Intelligence artificielle : permettre à la majorité de sortir de la pauvreté ou rester éternellement en bas de l'échelle ?

Auteur : Zhang Feng

I. La vision fondamentale du New Yorker : « L’intelligence artificielle réduira la majorité des gens à un état permanent de subalternité »

Dans un article largement diffusé du magazine The New Yorker, une vision inquiétante de l’avenir est esquissée : avec le développement rapide de l’intelligence artificielle, la société se divisera en une « élite » maîtrisant la technologie AI et une masse de « classes inutiles », la majorité des gens étant condamnés à rester en permanence au bas de l’échelle sociale. La logique centrale de cette vision peut être résumée en plusieurs points :

Premièrement,** l’IA**** remplacera un grand nombre de emplois de cols blancs et de professions intellectuelles.** Contrairement aux précédentes révolutions industrielles qui ont principalement remplacé le travail physique, l’intelligence artificielle impacte directement le travail cognitif, l’analyse, le jugement, voire une certaine créativité. Les professions traditionnelles de la classe moyenne — avocats, comptables, programmeurs, médecins, enseignants — pourraient être massivement remplacées par l’IA.

Deuxièmement, la vitesse d’itération technologique dépasse de loin celle de la transition de la main-d’œuvre. Historiquement, la diffusion de la machine à vapeur et de l’électricité a pris plusieurs décennies, voire un siècle, alors que la capacité de l’IA connaît des avancées qualitatives tous les quelques mois. Les gens n’ont pas le temps d’apprendre de nouvelles compétences, qui deviennent déjà obsolètes.

Troisièmement, la monopolisation de la technologie par le capital renforcera les inégalités. Les grandes entreprises détenant l’IA et les ressources de calcul deviendront de nouveaux « seigneurs féodaux », tandis que les individus n’auront aucun pouvoir de négociation dans ce système, car l’IA sera moins chère, plus efficace et plus stable que n’importe quel humain.

Quatrièmement, la logique de « création de nouveaux emplois » devient invalide. Si les révolutions technologiques passées ont détruit d’anciens postes mais en ont créé de nouveaux, l’IA ne se limite pas à remplacer le travail physique : elle remplace aussi le travail intellectuel. Les nouveaux emplois créés seront soit très haut de gamme (réservés à une minorité), soit rapidement absorbés par l’IA. En fin de compte, la majorité des gens perdra toute valeur d’engagement dans le système économique, ne pouvant subsister qu’avec un revenu de base, devenant ainsi des « animaux de compagnie nourris par des algorithmes ».

Cette vision n’est pas une simple alarmiste : elle suscite une anxiété profonde dans le monde académique, technologique et politique. Mais si l’on examine plus attentivement la nature de l’intelligence artificielle, on constate que la conclusion du New Yorker repose sur une erreur fondamentale — il considère l’IA comme une force extérieure qui remplace la capacité mentale humaine, sans voir qu’en réalité, l’IA est essentiellement une infrastructure pour le travail cognitif.

II. La rationalité et l’irrationalité de la logique du New Yorker

Raisonnement rationnel. D’abord, il faut reconnaître qu’il existe des éléments raisonnables dans la vision du New Yorker. L’impact de l’IA sur l’emploi est indéniable, et de nombreuses preuves le soutiennent. Les grands modèles linguistiques comme GPT-4 excellent dans la génération de code, la rédaction de textes, l’analyse de données, voire la consultation juridique, approchant ou dépassant le niveau de professionnels. Une étude de Goldman Sachs en 2023 estime que deux tiers des emplois en Occident sont exposés à un risque d’automatisation par l’IA, avec entre un quart et la moitié des tâches pouvant être effectuées directement par l’IA.

Ensuite, la vitesse d’évolution technologique est sans précédent. Lors de la révolution industrielle, la transition a pris deux générations ; aujourd’hui, l’IA passe du test de Turing à la réussite à l’examen du barreau en moins de dix ans. Cette accélération exponentielle rend difficile toute reconversion ou formation continue.

Troisièmement, la concentration de richesse et de pouvoir est une tendance inquiétante. Quelques entreprises comme OpenAI, Google, Microsoft détiennent un avantage significatif en termes de modèles, de puissance de calcul et de données. Si cette monopolisation se pérennise, la majorité des individus pourrait perdre leur voix dans l’économie.

Irrationalité. Cependant, la logique du New Yorker comporte une erreur fondamentale : elle assimile « l’IA qui remplace un certain travail » à « l’inutilité de l’exécutant de ce travail ». Cette hypothèse ignore la complexité de la relation entre travailleurs et technologies dans le système économique, qui n’est pas une simple substitution.

La première erreur est le piège de la « pensée à somme nulle ». Voir l’IA comme un concurrent qui « vole » des emplois est une vision héritée de l’ère industrielle. En réalité, chaque révolution technologique a détruit certains métiers mais en a aussi créé de nouveaux. La mécanisation agricole du XIXe siècle a fait passer la part de l’emploi agricole de 80 % à moins de 2 %, sans provoquer un chômage massif — au contraire, elle a permis de se tourner vers l’industrie, les services, et des activités jusque-là inimaginables. L’IA créera également de nouveaux secteurs professionnels aujourd’hui inconnus.

La deuxième erreur est d’ignorer la diversité de la valeur du travail humain. La vision du New Yorker suppose que la valeur économique ne réside que dans le travail productif mesurable en termes d’efficacité. Or, la créativité, l’empathie, le jugement éthique, l’esthétique, la construction communautaire, l’accompagnement éducatif — autant d’activités encore difficilement ou inefficacement automatisables — sont des éléments essentiels de la vie humaine et de l’économie. Plus l’IA devient efficace, plus ces capacités « faibles mais uniques » seront précieuses.

Enfin, la plus grave erreur est une mauvaise lecture de la nature de l’IA. Le New Yorker la voit comme une « superintelligence » autonome, capable de prendre en charge toute la cognition humaine. Mais en réalité, l’IA n’est pas une « intelligence » indépendante » : c’est une infrastructure pour la capacité mentale, une capacité de travail mental extractible et industrialisée. Pour comprendre cela, il faut analyser ses caractéristiques fondamentales.

III. La nature de l’IA : l’infrastructure du travail cognitif

Une analogie : la révolution industrielle est l’infrastructure du travail physique. Pour comprendre l’IA, il faut revenir à la révolution industrielle. Celle-ci n’a pas été simplement l’avènement de machines mystérieuses, mais l’industrialisation du travail physique répétitif.

Avant la révolution, forger une pelle en fer nécessitait la maîtrise du forgeron — la force, le rythme, l’angle du marteau, tout cela était un savoir corporel transmis de génération en génération. La révolution industrielle, avec la machine à vapeur, la presse, la chaîne de montage, a extrait ces gestes répétitifs et réguliers du corps humain, les a standardisés, mécanisés, à grande échelle. Résultat : un ouvrier formé en deux mois pouvait faire ce qu’un apprenti mettait dix ans à apprendre.

Ce n’est pas que « la machine a remplacé l’homme », mais que « la capacité de travail physique est devenue une infrastructure accessible à tous ». Il ne faut pas devenir forgeron pour produire une pelle, il suffit de se connecter au système industriel. La révolution industrielle a transformé la « force » — autrefois une capacité rare — en une ressource bon marché, accessible à tous.

Le résultat n’a pas été la pauvreté des ouvriers, mais une amélioration sans précédent du niveau de vie. En brisant le goulot d’étranglement du travail physique, l’humanité a commencé à se concentrer sur l’organisation, la conception, la gestion, l’innovation — ces activités qui nécessitent des capacités humaines uniques.

L’IA : l’industrialisation du travail cognitif répétitif. L’IA prolonge cette logique dans le domaine mental. Elle est l’industrialisation du travail cognitif général, répétitif et mécanisable.

Qu’est-ce qu’un travail cognitif général, répétitif et mécanisable ? Décomposons :

Général : pas la créativité de type Einstein, mais des tâches standards rencontrées par tout professionnel — rédiger un email, prendre des notes, traduire un texte, écrire un code de tri, analyser une tendance financière, repérer des anomalies dans une image médicale.

Répétitif : ces tâches ont des modèles clairs, leur traitement est très similaire dans de nombreux cas. Un médecin qui examine 1000 scans de tomodensitométrie applique la même logique ; un programmeur qui écrit 100 fonctions de tri utilise une structure logique similaire.

Mécanique : la tâche suit des règles, des méthodes, des processus précis, pouvant être décrits par des « si — alors ». Elle peut être codée en algorithme. La relation entre entrée et sortie est claire.

Ce type de travail cognitif constitue la majorité des emplois de cols blancs. Il requiert des connaissances spécialisées, de la formation, de la réflexion — mais pas la créativité la plus avancée ni le jugement éthique ou la sensibilité émotionnelle.

L’IA, via l’apprentissage massif, les réseaux neuronaux profonds, l’apprentissage par renforcement, extrait ces capacités mécanistes du cerveau humain, les standardise, les rend accessibles à tous, avec un coût marginal proche de zéro. Vous n’avez pas besoin d’apprendre la comptabilité, ni de mémoriser toutes les lois fiscales : il suffit de décrire votre problème à l’IA, qui effectuera en quelques secondes ce qu’un comptable mettrait une demi-heure à faire.

Ce n’est pas « l’IA qui remplace l’humain », mais « la capacité de travail cognitif mécaniste devient une infrastructure accessible à tous ». Comme la révolution industrielle a permis à chacun d’accéder à la « métallurgie » autrefois réservée aux forgerons, l’IA donne à chacun la « capacité de calcul » et d’analyse autrefois réservée aux experts.

Pourquoi cela ouvre-t-il plus de possibilités à la majorité ? En comprenant la nature de l’IA, on voit pourquoi elle profite à tous plutôt que de les appauvrir.

D’abord, l’IA réduit considérablement le seuil d’accès à la connaissance et aux compétences spécialisées. Avant, devenir analyste de données demandait des années d’apprentissage en statistiques, programmation, bases de données. Aujourd’hui, un marketeur peut demander à l’IA : « Analyse nos ventes de l’année dernière, trouve les combinaisons de produits achetés ensemble. » L’IA donne non seulement une réponse, mais explique la méthode. La connaissance spécialisée n’est plus une ressource rare : la véritable ressource rare devient la capacité à poser la bonne question et à juger la qualité de la réponse — des compétences que tout le monde peut développer.

Ensuite, l’IA libère l’humain du travail cognitif répétitif. Un médecin passe beaucoup de temps à rédiger des dossiers, examiner des images de routine, consulter la littérature — ces tâches mécanistes occupent 70 % de son temps. Quand l’IA prend en charge ces activités, le médecin peut se concentrer sur ce qui nécessite vraiment l’humain : la relation avec le patient, la conception de traitements personnalisés, la recherche médicale innovante. La profession ne disparaît pas, elle devient plus précieuse, car elle se concentre sur ce que l’IA ne peut pas faire.

Troisièmement, le coût marginal proche de zéro de l’IA rend les services intellectuels haut de gamme accessibles à tous. Autrefois, seul un grand cabinet pouvait engager des avocats ou des consultants de renom. Maintenant, un petit entrepreneur peut utiliser l’IA pour générer un premier brouillon de contrat, rédiger un plan d’affaires, analyser des états financiers. Cela ne supprime pas ces professions, mais élargit leur marché. Avec des coûts plus faibles, la demande explose, et les professionnels collaborant avec l’IA peuvent offrir des services de haute qualité à une échelle plus grande.

Quatrièmement, l’augmentation de la productivité individuelle. Une personne, avec l’aide de l’IA, peut réaliser ce qu’un petit groupe faisait auparavant. Cela ne provoquera pas de chômage, mais favorisera la micro-entreprise et l’économie individuelle. Un seul peut être à la fois chef de produit, designer, programmeur, marketeur, grâce à l’assistance de l’IA. La créativité, le jugement, la responsabilité — ces qualités humaines fondamentales — deviennent plus importantes, tandis que le seuil pour les réaliser baisse.

IV. Nouvelles formes sociales et divisions du travail

Une fois que l’IA devient une infrastructure cognitive généralisée, la société adoptera une organisation radicalement nouvelle. Ce n’est pas une utopie, mais une projection raisonnable basée sur les tendances technologiques actuelles.

La distribution en fonction des besoins fondamentaux devient envisageable. Avec une productivité alimentée par l’IA, la satisfaction des besoins matériels de base pourra se faire « à la demande ». Pourquoi ?

L’automatisation de la production. Les systèmes d’IA pour la gestion des matières premières, la planification, la logistique, permettent d’optimiser la fabrication, réduisant gaspillage et stocks. La fabrication intelligente, avec robots et IA, peut ajuster instantanément la production selon la demande.

L’efficacité énergétique. L’IA dans la gestion des réseaux électriques, la prévision de la consommation, l’intégration des énergies renouvelables, permettra de réduire la consommation d’énergie par unité de PIB. Quand l’énergie et la puissance de calcul deviennent bon marché, le coût marginal de la production matérielle tend vers celui des matières premières.

L’automatisation complète. La combinaison de l’IA et de la robotique peut automatiser entièrement la chaîne de production, du début à la fin. C’est comme l’eau courante aujourd’hui : on n’a pas besoin de connaître le fonctionnement de la station d’épuration, il suffit d’ouvrir le robinet. La consommation à la demande devient très bon marché.

Quand la majorité des biens essentiels — nourriture, vêtements, logement, transports, appareils ménagers — peuvent être produits à coût marginal proche de zéro, la société peut assurer une distribution de base à tous. C’est comme l’éducation ou la santé dans les pays nordiques : une garantie de vie décente, pas un luxe.

Il faut souligner que « distribution à la demande » ne signifie pas « distribution gratuite ». C’est une garantie de niveau de vie minimum, au-dessus duquel chacun peut, par sa créativité, ses activités, ses choix, obtenir davantage.

Les besoins spirituels et la créativité deviennent la nouvelle valeur. Quand la matière est assurée, ce qui devient rare, ce sont le sens, l’expérience, la création, la relation, l’esthétique. Ces domaines sont précisément faibles pour l’IA — pas qu’elle ne puisse pas faire quelque chose, mais que, même très avancée, elle ne pourra jamais remplacer la participation humaine pleine de sens.

Pourquoi aller à un concert live plutôt qu’écouter une performance parfaite générée par l’IA ? Parce que « la performance d’un individu à ce moment précis » a une valeur intrinsèque. Pourquoi regarder les Jeux Olympiques ? Parce que le dépassement de soi d’un être humain réel touche le cœur. Pourquoi discuter face à face avec un ami plutôt qu’avec une IA ? Parce que l’autre est « un sujet libre, conscient de lui-même ».

Ces activités — création artistique, recherche scientifique (vraie exploration, pas simple revue de littérature), éducation (notamment sur les valeurs et l’esthétique), construction communautaire, thérapie, sport, artisanat, philosophie — seront les principales activités et sources de valeur dans la société future.

La division du travail évoluera : « Trouver un emploi » cédera la place à « trouver une mission » : quand la sécurité matérielle est assurée, l’engagement ne sera plus motivé par la survie, mais par le sens, le défi, l’expérience de flux, l’accomplissement personnel.

De « l’exécutant » au « définisseur, évaluateur, intégrateur » : l’IA peut coder, mais c’est l’humain qui définit « ce que nous devons créer, quels problèmes résoudre ». Elle peut générer des propositions, mais c’est l’humain qui juge « si cette solution correspond à l’esprit du projet ». Elle peut collecter des données, mais c’est l’humain qui en fait une narration cohérente et humaine.

De la « compétition d’efficacité » à la « compétition d’unicité » : face à l’IA, la vitesse et la précision seront toujours supérieures, mais « mon regard, mon expérience, mes émotions, mon jugement » sont inimitables. La véritable force du futur sera « pourquoi c’est moi qui fais cette chose, et pas un autre ».

Cela implique que la stratification sociale ne sera plus simplement « ceux qui ont l’IA » et « ceux qui n’en ont pas », mais « ceux qui savent collaborer avec l’IA pour libérer leur créativité » et « ceux qui ne savent pas encore ». Ces derniers ne seront pas une classe inférieure, mais un potentiel à libérer — c’est la mission de l’éducation.

V. Éviter la monopolisation : la nécessité d’une gouvernance équilibrée

Mais ces perspectives optimistes ne se réaliseront pas automatiquement. Elles dépendent d’un développement et d’une gouvernance de l’IA qui évitent la concentration de pouvoir. Si l’IA est monopolisée par quelques entreprises, devenant un nouvel outil de privilège, la prophétie du New Yorker pourrait se réaliser d’elle-même. Il faut donc un ensemble de mesures complémentaires.

Synergie avec le Web3 : prévenir la monopolisation de la valeur. La décentralisation de la propriété et de la gouvernance via le Web3 peut empêcher la concentration de puissance dans le calcul, les données et les modèles.

Marché décentralisé de puissance de calcul : grâce à la blockchain, chacun peut mettre à disposition ses GPU inutilisés, recevoir des tokens, et participer à l’entraînement de grands modèles sans dépendre uniquement des data centers de quelques géants. Bien que la décentralisation de l’entraînement soit encore un défi technique, la décentralisation de l’inférence est déjà une voie crédible.

Propriété des données et preuve de contribution : les données générées par l’interaction avec l’IA ont une valeur, et cette valeur doit revenir à leurs créateurs. La blockchain peut assurer la traçabilité et la rémunération. Si chacun peut contribuer avec ses données d’interaction et en tirer un revenu, l’évolution de l’IA devient une démarche participative et bénéfique pour tous.

Protection et développement des modèles open source : des modèles comme Llama de Meta ou le Qianwen d’Alibaba montrent que l’IA performante n’a pas besoin d’être fermée. La gouvernance Web3 peut soutenir financièrement les développeurs open source, évitant la concentration du marché.

Synergie avec la technologie quantique : la puissance du calcul quantique pourrait bouleverser le monopole actuel. La capacité de calcul parallèle et l’accélération exponentielle sur certains problèmes pourraient permettre à davantage d’acteurs — universités, PME, chercheurs indépendants — de former de grands modèles, sans dépendre des géants du secteur.

Sécurité et gouvernance numérique : la distribution de clés quantiques et la génération de nombres aléatoires quantiques peuvent assurer des systèmes d’IA véritablement sécurisés, empêchant la surveillance ou le contrôle total par une entité unique.

Gouvernance numérique : la transparence des algorithmes, l’auditabilité, l’ouverture des interfaces, la souveraineté des données personnelles, la mise en place d’un « revenu de calcul universel » (par exemple, chaque citoyen disposerait d’un quota quotidien d’utilisation gratuite de l’IA) sont autant de mesures pour éviter la concentration du pouvoir.

Une collaboration entre technologie et civilisation. La synergie entre IA, Web3, quantique et gouvernance numérique doit viser à faire de la production un outil « human-centric » : pas un AI contrôlé par quelques entreprises, mais une infrastructure ouverte, transparente, accessible, et contrôlée par la société. Comme l’électricité aujourd’hui, qui peut être utilisée par tous sans dépendre d’un monopole.

Les inquiétudes du New Yorker sont profondes et méritent d’être prises au sérieux. Elles rappellent que la technologie n’apporte pas automatiquement justice ou équité. Mais si l’on en conclut que l’IA condamne la majorité à la subalternité, c’est une erreur fondamentale. L’intelligence artificielle n’est pas une « super intelligence » autonome, mais une infrastructure pour le travail mental, une extension de nos capacités. Elle est une infrastructure, un outil, un amplificateur de capacités.

Son véritable enjeu historique n’est pas de remplacer l’humain, mais de le libérer du travail mental répétitif, pour que chacun puisse, à moindre coût, accéder à des niveaux supérieurs de créativité, de jugement et de connexion émotionnelle.

Dans le futur, la satisfaction des besoins matériels sera assurée par des systèmes automatisés, et l’humanité se concentrera sur la recherche de sens et la création spirituelle. Ce n’est pas l’IA qu’il faut craindre, mais sa concentration dans quelques mains. Grâce au Web3, à la technologie quantique et à une gouvernance numérique transparente, nous pouvons ouvrir une voie de « collaboration homme-machine, bénéfique pour tous ».

À chaque étape de l’histoire, certains ont prophétisé la destruction de la majorité par la nouvelle technologie. Mais l’histoire a montré que lorsque la technologie devient une infrastructure plutôt qu’une chaîne, elle libère plus qu’elle ne détruit. L’intelligence artificielle ne condamnera pas la majorité à la subalternité : elle leur donnera, pour la première fois, la possibilité de se libérer de la pression de la survie, et de devenir véritablement maîtres de leur vie et de leur sens.