Le modèle s'est maintenu pour les fermes mécanisées, les usines électrifiées et les bureaux informatisés. L'IA teste son hypothèse centrale de nouvelles manières.
Matthew Chattle/Future Publishing via Getty Images
En 1900, environ 41 % de la main-d'œuvre américaine travaillait dans l'agriculture. Cette part est tombée à 16 % en 1945, à 4 % en 1970, et à seulement 2 % en 2000, selon le Conseil des conseillers économiques de la Maison-Blanche.
L'économie ne s'est pas effondrée. Elle s'est réorganisée.
Des millions de travailleurs agricoles déplacés et leurs descendants sont passés à la fabrication, aux services et aux professions qui n'existaient pas lorsque le tracteur est arrivé. Les économistes ont longtemps cité ce schéma comme preuve que les perturbations technologiques, bien que douloureuses à court terme, génèrent plus de travail qu'elles n'en éliminent.
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Aujourd'hui, alors que l'IA entraîne une contraction de l'emploi des cols blancs sans précédent clair, la question est de savoir si ce schéma tiendra toujours.
Les économistes du MIT Daron Acemoglu et Pascual Restrepo ont formalisé le mécanisme derrière cette régularité historique dans un Article de 2019 dans le Journal of Economic Perspectives. L'automatisation déplace les travailleurs des tâches qu'ils effectuaient auparavant, orientant la production contre le travail. Mais les effets de l'automatisation sont contrebalancés par la création de nouvelles tâches dans lesquelles le travail a un avantage comparatif. L'introduction de ces nouvelles tâches rétablit la demande de travail et augmente la part du travail.
Ce cycle de déplacement-rétablissement s'est répété au fil des siècles. En utilisant des données de la Federal Reserve Bank of Philadelphia, Acemoglu et Restrepo ont constaté qu'environ la moitié de la croissance de l'emploi entre 1980 et 2015 s'est produite dans des professions où les intitulés de poste ou les tâches effectuées par les travailleurs ont changé.
En d'autres termes, l'économie n'a pas seulement réassigné les travailleurs à des rôles existants. Elle en a inventé de nouveaux.
Chaque grande vague d'automatisation a suivi un arc reconnaissable. La mécanisation agricole est le cas le plus frappant.
Selon le service de recherche économique de l'USDA, le nombre de travailleurs agricoles indépendants et familiaux est passé de 7,6 millions en 1950 à 2,06 millions en 2000, soit une réduction de 73 %. L'emploi de travailleurs agricoles salariés a diminué de 51 % au cours de la même période. Pourtant, l'économie américaine a absorbé ces travailleurs, créant des secteurs entiers d'emploi dont le déclin de l'agriculture a rendu possible.
L'électrification a suivi une logique similaire. Entre 1900 et 1930, la part de l'énergie dans la fabrication américaine provenant de l'électricité est passée de 10 % à 80 %. Une étude publiée par le Centre de recherche en politique économique a constaté qu’au début du XXe siècle en Suède, l’électrification a conduit à la création de nouveaux emplois accessibles aux travailleurs ayant une éducation primaire, contribuant à réduire les inégalités et à une croissance inclusive. La recherche a montré que la nouvelle technologie sous forme d’électrification n’a pas entraîné de licenciements massifs ou de chômage technologique. Au contraire, de nouvelles opportunités ont été créées.
Le distributeur automatique de billets peut être l'exemple le plus souvent cité. Comme l'économiste de l'Université de Boston, James Bessen l'a documenté dans une analyse de 2015 pour le FMI, les DAB ont réduit le coût de fonctionnement d'une agence bancaire. Le nombre de guichetiers nécessaires pour faire fonctionner une agence dans le marché urbain moyen est passé de 20 à 13 entre 1988 et 2004. Mais les banques ont réagi en ouvrant plus d'agences, ce qui a augmenté de 43 % dans les zones urbaines. Les emplois de guichetier n'ont pas disparu. Ils ont changé. Alors que les DAB automatisaient certaines tâches, les tâches restantes qui n'étaient pas automatisées sont devenues plus précieuses.
L’ère de l’ordinateur personnel offre peut-être l’analogie la plus proche avec l’IA. Depuis l’introduction de l’IBM $IBM PC en 1981, les ordinateurs de bureau sont devenus un élément standard dans la plupart des lieux de travail. Par leur omniprésence et leur impact sur la manière dont le travail est effectué, les ordinateurs personnels ont transformé le lieu de travail. L’informatisation a éliminé les tâches cognitives routinières : comptabilité, archivage, planification. Mais elle a créé une demande pour des travailleurs capables d’opérer, de gérer et de développer ces systèmes.
Les secteurs à forte utilisation de l'ordinateur ont réorganisé le travail et introduit de nouveaux produits et services qui employaient de manière disproportionnée des travailleurs plus instruits. En 1993, presque la moitié de la main-d'œuvre utilisait des claviers d'ordinateur au travail. Le schéma s’est maintenu, mais avec un coût qui est instructif aujourd’hui. L’informatisation a creusé les emplois de compétences intermédiaires. Comme David Autor, professeur d’économie au MIT, l’a soutenu dans une Document de travail du NBER 2024Dans la vision utopique de l'ère de l'information, l'informatisation devait aplatir les hiérarchies économiques en démocratisant l'information. C'est l'inverse qui s'est produit.
Il s'est avéré que l'information n'était qu'un simple input dans le processus de prise de décision, qui restait le domaine des experts élites. Cette distinction est importante car elle révèle l'hypothèse structurelle sous-jacente à toutes les vagues précédentes : l'automatisation visait des tâches spécifiques et délimitées. Le jugement humain, la créativité et la capacité à gérer l'ambiguïté restaient des inputs que les machines ne pouvaient pas reproduire. Les travailleurs déplacés par des tâches automatisées pouvaient se tourner vers des rôles nécessitant ces capacités humaines.
L'IA remet en question cette hypothèse d'une manière qu'aucune technologie précédente n'a fait. Les vagues précédentes d'automatisation ont élargi l'ensemble des tâches effectuées par des machines, mais elles ont systématiquement créé de nouvelles tâches nécessitant la cognition humaine. Acemoglu et Restrepo ont averti que l'automatisation augmente la taille du gâteau, mais que le travail obtient une plus petite part. Il n'y a aucune garantie que l'effet de productivité soit supérieur à l'effet de déplacement. Cet avertissement s'intensifie avec l'IA.
Acemoglu et Simon Johnson, professeur d'entrepreneuriat au MIT, ont écrit dans un article de 2023 pour le FMI qu'il n'y a aucune garantie que, sur sa trajectoire actuelle, l'IA générera plus d'emplois qu'elle n'en détruit. Ils ont inventé le terme « automatisation médiocre » pour décrire une technologie qui déplace les travailleurs sans produire suffisamment de gains de productivité pour générer de nouveaux emplois ailleurs.
Les kiosques de libre-service dans les épiceries offrent des avantages limités en termes de productivité car ils ne font que transférer le travail des employés aux clients. Moins de caissiers sont employés, mais il n'y a pas de gain majeur de productivité pour stimuler la création de nouveaux emplois. Les courses ne deviennent pas moins chères, et les consommateurs ne vivent pas différemment. Le risque avec l'IA est qu'une dynamique similaire pourrait se produire dans une gamme plus large de travaux cognitifs.
Acemoglu et Restrepo ont suggéré que la croissance de l'emploi plus lente au cours des trois dernières décennies s'explique par une accélération de l'effet de déplacement, un effet de rétablissement plus faible et une croissance plus lente de la productivité. Si l'IA accélère le déplacement sans une explosion correspondante de nouvelles tâches, le schéma historique se brise.
Autor, pour sa part, a soutenu que l'IA pourrait aller dans un sens ou dans l'autre. L'IA peut soit renforcer soit saper la valeur de l'expertise humaine. Si l'IA est utilisée pour automatiser et simplifier les tâches expertes, elle peut commodifier l'expertise et réduire sa valeur économique. Si l'IA est conçue pour compléter les compétences humaines, elle peut élever les capacités humaines. Sa thèse est que l'IA, si elle est bien utilisée, peut aider à restaurer le cœur des compétences intermédiaires et de la classe moyenne du marché du travail américain, qui a été vidé par l'automatisation et la mondialisation. Mais il présente cela comme un argument sur ce qui est possible, et non une prévision.
Le dossier historique montre que les vagues d'automatisation créent plus d'emplois qu'elles n'en éliminent. Il montre également que le processus est lent, inégal et douloureux pour les travailleurs pris dans la transition.
Ce que l'histoire ne peut pas montrer, c'est ce qui se passe lorsque la technologie cible les capacités mêmes qui ont rendu le travail humain indispensable à chaque cycle précédent. C'est l'expérience en cours actuellement.
