Nous ne sommes pas en février 2020, et les gens ordinaires s’en sortiront très bien.
Traduction de l’article Why I’m not worried about AI job loss, par David Oks, 12 février 2026.
Il y a deux jours, un certain Matt Shumer a publié un essai sur Twitter intitulé « Something Big Is Happening » (Quelque chose d’important est en train de se passer). Son essai est immédiatement devenu viral. Au moment où nous écrivons ces lignes, il a été vu environ 100 millions de fois et ce chiffre ne cesse d’augmenter. Il a été partagé par des personnalités aussi différentes que le commentateur conservateur Matt Walsh (« C’est un très bon article ») et le commentateur libéral Mehdi Hasan (« Peut-être l’article le plus important que vous lirez aujourd’hui, cette semaine, ce mois-ci »). J’ai entendu d’innombrables témoignages de personnes à qui leurs parents, leurs frères et sœurs ou leurs amis ont envoyé cet article de leur propre initiative. Je pense que l’essai de Shumer finira par être l’article long format le plus lu de cette année.
Et il n’est pas difficile de comprendre pourquoi il a touché une corde sensible. Pour la plupart des gens qui l’utilisent, « l’intelligence artificielle » se résume à ChatGPT, un service gratuit ; pour eux, l’IA est utile pour répondre à des questions et rédiger des e-mails. Mais aujourd’hui, les gens commencent à réaliser que l’IA va devenir une force considérable dans le monde. C’est l’année où les gens ordinaires commencent à réfléchir à la façon dont elle va changer la vie humaine. Et il n’est pas surprenant que la première chose à laquelle ils pensent est de savoir si l’IA va leur faire perdre leur emploi, rendre leurs compétences inutiles et détériorer leur vie. Un sentiment de panique grandit. The Atlantic parle de la perte d’emplois due à l’IA. Bernie Sanders parle de la perte d’emplois due à l’IA. Matt Walsh affirme que « l’IA va détruire des millions d’emplois. C’est déjà en train de se produire. Tout est en train de changer. L’avalanche est déjà là. La plupart des sujets dont nous discutons actuellement seront très bientôt hors de propos. » Nous entrons dans une période de panique.
C’est donc le moment idéal pour quelqu’un qui prétend faire partie de « l’industrie de l’IA » d’écrire un essai affirmant que nous sommes dans une situation similaire à celle de février 2020, où nous avons assisté à une augmentation exponentielle des infections au COVID. Et tout comme le COVID, l’intelligence artificielle est sur le point de bouleverser la vie des gens ordinaires avec une force incroyable ; et que la seule façon pour eux de surmonter ce choc massif est d’acheter des abonnements à des produits d’IA, d’économiser plus d’argent, de passer une heure par jour à expérimenter l’IA et peut-être de suivre Matt Shumer afin de « rester au courant du modèle le plus performant à un moment donné ». Ce n’est pas un très bon essai — une grande partie a été clairement générée par l’IA, et Shumer l’admet — mais le timing et le positionnement sont des facteurs beaucoup plus importants pour le succès de tout argument. Et le timing et le positionnement de Shumer étaient impeccables. Je ne pense pas qu’aucun autre texte ne contribuera davantage à façonner l’opinion des gens ordinaires sur l’IA que l’essai de Shumer. Il va devenir un document clé de ce moment.
Et c’est une très mauvaise chose. Non pas parce que l’essai est généré par l’IA, mais parce qu’il est totalement erroné sur les mérites de ce que l’IA va apporter. Je ne pense pas que nous vivions une situation similaire à celle d’avant la COVID, en février 2020. Je ne pense pas que les gens ordinaires aient beaucoup à craindre de l’IA. Et je ne pense pas que les prévisions que les gens tirent de cet essai – perte massive et imminente d’emplois, transformation rapide du monde entier à partir des prochains mois, « l’avalanche est déjà là » – soient fondées sur la réalité. Et je crains que ces perceptions erronées ne conduisent à une catastrophe.
Je ne dis pas cela parce que je ne crois pas en l’IA. Je pense que l’IA va devenir extrêmement importante ; je pense qu’elle finira par être au moins aussi importante que la découverte de l’électricité ou de la machine à vapeur, et il y a de fortes chances qu’elle soit la chose la plus importante que les humains aient jamais inventée. Je pense que l’avenir sera très différent du passé.
Mais je ne pense pas que cela implique le monde de « février 2020 » que les gens semblent imaginer. Honnêtement, je ne pense pas que nous allons assister à un chômage de masse, à la mort soudaine du travail cognitif humain ou à quoi que ce soit qui ressemble à une « avalanche ». Les années à venir seront étranges, surtout si vous vous tenez au courant des derniers développements en matière d’IA. Mais les impacts réels de l’IA dans le monde réel seront beaucoup plus lents et inégaux que ne le pensent des personnes comme Shumer. Le travail humain ne va pas disparaître de sitôt. Et qu’ils passent ou non une heure par jour à utiliser des outils d’IA, les gens ordinaires s’en sortiront très bien.
Le remplacement effectif de la main-d’œuvre est beaucoup plus difficile que les gens ne le pensent
L’IA sera extraordinairement performante : elle continuera à nous impressionner et à nous émerveiller par ses capacités, et elle ne fera que s’améliorer, à un rythme toujours plus rapide. Il existe déjà de nombreuses tâches pour lesquelles l’IA est aussi performante qu’un humain compétent, et ce nombre ne fera qu’augmenter.
Mais cela n’implique pas pour autant le remplacement massif de la main-d’œuvre humaine.
La chose la plus importante à savoir au sujet du remplacement de la main-d’œuvre, point de départ de toute analyse sérieuse, est la suivante : le remplacement de la main-d’œuvre est une question d’avantage comparatif, et non d’avantage absolu. La question n’est pas de savoir si l’IA peut accomplir des tâches spécifiques que les humains accomplissent. Il s’agit de savoir si la production globale des humains travaillant avec l’IA est inférieure à ce que l’IA peut produire seule : en d’autres termes, s’il existe un moyen pour que l’ajout d’un humain au processus de production augmente ou améliore la production de ce processus. C’est une question très différente. L’IA peut avoir un avantage absolu dans chaque tâche, mais il serait toujours économiquement judicieux de combiner l’IA et les humains si la production globale est supérieure : c’est-à-dire si les humains ont un avantage comparatif à n’importe quelle étape du processus de production.
C’est certainement le cas à l’heure actuelle, même dans un domaine comme l’ingénierie logicielle où l’étendue des capacités de l’IA est pleinement mise en évidence, que la combinaison homme-IA, le « cyborg », est supérieure à l’IA seule, notamment parce qu’il faut encore indiquer à l’agent de codage vos préférences, celles de votre entreprise ou celles de vos clients. C’est une bonne chose pour le travail humain, car cela signifie que les travailleurs sont plus productifs, et tant que la demande pour les biens qu’ils produisent est élastique, nous devrions être plutôt optimistes quant au travail humain dans ce régime. (C’est probablement la raison pour laquelle le nombre d’offres d’emploi pour les ingénieurs en informatique a augmenté au cours des douze mois qui ont suivi la sortie de Claude Code.)
Bien sûr, plus les capacités de l’IA progressent rapidement, plus nous aurons tendance à voir la complémentarité diminuer : je ne pense pas que l’ère des cyborgs soit nécessairement permanente. Un monde où la complémentarité humaine disparaîtrait totalement n’est pas réaliste : il s’agit d’une solution extrême où l’IA serait tellement supérieure dans toutes les tâches imaginables, dans toutes les conditions imaginables, qu’il n’y aurait littéralement rien qu’un humain puisse faire pour améliorer un processus de production où que ce soit. Ce n’est pas un scénario réaliste. Il n’est pas difficile d’imaginer que nous nous rapprochions asymptotiquement d’un tel monde, sans jamais l’atteindre. Mais la complémentarité sérieuse entre l’humain et l’IA durera beaucoup plus longtemps que ce que les gens semblent penser aujourd’hui.
Je ne dis pas cela parce que je pense que les modèles d’IA sont mauvais ou qu’ils ne s’amélioreront pas ; je pense que les modèles d’IA sont très bons et qu’ils s’amélioreront encore beaucoup. Non. La faute n’incombe pas aux modèles, mais à nous. Le monde est dirigé par des humains, et parce qu’il est dirigé par des humains — des entités malodorantes, huileuses, irritables, têtues, compétitives, facilement effrayées et, par-dessus tout, inefficaces —, c’est un monde de goulots d’étranglement. Et tant que nous aurons des goulots d’étranglement humains, nous aurons besoin d’humains pour les gérer : en d’autres termes, nous aurons une complémentarité.
Les goulots d’étranglement régissent tout ce qui m’entoure
Les gens sous-estiment souvent l’inefficacité qui règne dans pratiquement tous les domaines, et la fréquence à laquelle ces inefficacités peuvent être réduites à des goulots d’étranglement causés simplement par le fait que les humains sont humains. Les lois et les réglementations sont des goulots d’étranglement évidents. Mais il en va de même pour les cultures d’entreprise, les connaissances locales tacites, les rivalités personnelles, les normes professionnelles, la politique au bureau, la politique nationale, les hiérarchies sclérosées, la rigidité bureaucratique, la préférence humaine pour la compagnie d’autres humains, la préférence humaine pour la compagnie de certains humains plutôt que d’autres, l’amour humain pour les récits et les marques, la nature capricieuse des préférences et des goûts humains, et la nature extrêmement limitée de la compréhension humaine. Et le plus grand obstacle est tout simplement la résistance humaine au changement : le fait que les gens n’aiment pas changer leurs habitudes. Tous ces facteurs sont extrêmement puissants. Les processus de production sont régis par leurs intrants les moins efficaces : plus les intrants les plus efficaces sont efficaces, plus les intrants les moins efficaces sont importants.
À long terme, nous devons nous attendre à ce que la puissance de la technologie surmonte ces obstacles, de la même manière qu’une rivière érode une pierre au fil des années et des décennies, tout comme au début du XXe siècle, la puissance pure de l’électricité a progressivement surmonté les obstacles que représentaient les infrastructures industrielles obsolètes, les flux de travail dépassés et le conservatisme des directeurs d’usine rigides. Ce processus prend toutefois du temps : il a fallu des décennies pour que l’électricité, l’une des technologies polyvalentes les plus puissantes, commence à avoir un impact sur la croissance de la productivité. L’IA sera probablement beaucoup plus rapide que cela, notamment parce qu’elle peut être active d’une manière que l’électricité ne peut pas être. Mais ces goulots d’étranglement sont réels et importants, et ils sont évidents si l’on observe n’importe quelle partie du monde réel. Et tant que ces obstacles existeront, quel que soit le niveau des capacités de l’IA, nous devons nous attendre à une complémentarité réelle et puissante entre le travail humain et l’IA, simplement parce que la combinaison « humain plus IA » sera plus productive que l’IA seule.1Et que l’humain seul ? GB
Et je soupçonne que la présence de ces obstacles explique l’une des grandes questions de ces dernières années, à savoir pourquoi, compte tenu de la qualité des modèles, nous avons constaté un remplacement si faible de la main-d’œuvre.
Si vous étiez venu me voir il y a dix ans pour me parler des modèles d’IA de pointe dont nous disposons aujourd’hui, à savoir que GPT 5.2 et Claude Opus 4.6 seraient accessibles au public via un appel API bon marché, j’aurais pensé que nous assisterions à quelque chose comme un chômage de masse. J’aurais dit quelque chose de similaire, honnêtement, à propos de GPT-4 : si vous m’aviez montré GPT-4 il y a dix ans, j’aurais pensé que dans les 12 ou 24 mois suivant sa sortie, nous aurions au moins automatisé la plupart des services clients externalisés. Les gens disaient la même chose à propos de GPT-3 lorsqu’il est sorti en 2020.
GPT-3 est sorti il y a six ans ; GPT-4 depuis trois ans, et rien de tout cela ne s’est produit. Même dans le secteur des services clients externalisés, le fruit le plus facile à cueillir sur l’arbre de l’automatisation, nous ne constatons tout simplement pas encore de licenciements massifs dus à l’IA. Je vais être franc avec vous : cela a été une énorme surprise pour moi. (Et pour d’autres.) Il y a des changements, mais ils sont progressifs ; cela ressemble davantage à une diffusion technologique standard qu’à un tsunami de remplacement. Et nous devrions réfléchir sérieusement à la raison pour laquelle il en est ainsi.
Est-ce parce que les modèles ne sont pas assez intelligents ? Je ne pense pas que ce soit le cas. Je pense que les modèles dont nous disposons aujourd’hui sont très performants, qu’ils le sont depuis longtemps et qu’ils ne feront que s’améliorer à partir de maintenant : nous ne devons pas oublier à quel point même GPT-3.5 serait incroyable du point de vue de 2016. L’expérience de ces dernières années devrait nous le montrer clairement : l’intelligence n’est pas le facteur limitant ici. Il se peut qu’à la limite, tout soit soluble dans l’intelligence ; si nous inventions un dieu numérique, il serait probablement capable de comprendre comment gérer un centre d’appels. Mais à moins d’atteindre ce monde de solutions radicales, nous sommes toujours dans un régime régi par des goulots d’étranglement humains. Dans le cas du centre d’appels, il peut s’agir d’obligations contractuelles, de questions de responsabilité, d’intégration avec des systèmes existants ou du désir humain de crier sur un autre humain lorsqu’il est frustré. Mais même pour ce travail parmi les plus simples du monde réel, nous sommes dans un monde de goulots d’étranglement.
Et tant que nous sommes dans ce monde de goulots d’étranglement, nous devrions être assez optimistes quant au travail humain.
La demande de main-d’œuvre humaine complémentaire pourrait en fait augmenter
Pourquoi devrions-nous être optimistes quant au travail humain à une époque où l’IA prend un avantage absolu dans un grand nombre de tâches ?
En termes simples, parce que la demande pour la plupart des choses que les humains produisent est beaucoup plus élastique que nous ne le reconnaissons aujourd’hui ; et tant que les humains sont complémentaires au processus de production, il ne sera pas rare que les gains d’efficacité soient absorbés par la croissance de la demande. C’est le célèbre paradoxe de Jevons, la tendance selon laquelle une utilisation plus efficace d’une ressource augmente la consommation totale de cette ressource, plutôt que de la réduire. L’énergie est le cas classique de Jevons : nous constatons à maintes reprises que lorsque la production d’énergie devient plus efficace, les gens ne réagissent pas en consommant la même quantité, mais en augmentant leur consommation, de sorte que la consommation totale d’énergie a tendance à augmenter. (D’où le « paradoxe » : l’efficacité énergétique augmente la consommation d’énergie !)
Et je soupçonne que la même élasticité de la demande que nous observons avec l’énergie s’applique à beaucoup de choses créées par les humains. En tant que société, nous consommons toutes sortes de choses – non seulement de l’énergie, mais aussi des contenus écrits et audiovisuels, des services juridiques, des « services aux entreprises » au sens large – en quantités qui étonneraient les gens vivant il y a quelques décennies, sans parler de ceux vivant il y a quelques siècles. La demande a tendance à être beaucoup plus élastique que nous le pensons.
Prenons l’exemple des logiciels. Le terme « logiciel » désigne simplement « ce qu’un ordinateur peut faire » : comme les logiciels ont des capacités très étendues, on peut s’attendre à ce qu’ils soient similaires à l’énergie et à ce qu’il existe une énorme demande latente pour davantage de logiciels dans le monde. C’est pourquoi nous avons constaté que chaque amélioration de l’efficacité de la programmation logicielle (le passage des langages de bas niveau aux langages de haut niveau, l’émergence des frameworks et des bibliothèques, l’abandon progressif du bare metal2contrôle mécanique? à mesure que l’informatique devient de moins en moins chère et de plus en plus abondante) a entraîné une augmentation spectaculaire de la demande en main-d’œuvre dans le domaine du génie logiciel. Il y a aujourd’hui beaucoup plus de personnes employées dans le génie logiciel qu’il y a 20 ou 30 ans. Si l’IA accélère considérablement ces gains de productivité, il ne serait pas si étonnant de voir la demande en main-d’œuvre dans le domaine du génie logiciel augmenter. Nous en voyons un exemple, par exemple, avec l’énorme popularité de Claude Code et Codex. Le codage est beaucoup plus efficace qu’auparavant, mais les gens ont réagi en consacrant beaucoup plus de temps au codage qu’auparavant, car la demande latente en logiciels est énorme. [Note 1]
Tout cela me porte à croire que, tant que nous sommes dans l’ère cyborg de la complémentarité entre l’humain et l’IA, nous devrions être assez optimistes quant au travail humain. Le monde est régi par des goulots d’étranglement ; tant que ces goulots d’étranglement seront réels, il y aura une complémentarité entre les humains et l’IA ; et si la combinaison humain-IA peut rendre le travail humain beaucoup plus productif, nous devrions nous attendre à ce que ce soit une très bonne chose : pour les consommateurs, bien sûr, qui bénéficieront d’un énorme surplus à consommer, mais aussi pour les travailleurs.
Si nous n’avons pas besoin d’emplois, nous les inventerons
Ainsi, à court et moyen terme, la complémentarité préservera une place pour le travail humain. Mais les goulots d’étranglement s’affaiblissent avec le temps et finissent par être surmontés : la complémentarité humaine avec l’IA sera toujours un actif en déclin, et à la limite, elle convergera vers zéro. À terme, nous vivrons vraiment dans un avenir méconnaissable. Que se passera-t-il alors ?
Je ne pense pas qu’il faille trop s’inquiéter pour ce monde. La transition vers celui-ci sera plus longue et plus douce que ce que les gens pensent aujourd’hui ; et lorsque nous aurons atteint cet état, nous aurons passé un certain temps dans un monde d’une telle abondance et d’une telle richesse que les emplois pourraient tout simplement devenir superflus. Peut-être passerons-nous notre vie à nous adonner aux loisirs, à la poésie, aux mathématiques pures ou à l’art raffiné du looksmaxxing (maximisation de l’apparence). Ou peut-être cela signifie-t-il que nous aurons inventé un dieu numérique dont la puissance, la sagesse et l’intelligence seront à nous ce que les nôtres sont à celles d’un insecte : nous aurons immanentisé l’eschaton. Si vous croyez que cela se produira, il est inutile de s’inquiéter du déplacement des ingénieurs en logiciels : vous devriez simplement essayer d’oublier tout cela et profiter de la vie tant que vous le pouvez, car l’apocalypse et la révélation sont en marche.
Je soupçonne que, à moins de ce scénario apocalyptique, le travail humain aura toujours sa place dans le monde. Nous inventerons des emplois parce que nous le pouvons, et ces emplois se situeront quelque part entre les loisirs et le travail. En effet, c’est toute l’histoire de la vie humaine depuis le premier surplus agricole. Pendant toute la période où nous avons cherché des moyens plus productifs de produire des choses, nous avons utilisé le surplus que nous générions pour faire des choses qui s’éloignaient de plus en plus des nécessités de la survie. Aujourd’hui, notre surplus est suffisamment important pour que nous puissions payer un grand nombre de personnes pour être baristas, professeurs de yoga, entraîneurs physiques, réalisateurs de vidéos, producteurs de podcasts et livestreamers ; et nous devons nous attendre à ce que, à mesure que le surplus augmente, les gens trouvent des choses étranges et intéressantes à faire de leur vie.
Les gens ordinaires s’en sortiront très bien
J’ai donc une vision beaucoup plus optimiste de l’impact de l’IA sur le travail humain. Je ne veux pas dire que tous les emplois ou toutes les personnes seront « à l’abri ». Certaines personnes perdront leur emploi à cause de l’IA, d’autres verront leurs compétences devenir inutiles à cause de l’IA, et d’autres encore ne perdront pas leur emploi mais devront s’adapter à des changements importants qui ne leur plairont pas.
Mais dans l’ensemble, la transition économique que l’IA est en train d’amorcer sera beaucoup plus douce que ce que les gens semblent penser. Le COVID est une analogie terrible pour ce qui nous attend. La personne ordinaire, celle qui occupe un emploi régulier, qui ne sait pas ce qu’est Anthropic et qui investit chaque mois une certaine somme d’argent dans un fonds indiciel diversifié : cette personne s’en sortira très probablement bien. Je ne pense pas qu’elle ait grand-chose à craindre de l’IA. Beaucoup de choses s’amélioreront pour elle, mais souvent de manière si progressive et subtile qu’elle ne s’en rendra guère compte. Quelques éléments empireront, généralement d’une manière qu’elle remarquera. Et un nombre surprenant de choses ne changeront pas. Elle devra s’adapter à sa façon de travailler : certains de ces ajustements seront agréables, d’autres moins. Mais ces ajustements se feront au fur et à mesure. Ils n’ont pas vraiment à s’inquiéter.
Je pense qu’il y aura beaucoup de bizarreries et d’instabilité dans les années à venir, mais ces bizarreries et cette instabilité ne viendront pas des impacts économiques réels de la technologie. Elles viendront plutôt des réactions politiques et sociales que des personnes comme Shumer incitent, intentionnellement ou non. Dire aux gens ordinaires que nous sommes en février 2020 et qu’une avalanche se prépare est incorrect sur le fond, mais c’est aussi, franchement, une erreur catastrophique.
J’ai vu comment les gens ordinaires, qui ne sont pas connectés à Internet, réagissent à l’essai de Shumer, et je reconnais maintenant, d’après le sentiment ambiant de peur et de panique, que nous sommes au tout début d’une réaction populiste massive contre l’IA. Dire aux gens que l’IA va probablement leur prendre leur emploi ne se limite pas à leur faire souscrire un abonnement de 20 dollars à ChatGPT Plus afin de s’informer sur les dernières avancées technologiques. Cela aboutit à un énorme mouvement populiste multipartite visant à arrêter l’IA à tout prix : avec l’interdiction totale de la construction de centres de données, la garantie d’un emploi à vie et l’adoption de lois visant à étouffer le développement et le déploiement de tout ce qui pourrait potentiellement rendre l’économie plus efficace. Et si vous pensez que l’IA peut faire de très bonnes choses pour le monde, qu’il s’agisse d’une croissance plus forte de la productivité, d’une accélération des progrès médicaux et scientifiques ou de la découverte de nouvelles étapes plus glorieuses de la civilisation humaine, alors vous devez reconnaître que ce résultat serait une catastrophe pour le bien-être humain.
C’est peut-être une bonne chose que quelqu’un ait écrit un essai qui a touché le grand public et l’a alerté sur le fait que les capacités de l’IA sont très bonnes et s’améliorent rapidement. Il est bon que les gens sachent que l’IA peut faire plus que rédiger leurs e-mails. Et Shumer a raison de dire que quelque chose d’important est en train de se passer dans le monde. Mais nous n’avons pas besoin d’effrayer les gens ordinaires sur ce que cela signifiera pour eux. Je pense qu’ils s’en sortiront très bien.
Note 1. Il se peut que cette augmentation de la demande en génie logiciel ne se traduise pas par une augmentation du nombre d’ingénieurs logiciels, et que le « génie logiciel » en tant qu’ensemble de tâches se diffuse plutôt dans tous les emplois, un peu comme Excel s’est diffusé dans tous les emplois de bureau, non pas en remplaçant les comptables, mais en faisant de chacun une sorte de comptable. Il se peut également que les gains d’efficacité finissent par dépasser l’augmentation de la consommation due à la demande induite ; à la limite, cela signifierait que la complémentarité tend vers zéro. Ainsi, l’existence d’un véritable effet Jevons pour le génie logiciel ou d’autres domaines dépendra de l’équilibre final entre efficacité et consommation. Je reviendrai sur ces questions dans deux prochains essais : l’un sur les raisons pour lesquelles les distributeurs automatiques de billets n’ont pas automatisé les guichets bancaires, contrairement aux iPhones, et l’autre sur les raisons pour lesquelles il pourrait y avoir plus d’ingénieurs en informatique à l’avenir qu’aujourd’hui.
Les traductions de 2026 (.xlsx) – celles de 2025 (.html) – par Gilles en vrac
Les caractères gras dans le texte sont de Gilles.