Gastel Etzwane
1/5/2026
L’intelligence artificielle promet une énorme augmentation de productivité. Elle permet de réaliser des tâches plus vite et à moindre coût. Pourtant, ce progrès cache un risque majeur : si les machines remplacent les humains trop rapidement, les travailleurs perdent leur revenu et donc leur capacité à consommer. Or, sans clients qui achètent, les entreprises finissent par voir leurs ventes s’effondrer. C’est un cercle vicieux redoutable : plus on automatise, moins il y a de demande, et à l’extrême, une économie ultra-productive mais sans acheteurs.
Deux économistes, Brett Hemenway Falk et Gerry Tsoukalas, ont modélisé cette situation de façon claire. Ils montrent que même des dirigeants d’entreprise parfaitement rationnels et lucides sur ce danger ne peuvent pas s’arrêter seuls. Pourquoi ? Parce que dans un marché concurrentiel, chaque société est incitée à aller plus loin que ses rivales. En automatisant, elle réduit ses coûts, baisse ses prix et gagne des clients aux dépens des autres. Elle récolte tout le bénéfice immédiat, mais la destruction de demande qui en résulte (moins de salaires distribués) retombe sur l’ensemble du secteur. Chaque entreprise ne supporte donc qu’une petite partie du coût collectif qu’elle crée.
Le résultat est une course à l’automatisation excessive : les entreprises licencient plus que ce qui serait bon pour l’économie dans son ensemble. Cette sur-automatisation fait perdre de l’argent non seulement aux travailleurs, mais aussi aux actionnaires des entreprises elles-mêmes, car la demande globale s’effondre. Et ce piège s’aggrave quand la concurrence est forte ou quand l’IA devient encore plus performante.
Les solutions habituellement évoquées ne suffisent pas. La formation des salariés (upskilling), un revenu universel, la participation des employés au capital de l’entreprise, ou même des impôts sur les profits ne règlent pas le problème de fond. Seule une taxe spécifique sur l’automatisation (appelée taxe pigouvienne, du nom de l’économiste Arthur Pigou) permet d’atteindre le bon équilibre. Cette taxe oblige chaque entreprise à payer pour la perte de demande qu’elle provoque. Elle incite donc à automatiser moins, au niveau optimal pour la société. Les recettes collectées peuvent ensuite financer la reconversion des travailleurs, ce qui réduit progressivement le besoin de cette taxe.
En clair, le défi de l’IA n’est pas seulement technique ou social. Il est aussi économique et structurel. Si nous ne corrigeons pas les incitations concurrentielles qui poussent à licencier trop vite, nous risquons de créer plus de machines performantes… mais moins de prospérité partagée pour les humains. Cet article invite donc les décideurs à agir non seulement sur les conséquences des licenciements, mais aussi sur leurs causes profondes.