Depuis quelques années, les avancées spectaculaires de l’intelligence artificielle (IA), notamment avec l’essor des modèles génératifs comme GPT ou les IA visuelles de type DALL·E, ont donné lieu à un discours dominant aussi euphorique qu’utopique. Selon ce récit, l’IA serait à l’aube de déclencher une explosion de productivité sans précédent, comparable à celle de la révolution industrielle ou d’Internet. Mais dans sa tribune publiée sur Project Syndicate, l’économiste Daron Acemoglu, co-lauréat du prix Nobel d’économie, appelle à un sérieux retour à la réalité.Contexte
Les partisans de l’IA, y compris certains leaders de l’industrie technologique, prédisent un bond spectaculaire de la productivité. Ils comparent les progrès récents de l’IA générative (comme les grands modèles de langage) à des révolutions passées comme l’imprimerie ou l’électricité. Selon eux, nous serions à l’aube d’une transformation économique mondiale sans précédent.
Acemoglu tempère radicalement cette vision. S’appuyant sur des modèles économiques et des données empiriques, il affirme qu’il n’existe aucune preuve tangible permettant d’attester un impact significatif de l’IA sur la croissance actuelle ou future de la productivité.
L’une des thèses centrales d’Acemoglu est que l’IA actuelle est essentiellement conçue pour automatiser des tâches humaines, et non pour accroître les capacités humaines ou générer de nouvelles activités économiques. Cela limite considérablement son potentiel à stimuler la croissance.
Il rappelle qu’aucun changement technologique majeur ne peut produire des effets macroéconomiques significatifs sans une diffusion massive dans l’ensemble du tissu économique, processus qui prend généralement des décennies.
Des projections trop optimistes, voire infondées
Pour Acemoglu, les prédictions selon lesquelles l’IA va doubler, voire tripler la croissance de la productivité dans les décennies à venir sont pour le moment dépourvues de fondements empiriques solides. Il pointe du doigt les estimations publiées par des institutions comme Goldman Sachs ou McKinsey, qui projettent des gains de productivité mirobolants (jusqu’à +3% par an), tout en omettant de justifier précisément par quels mécanismes ces gains seraient générés.
« Selon les leaders de la technologie et de nombreux experts et universitaires, l'intelligence artificielle est sur le point de transformer le monde tel que nous le connaissons grâce à des gains de productivité sans précédent. Si certains pensent que les machines feront bientôt tout ce que les humains peuvent faire, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle ère de prospérité illimitée, d'autres prédictions sont au moins plus fondées. Par exemple, Goldman Sachs prévoit que l'IA générative augmentera le PIB mondial de 7 % au cours de la prochaine décennie, et le McKinsey Global Institute prévoit que le taux de croissance annuel du PIB pourrait augmenter de 3 à 4 points de pourcentage d'ici à 2040. Pour sa part, The Economist s'attend à ce que l'IA crée une manne pour les cols bleus.
« Est-ce réaliste ? Comme je le fais remarquer dans un article récent, les perspectives sont beaucoup plus incertaines que ne le suggèrent la plupart des prévisions et des estimations. Néanmoins, s'il est pratiquement impossible de prédire avec certitude les effets de l'IA dans 20 ou 30 ans, il est possible de se prononcer sur la prochaine décennie, car la plupart de ces effets économiques à court terme doivent concerner des technologies existantes et les améliorations qui leur sont apportées.
« On peut raisonnablement supposer que l'impact le plus important de l'IA résultera de l'automatisation de certaines tâches et de l'amélioration de la productivité de certains travailleurs dans certaines professions ».
L'IA actuelle : plus destructrice que créatrice ?
L’un des points centraux de la critique d’Acemoglu porte sur la nature même des applications d’IA les plus populaires à ce jour. Il distingue deux types d’innovations technologiques : celles qui augmentent la productivité des travailleurs (en les rendant plus efficaces), et celles qui les remplacent (en les rendant obsolètes). Or, selon lui, l’IA générative s’inscrit majoritairement dans la seconde catégorie.
Ainsi, au lieu de libérer le potentiel humain, de nombreuses entreprises utilisent l’IA pour automatiser des tâches auparavant confiées à des employés, sans créer de nouvelles fonctions ou de nouveaux secteurs de croissance. Ce remplacement peut générer des gains à court terme pour les entreprises, mais sans investissements complémentaires, ni requalification des travailleurs, il risque d’amplifier les inégalités sociales, de freiner la demande globale, et in fine de limiter les gains de productivité au niveau macroéconomique.
Un parallèle avec les « technologies de substitution »
Acemoglu mobilise ici un cadre théorique qu’il a lui-même largement contribué à développer : celui des technologies de substitution, qui ne contribuent que faiblement à la croissance lorsqu’elles remplacent les humains sans générer de nouvelles activités productives. Il rappelle qu’une économie fondée uniquement sur la réduction des coûts via l’automatisation est vouée à atteindre rapidement un plafond en matière de croissance, car la demande agrégée ne suit pas si les revenus sont concentrés entre les mains d’une minorité capitalistique.
Ce constat rejoint ses travaux antérieurs sur les dangers de l’hyper-automatisation, déjà abordés dans son livre Power and Progress (2023, coécrit avec Simon Johnson), où il montre que l’orientation des technologies dépend fondamentalement des choix politiques et institutionnels.
La nécessité d’une IA au service du progrès inclusif
Plutôt que de rejeter l’IA en bloc, Acemoglu plaide pour un réencadrement de son développement. Il appelle à orienter les investissements vers des IA qui assistent et augmentent les capacités humaines, notamment dans les secteurs...
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