Pour que l'IA réalise réellement une augmentation de la productivité, il est nécessaire qu'un chômage massif apparaisse d'abord.

Récemment, le gouverneur de la Réserve fédérale, Waller, a révélé publiquement que de nombreux PDG de grandes entreprises américaines lui ont confié en privé que l’intelligence artificielle entraînerait de nombreux licenciements.

Beaucoup ne prennent pas cette déclaration au sérieux, car il est évident que le niveau de développement et le coût actuels de l’intelligence artificielle ne permettent pas encore de remplacer massivement la main-d’œuvre.

Cependant, cette attitude de « suffisance » est fondamentalement erronée ; la narration dominante actuelle sur l’IA et l’emploi est la suivante : la technologie IA n’est pas encore suffisamment mature, et ses gains en productivité sont minimes ; ce n’est qu’à l’avenir, lorsque l’IA sera suffisamment puissante, qu’elle commencera à remplacer les humains, ce qui pourrait alors provoquer un chômage de masse. En d’autres termes, la plupart placent le « chômage de masse » à la fin de l’histoire — comme étant le résultat de la maturité de l’IA.

Mais si nous examinons sérieusement l’histoire économique et les données macroéconomiques actuelles, nous découvrons une conclusion diamétralement opposée, mais plus logique : le chômage de masse n’est pas le résultat de l’augmentation de la productivité de l’IA, mais en fait sa condition préalable.

Les entreprises doivent d’abord traverser une profonde restructuration organisationnelle — supprimer les anciens postes, démanteler les processus existants, repenser la production autour de l’IA — pour que la productivité puisse réellement décoller. La vague de chômage n’apparaîtra pas après que l’IA sera « mature », mais précisément lors de la transition où l’IA passe du statut de « petit outil utile » à celui de « moteur central de la production ».