Alors que l’intelligence artificielle continue d’évoluer d’un outil spécialisé à un moteur d’automatisation à usage général, une question économique fondamentale émerge : Qu’arrive-t-il à la société lorsque les machines peuvent effectuer le travail humain plus efficacement et à moindre coût que les humains ?
Contrairement aux révolutions technologiques précédentes, qui ont historiquement créé plus d’emplois qu’elles n’en ont détruit, la vague actuelle de l’IA est unique. Pour la première fois, nous développons une technologie dans le but explicite d’imiter, voire de dépasser, les capacités humaines dans presque tous les secteurs. Pour accompagner ce changement, les économistes et les décideurs politiques proposent un concept connu sous le nom de « Dividende de l’IA ».
Au-delà du revenu de base universel : la nécessité d’un filet de sécurité à plusieurs niveaux
Même si le Revenu de Base Universel (UBI) est souvent cité comme la principale solution à l’automatisation, les experts préviennent qu’il s’agit d’un instrument brutal qui risque de faire défaut aux personnes mêmes qu’il vise à protéger.
Le risque principal n’est pas une disparition soudaine et totale de tous les emplois, mais un déplacement disproportionné et inégal. La transition ne sera pas un « big bang » où tout le monde perdrait son emploi d’un coup ; il s’agira plutôt d’un processus échelonné qui touchera le plus durement des secteurs et des données démographiques spécifiques.
“Je ne vois pas un monde dans lequel un jour nous nous réveillerons et que les emplois de tout le monde auront disparu. Cela va commencer par les emplois de certaines personnes… Vous imaginez que vous êtes un chauffeur de camion qui gagne 100 000 $, et tout à coup vous recevez 37 000 $ de l’UBI. Vous vous êtes toujours fait avoir.”
Si l’UBI est mis en œuvre sous la forme d’un paiement forfaitaire, il peut fournir un minimum de survie, mais ne parvient pas à remédier à la perte de dignité, de statut social et de stabilité de la classe moyenne qui accompagne l’emploi professionnel.
Financer l’avenir : comment financer la transition vers l’IA
Pour construire une économie résiliente, le « AI Dividend » suggère plusieurs mécanismes de financement innovants conçus pour capter l’énorme richesse générée par les entreprises d’IA :
- Une « taxe symbolique » : Mettre en œuvre une taxe sur l’utilisation commerciale de l’IA. Cela taxerait effectivement le remplacement de la main-d’œuvre humaine, ralentissant potentiellement le rythme des déplacements pour laisser à la société le temps de s’adapter.
- Warrants chez AI Giants : Le gouvernement pourrait obtenir des « warrants » (le droit d’acheter des actions à un prix fixe) auprès d’entreprises d’IA très performantes. Si ces entreprises deviennent massivement rentables en remplaçant le travail humain, le gouvernement partagera cet avantage, créant ainsi une source de revenus massive pour les programmes sociaux.
- Incitatifs fiscaux changeants : Actuellement, les codes fiscaux favorisent souvent l’investissement en capital par rapport à l’embauche humaine. Un nouveau cadre impliquerait de taxer l’utilisation de l’IA tout en offrant des réductions fiscales pour l’embauche d’humains, contribuant ainsi à maintenir un marché du travail équilibré.
Un cadre politique global
Parce que les perturbations seront inégales, une seule politique ne suffit pas. Une stratégie solide doit inclure :
- Reconversion professionnelle agressive : Aller au-delà des modèles traditionnels pour investir dans des collèges communautaires et une formation professionnelle spécialisée qui peuvent réellement suivre le rythme des changements technologiques.
- Licence de protection : Maintien des exigences professionnelles (telles que les licences ou les certifications) pendant une période définie pendant la transition. Cela garantit que les personnes qui ont investi des années dans une formation spécialisée peuvent toujours tirer une valeur économique de leur expertise.
- Soutien ciblé : Créer des mécanismes qui aident spécifiquement les personnes travaillant dans des secteurs « à haut risque » (tels que le codage, le marketing ou la logistique) plutôt que d’appliquer une approche universelle.
Conclusion
La transition vers une économie axée sur l’IA n’est pas une catastrophe garantie, mais c’est une perturbation garantie. Le succès dépend de la nécessité d’aller au-delà des simples transferts monétaires et de construire un système complexe et évolutif de taxes, d’incitations et de programmes de recyclage qui permettent aux avantages de l’IA d’être partagés par le plus grand nombre, plutôt que d’être capturés par une minorité.
