Des milliers de PDG admettent que l’IA n’a eu aucun impact sur l’emploi ou la productivité

Ce qui conduit les économistes à ressusciter un paradoxe vieux de 40 ans

Malgré des centaines de milliards de dollars investis et un discours techno-optimiste omniprésent, une vaste étude du National Bureau of Economic Research auprès de près de 6 000 dirigeants d’entreprises aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Allemagne et en Australie révèle que neuf entreprises sur dix n’ont observé aucun gain de productivité ni aucun effet sur l’emploi grâce à l’IA au cours des trois dernières années. Un constat qui renvoie les économistes à un déjà-vu troublant : le paradoxe de productivité formulé en 1987 par le prix Nobel Robert Solow au sujet de l’informatique. Histoire d’une promesse qui tarde à tenir.

Les chiffres ne prêtent guère à l’optimisme béat que distillent les conférences tech et les rapports annuels. L’étude du NBER, qui a interrogé près de 6 000 cadres dirigeants (PDG, directeurs financiers et autres membres de la haute direction) dans des entreprises de tailles variées aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Allemagne et en Australie, livre quatre enseignements majeurs : 69 % des entreprises utilisent activement l’IA ; plus des deux tiers des dirigeants y recourent au quotidien, mais pour seulement 1,5 heure par semaine en moyenne ; neuf dirigeants sur dix signalent un impact nul sur l’emploi et la productivité au cours des trois dernières années ; et pourtant, ces mêmes dirigeants anticipent des effets substantiels pour les trois prochaines années, tablant sur une hausse de la productivité de 1,4 %, une augmentation de la production de 0,8 % et une réduction de l’emploi de 0,7 %.

Ce fossé entre le vécu opérationnel et les projections futures constitue peut-être la donnée la plus révélatrice de toute l’étude. Les entreprises savent, ou croient savoir, que la révolution va venir, elles ne la voient tout simplement pas encore dans leurs chiffres. Un quart des répondants déclarent ne pas utiliser l’IA du tout dans leur cadre professionnel, et parmi ceux qui l’utilisent, les usages se concentrent sur la génération de texte à l’aide de grands modèles de langage, la création de contenu visuel et le traitement de données par apprentissage automatique.

Le tableau se précise quand on le croise avec d’autres études récentes. Une enquête de PwC auprès de plus de 4 500 dirigeants a révélé que plus de la moitié ne constatait ni hausse des revenus ni réduction des coûts. Une étude de Deloitte a montré que 74 % des organisations souhaitent que leurs initiatives IA stimulent leurs revenus, mais que seulement 20 % y sont parvenues. Même au sein de Microsoft, l’embarras est palpable : Jared Spataro, responsable des efforts d’IA au travail chez l’éditeur, a reconnu avoir du mal à mettre en évidence le retour sur investissement de Copilot, en raison de la difficulté à traduire le travail de la connaissance en indicateurs financiers directs.

Le retour du paradoxe de Solow

Pour qui connaît l’histoire de l’informatique, le tableau n’est pas sans rappeler une époque révolue, ou du moins, que l’on croyait révolue. En 1987, l’économiste Robert Solow formula une observation lapidaire sur le ralentissement de la révolution informatique : alors que l’avènement des transistors, microprocesseurs, circuits intégrés et puces mémoire des années 1960 avait suscité des attentes immenses en termes de gains de productivité, la croissance de la productivité avait en réalité chuté, passant de 2,9 % entre 1948 et 1973 à seulement 1,1 % après 1973. Sa formule, restée célèbre, résume le paradoxe : « On peut voir l’ère de l’ordinateur partout, sauf dans les statistiques de productivité. »

Quarante ans plus tard, Torsten Slok, économiste en chef chez Apollo, ressort la citation pour l’appliquer à l’IA : « L’IA est partout, sauf dans les données macroéconomiques. On ne la voit pas dans les chiffres de l’emploi, de la productivité, ni dans ceux de l’inflation. » Il précise qu’en dehors des sept grandes capitalisations technologiques américaines, il n’existe aucun signe d’impact de l’IA sur les marges bénéficiaires ni sur les prévisions de résultats.

La Réserve fédérale de Saint-Louis a certes observé une hausse cumulative de la productivité de 1,9 % depuis l’introduction de ChatGPT fin 2022. Mais une étude du MIT publiée en 2024 par le prix Nobel Daron Acemoglu aboutit à une estimation bien plus modeste : une augmentation de la productivité de 0,5 % sur la prochaine décennie. Acemoglu lui-même tempérait l’interprétation pessimiste de ce chiffre : « Je ne pense pas qu’il faille minimiser 0,5 % sur dix ans. C’est mieux que zéro. Mais c’est simplement décevant au regard des promesses formulées par l’industrie et le journalisme tech. »

Le paradoxe de Solow n’était d’ailleurs pas définitif. Le boom informatique des années 1970 et 1980 a fini par déboucher sur une poussée de productivité dans les années 1990 et au début des années 2000, avec une hausse de 1,5 % de la croissance de la productivité entre 1995 et 2005, après des décennies de stagnation. La question est donc moins de savoir si l’IA produira ses effets, que de savoir combien de temps il faudra attendre et à quel prix.

Entre méfiance des salariés et surcharge cognitive

Source: Developpez.com