Depuis l’aube de l’humanité jusqu’au XVIIIe siècle, l’économie mondiale stagnait. La croissance était si lente que doubler la production pouvait prendre un millénaire. Puis vinrent la révolution industrielle, les moteurs à vapeur, l’électricité et l’informatique. À chaque étape, la productivité s’est accélérée, jusqu’à devenir la norme. Mais selon les plus ardents promoteurs de l’intelligence artificielle générale, ce que nous avons connu jusqu’ici n’était qu’un échauffement.

Imaginez un monde où l’économie croît non pas de 2 ou 3 % par an, mais de 20, 30 % ou plus. Une cadence de croissance que seule une superintelligence pourrait soutenir, capable d’accomplir des tâches complexes, de créer, d’innover et d’améliorer ses propres capacités à une vitesse fulgurante. Cette hypothèse, encore jugée marginale par les économistes traditionnels, est aujourd’hui prise de plus en plus au sérieux. Car l’IA ne se contente plus de répondre à des questions : elle commence à résoudre des problèmes, diriger des projets, voire faire de la recherche scientifique.

La croissance économique repose fondamentalement sur la génération d’idées. Plus il y a d’humains, plus il y a de cerveaux capables d’en produire. Mais cette logique démographique connaît ses limites. L’IA générale, elle, n’a pas besoin de dormir, de se former ou de manger. Elle peut générer des idées, tester des hypothèses, améliorer la technologie et même concevoir de meilleures IA. Dans ce cycle d’amélioration auto-entretenu, le seul frein serait la disponibilité de l’énergie et des infrastructures, des obstacles que l’investissement peut surmonter.

Selon certaines modélisations économiques, comme celles d’Epoch AI, une fois qu’un tiers des tâches économiques peuvent être automatisées, la croissance du PIB mondial pourrait dépasser les 20 % annuels. Ces chiffres peuvent sembler absurdes, mais ils découlent de la logique même des modèles d’innovation endogène : plus une société devient productive, plus elle peut investir dans l’innovation, qui elle-même accélère la productivité. C’est un cercle vertueux… ou un tourbillon incontrôlable.

Historiquement, les débuts des révolutions technologiques n’ont pas profité aux travailleurs. Au XIXe siècle, les salaires réels ont stagné pendant des décennies. Et aujourd’hui, le danger est d’un tout autre ordre : la disparition pure et simple de l’utilité économique du travail humain. Lorsque l’on peut faire appel à une IA pour la fraction du coût d’un employé, le plafond des salaires chute. À terme, seule la propriété du capital ( les serveurs, les modèles, les brevets ) génère des revenus. Les humains deviennent rentiers ou… dépendants des aides.

Mais une économie en explosion pourrait aussi enrichir tous les pans de la société, à condition que les gains soient redistribués. L’effet Baumol, bien connu des économistes, prévoit que les services difficilement automatisables ( comme l’éducation, la garde d’enfants, ou la restauration ) deviendraient plus chers, car leur main-d’œuvre ne pourrait être remplacée. Résultat : même les personnes exclues du boom technologique pourraient bénéficier de salaires croissants dans ces secteurs.

L’abondance créée par l’IA serait cependant inégale. Les biens facilement automatisables ( comme les logiciels, les vêtements ou les biens manufacturés ) pourraient devenir quasiment gratuits. À l’inverse, tout ce qui reste ancré dans la réalité physique ou le lien humain ( un dîner au restaurant, une séance de physiothérapie, une place dans une crèche ) deviendrait plus coûteux. Un professeur d’université reconverti plombier pourrait se retrouver avec un pouvoir d’achat paradoxalement réduit.

Pire encore, si la croissance se concentre sur ce qui est facile à produire, les pans non automatisés de l’économie pourraient freiner l’expansion globale. C’est le paradoxe de la productivité : plus les gains sont rapides dans un secteur, plus son poids relatif diminue dans le PIB. À terme, c’est ce qui est lent, rare ou humain qui pèsera le plus dans l’économie mesurée.

Une croissance de 20 à 30 % par an bouleverserait les règles de l’investissement. Pour soutenir l’explosion de la production, il faudrait des investissements massifs dans l’énergie, les centres de données, l’infrastructure. Mais dans un monde où les revenus vont grimper en flèche, la tentation serait de tout dépenser aujourd’hui plutôt que d’épargner. Résultat : des taux d’intérêt réels très élevés. Selon le modèle d’Epoch AI, le niveau optimal d’investissement en 2025 dans l’IA est estimé à 25 000 milliards de dollars. Une somme qui rend dérisoires les projets actuels, même pharaoniques, comme Stargate d’OpenAI (500 milliards).

Face à ce bouleversement, les valorisations boursières deviennent difficiles à interpréter. Si les taux montent, la valeur des flux futurs baisse, mais si la croissance des bénéfices est exponentielle, certaines entreprises peuvent voir leur capitalisation exploser malgré tout. Et si les banques centrales tardent à ajuster leurs taux, l’inflation pourrait grignoter la valeur de l’épargne traditionnelle.

Malgré l’effervescence dans la Silicon Valley, les marchés ne semblent pas encore croire à l’imminence d’une telle explosion. Les rendements obligataires n’ont pas bondi à l’annonce des nouvelles percées en IA. Les économistes eux-mêmes restent divisés. Certains croient à une transition lente, freinée par la régulation, les goulets d’étranglement physiques ou simplement… la bêtise humaine. D’autres, comme Tyler Cowen, estiment que même une croissance limitée par l’infrastructure produira des transformations radicales dans nos vies.

Mais si l’IA progresse aussi vite que ses concepteurs le prédisent, alors l’économie pourrait connaître sa plus grande mutation depuis la révolution industrielle — sinon plus. Et, comme l’a écrit l’économiste Robert Lucas, « les conséquences de la croissance économique sur le bien-être humain sont si profondes que, lorsqu’on commence à y penser, il est difficile de penser à autre chose ». L’intelligence artificielle ne fera que rendre cette réflexion plus pressante encore.

Source : The Economist

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