Lorsque l’intelligence artificielle a émergé il y a plusieurs années, beaucoup ont dit que l’IA et les robots allaient prendre le contrôle du monde, que nous allions tous être mis au chômage et autres prédictions du même acabit. Mais à ce moment-là, il s’agissait d’une conjecture plus que de toute autre chose. Sans investissement, l’IA telle que nous la connaissons ne serait jamais devenue une réalité.
Depuis 2023, les investissements par les entreprises technologiques ont rendu possible cette conjecture. Des centaines de milliards de dollars ont été investis dans de nouveaux centres de données. Le caractère hautement spéculatif du boom de l’IA a ensuite fait craindre l’apparition d’une bulle. Cet automne, nous avons écrit un article qui la comparait à la bulle du chemin de fer des années 1840, et nous n’étions pas les seuls à faire cette analogie.
Y a-t-il une bulle?
Le problème fondamental est que la possibilité même de faire des profits à partir de l’IA demeure incertaine. L’incertitude plane toujours quant à savoir si les fournisseurs de grands modèles de langage (GML) comme OpenAI et Anthropic réussiront à rentrer dans leur argent. Anthropic, du moins, semble commencer à y arriver, et prévoit de commencer à générer des profits à partir de 2028.
Mais cela ne veut pas dire qu’il n’y a pas de bulle spéculative. Les valeurs actuelles des actions d’entreprises d’IA s’appuient non seulement sur la perspective que l’IA rapporte autant d’argent qu’il en a coûté aux investisseurs, mais aussi qu’elle génère une croissance exponentielle des profits. La cote boursière de Nvidia sous-entend des profits prévus qui quadrupleraient, à partir d’un niveau déjà très élevé. Il en va de même pour Samsung, et Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) n’est pas loin derrière. Broadcom fait 30 milliards de dollars de profits par an, mais sa valeur boursière prend pour acquis un profit futur de 200 milliards de dollars environ.
La peur de passer à côté d’une occasion en or sur le cours ascendant des actions guide les investisseurs, ce qui est typique d’une bulle spéculative. Mais l’IA est aussi un nouveau marché qui sera rapidement monopolisé, et tout le monde veut sa part du gâteau avant que le marché soit devenu inaccessible. C’est pourquoi les investisseurs tentent le tout pour le tout afin d’y percer.
Une bulle implique que les entreprises misent gros, mais les paris ne se révéleront pas tous payants. Certaines entreprises s’effondreront, et quelques monopoles en sortiront vainqueurs.
Pour l’instant, les investissements ont largement été financés par le magot accumulé par les grandes entreprises de la tech connues comme « hyperscalers » (c’est-à-dire les fournisseurs d’infrastructures de stockage infonuagique). Cela atténue le risque qu’un effondrement de la bulle ne s’étende au crédit et au système bancaire. Toutefois, maintenant que les montagnes d’argent de Google, Microsoft et autres géants de la tech commencent à s’amenuiser, ceux-ci commencent à emprunter de plus en plus. Oracle, la moins riche des cinq plus grandes compagnies dites hyperscalers, a connu des difficultés il y a quelques mois lorsque les investisseurs ont commencé à s’inquiéter de son niveau d’endettement.
Déploiement de l’IA
L’impact le plus durable ne viendra pas de la bulle, mais du potentiel de la technologie elle-même. La bulle du chemin de fer dans les années 1840 n’a pas entraîné la fin des chemins de fer, et l’effondrement de la bulle Internet n’a pas signifié la mort du Web.
Laissant de côté les affirmations exagérées des entreprises – telles que celles faites à propos du modèle Mythos d’Anthropic – il y a un usage pratique clair à l’IA, particulièrement lorsqu’elle fonctionne comme agent logiciel sur votre ordinateur.
Cela deviendra problématique en soi. Cela commence déjà à avoir un impact sur les emplois. Sept pour cent des entreprises britanniques ont déjà utilisé l’IA pour supprimer des postes. L’effet le plus immédiat est une diminution des nouvelles offres d’emploi, qui sont en baisse de 38% pour les emplois fortement exposés à ces conséquences, comme la programmation et la traduction. Cela affecte évidemment plus qu’aucun autre groupe les jeunes qui entrent tout juste sur le marché du travail.
Une récente entrevue donnée à la BBC par l’ex-premier ministre britannique Rishi Sunak, maintenant lobbyiste pour Microsoft et Anthropic, abordait cette question :
[Sunak] a affirmé que les chefs d’entreprise lui avouent en privé que le recrutement des jeunes n’augmente pas à cause de la technologie… [Il a dit] qu’il devenait plus dur pour les jeunes de trouver du travail dans le secteur des services comme le droit, la comptabilité et les industries créatives.
Parlant des patrons d’entreprises, Sunak a ajouté:
Ils prétendent qu’ils peuvent continuer de faire grossir leurs entreprises sans avoir à augmenter significativement les embauches, parce qu’ils commencent à voir comment ils peuvent utiliser l’IA.
D’après le gouvernement britannique, près de 70% des travailleurs britanniques occupent des emplois dont certaines tâches pourraient être accomplies ou améliorées par l’IA, un plus haut taux qu’aux États-Unis et que dans beaucoup d’autres économies développées, reflétant la nature fortement tertiaire de l’économie britannique.
Aux États-Unis, les entreprises ont invoqué l’IA comme motif pour 54 000 licenciements en 2025. C’est 5% de tous les licenciements. Mais cette tendance s’accélère. Dans les trois premiers mois de l’année, cette statistique atteignait 13%. Et le mois dernier, l’IA est devenue la principale cause de licenciements, couvrant 25% du total des pertes d’emploi.
Certains économistes défendent l’IA en affirmant qu’elle va créer des emplois autant qu’elle en détruira. Naturellement, pour les économistes bourgeois, le marché résoudra tous les problèmes. Ils citent les bonds de productivité passés, lorsque le capitalisme était relativement sain. Mais dans une période comme aujourd’hui, l’innovation technologique ne fera qu’intensifier la crise. Dans les derniers mois, Amazon a licencié 30 000 travailleurs, en particulier dans la catégorie des cadres intermédiaires. Désormais, l’entreprise veut embaucher 10 000 spécialistes en IA, un tiers du nombre de gens dont elle vient de se débarrasser. De manière révélatrice, elle compte utiliser l’IA pour filtrer et faire passer des entrevues aux candidats.
Pour l’instant, ce sont les programmeurs qui ont été le plus touchés, puisque leurs employeurs sont plus souvent adeptes de ce genre de technologie. Mais il y aura aussi des impacts sur d’autres professions, comme le droit. Anthropic travaille sur une version « juridique » de son modèle, et il est probable que celle-ci fasse aux métiers du droit ce que sa version « code » a fait au monde de la programmation.
Si Anthropic ou un de ses compétiteurs parvenait à cet objectif, les avocats n’écriraient plus eux-mêmes les contrats, mais ne feraient plus que vérifier le travail de l’IA. Ils prépareraient probablement leurs dossiers selon des recherches effectuées par l’IA plutôt que par des avocats juniors. Les facultés de droits parlent de réduire la taille de leurs promotions, inquiètes de la diminution de la demande en avocats dans le futur.
La faculté de médecine d’Harvard a découvert que l’IA était aussi très bonne pour les diagnostics médicaux. Certaines études ont même souligné qu’elle peut déceler un cancer avant même qu’un spécialiste ne le fasse. Voilà exactement le genre de tâche dans laquelle l’IA excelle : reconnaître des schémas.
Néanmoins, l’adoption de l’IA prend du temps. C’est un outil nouveau, et cela va prendre du temps avant que les travailleurs et les entreprises n’apprennent à l’utiliser. Il faudra réorganiser les lieux de travail et que les travailleurs apprennent à superviser des agents IA, de la même manière que de nombreux travailleurs industriels sont devenus les superviseurs de machines et de robots.
Cela veut dire qu’il y a un délai. Les entreprises ne vont pas simplement changer leur fonctionnement du jour au lendemain. Mais ce développement de l’IA aura des conséquences gigantesques.
Colère contre le système
Nous faisons face à une perspective de chômage de masse, qui touche d’abord les diplômés universitaires. Ceux qui garderont leurs emplois feront face à une déqualification, qui les réduira en fait au rang de superviseurs d’agents IA.
L’IA menace d’attiser la colère que les travailleurs ressentent déjà contre le système et contre leurs patrons. Cela ne serait pas la première fois de l’histoire que l’automatisation et la déqualification mèneraient une couche de la petite-bourgeoisie ou de la classe ouvrière à se radicaliser.
Les soi-disant hyperscalers se butent à une résistance croissante à la construction de centres de données : les gens n’aiment pas que leurs factures énergétiques grimpent ou que leurs réserves d’eau diminuent à cause du refroidissement nécessaire aux centres de données.
Sam Altman, le PDG d’OpenAI, a vu sa maison être attaquée à maintes reprises. Un des suspects a même rédigé un « manifeste anti-IA ».
Dans les mains de la classe ouvrière, l’IA et son complément, la robotique – qui est très développée en Chine – ont le potentiel de libérer l’humanité du fardeau du travail. C’est la base sur laquelle une société communiste peut être construite. Mais dans les mains des capitalistes, cette technologie nous menace de chômage, et pour ceux qui ne perdront pas leur emploi, de journées de travail plus longues et plus intenses. Déjà, on entend parler de travailleurs ayant à faire de plus longues journées de travail à cause de l’IA.
Rien de nouveau sous le soleil. Cela s’est déjà produit de nombreuses fois. Marx expliquait ce processus dans Le Capital. Il écrivait que les nouvelles machines, loin de mener à une amélioration des conditions de travail, mènent à un prolongement de la journée de travail pour les travailleurs, qui doivent travailler plus dur pour s’assurer que les capitalistes obtiennent un retour sur leur investissement. C’est pourquoi Meta a renvoyé 8000 personnes et laisse 6000 autres postes vacants, afin de rassurer les actionnaires s’inquiétant du coût de l’investissement en IA.
Pourtant, malgré tous ces investissements, ce n’est pas assez. À moins qu’elles ne trouvent un moyen d’améliorer radicalement l’efficacité de ces modèles, les compagnies d’IA éprouvent de grandes difficultés à générer assez de puissance de calcul pour les faire fonctionner. Anthropic, par exemple, s’est plaint qu’OpenAI accapare toute la puissance de traitement, leur en laissant assez peu pour faire fonctionner leurs propres modèles.
Pour que l’IA soit adoptée à grande ampleur, il faudra bien plus d’investissements. Par rapport aux précédents booms d’investissement, celui-ci a été assez léger. Par exemple, le boom de la construction de chemin de fer aux États-Unis et au Royaume-Uni consommait environ 8 à 10% de l’économie. Le boom de l’investissement en IA, par comparaison, ne consomme que 1 ou 2% de l’économie américaine, et bien moins dans les autres pays. Cela marque une tendance. Les économies occidentales ont beaucoup d’argent pour la spéculation (dans la bourse et le Bitcoin, par exemple) mais assez peu d’argent pour vraiment développer l’économie.
Pendant ce temps, avec une crise de surproduction qui domine l’économie mondiale, les capitalistes se grattent la tête en se demandant bien – ce qui n’est pas une première dans l’histoire – : « Si je vire tous mes travailleurs, alors qui pourra acheter mes produits? »
Le fait est que, si l’IA échoue à accomplir ce qu’elle promet, elle causera des problèmes. Si elle y arrive, elle causera encore plus de problèmes. Et cela s’ajoutera à la pléthore de problèmes auxquels l’économie mondiale est déjà confrontée : la guerre en Iran, les niveaux d’endettement, le protectionnisme, etc.
