissant les industries et le marché du travail. La disruption de l'emploi est inévitable, mais la résilience historique et les outils politiques modernes (comme la reconversion professionnelle et la protection sociale) peuvent favoriser l'adaptation. Les marchés financiers pourraient bénéficier à long terme de la croissance des bénéfices tirée par l'IA, mais les fluctuations à court terme seront influencées par le cycle économique et les risques spéculatifs. Le développement mondial doit combler la fracture numérique pour s'assurer que l'IA profite à un large éventail de personnes. En s'inspirant des expériences de la machine à vapeur, de l'électricité et d'Internet, la société peut utiliser l'IA pour promouvoir une prospérité inclusive et relever les défis afin de façonner un avenir économique résilient.