Bill Gates estime que l’intelligence artificielle pourrait conduire le monde vers une ère d’abondance, mais il n’a pas confiance dans la capacité du marché du travail à s’adapter sans une intervention significative. Sa proposition inclut la réservation de certaines activités exclusivement pour l’humain et la taxation des tokens IA et des robots. Elon Musk partage en partie ce diagnostic, en soulignant que les machines pourraient accomplir presque tout le travail, mais il arrive à une conclusion radicalement différente : il prévoit que l’automatisation générera une abondance telle que travailler deviendra une option, avec un revenu universel élevé en contrepartie.

Le débat IA et emploi en cinq points :

• Bill Gates pense que l’IA pourra remplacer le travail cognitif, puis le travail physique, à une vitesse difficile à absorber.
• Il propose des emplois « Réservés aux Humains » et étudie la taxation des tokens et des robots.
• Elon Musk envisage un scénario encore plus extrême : quasiment aucun emploi ne serait nécessaire, avec un revenu universel élevé à la clé.
• Jensen Huang espère que l’IA créera suffisamment d’activité économique pour compenser la perte d’emplois.
• Zuckerberg mise sur des entreprises plus petites, avec des employés multipliés par des agents IA.

Ce qui rend ces divergences intéressantes, c’est qu’aucun de ces grands noms de la tech ne discute plus pour savoir si l’IA pourra réaliser une part importante du travail humain. Le débat s’est déplacé vers ce que cela impliquera économiquement, une fois cette capacité suffisamment bon marché et fiable. Gates propose d’intervenir avant d’en arriver là. Musk imagine une économie après l’emploi. Jensen Huang croit à la croissance portée par la productivité. Mark Zuckerberg espère que les agents IA permettront à de petites équipes de créer des entreprises qui exigeraient aujourd’hui des centaines de salariés. Quatre réponses différentes face au même défi technologique.

Gates : l’IA pourrait briser le mécanisme qui a créé de nouveaux emplois par le passé

L’idée centrale du nouvel essai de Gates est que comparer l’intelligence artificielle aux révolutions industrielles précédentes peut conduire à des conclusions erronées. L’automatisation agricole a déplacé des travailleurs, mais la transition a pris plusieurs générations : l’économie a créé des usines, puis des millions d’emplois administratifs et de services où la capacité intellectuelle humaine restait indispensable. L’IA se situe précisément sur ce terrain-là.

Gates cite la vente, le service client, la programmation et le droit parmi les activités susceptibles d’être automatisées en premier. Par la suite, des tâches comme l’analyse de prêts, l’étude de données ou certaines évaluations médicales pourraient également être touchées. La robotique étendrait ensuite cette transformation au travail physique : Gates prévoit que des robots suffisamment performants commenceront à concurrencer l’humain dans certains métiers de la construction et de l’hôtellerie avant la fin de la décennie.

Le problème serait cumulatif. Une entreprise qui réduit ses coûts grâce à l’IA pourra baisser ses prix, ce qui pousse ses concurrents à automatiser à leur tour, pendant que de nouvelles entreprises, entièrement conçues autour des agents IA, adoptent des structures organisationnelles différentes dès le départ. Pour Gates, il est peu réaliste d’espérer que tous les travailleurs déplacés retrouveront rapidement un nouvel emploi, et il prête une attention particulière aux jeunes : si les agents commencent par effectuer les tâches simples traditionnellement confiées aux travailleurs juniors, l’IA pourrait non seulement réduire le nombre d’emplois, mais aussi changer la manière dont une personne apprend un métier.

Gates : réserver certains emplois à l’humain

Sa première réponse porte un nom volontairement simple : Human Reserved. L’idée est que la société pourrait décider que certaines activités restent exclusivement humaines, même lorsqu’une machine est capable de les réaliser. Gates cite en exemple la prise en charge des personnes âgées, en évoquant l’attention apportée à son père durant sa lutte contre Alzheimer, ainsi que des situations médicales où un robot pourrait parfaitement communiquer un diagnostic terminal, mais où il vaudrait mieux qu’il ne le fasse pas. L’éducation et la santé mentale pourraient adopter des modèles hybrides, dans lesquels l’IA compléterait les compétences de l’expert tout en laissant la responsabilité à l’humain.

Ce concept rompt avec une idée courante de la Silicon Valley, selon laquelle une tâche automatisable doit forcément être automatisée. Gates admet même que conserver certains emplois humains pourrait coûter en efficacité économique. Reste à savoir lesquels réserver : qui établit ces catégories, pendant combien de temps, et comment une entreprise soumise à ces restrictions pourrait rivaliser avec une concurrente entièrement automatisée dans un autre pays. Gates lui-même reconnaît ne pas avoir encore toutes les réponses.

L’impôt le plus surprenant de l’ère IA : payer en tokens

Sa seconde proposition concerne directement l’économie du calcul : Gates propose de taxer les tokens traités par les systèmes d’IA et les robots qui remplacent des travailleurs. Son raisonnement repose sur la distinction entre capital et travail dans le traitement fiscal. Engager une personne génère des impôts et cotisations sociales liés à l’emploi, alors qu’acheter une technologie pour la remplacer peut être traité comme un investissement, avec un régime fiscal différent. L’automatisation pourrait donc être partiellement favorisée par le système fiscal lui-même, et les nouveaux impôts viseraient deux objectifs : ralentir la substitution du travail humain, et financer la reconversion professionnelle et la protection sociale.

Reste que taxer les tokens serait techniquement complexe. Un token ne représente pas une quantité constante de travail : les modèles utilisent des architectures, des tokeniseurs et des processus d’inférence variés, et il n’aurait pas toujours de sens de taxer de la même manière un million de tokens utilisés pour une publicité ou pour une recherche sur une protéine. Une entreprise pourrait aussi exécuter un modèle open source en interne, ce qui obligerait à déterminer si la taxe s’applique aux fournisseurs d’API, aux propriétaires d’infrastructures, aux développeurs ou aux utilisateurs finaux. La proposition de Gates ouvre ainsi un débat important, même si le token n’est pas encore une unité fiscale prête à l’emploi.

Elon Musk va plus loin : peut-être qu’aucun emploi ne sera nécessaire

Elon Musk partage avec Gates la vision d’une substitution professionnelle très profonde, mais l’approche diverge nettement. Lors de VivaTech 2024, il a esquissé son scénario optimiste avec une phrase difficile à interpréter autrement : probablement, personne n’aurait plus besoin de travailler. Il a défendu l’idée d’un « revenu universel élevé », expressément différent d’une allocation de base classique, dans un monde sans pénurie de biens ou de services. Il a maintenu cette position depuis : en 2026, il a réaffirmé que l’IA et la robotique pourraient conduire à une économie où le travail serait optionnel, voire où l’argent perdrait une grande partie de sa valeur à long terme.

La différence avec Gates est nette : Gates cherche à préserver l’emploi humain parce qu’il lui attache une valeur économique et sociale, tandis que Musk questionne ce qui se passe quand cette conservation devient économiquement inutile. Sa vision repose sur une condition essentielle, que l’IA et les robots produisent assez de richesse pour qu’une telle abondance puisse être largement distribuée ; Musk défend qu’un revenu élevé universel financé par l’État pourrait répondre au chômage provoqué par l’IA. La question reste ouverte : comment cela serait-il financé et réparti ? Si quelques entreprises seulement détiennent les modèles, robots, centres de données et systèmes énergétiques capables de générer cette production, l’abondance technologique ne garantit pas automatiquement une abondance économique pour toute la population. C’est précisément là que les propositions de Musk et Gates se rejoignent à nouveau : tous deux imaginent des mécanismes politiques pour redistribuer une partie de la richesse créée par les machines.

Jensen Huang, à l’opposé du chômage technologique massif

Jensen Huang adopte une vision différente. Le PDG de NVIDIA rejette les prévisions de destruction massive d’emplois et soutient que la hausse de productivité peut stimuler une demande nouvelle, une logique bien connue en économie technologique. Si l’IA réduit considérablement le coût de création de logiciels, par exemple, cela ne se traduit pas seulement par moins de programmeurs : cela permet aussi de développer beaucoup plus de logiciels, parce que des projets auparavant trop coûteux deviennent viables. Tout l’enjeu est de savoir quel effet l’emportera.

L’argument de Huang est particulièrement intéressé, puisque NVIDIA vend l’infrastructure sur laquelle s’appuie une grande partie de ces automatisations, comme le montre d’ailleurs son investissement de 7 milliards de dollars dans Poolside : plus il y aura d’agents, de modèles et de robots, plus la demande en puissance de calcul sera grande. Cela ne réfute pas forcément sa thèse économique pour autant. Internet, les ordinateurs personnels et les smartphones ont supprimé certaines fonctions tout en créant des industries entières auparavant inexistantes. Gates introduit toutefois une nuance : l’IA n’automatise pas seulement un outil, mais aussi la capacité cognitive nécessaire pour utiliser de nombreux outils.

Zuckerberg imagine des petites entreprises aux capacités décuplées

Mark Zuckerberg défend un autre point de vue. Sa vision de la superintelligence personnelle consiste à donner à chaque individu des agents capables d’amplifier considérablement ses capacités, ce qui pourrait mener à des entreprises aux structures très différentes. Une startup qui nécessite aujourd’hui des designers, programmeurs, spécialistes en marketing, support et gestion pourrait fonctionner avec une équipe bien plus réduite si chaque employé dispose de plusieurs agents spécialisés, un mouvement déjà à l’œuvre dans des outils comme les espaces de développement isolés pilotés par des agents chez Citrix.

La conséquence immédiate pourrait sembler négative pour l’emploi, avec moins de personnes par entreprise. Mais l’approche optimiste suppose que la baisse des coûts favorise autant de nouvelles entreprises qu’elle en réduit la taille, ce qui ferait grimper la quantité totale d’opportunités. Le point est particulièrement pertinent dans le secteur technologique : pendant des années, faire grandir une startup jusqu’à des millions d’utilisateurs exigeait de lever des capitaux et d’embaucher des dizaines, voire des centaines de professionnels. Les agents IA pourraient considérablement réduire ce seuil, et l’économie finirait par compter beaucoup plus d’organisations, mais beaucoup plus petites. Cela ne prouve pas que Zuckerberg a raison face à Gates, mais cela pose une vraie question : combien de nouvelles entreprises une économie peut-elle créer lorsque leur construction coûte beaucoup moins cher ?

Oracle : le début de l’automatisation réellement commerciale

Pendant que Gates, Musk et Zuckerberg décrivent des futurs possibles, des entreprises comme Oracle transforment déjà une partie de ce débat en produit utilisable. Oracle intègre des agents dans ses applications d’entreprise pour les ressources humaines, la finance, la vente, le marketing et le service client, une différence essentielle par rapport aux premiers copilotes. Un chatbot traditionnel répond à une question ; un agent peut consulter des systèmes d’entreprise, raisonner avec des données, utiliser des outils et exécuter des actions selon les permissions accordées, ce qui rapproche la technologie du concept de travailleur digital. Une entreprise peut désormais utiliser un agent pour préparer une réunion, analyser des candidatures, traiter des documents, étudier des opportunités commerciales ou automatiser une partie d’un processus administratif, à la manière de ce que propose aussi NTT DATA dans le secteur de l’assurance. Il subsiste des limites, des erreurs et un besoin de supervision, mais la direction technologique va précisément dans le sens qui inquiète Gates : chaque nouvelle génération exige moins d’intervention humaine pour accomplir une tâche.

Apple : une approche moins agressive

Apple a jusqu’à présent surtout axé sa stratégie IA sur l’intelligence personnelle et le traitement intégré dans ses appareils, avec une approche publique moins tournée vers la substitution directe des salariés que celle des entreprises proposant des agents d’entreprise. Mais ces composants peuvent aussi finir par peser sur l’emploi : un modèle qui résume des e-mails, analyse des documents, rédige du code ou exécute des actions réduit le temps de travail, même quand le fabricant le présente comme un « copilote », un « agent » ou une « intelligence personnelle ». La frontière entre aider un salarié et éliminer une partie de son travail est bien moins nette qu’elle n’y paraît dans le marketing technologique.

Analyse : le vrai indicateur, c’est l’autonomie

Il y a une variable qui risque de déterminer quelle vision se réalisera le plus : l’autonomie. Tant qu’un humain doit vérifier en permanence ce que produit un modèle, l’IA n’est qu’un multiplicateur de productivité. Mais lorsqu’un agent peut recevoir un objectif, travailler des heures ou des jours en produisant des résultats fiables sans supervision, le rapport économique change radicalement. Gates identifie précisément ce moment comme un tournant : quand l’IA produira un travail presque exempt d’erreurs, les entreprises auront de bien plus fortes incitations à la laisser fonctionner en autonomie.

L’industrie travaille déjà dans cette direction : les modèles disposent de navigation web, de terminaux, d’exécution de code, de mémoire, d’accès aux applications d’entreprise et de la capacité à coordonner plusieurs agents entre eux, pendant que la robotique tente d’étendre cette architecture au monde physique. C’est pourquoi la discussion entre Gates, Musk, Huang et Zuckerberg peut sembler philosophique, alors qu’elle reste très liée à l’évolution technique des agents dans les années à venir. Si ces modèles ont encore besoin d’une supervision constante, la thèse de Huang sur la hausse de productivité prend de l’ampleur. Si l’IA permet à une personne de gérer le travail réalisé auparavant par dix, le scénario de Zuckerberg, avec des petites entreprises, devient plus crédible. Et si elle remplace presque toute la chaîne de travail intellectuel, puis une part croissante des tâches physiques, le débat se rapproche davantage de celui de Gates, voire de Musk.

Perspectives : de la taxation des tokens à la redistribution de la production automatisée

Les différences entre ces grands noms de la tech se résument en quatre réponses. Gates veut gérer la transition : il accepte que l’IA remplace certains emplois et propose d’intervenir pour préserver des activités humaines spécifiques, en redistribuant une partie de la richesse via une fiscalité adaptée. Huang mise sur la productivité, en espérant que la baisse des coûts de production génère assez de nouvelle demande pour maintenir une économie riche en emplois. Zuckerberg veut multiplier l’individu, avec moins d’employés capables de créer des entreprises beaucoup plus grandes et de nouvelles activités portées par les agents. Musk envisage une économie post-travail : si les machines et les logiciels peuvent produire à peu près tout, le travail cesserait d’être une nécessité, et la vraie question deviendrait comment distribuer cette production et donner un sens à la vie des gens.

Aucune de ces hypothèses ne relève encore de la science-fiction dans ses premières étapes. Des entreprises concrètes utilisent déjà des agents pour programmer, répondre aux clients, analyser des documents, concevoir des produits et automatiser des opérations, pendant que NVIDIA, AMD, Google, Amazon, Microsoft, Meta et d’autres investissent massivement dans l’infrastructure nécessaire pour faire tourner davantage de modèles. La question technologique évolue peu à peu, de ce que l’IA peut faire aujourd’hui vers ce qu’elle pourrait faire seule dans un délai raisonnable.

La dimension économique reste, elle, encore plus complexe. Si une entreprise peut produire dix fois plus avec la moitié des employés, cela représente une hausse colossale de productivité, mais la vraie question demeure : qui en profitera ? Les détenteurs de la technologie, les consommateurs via des prix plus bas, les travailleurs par de meilleurs salaires et horaires, l’État via les taxes, ou une combinaison de tout ça. C’est pourquoi l’impôt sur les tokens proposé par Gates pourrait devenir secondaire face au débat qu’il a lui-même lancé : l’IA oblige à repenser un système fiscal bâti à une époque où création de richesse et emploi étaient étroitement liés. Elon Musk pousse cette hypothèse à son terme : si ce lien disparaît presque entièrement, il faudra peut-être aussi remettre en question l’idée que les revenus dépendent forcément d’un emploi.

Questions fréquentes

Que propose Bill Gates pour les emplois menacés par l’IA ?

Gates propose d’étudier une catégorie « Réservée à l’Humain » pour maintenir certaines activités exclusivement humaines, et de taxer les tokens IA et les robots afin de financer la formation et la protection sociale.

Elon Musk pense-t-il que l’IA supprimera tous les emplois ?

Musk envisage, dans un scénario optimiste, que le travail devienne optionnel grâce à une production suffisante de biens et de services, associée à un revenu universel élevé.

Pourquoi Jensen Huang est-il plus optimiste ?

Il soutient que la hausse de productivité réduit les coûts et crée une nouvelle demande. Certaines activités disparaîtraient ou changeraient, mais de nouvelles opportunités apparaîtraient pour compenser.

Quel sera le facteur déterminant pour savoir qui a raison ?

L’autonomie des systèmes IA sera essentielle. La différence économique est énorme entre une IA qui assiste un humain et une IA capable d’exécuter des processus entiers de façon fiable, sans supervision.

Source : Noticias Intelligence Artificielle