Dans quelques années, l’IA détruira tout le système de l’économie de marché mondiale

L’idée selon laquelle l’intelligence artificielle (IA) pourrait détruire l’ensemble du système d’économie de marché est une hypothèse profonde et complexe à considérer. Dans un tel scénario, plusieurs éléments et événements clés pourraient survenir et avoir un impact sur les fondamentaux de l’économie.

L’hypothèse selon laquelle l’intelligence artificielle pourrait détruire l’ensemble du système d’économie de marché peut être analysée en examinant en détail son impact possible sur diverses structures économiques et sociales.

La possible destruction du système économique de marché par l’intelligence artificielle peut être décrite comme un processus en plusieurs phases affectant divers aspects de la vie économique et sociale :

Phase 1 : montée de l’automatisation et pertes d’emplois

Phase 1 : montée de l’automatisation et pertes d’emplois

Automatisation des emplois : l’IA pourrait conduire à un changement radical dans le paysage de l’emploi. Avec les algorithmes avancés et l’automatisation, de nombreux emplois, de l’industrie manufacturière aux services, pourraient devenir obsolètes. Cela conduirait dans un premier temps à un chômage massif, car le travail humain ne serait plus compétitif dans de nombreux domaines. Les systèmes d’IA, en particulier l’apprentissage automatique et la robotique, ont déjà entraîné d’importantes pertes d’emplois dans des secteurs tels que la fabrication automobile et électronique. Un exemple est l’introduction de robots contrôlés par l’IA dans les usines automobiles, capables d’assembler des véhicules avec une précision et une efficacité supérieures à celles des travailleurs humains. Selon une étude de l’Université d’Oxford réalisée en 2013, jusqu’à 47 % des emplois aux États-Unis pourraient être automatisables au cours des deux prochaines décennies.

  • Stade précoce: Les tâches simples et répétitives sont automatisées, comme c'est le cas du travail à la chaîne dans l'industrie manufacturière. Les systèmes basés sur l'IA commencent à remplacer les travailleurs humains dans des domaines tels que la saisie de données et le support client.
  • Stade intermédiaire : Les systèmes d’IA plus avancés assument des tâches plus complexes, telles que l’analyse des marchés financiers, ce qui entraîne une baisse de la demande d’analystes financiers.
  • Stade avancé : Automatisation presque complète des tâches complexes et créatives. L’IA dépasse les capacités humaines dans des domaines tels que le diagnostic médical, conduisant à une redéfinition des connaissances expertes.
Automatisation initiale et pertes d’emplois
  • Intégration initiale : les systèmes d'IA sont initialement utilisés pour des tâches simples. Les exemples incluent les robots dans la fabrication ou les chatbots dans le service client.
  • Extension aux travailleurs qualifiés : l’IA remplace progressivement les activités qualifiées, comme la comptabilité, par des logiciels automatisés.
  • Remplacement des connaissances expertes : les systèmes d'IA avancés assument des tâches complexes qui étaient auparavant réservées aux experts, par exemple les diagnostics dans le domaine de la santé utilisant l'IA comme Watson d'IBM.
  • Impact sur le marché du travail : les tâches simples et répétitives sont de plus en plus prises en charge par les systèmes d'IA, ce qui entraîne une modification de la demande de main-d'œuvre humaine. Les premiers domaines touchés sont généralement les industries manufacturières et les services simples.
  • Adaptation des travailleurs : les travailleurs doivent se recycler et perfectionner leurs compétences dans des domaines qui nécessitent des compétences plus complexes, créatives ou interpersonnelles.
  • Dynamisme économique : les entreprises qui investissent rapidement dans les technologies d’IA peuvent réduire leurs coûts et accroître leur compétitivité, entraînant ainsi une redistribution des parts de marché.

Phase 2 : Concentration du capital et domination du marché

Phase 2 : Concentration du capital et domination du marché

Concentration du capital : dans un système d’économie de marché de plus en plus dominé par l’IA, les entreprises qui utilisent efficacement l’IA pourraient gagner une part disproportionnée du marché. Cela pourrait conduire à une formation accrue de monopoles et à une concentration encore plus grande du capital entre ceux qui possèdent et contrôlent la technologie de l’IA. Des entreprises comme Amazon et Google démontrent déjà comment l’utilisation de l’IA peut conduire à un énorme pouvoir de marché. Ces entreprises investissent massivement dans l’IA pour analyser le comportement des consommateurs et optimiser leurs services, supplantant ainsi leurs concurrents plus petits. Le rapport « L'avenir de l'emploi : dans quelle mesure les emplois sont-ils sensibles à l'informatisation ? soutient cette thèse et montre que les leaders technologiques pourraient recevoir une part disproportionnée du gâteau économique.

  • Stade initial : les grandes entreprises investissent massivement dans les technologies d’IA, ce qui leur confère des avantages concurrentiels et marginalise leurs petits concurrents.
  • Étape intermédiaire : des oligopoles émergent dans des secteurs clés où quelques acteurs dominants contrôlent le marché, renforcés par des technologies d’IA propriétaires.
  • Stade avancé : concentration extrême du capital parmi les géants de la technologie, capables d’influencer des marchés entiers, conduisant à la déstabilisation de l’économie de marché.

Concentration et contrôle du marché

Début de consolidation du marché : les grandes entreprises qui investissent dans les technologies d’IA supplantent leurs concurrents plus petits.

Émergence d’oligopoles : quelques entreprises dominent des secteurs entiers grâce à leurs systèmes d’IA avancés.

Monopolisation et pouvoir de marché : ces entreprises exercent une énorme influence sur les prix et la dynamique du marché, ce qui désavantage les petits acteurs et les consommateurs.

Décisions commerciales stratégiques : les systèmes d'IA peuvent analyser de grandes quantités de données pour identifier les tendances et soutenir les décisions commerciales, entraînant ainsi une optimisation des opérations.

Services personnalisés : dans le marketing et les ventes, l'IA permet une approche client hautement personnalisée, ce qui peut augmenter la fidélité des clients et les chiffres de vente.

Barrières à l’entrée : le besoin d’une IA avancée pour l’analyse concurrentielle peut conduire à des barrières à l’entrée plus élevées et ainsi influencer la dynamique du marché.

Phase 3 : Dévalorisation des connaissances humaines

Phase 3 : Dévalorisation des connaissances humaines

Dévaluation des connaissances humaines : les connaissances et les compétences humaines pourraient être dévalorisées dans la mesure où l’IA est capable d’apprendre plus rapidement, de s’adapter et d’effectuer des tâches avec une plus grande précision. L’éducation et l’expérience, pierres angulaires du progrès individuel dans une économie de marché, pourraient perdre de leur importance. Les systèmes basés sur l'IA, tels que Watson d'IBM, ont démontré des capacités qui peuvent dépasser les connaissances humaines dans des domaines spécifiques tels que le diagnostic en médecine. Cela remet en question la pertinence de décennies d’expérience et d’expertise. Un rapport du McKinsey Global Institute estime qu’environ 800 millions de travailleurs dans le monde pourraient être remplacés par l’automatisation d’ici 2030.

  • Stade précoce : l’IA commence à surpasser les performances humaines dans des domaines de niche spécifiques, tels que les jeux d’échecs ou de Go.
  • Étape intermédiaire : les systèmes d'IA comme IBM Watson démontrent leur supériorité dans plusieurs domaines intellectuels, remettant en question l'expertise traditionnelle.
  • Stade avancé : les systèmes d’IA contribuent à la science et à d’autres domaines de connaissances, réduisant ainsi le besoin d’expertise humaine et mettant en difficulté les systèmes éducatifs.

Déclassification de l'intelligence humaine

Supériorité initiale dans des domaines de niche : l’IA bat les humains dans des jeux spécialisés comme les échecs et le Go.

Prendre le relais des activités intellectuelles : l’IA commence à surpasser les performances humaines dans divers domaines académiques et professionnels.

Déplacement de l’expertise humaine : l’IA contribue à la recherche et au développement, modifiant le rôle des chercheurs humains et influençant le paysage éducatif.

Phase 4 : Changement de la dynamique de consommation

Phase 4 : Changement de la dynamique de consommation

Changement dans la dynamique de la consommation : avec la baisse des revenus et la hausse du chômage, la demande de biens et de services changerait. Cela pourrait conduire à une déflation, car la surproduction, alimentée par des systèmes d’IA efficaces, se heurte à un marché rétréci et au faible pouvoir d’achat. Dans une économie dominée par l’IA, la demande de produits de luxe pourrait augmenter tandis que la demande de produits de base stagnerait à mesure que l’IA réduit les coûts de production. Cela pourrait conduire à un changement de croissance économique d’un modèle quantitatif vers un modèle qualitatif, comme l’indique la préférence croissante pour des produits personnalisés et de haute qualité sur les marchés matures.

  • Stade précoce : l’IA permet des stratégies marketing personnalisées et commence à influencer le comportement des consommateurs.
  • Étape intermédiaire : La production devient si efficace grâce à l’IA et à l’automatisation que le coût de nombreux biens diminue, modifiant ainsi les préférences des consommateurs.
  • Étape avancée : évolution vers une croissance qualitative et des produits de luxe tandis que la valeur des produits standards diminue.

Changement des habitudes de consommation

Marketing personnalisé : l'IA utilise le Big Data pour analyser le comportement des acheteurs individuels et adapter les stratégies marketing en conséquence.

Déflation des prix due à la surproduction : l’efficacité de la production accrue grâce à l’IA réduit les coûts, modifie la perception de la valeur et pourrait conduire à une surproduction.

Passage aux produits de luxe : à mesure que les produits standards deviennent bon marché et omniprésents, les produits de luxe et les services personnalisés pourraient devenir plus importants.

Besoins changeants des consommateurs : la disponibilité de nouveaux produits peut modifier les besoins des consommateurs et ainsi influencer l’orientation des segments de marché.

Phase 5 : Défis sociaux et éthiques

Phase 5 : Défis sociaux et éthiques

Défis sociaux et éthiques : les structures sociales peuvent être soumises à des pressions pour se redéfinir. Des questions telles que le revenu de base universel ou de nouvelles formes de protection sociale pourraient être mises au premier plan pour remédier aux disparités économiques provoquées par l’IA. L’introduction d’un revenu de base universel en réponse au chômage provoqué par l’IA fait déjà l’objet de discussions sérieuses. L’expérience finlandaise testant un revenu de base universel pourrait être un précurseur de futures initiatives de politique sociale.

  • Première étape : les premiers appels en faveur d’un revenu de base universel surviennent en réponse au chômage provoqué par l’IA.
  • Étape intermédiaire : des expériences de revenu de base universel ont lieu, comme en Finlande, avec des résultats mitigés.
  • Stade avancé : Un nouveau filet de sécurité sociale pourrait être nécessaire pour apaiser les tensions sociales provoquées par le chômage technologique.

Bouleversements sociaux et dilemmes éthiques

Le début des défis sociaux : le chômage augmente et les appels à un revenu de base universel se font plus forts.

Expériences de filets de sécurité sociale : Certains pays testent de nouveaux systèmes sociaux tels que le revenu de base universel pour compenser les pertes d'emplois.

Mise en place de nouveaux modèles sociaux : de nouveaux modèles de protection sociale et de répartition des revenus pourraient être nécessaires pour compenser le chômage provoqué par l’IA.

Impact social : le rôle des personnes exerçant de nombreuses professions pourrait fondamentalement changer, ce qui pourrait entraîner des tensions sociales et la nécessité d'ajuster le système éducatif.

Opérations indépendantes : certaines entreprises pourraient commencer à déployer des systèmes d’IA autonomes capables de fonctionner sans intervention humaine, augmentant ainsi encore l’efficacité.

Problèmes juridiques et éthiques : cela soulève des questions sur la responsabilité et le contrôle des systèmes d’IA, qui doivent conduire à de nouvelles lois et directives éthiques.

Perte d’emplois traditionnels : une automatisation généralisée pourrait entraîner d’importantes pertes d’emplois, obligeant à une restructuration du marché du travail.

Systèmes de protection sociale : de nouvelles formes de protection sociale sont nécessaires, car les modèles traditionnels pourraient s’effondrer sous la pression de l’automatisation.

Ajustement du comportement des consommateurs : la consommation pourrait évoluer à mesure que moins de personnes disposent d’un revenu régulier, ce qui entraînerait une réévaluation de la valeur du travail et des loisirs.

Phase 6 : Changement dans la gouvernance d’entreprise

Phase 6 : Changement dans la gouvernance d’entreprise

Changer la gouvernance d’entreprise : les entreprises pourraient devenir des entités autonomes contrôlées par des systèmes d’IA, avec des décisions prises sur la base de données et d’algorithmes. Cela représenterait une nouvelle forme de gestion économique, éliminant potentiellement le besoin de l’intuition et de la prise de décision humaines. Les systèmes de prise de décision basés sur l’IA pourraient réduire le besoin de gestion humaine. Les algorithmes pourraient prendre des décisions basées sur des données en temps réel et des modèles prédictifs, qui dans certains cas pourraient être plus efficaces que l’intuition humaine, comme c’est le cas avec le trading algorithmique sur les marchés financiers.

  • Stade précoce : les entreprises commencent à utiliser l’IA pour prendre des décisions basées sur les données.
  • Étape intermédiaire : les systèmes d'IA sont introduits dans les salles de conseil, ce qui entraîne une culture de leadership moins intuitive et axée sur les données.
  • Stade avancé : la gestion d’entreprise pourrait être largement automatisée, les systèmes d’IA prenant en charge les décisions stratégiques.

Transformation de la gouvernance d'entreprise

Décisions commerciales basées sur les données : les entreprises utilisent l'IA pour optimiser les décisions stratégiques.

Intégration dans la direction de l'entreprise : les systèmes d'IA se voient attribuer un rôle consultatif au sein des conseils d'administration et influencent la direction de l'entreprise.

Automatisation du niveau de gestion : Dans certains scénarios, les systèmes d’IA pourraient également remplacer les décideurs et prendre des décisions stratégiques de manière autonome.

Nouvelles formes d’entreprises : il pourrait y avoir une augmentation du nombre d’entreprises décentralisées contrôlées par des systèmes d’IA, entraînant un changement dans le paysage des entreprises.

Structures de pouvoir changeantes : les grandes entreprises technologiques maîtrisant l’IA pourraient devenir encore plus puissantes, ce qui pourrait entraîner un déséquilibre dans l’ordre économique.

Démocratisation des technologies : d’un autre côté, l’IA pourrait également conduire à une démocratisation des technologies à mesure que les projets open source et les modèles de développement collaboratifs prendront de l’importance.

Ajustement du cadre juridique

Phase 7 : Ajustement du cadre juridique

Ajuster le cadre juridique : les lois et réglementations devraient être révisées pour tenir compte des nouvelles réalités d’une économie axée sur l’IA. Cela pourrait inclure de définir l’IA comme des entités juridiques ou d’introduire de nouvelles formes de fiscalité et de réglementation. L'Union européenne a déjà introduit le Règlement général sur la protection des données (RGPD), qui sert de cadre pour contrôler la collecte et l'utilisation des données par l'IA et d'autres technologies. Ces réglementations devront probablement évoluer pour suivre le rythme des progrès de la technologie de l’IA.

  • Phase initiale : des lois et réglementations initiales, telles que le RGPD, sont introduites pour régir l'utilisation de l'IA et des technologies basées sur les données.
  • Étape intermédiaire : nécessité d’élaborer de nouvelles lois pour faire face aux défis éthiques et économiques de l’IA.
  • Stade avancé : des accords internationaux pourraient être nécessaires pour établir des normes mondiales pour l’utilisation de l’IA.

Ajustements légaux et réglementaires

Premières vagues de réglementation : des lois telles que le règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’UE commencent à réglementer l’utilisation de l’IA.

Développement de lois spécifiques à l’IA : à mesure que l’IA se généralise, de nouveaux cadres juridiques doivent être créés.

Accords internationaux sur l’IA : à terme, des accords mondiaux pourraient s’avérer nécessaires pour normaliser l’utilisation de l’IA à l’échelle mondiale.

Modification des structures de propriété : L’importance de la propriété physique pourrait diminuer à mesure que les données et les algorithmes deviendront les principales formes de capital.

Le pouvoir des données : L’accès aux données et la capacité de les utiliser pourraient devenir le facteur décisif de la réussite économique.

Nouvelles formes de création de valeur : les entreprises pourraient générer des revenus en octroyant des licences à des algorithmes et à des services d’IA, conduisant ainsi à de nouveaux modèles commerciaux.

Phase 8 : Remodeler l’ordre économique mondial

Phase 8 : Remodeler l’ordre économique mondial

Impact mondial : L’équilibre mondial des pouvoirs pourrait changer à mesure que les pays dotés d’une technologie avancée d’IA pourraient dominer, tandis que les pays moins développés pourraient prendre encore plus de retard. L'« AI Index 2019 » de l'Université de Stanford montre que des pays comme les États-Unis et la Chine sont leaders en matière de recherche et d'application de l'IA. Cela pourrait conduire à une bifurcation de l’économie mondiale, les pays leaders en matière d’IA élargissant leur influence économique et politique tandis que d’autres seraient laissés pour compte.

  • Ajuster les règles du commerce international : le rôle de l’IA dans le secteur manufacturier et les services conduit à une renégociation des accords commerciaux car les avantages comparatifs doivent être redéfinis.
  • Compétition mondiale pour la domination de l’IA : les nations se disputent la domination dans le développement de l’IA, ce qui pourrait conduire à une course aux armements technologiques similaire à la course à l’espace du 20e siècle.
  • Émergence d’une philosophie économique axée sur l’IA : Une nouvelle théorie économique pourrait émerger, prenant en compte le rôle de l’IA dans tous les aspects de l’activité économique et remettant en question la compréhension classique de l’offre et de la demande et la théorie du marché du travail.
  • Transformer les systèmes monétaires et financiers : l’IA pourrait accélérer le besoin de développer de nouvelles formes de monnaies et d’instruments financiers mieux adaptés à une économie hautement automatisée et intégrée à l’IA. Cela pourrait également conduire à une plus grande adoption des cryptomonnaies et à une redéfinition du rôle des banques centrales.
  • Nouvelles formes de sécurité sociale : alors que les emplois traditionnels continuent de disparaître, des systèmes de sécurité sociale entièrement nouveaux pourraient émerger, basés sur une répartition différente des richesses générées par les économies tirées par l’IA.

Ces points illustrent que l’impact de l’IA sur l’économie de marché est profond et complexe. L’effondrement complet du système n’est pas inévitable, mais une transformation significative semble inévitable. L’enjeu est de contrôler les développements de l’IA afin qu’ils contribuent au bien-être de la société et n’entraînent pas sa déstabilisation.

Il est important de souligner que même si ce scénario est théoriquement possible, il comporte également de nombreuses incertitudes. Le développement réel dépend de nombreux facteurs, notamment des décisions politiques, des considérations éthiques et de la capacité d’adaptation de la société humaine. L’IA a le potentiel d’augmenter l’efficacité et la productivité, ce qui pourrait théoriquement conduire à une augmentation du niveau de vie si les bénéfices sont répartis équitablement. Le défi consiste à concevoir et à réglementer la technologie de manière à ce qu’elle profite à la société dans son ensemble plutôt que de la diviser.