Il y a cet économiste dont tout le monde à Silicon Valley ne cesse de parler. Sa soif de comprendre les systèmes, les marchés et le comportement humain a fait de lui une légende dans les cercles technologiques. Mais voici la question qui revient sans cesse dans les conversations : cette appétit insatiable pour la connaissance a-t-il encore de l'importance alors que l'IA peut traiter l'information plus rapidement que n'importe quel esprit humain ?

Nous vivons une période étrange. Les modèles d'apprentissage automatique dévorent des ensembles de données qu'il faudrait des vies entières à des économistes pour analyser. Ils détectent des schémas invisibles aux méthodes de recherche traditionnelles. Certains soutiennent que la puissance de calcul brute remplace la réflexion approfondie. D'autres pensent que l'intuition humaine et la compréhension du contexte ne peuvent pas être reproduites par des algorithmes, aussi sophistiqués soient-ils.

La véritable tension ne porte pas sur la question de savoir si l'IA est puissante. Évidemment, elle l'est. La question est de savoir si l'approche traditionnelle de l'économiste—se demander pourquoi, construire des cadres, remettre en question les hypothèses—devient obsolète ou plus cruciale que jamais. Lorsque les machines optimisent pour obtenir des réponses, qui est responsable de poser les bonnes questions ?