David Autor sur les blessures que l’argent ne peut guérir
Yascha Mounk et David Autor s’interrogent sur les raisons pour lesquelles la perte de dignité des travailleurs ne peut être compensée par un chèque — et sur ce que cela implique pour les futurs chocs.
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- Yascha
David Autor est professeur titulaire de la chaire Daniel (1972) et Gail Rubinfeld au département d’économie du MIT, et codirecteur du programme d’études sur le travail du NBER ainsi que du Centre James M. et Cathleen D. Stone sur les inégalités et la transformation de l’avenir du travail.
Dans la conversation de cette semaine, Yascha Mounk et David Autor discutent de la question de savoir si le pessimisme économique des années 2010 était justifié, quelles leçons nous n’avons pas tirées du choc commercial avec la Chine, et comment l’intelligence artificielle va remodeler le marché du travail américain.
Ce qui suit est une traduction abrégée d’une interview enregistrée pour mon podcast, « The Good Fight ».
Yascha Mounk : En préparant cette discussion, je me demandais comment le débat économique dans son ensemble avait évolué au cours des 15 ou 20 dernières années. Je suis frappé par le fait qu’il y a eu une période de profond pessimisme dans les années 2010. Cela provenait des travaux de Thomas Piketty sur l’augmentation des inégalités, ainsi que de la célèbre « courbe de l’éléphant » de Branko Milanovic, qui suggérait que si les très riches du monde entier avaient le plus profité de la mondialisation, la classe moyenne mondiale, elle, n’y avait pratiquement pas gagné. Elle trouvait également son origine dans vos travaux sur le « choc chinois » et le déclin de la classe moyenne sur le marché du travail américain.
Dix ou quinze ans plus tard – et tout cela avant même d’aborder le sujet de l’IA –, on a l’impression qu’il y a un peu plus d’optimisme. Les travaux de Piketty ont été largement critiqués. Milanovic a mis à jour son graphique, qui semble désormais beaucoup plus positif, montrant des gains bien plus généralisés issus de la mondialisation. Vous avez également publié un article intéressant il y a quelques années, affirmant qu’au moins depuis la pandémie de COVID-19, les travailleurs américains les moins aisés s’en sont en réalité mieux sortis que les plus aisés. Le pessimisme des années 2010 était-il une erreur, ou reste-t-il en partie d’actualité ?
David Autor : Je ne pense pas que ce soit une erreur, mais c’est une bonne chose qu’il y ait aussi des nouvelles positives. Ce que nous avons appris des travaux que j’ai menés avec Gordon Hanson et David Dorn sur le choc commercial chinois, c’est à quel point les changements rapides sur le marché du travail peuvent être traumatisants lorsqu’ils entraînent la perte de secteurs critiques ou d’emplois à long terme.
Ce qui est très positif depuis environ 2015, du moins aux États-Unis, c’est la croissance relativement robuste des salaires dans la moitié inférieure de la distribution salariale. Ce phénomène a été assez généralisé ; il a commencé avant la pandémie, mais s’est ensuite véritablement accéléré. Aux États-Unis, une grande partie de ce qui se passait avant la pandémie était liée à l’adoption de lois sur le salaire minimum dans de nombreux États. Nous n’avons en fait pas observé beaucoup de compression salariale en dehors des États qui n’avaient pas augmenté leur salaire minimum. À partir de la pandémie, cependant, on a assisté à un resserrement général. Cela a été vraiment spectaculaire et positif. Je pense que cela tient en grande partie à la conduite d’une politique monétaire restrictive et au resserrement démographique — la pénurie réelle de main-d’œuvre y a contribué.
Parallèlement, je pense que de nombreux aspects restent préoccupants, même avant d’en arriver à la période actuelle. Une grande partie de la croissance de l’emploi chez les travailleurs sans diplôme universitaire ne concerne pas des emplois de carrière stables ; il s’agit principalement d’emplois de service rémunérés à l’heure, relativement peu rémunérés, peu sûrs sur le plan économique et qui n’offrent pas de rendements élevés sur le long terme pour des compétences spécialisées. La concentration croissante des revenus nous accompagne depuis toujours.
Le choc commercial chinois, tel que David, Gordon et moi-même l’avons étudié, a constitué une période très concentrée qui a suivi son cours à sa manière. Cependant, la concurrence de la Chine est aujourd’hui bien plus importante. Il ne s’agit pas seulement d’emplois dans la fabrication de produits de base, mais d’une concurrence dans les secteurs technologiques clés qui ont des applications tant civiles que militaires. Cela aura des répercussions très larges sur la prospérité des États-Unis, des pays occidentaux et des démocraties.
Mounk : Abordons quelques-uns de ces points. Premièrement, nous parlions de l’impact traumatisant du choc chinois. Il y a deux aspects à cela. Le premier est que les économistes affirment que le libre-échange génère des gains et, bien sûr, qu’il y a des gagnants et des perdants. Ils soutiennent que cela n’est pas grave car, puisqu’il y a un gain global, on peut redistribuer une partie de ces gains des gagnants vers les perdants. Dans la pratique, bien sûr, la redistribution de ces gains est très difficile et a tendance à ne pas se produire.
Le deuxième point est que même si les perdants pouvaient être indemnisés d’un point de vue matériel — même si nous trouvions des mécanismes permettant à un ouvrier syndiqué d’une usine automobile, désormais au chômage, de recevoir suffisamment d’argent pour éviter une perte de revenus, ce qui semble peu probable —, il subsisterait probablement une cicatrice psychologique. Il resterait ce sentiment de ne plus être nécessaire.
Dans quelle mesure pensez-vous qu’il s’agissait de véritables erreurs politiques qui ont expliqué le choc chinois et l’ont rendu aussi grave qu’il l’a été, avec toutes les conséquences politiques qui ont suivi, et dans quelle mesure était-ce inévitable ? Dans quelle mesure était-il bon et nécessaire d’intégrer la Chine dans l’économie mondiale ? Des formes d’automatisation auraient-elles peut-être supprimé certains de ces emplois si le choc chinois n’avait pas eu lieu ? Avec le recul, de véritables erreurs ont-elles été commises, ou certaines de ces perturbations étaient-elles inévitables ?
Autor : Tout d’abord, permettez-moi de répondre à votre remarque concernant la nature des pertes. Vous avez tout à fait raison de faire la distinction entre les pertes pécuniaires — baisse des revenus — et les séquelles psychologiques plus larges liées à l’identité, au statut et au sens de la vie.
Ces deux aspects sont des enjeux de premier ordre. De nombreuses personnes ayant perdu leur emploi dans le secteur manufacturier se trouvaient dans des régions exposées au choc commercial chinois. Pour que vos auditeurs en soient conscients, ce choc commercial chinois a largement accompagné l’adhésion de la Chine à l’OMC en 2001 et a entraîné une contraction massive du secteur manufacturier américain. Environ 4 millions d’emplois ont été perdus en l’espace de sept ans. Tout cela n’était pas dû au choc commercial chinois, mais une part importante l’était.
Ce n’est pas un nombre énorme d’emplois à l’échelle d’une économie comptant 155 ou 160 millions de travailleurs, mais ces pertes étaient très concentrées géographiquement dans certains secteurs et certaines régions. Les personnes qui ont perdu leur emploi ne pouvaient pas simplement se tourner vers d’autres emplois dans le secteur manufacturier ; ceux-ci n’existaient tout simplement pas. Soit elles ont tenu bon, soit elles ont quitté le marché du travail, soit elles ont rejoint le secteur des services, généralement beaucoup moins bien rémunéré. Si les pertes financières ont été importantes, il y a aussi la question de l’identité. Ces travailleurs n’avaient généralement pas un niveau d’éducation élevé ni des compétences largement transférables. Des travaux récents de ma collègue Amy Finkelstein montrent que les pertes d’emplois dans le secteur manufacturier lors du choc commercial avec la Chine et de l’ALENA ont été associées à une surmortalité plus élevée chez les hommes non âgés. Ce n’était pas le cas pour les pertes d’emplois dans le secteur non manufacturier. Il s’agissait d’emplois bien rémunérés pour des hommes sans diplôme universitaire, avec des horaires réguliers et des perspectives à long terme. Ils constituaient le pilier d’une certaine structure familiale, et rien de comparable n’était disponible. Je ne veux pas paraître nostalgique ; les données corroborent cela.
Les économistes aiment invoquer le « deuxième théorème du bien-être », qui dit qu’il faut d’abord agrandir le gâteau avant de le partager. Cela suppose qu’il suffit de compenser les gens avec de l’argent. Je ne pense pas que ce soit vrai. On ne peut pas redonner à quelqu’un l’estime de soi qu’il a perdue en lui signant un chèque. Les gens n’aiment pas l’idée d’être indemnisés pour leurs pertes ; ils préféreraient de loin les syndicats, le salaire minimum et tout ce qui rend leur travail bien rémunéré — pas un lot de consolation pour ce qu’ils ont perdu.
En ce qui concerne votre deuxième question : était-ce inévitable et était-ce nécessaire ? Inévitablement, l’emploi dans le secteur manufacturier américain, dans les secteurs à forte intensité de main-d’œuvre, aurait fini par décliner. Il s’agissait d’activités traditionnelles qui auraient disparu au fil de quelques décennies. Cependant, elles ne se seraient pas effondrées aussi rapidement qu’elles l’ont fait. Sur les marchés du travail, ce n’est pas seulement la quantité de changement que l’on souhaite, mais la vitesse à laquelle on souhaite y parvenir. Le marché connaît des fluctuations naturelles ; on peut s’adapter à un changement de 10 points de pourcentage sur 10 ans, mais si cela se produit du jour au lendemain, c’est beaucoup plus difficile.
Même si l’on accepte l’idée qu’il fallait le faire, on aurait pu le faire à un rythme plus progressif. Le déficit commercial en pourcentage du PIB était énorme à l’époque, ce qui signifie que l’industrie manufacturière devait décliner très rapidement. Le marché du travail n’était tout simplement pas prêt à changer aussi vite. Nous avons échoué en ne ralentissant pas le processus et en ne réglementant pas la manipulation monétaire de la Chine. Nous aurions également pu mettre en place de meilleures politiques compensatoires ; l’aide à l’ajustement commercial était très limitée et axée sur la formation. Nous savons aujourd’hui que les politiques d’assurance-salaire sont plus efficaces, mais à l’époque, on pensait qu’il n’y avait pas lieu de s’inquiéter.
Enfin, était-ce nécessaire ? C’est un calcul politique bien plus difficile. Il était difficile de prévoir comment les choses allaient tourner. Il était raisonnable de dire que la Chine était une puissance montante et le pays le plus peuplé du monde, et que nous devrions l’aider à s’ouvrir. Le fait qu’elle soit devenue plus autocratique et moins tolérante envers les normes démocratiques n’était pas quelque chose que nous aurions pu facilement prévoir. Si nous avions empêché la Chine d’adhérer à l’OMC, nous dirions peut-être aujourd’hui : « Si seulement nous les avions laissés entrer, ils ne seraient pas devenus des adversaires. » Bien qu’il soit difficile de reprocher aux gens de ne pas connaître l’avenir, je pense que — compte tenu de la décision — nous avons gravement bâclé cette politique.
Mounk : Excellente réponse à mes quatre questions, explicites et implicites. Je vais essayer d’être plus rigoureux dans les questions que je vous poserai à l’avenir. Pour revenir sur l’un des fils de notre conversation : pensez-vous que nous ayons tiré les leçons des erreurs commises lors du choc chinois, de telle sorte que si nous étions soudainement confrontés, de manière purement hypothétique, à la disparition massive d’emplois due à un choc technologique, nous serions bien plus avisés dans notre réflexion sur la manière de minimiser les coûts sociaux et politiques en aval ?
Ou pensez-vous qu’il est tout simplement incroyablement difficile d’y parvenir, même avec les leçons que nous pourrions tirer de ce choc ? Cela pourrait s’expliquer en partie par des questions de choix rationnel, où les personnes qui viennent de perdre leur emploi ne sont pas nécessairement celles qui sont les mieux placées pour défendre leurs propres intérêts. Cela peut aussi s’expliquer par le fait que cela nécessite une redistribution importante, ce qui est toujours difficile à faire, et par toutes sortes d’autres obstacles structurels qui empêchent de mettre en œuvre même les leçons judicieuses que nous aurions pu tirer de ces mauvaises décisions.
Autor : Je peux vous donner une réponse simple à la question : avons-nous appris quelque chose ? La réponse est non. Notre système politique n’a rien appris. En fait, dans la mesure où il a appris quelque chose, il a tiré les mauvaises leçons. Encore une fois, je parle des États-Unis en particulier. Les États-Unis ont supprimé le Programme d’aide à l’ajustement commercial — la seule mesure que nous ayons jamais mise en place pour aider les personnes déplacées par le commerce. Il n’est plus financé par le Congrès. C’est un fait ahurissant.
Les seules leçons que nous semblons avoir tirées en matière de politique commerciale sont que nous devrions, de manière générale, nuire simultanément à nos voisins et à nos adversaires, et protéger des secteurs qui n’ont pas besoin d’être protégés tout en négligeant d’investir stratégiquement dans ceux qui en ont besoin. Il est insensé de penser que nous devrions fabriquer des chaussettes tubulaires ou assembler des iPhones aux États-Unis ; cela ne générera jamais d’emplois bien rémunérés, et nous ne faisons que nous imposer nous-mêmes en agissant ainsi.
D’un autre côté, nous devrions réfléchir de manière très stratégique à des secteurs tels que les semi-conducteurs, la fusion, l’intelligence artificielle, les drones, les véhicules électriques, la production d’électricité et la robotique. Or, les États-Unis ne le font pas. De plus, nous ne sommes pas assez puissants pour rivaliser seuls avec la Chine sur tous ces fronts. Nous avions autrefois des alliés au Canada et en Europe. Collectivement, nous formions un bloc économique stratégique incroyablement vaste, et pourtant nous avons brisé ces relations.
Comme tant de choses à l’ère Trump, c’est exactement la bonne question suivie d’une réponse catastrophique. Je ne veux pas dire que personne n’a rien appris ; je pense que tant notre processus politique que la profession économique ont repensé la situation et conclu que nous ne devrions pas adopter une attitude aussi laxiste en matière de commerce. Je conviens que c’est une leçon qui nous frappe de plein fouet. Mais quant à savoir comment y remédier, je pense que nos réponses ont été contre-productives, imprudentes, à courte vue et néfastes à long terme — tant pour les États-Unis que pour nos alliés.
Mounk : De toute évidence, une grande partie du débat économique porte aujourd’hui sur l’impact que va avoir l’intelligence artificielle, et vous avez écrit des choses très intéressantes à ce sujet. J’aimerais y revenir dans un instant. Mais avant cela, comment caractériseriez-vous l’état de l’économie américaine et, plus précisément, du marché du travail américain avant l’arrivée de l’IA ? Je ne sais pas si vous souhaitez aborder cette question en vous basant sur la situation au moment de la sortie de ChatGPT-3.5 ou sur celle d’aujourd’hui.
Autor : Je dirais que de 2015 au printemps 2020, le marché du travail américain était en très bonne santé. La croissance des salaires était solide, et celle de la productivité assez forte. On a constaté une réduction significative des inégalités parmi les salariés « ordinaires » — ceux situés entre le 10e et le 90e centile. Tout en haut de l’échelle, la croissance restait explosive, ce qui peut susciter des sentiments mitigés, mais pour les personnes qui me préoccupent le plus — celles sans diplôme universitaire gagnant un salaire égal ou inférieur à la médiane —, la situation semblait très bonne.
Le marché du travail américain était en excellente santé. Si l’on veut le dire ainsi, le marché du travail sous Trump était un excellent marché du travail, en particulier pour les cols bleus. Cela a constitué une base de soutien substantielle pour Trump. Si l’on se demande pourquoi tant d’électeurs hispaniques et noirs l’ont soutenu en 2020 et encore plus en 2024, c’est en partie parce que les choses allaient très bien pour les travailleurs américains en dehors de l’élite.
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Je ne pense pas que la plupart des Américains se rendent compte que seuls deux pays ont connu des miracles économiques au cours des 20 dernières années : les États-Unis et la Chine. La notion de « carnage américain » est erronée ; la croissance de la productivité a été robuste, le chômage faible et la croissance des salaires relativement forte. Je ne veux pas dire que c’était une utopie — il y a de nombreuses raisons d’être mécontent — mais dans l’ensemble, tout allait très bien.
Puis, bien sûr, nous avons eu la pandémie de COVID-19, qui a constitué un énorme revers. Cependant, l’économie américaine s’est redressée plus rapidement que celle de presque tous les autres pays. Nous avons certes connu une inflation importante, due en partie à la COVID et en partie à la surstimulation de l’économie par l’administration Biden. Mais celle-ci était déjà en train de baisser avant même 2024, et nous avons réussi à la maîtriser sans récession, ce qui est remarquable. On pourrait appeler cela la « reprise immaculée » : se remettre d’une telle inflation sans récession est presque sans précédent.
Nous étions déjà en bonne voie de reprise en 2024 et 2025 lorsque Trump est arrivé au pouvoir. Depuis lors, nous sommes submergés par une incroyable incertitude concernant les politiques tarifaires et les bouleversements dans les secteurs énergétiques — qu’il s’agisse du pétrole, du gaz, du solaire ou du charbon. Nous sommes confrontés à de multiples guerres de choix et à la persécution politique de nos grandes entreprises technologiques, de nos universités et de nos élus.
Je ne suis pas un expert dans ce domaine spécifique, mais Nick Bloom a beaucoup travaillé sur le coût de l’incertitude elle-même. Comment investir quand on ne sait pas quels seront les prix ou les droits de douane, ni contre qui on sera en guerre ? L’économie et le marché du travail américains ont fait preuve d’une robustesse remarquable face à tout cela, mais la croissance de l’emploi a considérablement ralenti. En fait, le rapport sur l’emploi du mois dernier était plutôt négatif. Alors que ces chiffres fluctuent, l’ironie est que les États-Unis n’ont pas su reconnaître à quel point leur situation était favorable. En réaction à cette perception erronée, ils ont mis en œuvre des politiques qui ont sans doute aggravé la situation.
Mounk : Il est frappant de constater ce décalage entre les données et la perception. Ce qui me frappe particulièrement, c’est que la Chine, et dans une moindre mesure l’Inde et d’autres nations très peuplées, ont connu une croissance économique phénoménale au cours des dernières décennies. Bien que cela soit évidemment plus facile à réaliser quand on part de loin, c’est une réussite phénoménale.
Autor : La croissance de la Chine au cours des quatre dernières décennies est miraculeuse, et pas seulement pour la Chine. C’est la création d’une classe moyenne mondiale pour la première fois. La croissance de la Chine a généré de la prospérité, non seulement en Chine en sortant des centaines de millions de personnes de la pauvreté, mais aussi en Amérique centrale, en Amérique du Sud et en Afrique subsaharienne. Cela a été l’événement le plus marquant de l’histoire économique mondiale en matière de réduction de la pauvreté à l’échelle mondiale. Cela a créé des défis, et je ne dis pas que tout est positif, mais le monde n’a jamais rien vu de tel.
Mounk : L’une des conséquences de cette évolution a été une réduction significative des inégalités mondiales. Si l’on examine le coefficient de Gini mondial, on constate qu’il a considérablement baissé, car des centaines de millions de personnes ont rejoint la classe moyenne mondiale.
Ce qui est frappant, c’est que tandis que la part du PIB mondial détenue par la Chine — et dans une moindre mesure par l’Inde et d’autres pays — a considérablement augmenté, et que celle de l’Europe a rapidement diminué, les États-Unis ont en réalité maintenu leur position. Sa part du PIB mondial a certes connu un certain recul, mais compte tenu du contexte de cet incroyable miracle économique en Chine et des progrès significatifs réalisés dans des pays comme l’Inde, il est étonnant de constater à quel point la part des États-Unis a peu diminué.
Pourtant, les gens se sentent toujours très inquiets, négatifs et pessimistes. Comment expliquer cette disjonction ? Est-ce simplement qu’une fois qu’une nation devient très riche, il devient beaucoup plus difficile de générer une croissance qui se traduise par une amélioration tangible des perspectives de vie ? S’agit-il d’une « maladie de la richesse » dont nous souffrirons pour toujours ? Cela a-t-il un rapport avec les changements politiques ou l’évolution de l’environnement technologique ? Qu’est-ce qui explique cet écart ?
Autor : Bon, je tiens à être clair : je vais simplement vous donner un avis non éclairé, dans la mesure où je suis économiste, et non sociologue ou philosophe. Pourquoi les perceptions des gens sont-elles si négatives alors qu’il y a tant de signes extérieurs indiquant que la situation est si positive ?
Je dirais deux choses. La première est que, malheureusement, les Américains sont très mal informés sur notre position par rapport aux autres. Si on leur dit que l’Amérique était autrefois grande et qu’elle ne l’est plus, que tout le monde profite de nous, que nous sommes la risée du monde et que nous avons abandonné tout notre pouvoir, ils commencent à croire que la situation est très mauvaise.
L’autre raison, qui me semble plus fondée, est qu’il y a énormément d’insécurité économique aux États-Unis. Je ne pense pas que cela ait été le cas au cours des trois premières décennies d’après-guerre — une période de croissance économique très rapide, combinée à une progression très solide et uniforme pour les personnes de tous niveaux d’éducation. Cette époque a vu le niveau de vie de chacun s’améliorer.
Aujourd’hui, la moyenne aux États-Unis n’est pas très révélatrice car très peu de gens se situent près de cette moyenne ; les résultats sont tellement dispersés. Je pense que beaucoup de gens – la majorité des Américains qui n’ont pas de diplôme universitaire de quatre ans – ont le sentiment que leurs perspectives d’avenir sont plus limitées qu’il y a 40 ans. Ils ne voient pas de voie sûre vers la classe moyenne, et il n’est pas évident que leurs enfants s’en sortiront mieux qu’eux.
C’est une réalité. On pourrait dire que les États-Unis ont créé beaucoup de richesse en moyenne, mais qu’ils ne l’ont pas répartie de manière très équitable. Certains diront que c’est ainsi qu’ils sont devenus si riches : en ne la « gaspillant » pas dans la redistribution ou l’État-providence. Personnellement, je n’y crois pas, même si je ne peux pas le réfuter d’emblée. Je pense que les États-Unis auraient pu utiliser leur prospérité différemment pour créer davantage de sécurité économique, ce qui aurait entraîné moins de mécontentement.
En ce qui concerne le choc commercial chinois, il n’a certainement pas été négatif pour tout le monde ; il a fait baisser de nombreux prix et a peut-être été globalement positif pour les États-Unis. Cependant, les conséquences en termes de répartition ont été si néfastes qu’elles ont laissé des traces profondes. Il aurait été possible d’utiliser certaines de ces ressources plus efficacement ; même si l’on ne peut pas tout à fait rétablir la situation des gens, on aurait certainement pu améliorer leur sort par rapport à ce qu’il aurait été sans cette aide.
Mounk : J’ai l’impression que nous avons longuement abordé le sujet, et je voudrais maintenant prendre le taureau par les cornes. En quoi consiste l’intelligence artificielle ? Lorsque l’on considère l’intelligence artificielle au regard d’autres technologies historiques ayant eu un impact économique majeur, quelle est selon vous la bonne référence ? De quel niveau de changement et de bouleversement parlons-nous ?
Autor : Eh bien, laissez-moi essayer de décrire ce qui distingue l’intelligence artificielle des autres technologies. Avant l’ordinateur, nous étions dans des ères de mécanisation où nous disposions de meilleurs outils capables de faire des choses incroyables, comme faciliter des réactions chimiques ou tirer des charrues. L’ordinateur a été le premier outil commercial de traitement symbolique — quelque chose capable de prendre des informations, des symboles stockés et des instructions, puis d’agir sur ces informations, de les traiter et de les analyser. Nous n’avions jamais vraiment eu d’autres outils pour cela que notre propre esprit, des stylos et du papier.
Cela nous a donné un pouvoir énorme pour prendre des tâches répétitives, compliquées et difficiles — allant du calcul de trajectoires spatiales au jeu d’échecs —, les transcrire sous forme de code, et les faire exécuter par des machines de plus en plus bon marché avec une précision parfaite et une vitesse incroyable. Ce fut une avancée extraordinaire.
Des années 1980 à 2020, nous avons vécu cette ère de l’automatisation informatisée. Cela a été très perturbant pour les personnes qui effectuaient un travail souvent relativement spécialisé mais qui suivait des règles et des procédures bien comprises. Cela a été très bénéfique pour les professionnels qui pouvaient confier les parties chronophages de leur travail — la recherche d’informations, la consultation de documents ou les calculs — à des machines, rendant ces tâches incroyablement efficaces afin qu’ils puissent se concentrer sur ce pour quoi ils étaient vraiment doués : prendre des décisions éclairées. Cela n’a pas été particulièrement utile pour les emplois manuels, où cela n’était pas vraiment applicable.
Cependant, pour tout ce que nous avons informatisé, nous avons dû comprendre les règles permettant de le faire. Nous avons dû les comprendre formellement afin de pouvoir rédiger la procédure qu’une machine non sensible et incapable d’improviser devait suivre. Cela s’avère être une énorme limitation car, comme l’a dit le philosophe Michael Polanyi, « nous en savons plus que nous ne pouvons en dire ». Il y a beaucoup de choses que nous faisons sans savoir exactement comment nous les faisons.
Nous ne connaissons pas le « code » pour écrire une blague drôle, présenter un argument convaincant, développer une hypothèse ou faire du vélo. Ce sont toutes des choses que les gens font en s’appuyant sur une compréhension tacite acquise par induction. Nous n’écrivons jamais les règles.
L’IA surmonte ce « paradoxe de Polanyi » car elle peut apprendre des choses sans que nous le lui disions. Elle peut en savoir plus qu’elle ne peut nous en dire, car elle apprend de manière inductive à partir d’exemples et de données. Elle peut apprendre à partir d’informations non structurées et résoudre des problèmes que nous ne savons pas résoudre. Elle peut accomplir des tâches que nous qualifierions de créatives si elles étaient réalisées par une autre personne. Cela propulse la technologie dans un tout nouveau domaine d’activité cognitive et physique auquel les machines ne pouvaient tout simplement pas accéder auparavant.
Elle est qualitativement différente de l’informatique traditionnelle. Pour utiliser une analogie : si l’informatique traditionnelle s’apparente à un musicien d’orchestre lisant les notes en parfaite synchronisation, l’IA ressemble davantage à un musicien de jazz capable de jouer en solo, d’improviser et d’extrapoler. C’est incroyablement puissant, et nous commençons seulement à comprendre comment bien l’utiliser.
Une chose que l’IA n’est pas, cependant, c’est simplement une version meilleure, moins chère ou plus rapide de quelque chose d’autre. À bien des égards, l’IA n’est pas aussi performante que l’informatique traditionnelle pour de nombreuses tâches. Vous avez probablement vu l’article du New York Times sur le fait de ne pas utiliser l’IA pour remplir sa déclaration d’impôts ; ce n’est pas fiable. Personne n’a jamais dit : « Je n’utiliserais pas Excel pour ce problème, ça pourrait halluciner. » Cela n’a jamais été un souci avec les logiciels traditionnels.
Mounk : C’est vraiment fascinant. Cela m’amène à m’interroger sur les termes dans lesquels nous devrions envisager l’impact économique que l’intelligence artificielle va avoir. Pour de bonnes raisons, les spécialistes en sciences sociales aiment se tourner vers le passé pour trouver des repères sur ce qui pourrait se profiler à l’horizon historique, tout en faisant preuve d’une grande prudence lorsqu’ils établissent des projections. Lorsqu’une nouvelle technologie apparaît, il est naturel d’observer ce qui s’est passé lorsque d’autres technologies majeures ont émergé. C’est peut-être une manière imparfaite d’aborder le problème, mais c’est la meilleure dont nous disposons.
Par le passé, nous avons généralement observé un phénomène que les économistes appellent la « réaffectation des emplois ». C’est le cas lorsqu’une machine ou une forme d’automatisation supprime un certain nombre d’emplois qui peuvent désormais être effectués plus efficacement, mais que de nouveaux rôles sont créés dans leur sillage. Comme nous l’avons évoqué, cela peut être profondément perturbant pour les personnes directement touchées ; elles peuvent être trop âgées ou trop ancrées dans un ensemble de compétences particulier — ou un mode de vie, comme celui des agriculteurs ou des paysans — pour s’adapter réellement à ces nouveaux emplois. Cela peut avoir des conséquences profondément perturbantes. Pourtant, les enfants et les enfants de ces enfants s’adaptent simplement à ce nouveau monde et acquièrent les compétences nécessaires pour de nouvelles tâches, dont beaucoup n’existaient peut-être pas auparavant. Par conséquent, au fil du temps, nous n’avons pas assisté à un phénomène de perte d’emploi à grande échelle.
L’une des conditions sous-jacentes à cela était ce que j’appelle un « réservoir mental » — un réservoir de tâches que les machines ne pouvaient pas accomplir. Au départ, cela s’expliquait par l’impossibilité d’automatiser les tâches cognitives. Plus tard, même lorsque nous avons pu automatiser certaines tâches cognitives, nous ne pouvions automatiser que celles qui suivaient les étapes d’un algorithme, à la manière d’un ordinateur.
Aujourd’hui, pour la première fois, nous disposons d’une machine qui pourrait potentiellement rivaliser avec nous dans l’exécution de toutes ces tâches cognitives — comme c’est déjà le cas dans une certaine mesure aujourd’hui, et comme ce sera probablement le cas à une bien plus grande échelle dans dix, cinq, voire un an. Cela va-t-il rendre obsolète cette métaphore de la réintégration professionnelle ? Ou pensez-vous qu’il s’agit d’un mécanisme intemporel qui persistera même si cette nouvelle machine pénètre profondément dans un domaine de compétences humaines que, jusqu’à présent, seuls les membres de notre espèce étaient capables d’exercer ?
Autor : Tout d’abord, permettez-moi de dire que bien que nous ayons traversé de multiples ères technologiques, toutes les transitions ne se font pas sans heurts ni sans douleur. La première révolution industrielle a été une époque où de précieuses compétences artisanales ont été anéanties. Les personnes qui travaillaient dans le textile et le tissage ont vu leur expertise perdre toute valeur ; elles ont été remplacées par des enfants engagés sous contrat et des femmes célibataires travaillant dans ce que William Blake appelait les « sombres usines sataniques ». Il a fallu des décennies avant que de nouveaux emplois ne commencent à apparaître, qui utilisaient réellement les compétences en calcul et en lecture de la nouvelle génération de travailleurs. Rien ne garantit que cela se passe toujours sans heurts. En général, même dans le meilleur des cas, il y a des gagnants et des perdants, à l’image du choc commercial chinois où certaines compétences sont dévalorisées tandis que de nouvelles sont rétablies.
Nous avons observé ce phénomène à maintes reprises au cours des quatre dernières décennies. L’informatisation a eu un impact résolument non neutre sur le bien-être des différents groupes de compétences. Elle a été bénéfique pour les adultes diplômés, mais, en moyenne, elle n’a pas été favorable aux personnes sans diplôme universitaire. Elle a vidé de sa substance le cœur des emplois mieux rémunérés dans la production, le travail de bureau et le soutien administratif, et a poussé de nombreuses personnes vers les services : restauration, nettoyage, sécurité, transport et soins à domicile. Bien que ces services aient une valeur sociale, ce travail est relativement peu qualifié. La plupart des gens peuvent l’exercer sans grande formation ni certification, ce qui signifie qu’il ne sera pas bien rémunéré car il n’y a pas de pénurie de main-d’œuvre.
L’IA change à nouveau la donne, et il y a deux aspects auxquels nous devons réfléchir simultanément. Le premier est la manière dont cela modifie l’avantage comparatif de l’humain. Qu’est-ce que la machine rendra trop bon marché pour être mesuré ? Vous ne voudriez plus accomplir ces tâches, car vous ne pouvez pas rivaliser avec une machine qui les effectue instantanément à un coût quasi nul. La deuxième question est la suivante : qu’est-ce que cela rendra plus précieux, car les humains sont vraiment indispensables pour accomplir ces tâches restantes ?
Nous n’avons pas encore de réponse très satisfaisante à cette question. Pour l’instant, nous pouvons dire qu’il existe de nombreux travaux physiques et manuels qui nécessiteront de la main-d’œuvre pendant des décennies, même si nous faisons d’énormes progrès en robotique. Je suis convaincu qu’il y aura encore beaucoup de gens qui travailleront comme médecins, dans l’enseignement et dans les métiers manuels. Dans de nombreux contextes, les humains continueront à jouer un rôle d’intermédiaire entre les instances d’expertise officielles et le reste de la population. Nous nous tournerons vers d’autres personnes pour nous guider dans la prise de décision dans tous les domaines où les enjeux sont importants.
Cela pourrait signifier qu’il y aura moins de personnes hautement qualifiées, ou dans d’autres cas, beaucoup plus de personnes moins qualifiées. La technologie peut être très clivante. Prenons l’exemple des services de VTC comme Uber et Lyft. Cela a véritablement transformé le métier de chauffeur de taxi et de chauffeur privé, non seulement parce que cela a permis à davantage de personnes de l’exercer, mais aussi parce que le métier de chauffeur de taxi comportait deux aspects : conduire la voiture et connaître les itinéraires. Avec les services de VTC, il n’était plus nécessaire de connaître les itinéraires ; on pouvait immédiatement conduire dans une ville que l’on n’avait jamais visitée. Cela a réduit les exigences en matière d’expertise, simplifié le travail et permis à beaucoup plus de personnes de l’exercer. Cela a simultanément créé de nouvelles opportunités et une concurrence indésirable pour les acteurs en place.
Dans d’autres cas, la technologie élimine la partie simple du travail et ne laisse que les composantes expert. Beaucoup de gens diraient que dans leur profession, la partie qu’ils doivent réellement accomplir est bien plus difficile, car le travail fastidieux est fait à leur place ; ils doivent se concentrer sur les compétences de diagnostic, l’architecture logicielle ou la résolution de problèmes complexes en matière de contrats.
Nous devons nous demander : où allons-nous nous spécialiser à nouveau ? Quelles tâches d’expertise seront déqualifiées, et où l’expertise humaine deviendra-t-elle plus précieuse parce qu’elle est la pièce centrale restante pour tout assembler ? C’est une question très difficile. Il ne suffit pas de dire qu’une activité est « exposée » à l’IA, ce qui sous-entend qu’elle risque de dépérir et de disparaître. L’exposition pourrait signifier qu’elle devient plus simple et que davantage de personnes l’exercent pour un salaire moindre, ou bien qu’elle se spécialise davantage, car la technologie se charge de la partie facile et que les personnes qui restent accomplissent des tâches plus abstraites et de plus en plus exigeantes.
Nous avons déjà vu cela se produire. La comptabilité est passée de la tenue des comptes à la planification et aux prévisions. Dans les professions libérales, les ordinateurs ont pris en charge une grande partie du travail simple et nous ont permis de nous concentrer sur le haut de gamme. C’est très difficile à prévoir.
Il y a un deuxième aspect à cela : y aura-t-il tout simplement moins de travail pour les gens ? Je ne veux pas faire l’optimiste et dire que cela ne peut pas arriver. Wassily Leontief a dit cette phrase célèbre : les humains sont comme des chevaux ; ils seront bientôt mis au pâturage. Pourquoi n’utilise-t-on plus de chevaux ? Ils sont tout aussi productifs qu’auparavant, mais ils ne peuvent rivaliser avec un moteur à combustion interne. Ils sont fondamentalement trop coûteux : il faut les entretenir, disposer d’une écurie et de terres pour les faire paître. Il existe des cas où un facteur de production ne peut tout simplement pas être compétitif. De même, il n’existe aucun salaire auquel un humain pourrait rivaliser avec un ordinateur pour effectuer une série de calculs.
La quantité de calories qu’un être humain devrait brûler rien que pour effectuer ces calculs ne permettrait pas de couvrir la consommation alimentaire nécessaire par rapport à un microprocesseur. Il est possible que, dans certaines circonstances, le simple coût de l’embauche d’une personne ne se justifie pas alors qu’une machine pourrait faire le travail. Ce n’est pas impossible.
Un signe que cela pourrait être en train de se produire est que la part du travail dans le revenu national est en baisse. Elle est en baisse depuis une vingtaine d’années, ayant chuté d’environ huit points de pourcentage aux États-Unis, où elle dépassait auparavant les 60 %. Alors qu’auparavant, la majeure partie de chaque dollar allait aux travailleurs et une minorité au capital, on se rapproche désormais de la parité.
C’est une possibilité. Je ne pense pas que nous allons entrer dans un monde où le travail n’aura plus aucune valeur ou où il n’y aura plus de pénurie de main-d’œuvre. Je pense que nous en sommes loin et que cela est peu probable. D’un autre côté, si la part du travail dans le revenu national baisse, même de manière substantielle — disons, de 20 points de pourcentage supplémentaires —, cela aura un impact considérable.
Mounk : J’ai quelques questions complémentaires à ce sujet. La première concerne l’exemple des chevaux, qui est vraiment intéressant. La raison principale, selon vous, est que l’entretien d’un cheval coûte très cher, ce qui explique pourquoi le nombre de chevaux a diminué de manière radicale.
Je pense qu’il y a peut-être aussi une deuxième raison. J’ai récemment visité un entrepôt d’Amazon, ce qui est une expérience fascinante. L’une des choses qui ressort clairement, c’est qu’il y a ces robots très efficaces qui déplacent les produits, les rangent et les ramènent à la personne qui souhaite les récupérer quand elle en a besoin. Parfois, ces machines présentent de petits dysfonctionnements, par exemple lorsqu’un petit morceau de peluche se coince dans leurs roues, et un humain doit alors venir nettoyer cela. C’est très coûteux car, pour éviter les accidents, ils portent un gilet spécial qui provoque l’arrêt de tous les robots environnants jusqu’à ce que l’humain ait quitté la zone et qu’ils puissent reprendre leur fonctionnement.
Cette interaction homme-robot a un coût significatif. Une autre raison pour laquelle il peut être dangereux d’avoir des chevaux dans la rue est la présence de voitures, et les chevaux et les voitures ne font pas bon ménage. Le coût de transfert entre la machine et l’humain, et inversement, peut être si élevé que même pour des tâches où les humains ont un petit avantage comparatif, il peut être plus facile de les exclure du processus pour cette seule raison.
L’autre point que je voulais soulever concerne le jugement. Vous partez du principe que dans des domaines comme la médecine, par exemple, le jugement humain sera toujours nécessaire. Sur de nombreux critères de référence, les robots IA sont désormais très proches du jugement humain pour ces décisions. Ils ne disposent pas encore d’une fenêtre contextuelle suffisamment large pour prendre en compte l’ensemble des antécédents médicaux d’un patient, donc nous préférerons probablement que les décisions à enjeux élevés soient prises par des médecins. Il est tout à fait plausible que les machines disposent de modèles encore plus puissants d’ici quelques années, ce qui rendra leur acuité et leur jugement encore plus élevés. Nous allons continuer à progresser vers la résolution de ce type de contraintes externes en leur fournissant des fenêtres contextuelles plus larges et en trouvant des moyens plus intelligents pour qu’elles comprennent mieux le patient. Nous savons déjà que les humains ont en réalité tendance à faire largement confiance aux bots d’IA. Pourquoi sommes-nous si sûrs que ces décisions médicales les plus cruciales ne finiront pas par être prises par des machines ?
La véritable question que je voudrais vous poser, compte tenu de votre expertise académique, est la suivante : il me semble qu’il existe un milieu de technologues de la Silicon Valley qui ne comprennent pas vraiment les contraintes du monde réel et qui pensent que tous les emplois vont disparaître demain. C’est profondément naïf. D’un autre côté, je pense qu’il existe une tendance dans certains milieux économiques où l’on se base sur des études portant sur les gains de productivité liés à l’utilisation de ChatGPT-3.5 dans des circonstances très restreintes il y a deux ans pour faire des projections. Je pense que cela conduit à des estimations bien trop basses.
Si l’on considère que pendant 50 ou 100 ans, la demande de main-d’œuvre hautement qualifiée va connaître un déclin significatif, que se passera-t-il alors ? Si le monde dans lequel nous entrons est peut-être un monde où il y a des emplois hautement spécialisés et nouveaux, et un bon nombre d’emplois peu spécialisés pour lesquels nous avons désormais besoin de personnes, ce sera un résultat plutôt mauvais pour la plupart. Il y a un peu de l’avocat qui n’a plus à faire le travail de base et se contente de prendre les décisions, et un peu du chauffeur de VTC qui a en fait été déqualifié.
S’il existe une petite caste de personnes hautement qualifiées qui prennent ces décisions à enjeux élevés, et qu’il y a ensuite un vaste réservoir de main-d’œuvre peu différenciée capable d’effectuer ces tâches relativement peu qualifiées, cela pourrait suffire à faire baisser radicalement les salaires d’un grand nombre de personnes. Cela pourrait entraîner des perturbations économiques assez profondes. Vous êtes l’économiste capable de modéliser cela, et je ne suis qu’un politologue qui spécule.
Autor : Je pense que vous avez effectivement soulevé le point selon lequel il existe peut-être de nombreux domaines où nous pensons actuellement avoir besoin de l’intervention humaine, mais où ce ne sera finalement plus le cas. Le diagnostic médical pourrait en être un, où le coût de l’erreur est si élevé et où l’on dispose de machines pouvant être entraînées sur des millions de cas. Peut-être seront-elles tout simplement plus performantes. Je pense que dans de nombreux cas, elles travailleront en collaboration. Je ne pense pas que l’on assistera à une automatisation complète avant un certain temps.
Cependant, permettez-moi de répondre à votre question en partant de son postulat. Il est tout à fait possible qu’il existe des domaines où nous avons actuellement de la main-d’œuvre et où nous n’en voudrons tout simplement plus. Pendant un certain temps, les distributeurs automatiques de billets ont été complémentaires aux guichetiers ; l’emploi des guichetiers a en fait augmenté. Les banques ont commencé à ouvrir des succursales parce qu’elles pouvaient le faire à moindre coût. Elles ont construit davantage de succursales et embauché des guichetiers non seulement comme caissiers, mais aussi comme vendeurs pour vous présenter d’autres produits tels que des prêts et des placements. Aujourd’hui, l’emploi des guichetiers est en baisse. Les gens ont décidé qu’ils pouvaient tout faire en ligne et n’avaient plus besoin d’une personne physique. La plupart des personnes qui font encore la queue pour voir un guichetier sont des personnes âgées habituées à cette façon de faire.
Il se peut qu’il y ait une période de collaboration, suivie à terme d’une supplantation. Le revers de la médaille, c’est que si tout cela se produit, nous devenons soudainement très riches. Cela signifie que nous accomplissons beaucoup de tâches à moindre coût ; cela implique un gain de productivité.
Pourquoi cela s’est-il produit si rapidement pour les chevaux, alors que cela ne s’est pas encore produit pour les humains ? Il y a plusieurs raisons à cela. La première est que les humains sont bien plus flexibles que les chevaux. Nous avons la capacité de nous former et d’accomplir des tâches très variées. Comme aime à le dire ma co-auteure Anna Salomons, les humains ne sont pas des « poneys à un tour ». Deuxièmement, bien sûr, les humains possèdent du capital. Nous possédons les machines, contrairement aux chevaux, et c’est donc nous qui récoltons les fruits de ces gains de productivité. La troisième raison est que nous votons. La démocratie amortit l’effet et façonne la manière dont ces choses se concrétisent.
Lorsque vous dites que nous pourrions tous nous retrouver sans emploi malgré une productivité élevée, cela me rappelle ce qu’a dit l’auteur de science-fiction Ted Chiang. Il a fait remarquer que les craintes liées à l’IA et à l’automatisation ne sont pas vraiment des craintes de la technologie ; ce sont des craintes du capitalisme. Nous avons peur de ce que le système économique fera une fois que nous disposerons de ces capacités. Si les gens n’ont plus besoin d’embaucher des travailleurs, alors les fruits de cette productivité ne seront pas répartis équitablement.
C’est une préoccupation très importante. Ma plus grande inquiétude concernant cette technologie, du moins du point de vue du marché du travail, est la menace qu’elle fait peser sur le fonctionnement de la démocratie. À mon sens, le marché du travail est l’une de nos institutions sociales les plus importantes. Il fonctionne en étroite collaboration avec les institutions démocratiques, car la plupart des gens sont considérés à la fois comme des contributeurs – par leur travail et leurs impôts – et comme des bénéficiaires, par le biais de leur retraite, de l’éducation et de la sécurité sociale.
Si le travail venait soudainement à être dévalorisé, la plupart des gens deviendraient des bénéficiaires sans être considérés comme des contributeurs. L’économie politique d’une telle situation est un cauchemar. Dire que nous n’aurons plus qu’une poignée de riches, que nous les taxerons et que nous redistribuerons le reste n’a généralement pas fonctionné dans l’histoire.
Je ne considère pas cela comme le scénario le plus probable, mais il est suffisamment plausible pour que je ne l’écarte pas. Les opinions sont très polarisées sur ce sujet. Il y a beaucoup de « catastrophistes » et beaucoup d’utopistes. Je pense que nous devrions reconnaître qu’un éventail de possibilités est plausible — certaines très bonnes, d’autres très mauvaises. Beaucoup d’entre elles se produiront simultanément ; nous commettrons des erreurs terribles même si nous constatons de grands progrès. Nous devrions adopter des politiques qui nous aident à assurer une meilleure transition si une telle transition s’avère nécessaire.
Mounk : En tant que politologue, je m’inquiète précisément de ce dont vous venez de parler. Une façon d’envisager la question — comme l’ont fait valoir vos collègues Daron Acemoglu et James Robinson — est que la démocratie tend à s’imposer lorsque le coût de sa répression est plus élevé que celui de son acceptation. Si le marché du travail subit une pression importante, le coût de l’acceptation de la démocratie pour les élites augmentera considérablement. Les demandes de redistribution seront bien plus fortes et un profond fossé social se creusera entre ceux qui sont considérés comme des contributeurs et ceux qui ne le sont pas.
J’ai une question sur la mesure dans laquelle cela découle directement du système capitaliste. Nous envisageons un monde très étrange où l’on pourrait disposer d’une grande abondance matérielle. Certains biens matériels et de nombreux services deviendraient disponibles à très bas prix. C’est là tout l’intérêt de l’IA, qui peut faire cela à la place des humains ; l’un des principaux facteurs de coût — la main-d’œuvre humaine — disparaît soudainement de l’équation. Dans le même temps, le nombre de personnes occupant un emploi productif leur permettant de profiter de ces biens diminue considérablement.
La conséquence immédiate serait une augmentation significative des inégalités, mais j’imagine qu’il y aura toutes sortes de problèmes complexes de deuxième ou troisième ordre. D’une certaine manière, cela remet complètement en cause notre système économique. Nous n’avons jamais vu le capitalisme fonctionner dans de telles circonstances. D’une certaine manière, cela dépasse le système capitaliste ; n’importe quel système économique va connaître des difficultés lorsque tant de personnes n’ont pas le sentiment d’être utiles ou ne sont pas considérées comme des contributeurs.
On pourrait imaginer une économie socialiste où l’État gère les robots IA, détient les moyens de production et distribue l’argent. Cependant, le sentiment de crise sociale et la perte de sens subsisteraient. Les compétences dans lesquelles quelqu’un s’est investi ne sont plus nécessaires ; le statut social découlant d’une profession s’envole soudainement. Une communauté qui produisait autrefois quelque chose d’utile pour le pays ou le monde se retrouve soudainement à ne rien faire. Il me semble qu’une crise se produirait même sous des systèmes économiques totalement différents.
Autor: Je pense effectivement que le travail a de nombreuses vertus au-delà du simple revenu. Depuis longtemps, j’observe des modèles économiques où la consommation est considérée comme un bien et le travail comme un mal ; on travaille pour pouvoir consommer, mais si l’on pouvait consommer sans travailler, on serait encore plus heureux. J’ai toujours pensé que cette relation était inversée. Pour beaucoup de gens, travailler est une chose positive. Même si l’on n’a pas envie de travailler à un moment précis, l’idée de se retrouver sans emploi et tout ce que cela implique est en réalité très peu attrayante.
Je crois que le marché du travail, ou le travail lui-même, apporte une identité, un but, un statut social et des liens. Ce n’est pas vrai pour tout le monde – nous avons la chance d’avoir des emplois que nous aimons, ce qui n’est pas le cas de tout le monde – je ne veux donc pas trop l’idéaliser. Cependant, je dirais que le scénario qui vous inquiète, où les gens ont des ressources mais pas de structure, est en réalité le scénario idéal. C’est le scénario où nous avons résolu le problème de la redistribution. Il ne nous reste plus que cette crise de l’abondance. C’est ce que j’appelle le scénario « Wall-E ».
Mounk : Exactement. Il est plus probable que nous ayons simplement beaucoup de gens qui n’ont pas accès aux biens abondants qui existent dans la société.
Autor : C’est ce que j’appelle le scénario « Mad Max : Fury Road ». Je pense que cela semble beaucoup plus probable. Je ne sais pas si vous avez vu le film Wall-E, mais les robots font tout le travail et les gens pèsent 136 kg, sont assis dans des fauteuils aéroglisseurs, regardent la télévision holographique et boivent des Big Gulps. Ils sont simplement paresseux, mais c’est un bon scénario ; cela signifie que nous avons résolu le problème des revenus. Nous ne sommes pas en guerre et les gens ne meurent pas de faim. Cela signifierait que nous avons résolu le problème économique. J’aimerais bien avoir ce problème — ou plutôt, par rapport à bien d’autres problèmes que nous pourrions avoir, ce serait un scénario idéal.
Mounk : Je vous suis très reconnaissant du temps que vous nous avez consacré. Pour conclure cette conversation, j’aimerais vous donner l’occasion de parler un peu de votre récent article avec Daron Acemoglu et, peut-être plus largement, de la question de savoir comment nous pouvons façonner cela. Le point clé de cet article, si je comprends bien, est qu’il existe un avenir dans lequel l’IA est principalement utilisée pour remplacer des tâches et, à terme, des emplois qui existent actuellement.
Cependant, il existe également un avenir dans lequel elle complète les compétences humaines. Bien que nous ayons spéculé sur l’évolution technologique logique de l’IA, cette évolution dépend en partie des choix que feront les décideurs politiques et peut-être les dirigeants des laboratoires de pointe en IA. Comment pouvons-nous influencer le développement de cette technologie et la manière dont elle est adoptée dans la société afin qu’elle crée et complète des emplois, plutôt que de nous mener vers les scénarios « Wall-E » ou « Mad Max » que vous avez décrits ?
Autor: L’article récent rédigé avec mes collègues Daron Acemoglu et Simon Johnson s’intitule « Building Pro-Worker AI ». Il part du principe que nous avons en réalité de nombreux choix quant à la manière d’utiliser la technologie. Quand je dis « nous », c’est difficile en raison des problèmes d’action collective ; cela ne signifie pas que le fait que vous ou moi voulions quelque chose implique que nous fassions les bons choix. Même si nous le voulons tous, nous pourrions faire le mauvais choix dans une situation typique de dilemme du prisonnier. Cependant, nous pouvons utiliser la technologie uniquement pour automatiser et éliminer, ou nous pouvons l’utiliser pour accroître la valeur des compétences et de l’expertise humaines en permettant aux gens de faire de nouvelles choses utiles.
Je pense que les gens sous-estiment la valeur de la technologie, car elle étend les capacités plutôt que de simplement rendre les choses meilleures, moins chères et plus rapides. Comme mon ami Erik Brynjolfsson, de Stanford, aime à le dire, si l’on remontait dans le temps jusqu’à la Grèce antique et que l’on automatisait tout ce qu’ils faisaient, on n’aurait pas une société moderne. On aurait simplement la Grèce antique sans chevaux. On n’aurait pas l’aviation, les télécommunications ou la pénicilline. Ce qui a rendu la technologie transformatrice, ce n’est pas seulement ce que nous ne faisons plus ; c’est ce que nous faisons maintenant et que nous ne pouvions pas faire auparavant. Cela correspond à l’idée d’utiliser la technologie pour permettre aux gens de réaliser des tâches qui ont de la valeur mais qui seraient autrement hors de portée, que ce soit dans les soins médicaux, l’éducation, la réparation spécialisée, la sous-traitance, la conception ou la construction.
Ce que nous appelons l’IA pro-travailleurs est une IA qui rend l’expertise plus précieuse en élargissant son champ d’action, sa portée et son applicabilité. Comment cela se produit-il ? J’aime faire la distinction entre automatisation et collaboration. L’automatisation, c’est quand on dit que la machine s’occupe de tout et qu’on n’a pas besoin de savoir quoi que ce soit, car toute l’expertise est enfermée à l’intérieur de la machine. Les technologies d’automatisation sont formidables ; je suis ravi d’avoir une boîte de vitesses automatique dans ma voiture, un ascenseur automatique ou une machine qui prélève le péage à mon passage. Mais la plupart des technologies ne sont pas ainsi. Ce sont des outils de collaboration qui exigent que vous apportiez votre expertise pour les utiliser efficacement, comme un stéthoscope, une tronçonneuse ou un tableur. Cela ne signifie pas que vous n’avez rien à savoir ; vous devez connaître votre domaine pour utiliser l’outil afin d’étendre vos capacités.
Je pense que l’IA sera cela pour beaucoup de gens pendant longtemps, mais ce pour quoi nous la concevons a son importance. Elle ne se conçoit pas toute seule. Vous pouvez utiliser l’IA pour mettre en place un vaste système de surveillance et effectuer une modération ou une censure de contenu en temps réel, et l’IA est parfaite pour cela. Mais l’IA n’a pas décidé de faire cela ; cela a nécessité un énorme effort de développement. Vous pourriez utiliser l’IA pour conduire tous les véhicules du monde, et les gens disent que l’IA est sur le point de résoudre ce problème. L’IA n’est pas sur le point de résoudre ce problème ; ce sont vingt ans d’efforts humains et un billion de dollars qui sont sur le point de le résoudre. Cela ne s’est pas produit tout seul non plus.
Il existe de nombreuses façons de l’utiliser. Je pense qu’il existe de nombreux domaines où l’utilisation de l’IA nous permettra de fournir de meilleurs services, de créer des emplois qui prolongent l’expertise humaine et de générer davantage d’opportunités sans nécessiter autant de formation d’élite. Cela ne mènera pas à la fin de l’emploi. La santé et l’éducation sont les deux plus grands secteurs où nous aurons simplement besoin de plus de personnes pour effectuer un travail utile et le faire plus efficacement.
Dans cet article, nous énumérons un ensemble de neuf mesures qui, selon nous, peuvent nous faire avancer dans cette direction. Le défi est bien plus grand que les solutions politiques dont nous disposons. Ce n’est pas comme si nous pensions avoir résolu le problème simplement en suggérant ces mesures ; il est très difficile de modifier les incitations sociétales. Il est même difficile de définir exactement comment on saurait que l’on y parvient. Je dirais que nous le saurons lorsque nous aurons permis à des personnes sans formation poussée d’accéder à des postes décisionnels valorisants grâce à de meilleurs outils. C’est un défi d’une importance capitale pour notre époque, mais le point de départ consiste à reconnaître que nous avons effectivement des choix à faire. Ce n’est pas une fatalité technologique ; c’est un choix collectif quant à la manière dont nous déployons nos ressources et aux problèmes que nous essayons de résoudre.