## Intelligence artificielle ## Source details **Canonical URL:** [Intelligence artificielle](https://www.imf.org/-/media/files/publications/fandd/article/2023/december/french/berg.pdf) ## Other formats - [Markdown version](/-/media/files/publications/fandd/article/2023/december/french/berg.pdf.md) - [Structured JSON version](/-/media/files/publications/fandd/article/2023/december/french/berg.pdf.json) --- ### Effets contrastés sur l’emploi et le niveau de vie - Les progrès technologiques (robots industriels, habitation intelligente, véhicules autonomes) promettent une augmentation de la productivité et du niveau de vie, mais suscitent des craintes concernant le remplacement des travailleurs. - Historique : après le discours de John F. Kennedy en 1960 la crainte d’un chômage technologique massif ne s’est pas matérialisée aux États-Unis; le taux de chômage actuel est d’environ 3,5 % et le ratio emploi/population est élevé depuis plusieurs décennies. - Toutefois, depuis les années 1970, les inégalités salariales se sont creusées et la part des revenus revenant aux travailleurs a diminué (voir GRAPHIQUE 1). ### Quatre vecteurs clés d’inégalité liés aux technologies et à l’IA - Changements technologiques qui augmentent la productivité des travailleurs qualifiés par rapport aux travailleurs non qualifiés. - Diminutions du coût du capital en tant que complément d’une main-d’œuvre essentiellement qualifiée. - Augmentation de la capacité des machines à exécuter intégralement certaines tâches en remplacement des travailleurs. - Concentration accrue du pouvoir de marché dans quelques entreprises grâce à l’accès aux mégadonnées et aux coûts élevés de développement. ### Substituabilité capital-travail et conséquences distributives - Les machines et équipements (capital) sont généralement un complément aux travailleurs qualifiés et un substitut aux travailleurs non qualifiés. - Au cours des 30 dernières années, la substituabilité entre les technologies de l’information et de la communication (TIC) et les travailleurs non qualifiés semble avoir augmenté (GRAPHIQUE 2). - Conséquence : une substituabilité accrue accroît les inégalités salariales et la part du revenu total revenant aux propriétaires du capital; les perdants seraient nombreux et souvent déjà défavorisés. - Risque de transition prolongée : la perturbation liée à l’IA pourrait durer des décennies et certains travailleurs pourraient voir leur salaire réel diminuer pendant très longtemps. ### Rôle du pouvoir de marché des grandes entreprises - Entreprises comme Alphabet et Microsoft dominent le secteur de l’IA; le développement coûteux et dépendant des mégadonnées concentre la propriété de l’IA. - Effets possibles : - Augmentation de la part des revenus tirés des technologies de l’IA au détriment de la main-d’œuvre. - Achat et élimination de concurrents potentiels, étouffement de la concurrence, limitation de l’innovation, et aggravation des inégalités. - Influence sur le cadre réglementaire pour orienter l’innovation vers leurs intérêts plutôt que vers le bien-être social. - Preuve empirique : Acemoglu et Restrepo (2022) notent que l’automatisation récente a pu remplacer des travailleurs sans accélérer significativement la croissance de la productivité globale; les machines ont parfois seulement légèrement surpassé les travailleurs remplacés. ### Les technologies génératives (GPT) et incertitudes nouvelles - Le lancement de ChatGPT‑4 début 2023 a marqué une accélération du changement et montre que l’IA peut aller au‑delà des tâches routinières. - Évolutions des prévisions d’expertise : - En 2019, des experts prévoyaient que les ordinateurs égaleraient les meilleurs rédacteurs humains se situant dans la tranche supérieure de 25 % d’ici à 2050 et accompliraient des tâches créatives de niveau humain d’ici à 2055. - Ces estimations ont été révisées et devraient se concrétiser en 2024 et en 2028, respectivement. - Estimation d’impact pratique : l’introduction des GPT dans le milieu de travail modifierait au moins la moitié des tâches d’environ 20 % des travailleurs. - Résultats expérimentaux : l’usage de GPT a considérablement augmenté la productivité pour certaines tâches (rédaction, analyse juridique, programmation); surprenamment, les personnes les moins qualifiées tirent souvent le plus grand bénéfice, et la production de ChatGPT‑4 pourrait parfois dépasser le niveau humain. - Différence majeure : contrairement aux vagues technologiques antérieures axées sur l’automatisation des tâches routinières, les GPT améliorent aussi la productivité des tâches plus créatives, modifiant potentiellement la distribution des gains entre travailleurs qualifiés et peu qualifiés. ### Implications internationales et pour les pays en développement - Remplacement de la main‑d’œuvre non qualifiée par l’IA pourrait creuser les écarts de revenus au niveau mondial, défavorisant les pays à faible revenu (Alonso et al., 2022). - Contrepoint : l’IA générative pourrait aussi servir de « tuteur universel infatigable » et d’assistant spécialiste à la programmation pour renforcer la main‑d’œuvre des pays en développement. - Facteurs déterminants : accès aux données, savoir‑faire technique et capacités technologiques nationales détermineront si l’IA réduit ou élargit le fossé international. ### Scénarios et exigences pour les décideurs - Scénarios optimistes et pessimistes existent; l’émergence hypothétique d’une intelligence artificielle générale (IAG) accroît l’incertitude. - L’évolution de l’IA dépendra des progrès technologiques, des interventions des autorités et de la réaction globale de la société. - Conclusion politique : il est réaliste de prévoir que l’IA entraînera des bouleversements économiques, sociaux et politiques; les décideurs doivent s’efforcer de comprendre et de gérer les répercussions rapides sur la répartition des revenus. *Andrew Berg, Chris Papageorgiou et Maryam Vaziri, F&D, décembre 2023.* --- _Source: https://www.imf.org/-/media/files/publications/fandd/article/2023/december/french/berg.pdf_