Les effets contrastés de la technologie

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Les progrès technologiques (robots industriels, habitation intelligente, véhicules autonomes, IA) offrent des gains de productivité et de niveau de vie, mais peuvent aussi supplanter des travailleurs et creuser les inégalités.
Le chômage technologique de masse ne s’est pas matérialisé après les premières vagues d’automatisation aux États-Unis; le taux de chômage actuel est d’environ 3,5 % et le ratio emploi/population est élevé depuis plusieurs décennies.
Les bénéfices potentiels à long terme de l’IA (augmentation de la productivité globale) peuvent coexister avec des transitions prolongées au cours desquelles de nombreux travailleurs, surtout les plus défavorisés, verront leurs salaires réels diminuer.

Changements technologiques favorisant la productivité des travailleurs qualifiés par rapport aux non qualifiés.
Diminution du coût du capital agissant comme complément d’une main-d’œuvre essentiellement qualifiée.
Augmentation de la capacité des machines à exécuter intégralement certaines tâches, remplaçant des travailleurs.
Concentration accrue du pouvoir de marché dans quelques entreprises propriétaires de technologies et de mégadonnées.

Katz et Murphy (1992) : évolution des salaires relatifs expliquée par la course entre l’offre et la demande de travailleurs qualifiés (prime à la qualification).
Depuis les années 80, la demande persistante de travailleurs qualifiés a accru la prime à la qualification après un recul au début des années 70.
Le capital (machines, équipements, TIC) est généralement complémentaire des travailleurs qualifiés et substitut aux travailleurs non qualifiés; la substituabilité entre TIC et travailleurs non qualifiés a augmenté au cours des 30 dernières années.
Berg, Buffie et Zanna (2018) : l’IA et les robots sont considérés comme un nouveau type de capital qui se substitue à certains groupes de travailleurs et en complète d’autres.
Acemoglu et Restrepo (2020, 2022) : l’automatisation remplace de plus en plus les tâches routinières; pour certains groupes de travailleurs l’automatisation explique largement l’évolution des salaires relatifs; l’automatisation a parfois remplacé des travailleurs sans réellement accélérer la productivité globale.

Les grandes entreprises technologiques (ex. sociétés dominantes d’IA) tirent parti de coûts élevés de développement et d’un accès privilégié aux mégadonnées, ce qui concentre les revenus de l’IA entre leurs mains et peut réduire la part de revenu revenant au travail.
Après avoir atteint une taille critique, des entreprises peuvent acheter et éliminer des concurrents, étouffer la concurrence, limiter l’innovation et aggraver les inégalités.
Les grandes sociétés peuvent influencer le cadre réglementaire et orienter l’innovation vers leurs intérêts plutôt que vers le bien‑être social.

Le lancement, début 2023, de ChatGPT-4 marque une accélération du changement et souligne la capacité de l’IA au‑delà des tâches routinières.
Estimations révisées d’experts : égaler les meilleurs rédacteurs humains de la tranche supérieure de 25 % d’ici à 2050 et accomplir des tâches créatives de niveau humain d’ici à 2055, révisées à 2024 et 2028, respectivement.
Une estimation indique que l’introduction des GPT modifierait au moins la moitié des tâches d’environ 20 % des travailleurs.
Les GPT semblent augmenter la productivité dans des tâches créatives (rédaction, analyse juridique, programmation); les gains peuvent être particulièrement importants pour les personnes les moins qualifiées, et la production de ChatGPT-4 peut, dans certains cas, dépasser le niveau humain.
Cette dynamique diffère des vagues technologiques antérieures centrées sur l’automatisation des tâches routinières.

Scénarios optimistes : l’IA stimule la productivité globale, réduit certaines inégalités salariales si les travailleurs moins qualifiés tirent davantage parti des technologies.
Scénarios pessimistes : concentration de pouvoir, accès limité aux données et savoir-faire, automatique substitution durable des travailleurs avec stagnation ou déclin des salaires réels pour certains groupes; le court terme de transition pourrait se prolonger indéfiniment pour certains travailleurs.
L’émergence hypothétique de l’intelligence artificielle générale (IAG) accroît davantage l’incertitude sur les implications pour l’emploi et la société.

Remplacement de la main‑d’œuvre non qualifiée par l’IA pourrait creuser les écarts de revenus au niveau mondial, désavantageant les pays à faible revenu (Alonso et al., 2022).
L’IA générative offre aussi des opportunités : tuteur universel, assistant spécialiste en programmation, renforcement des compétences de la main‑d’œuvre dans les pays en développement.
Les bénéfices pour les pays en développement dépendent de l’accès aux données, au savoir‑faire et aux infrastructures technologiques; l’absence de ces éléments peut élargir le fossé.

Comprendre les répercussions des changements rapides de l’IA sur la répartition des revenus et sur les marchés du travail.
Anticiper des transitions longues et inégales, et concevoir des politiques ciblées pour protéger les populations vulnérables durant ces transitions.
Veiller à des cadres réglementaires qui limitent les abus de pouvoir de marché et favorisent la concurrence et l’innovation au service du bien‑être social.
Promouvoir l’accès aux données, au savoir‑faire et aux infrastructures dans les pays en développement pour maximiser les bénéfices globaux de l’IA.

Source : FINANCES & DÉVELOPPEMENT — "Les effets contrastés de la technologie", ANDREW BERG, Chris Papageorgiou, MARYAM VAZIRI, Décembre 2023.

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