Inquiet de l'IA remplaçant le travail humain ? Cai Fang : "Laisser les sauterelles chanter et danser", les postes seront continuellement créés

Les principales préoccupations concernant le développement de l’intelligence artificielle (IA) portent sur la manière dont cette révolution technologique va impacter l’emploi. Que l’on considère l’emploi en termes de professions, de postes ou de tâches, le développement rapide et l’application de l’IA devraient avoir des effets perturbateurs. Si l’IA constitue une révolution technologique plus radicale que toute précédente avancée générale, son impact sur l’emploi humain sera également sans précédent. Dans les débats académiques et l’opinion publique, une opposition entre pessimistes et optimistes se forme sur l’influence de l’IA. Cet article ne cherche pas à prendre parti, mais plutôt à briser les frontières entre passé, présent et futur de la relation entre technologie et emploi, en menant une expérience de pensée, afin de révéler les implications politiques et proposer des recommandations.

Plutôt que de miser sur l’incertitude,

Pourquoi ne pas faire un voyage dans le temps de la pensée ?

Dans de nombreuses études menées par des cabinets de conseil, des think tanks et des organisations internationales, les conclusions sur l’impact ultime de l’IA sur l’emploi restent souvent ambigües. Certaines études prédisent, sous différentes formes, quels postes seront le plus susceptibles d’être impactés par l’IA, ou quels travaux humains seront les moins vulnérables, ou encore évaluent l’exposition de certains métiers ou postes à l’IA, en classant par ordre de risque ou de séquence d’impact. Cependant, la fragilité inhérente à ces prévisions devient encore plus évidente dans le contexte de l’impact de l’IA sur l’emploi.

Ces prévisions comportent une grande incertitude temporelle : elles ne précisent pas combien de temps les capacités humaines, supérieures à l’IA, pourront perdurer, ni si les tâches que l’IA ne maîtrise pas seront éternelles. Leur utilité est limitée, car elles reposent soit sur des capacités actuelles de l’IA, soit sur des déductions simplistes basées sur l’expérience passée.

Quiconque reconnaît que le développement de l’IA est une révolution sans précédent comprendra que le niveau et la puissance des modèles d’IA à chaque instant ne représentent qu’une étape, loin d’atteindre le potentiel maximal. Dans ce sens, la base de ces prévisions ne couvre qu’une petite partie du spectre des possibilités de l’IA, qui évoluera rapidement avec l’avancement technologique. Autrement dit, ces prévisions sont incomplètes.

Par exemple, Forbes a listé 20 professions les moins susceptibles d’être automatisées, telles que médecins d’urgence, PDG, pharmaciens, avocats (Castrillon, 2026). Mais, comme l’indique l’auteur, cela ne concerne que la situation en 2026. Plus la vitesse de développement et d’application de l’IA s’accélère, plus la validité de ces conclusions sera limitée. De plus, si l’on décompose le travail en « tâches », certains postes de niveau d’entrée, comme les assistants administratifs ou les employés de soutien, ont déjà subi des impacts significatifs. La concurrence accrue sur le marché pourrait faire des tâches que l’IA ne maîtrise pas encore des cibles pour des innovations technologiques ; certains postes autrefois réputés pour leur dimension humaine ou leur « chaleur humaine » pourraient être remplacés par des algorithmes.

Théoriquement, puisque nous ne pouvons prévoir toutes les possibilités de l’IA avant qu’elles ne se réalisent, et pratiquement, plutôt que de miser sur l’avenir professionnel avec des informations incomplètes, il vaut mieux laisser libre cours à notre imagination et faire un voyage dans le temps de la pensée. Keynes (2010, p. 114) a ainsi loué son mentor Marshall, considéré comme doté de la capacité la plus essentielle pour un économiste : une maîtrise exceptionnelle de l’histoire et des mathématiques, lui permettant de naviguer habilement entre le particulier et l’universel, le temporaire et l’éternel. Comprendre l’impact de l’IA sur l’emploi, c’est à la fois analyser le passé, comprendre le présent, et surtout « revenir dans le futur » pour faire voyager la pensée à travers l’espace-temps.

Les emplois dans la destruction créatrice :

Passé, Présent et Futur

Le changement technologique possède deux faces : la création et la destruction. La destruction d’emplois par la technologie est apparue dès les premières phases de la révolution industrielle, alimentant même le mouvement connu sous le nom de luddisme. Depuis lors, la relation entre technologie et emploi a souvent été perçue comme conflictuelle. Les économistes contemporains tentent sans relâche de prouver qu’à long terme, la création d’emplois surpassera leur destruction (Autor, 2015). Cependant, cette affirmation ne résout pas directement la question des pertes d’emplois et des impacts sur les travailleurs, car dans la majorité des cas, les nouveaux emplois ne sont pas toujours accessibles à ceux qui ont perdu leur poste.

En Chine, la situation du marché du travail se caractérise par des contradictions structurelles : il n’y a pas de correspondance totale entre l’offre et la demande d’emploi. La création d’emplois ne peut pas simplement compenser ou dépasser la destruction d’emplois par un effet de flux automatique. De plus, à mesure que l’IA s’immisce dans tous les aspects de l’économie, sans intervention politique ciblée, cela risque d’aggraver ces contradictions structurelles. Par exemple, pour les groupes vulnérables tels que les personnes âgées ou les jeunes, si l’on considère les compétences professionnelles comme une combinaison appropriée de formation et d’expérience, ces groupes restent faibles face à la difficulté d’accéder à l’emploi, avec un taux de chômage élevé et une faible participation au marché du travail. Si les compétences d’entrée des jeunes se dévaluent, ou si les travailleurs plus âgés font face à un fossé numérique, la contradiction structurelle s’intensifie.

Concernant l’histoire, le présent et l’avenir du travail humain, nous devons adopter une perspective claire. Pour une technologie disruptive comme l’IA, la destruction et la création d’emplois seront sans précédent. D’un côté, la destruction d’emplois est une conséquence naturelle, une certitude, puisque selon la logique économique, l’impact sur l’emploi résulte inévitablement de l’augmentation de la productivité du travail ; de l’autre, la création d’emplois ne peut résulter que d’une intervention politique raisonnée, sous réserve d’une augmentation de la productivité. Un autre conditionnement essentiel est que cette augmentation de productivité soit équitablement partagée. En résumé, toute création d’emplois future, qu’elle se manifeste par des professions, des tâches ou des postes, ne pourra provenir que d’une augmentation et d’un partage de la productivité du travail.

Briser « l’énigme de l’Isaac » :

Laissez les sauterelles chanter et danser !

Une fable d’Ésope raconte l’histoire d’une fourmi et d’une sauterelle : pendant que la fourmi travaille dur pour stocker de la nourriture pour l’hiver, la sauterelle chante et se divertit toute la journée ; lorsque l’hiver arrive, la sauterelle affamée demande à la fourmi de partager sa nourriture, mais celle-ci refuse, arguant : « Tout l’été, tu as chanté, alors pourquoi ne pas danser maintenant ? » La figure de la fourmi, symbole du travail acharné, et celle de la sauterelle, de l’insouciance, illustrent une hypothèse évidente : la collecte de nourriture est une activité productive, basée sur une faible productivité du travail, où tous doivent se consacrer entièrement à la production des biens essentiels pour survivre. Lorsque la productivité du travail augmente considérablement, et que la richesse matérielle coule à flots, la logique selon laquelle il faut travailler sans relâche pour collecter la nourriture devient un « paradoxe » : sinon, à quoi servirait la vie ?

Les emplois liés directement à l’IA ou à la collaboration homme-machine seront sans doute une source majeure d’emplois futurs, mais ne seront pas la seule. La création d’emplois doit aussi emprunter d’autres voies. Comme mentionné, tant que la productivité du travail est suffisamment élevée et largement partagée, de nouveaux emplois peuvent être créés en continu, notamment dans des secteurs dits « à coût salarial élevé » (William Baumol, 2023 ; Baumol et Bowen, 1966). Les économistes s’intéressent à ces secteurs (professions) qui, malgré une faible productivité du travail, continuent à offrir des rémunérations comparables à celles d’autres secteurs. On peut citer la coiffure, la médecine, l’éducation ou les arts du spectacle.

Les activités autrefois qualifiées de littéraires ou artistiques, ou plus largement créatives, ont toujours été le rêve de nombreux jeunes. Beaucoup n’ont pas réussi à réaliser ce rêve, le regrettant toute leur vie, en raison d’une logique économique traditionnelle : il faut atteindre une large audience pour en vivre. Cette logique peut aussi s’étendre à d’autres secteurs, voire inverser la relation : si l’on peut faire en sorte que l’emploi et le marché se détachent, et que la rémunération ne soit plus liée à la productivité individuelle, alors les postes deviendront une source infinie de créativité humaine. Ainsi, il n’est plus nécessaire de se soucier de la productivité du travail d’un poste, ni même de changer la méthode de mesure, mais simplement d’adopter une nouvelle idée : reconnaître que la collecte de nourriture par la fourmi ou le divertissement par la sauterelle sont des formes de division du travail nécessaires et innovantes, qui ne doivent pas forcément viser à augmenter la productivité, comme le prônait Adam Smith.

Le « point de basculement Moravec » :

Le nouveau visage du capital humain

Le roboticien Moravec a découvert que les tâches simples, comme la motricité ou la socialisation, sont souvent difficiles pour les machines ; tandis que les tâches rares, comme les calculs mathématiques avancés ou l’analyse de big data, évoluent rapidement (Arora, 2023). La comparaison entre l’IA qui a battu les champions d’échecs et de go, et un robot humanoïde tombé lors d’une démonstration, illustre ce « paradoxe Moravec » : l’IA et la robotique ne peuvent pas être jugées simplement comme « bonnes » ou « mauvaises ». Elles nous rappellent que, selon leur origine, les compétences humaines peuvent être classées en deux types, en fonction de leur avantage relatif par rapport à l’IA. Puisque l’objectif de la révolution technologique est d’utiliser des algorithmes pour rapprocher, atteindre, voire dépasser le niveau humain, à un moment donné, les capacités humaines et l’intelligence artificielle divergeront.

Imaginez un système de coordonnées où l’axe horizontal représente la accumulation du capital humain, et l’axe vertical, son efficacité réelle. La formation traditionnelle, axée sur le développement cognitif, a toujours été la réponse à la demande en capital humain pour l’innovation technologique. Ainsi, à mesure que le capital humain s’accumule, son efficacité réelle augmente, formant une courbe à pente positive. Mais, à mesure que l’IA et la main-d’œuvre humaine se séparent en termes d’avantages relatifs, cette courbe voit sa croissance diminuer, jusqu’à atteindre un sommet. Ensuite, la croissance de l’accumulation du capital humain, selon le modèle précédent, devient moins efficace, la pente de la courbe devient négative. De cette évolution naît le « point de basculement Moravec » dans la formation du capital humain.

Cela ne signifie pas que les compétences humaines deviennent inutiles. La formation par l’école et la formation professionnelle restent essentielles, mais leur contenu et leur mode doivent évoluer. Même si l’on comprend le « paradoxe Moravec » et anticipe le « point de basculement Moravec », la direction et la méthode de substitution de l’humain par l’IA restent imprévisibles. La modification du contenu et des modes de formation doit inclure deux aspects : d’une part, favoriser le développement des industries créatives et la création d’emplois, en renforçant l’équilibre entre humanités et sciences, en augmentant notamment la place de la philosophie, des sciences humaines, des arts ; d’autre part, pour faire face à l’évolution rapide de l’IA, il faut aussi renforcer la formation continue et la reconversion professionnelle, en augmentant la contribution de la formation tout au long de la vie.

Trajectoire en forme de J :

Gérer la baisse à court terme tout en assurant la croissance à long terme

En combinant théorie et données empiriques, on peut prévoir que l’impact de l’IA sur l’emploi suivra une trajectoire en forme de J : une forte chute à court terme, suivie d’une croissance soutenue à long terme. La politique doit viser à réduire la durée de la phase descendante, pour atteindre rapidement la phase ascendante, tout en assurant une durabilité à long terme. Voici quelques axes stratégiques pour y parvenir, que l’on peut résumer en une « triple harmonie » :

Premièrement, réaliser l’union organique entre la gestion de l’impact de l’IA sur l’emploi et la résolution des contradictions structurelles du marché du travail. Face à ces deux défis, qui présentent de fortes externalités et incertitudes, laisser les travailleurs se livrer à une compétition effrénée ou à la « paresse » ne résoudra rien, mais aggravera la qualité de l’emploi. La solution consiste à renforcer les services publics de l’emploi, en coopération avec le marché du travail, pour assurer une adéquation des compétences, une allocation rationnelle des ressources, et une gestion efficace des contradictions.

Deuxièmement, assurer une union organique entre l’éducation scolaire à court terme et la formation professionnelle continue à long terme. D’un côté, l’éducation scolaire doit privilégier des contenus non utilitaristes, favorisant le développement des compétences sociales, de l’apprentissage tout au long de la vie, des connaissances implicites et de la sagesse pratique, ainsi que des capacités humanistes, artistiques et créatives. De l’autre, la formation professionnelle doit suivre de près l’évolution du marché, en établissant un système d’apprentissage tout au long de la vie, déployé à chaque étape de la carrière, pour former des travailleurs plus équilibrés.

Troisièmement, réaliser l’union organique entre la fonction d’allocation du marché du travail et la protection des droits des travailleurs. La configuration du marché du travail ne peut pas se limiter à une simple logique de marché ; elle doit aussi garantir la protection des droits, car la force de travail repose sur la personne. La création d’emplois de qualité dans l’ère de l’IA nécessite une intégration entre la gestion des ressources et la protection des droits, en renforçant la fonction du marché du travail et ses institutions.

Références

Arora, Anmol (2023), Moravec’s Paradox and the Fear of Job Automation in Health Care, The Lancet, Volume 402, Issue 10397.

Autor, David H. (2015), Why Are There Still So Many Jobs? Journal of Economic Perspectives, 29(3), pp. 3-30.

Baumol, William J. et William G. Bowen (1966), Performing Arts: The Economic Dilemma, New York : The Twentieth Century Fund.

Castrillon, Caroline (2026), 20 AI-Resistant Careers with the Lowest Automation Risk in 2026, Forbes, 27 janvier.

Keynes, J. M. (2010), La vie d’un économiste, Beijing Publishing Group, Beijing.

Baumol, William J. et William G. Bowen (2023), La croissance et ses désagréments : la maladie de Baumol et ses solutions, Beijing : Citic Publishing Group.

Éditeur｜Feng Biao