Anthropic publie un nouvel article : À quoi ressemblera l'économie à l'ère de l'IA ?

L’IA apportera-t-elle une croissance économique sans précédent ou déclenchera-t-elle une vague massive de chômage ? Est-ce ni l’un ni l’autre, ou la réalité prendra-t-elle une forme que nous n’avons pas encore anticipée ?

L’équipe économique d’Anthropic a récemment publié un modèle de scénarios économiques, cherchant à quantifier l’impact potentiel de l’IA sur l’emploi, la croissance et les salaires, et l’a rendu accessible au public sous la forme d’un outil interactif, permettant à chacun d’anticiper le paysage économique en fonction de son jugement sur les capacités de l’IA.

Le modèle tourne autour de trois scénarios : d’un « scénario modéré » marqué par une évolution progressive, à un « scénario de transformation majeure » avec un doublement de la croissance économique, jusqu’à un « scénario extrême » où le PIB croît de 15 % par an mais où de nombreux emplois de savoir disparaissent.

L’étude révèle que dans la plupart des cas, le taux de chômage et les variations salariales demeurent dans les marges historiques habituelles ; cependant, sous le scénario extrême, les travailleurs du savoir subissent une baisse de salaire voire un chômage prolongé, tandis que la part du capital dans les résultats économiques grimpe significativement.

Anthropic précise que ce modèle et ses recherches plus larges serviront à guider ses financements en matière d’études du marché du travail et constitueront une base pour des recommandations politiques, avec pour objectif de garantir une large répartition des bénéfices économiques de l’IA à l’échelle de la société.

La version actuelle du modèle est la v1.0, publiée en septembre 2026, et les chercheurs reconnaissent plusieurs limites au modèle, annonçant qu’il sera continuellement mis à jour.

Pour comprendre comment l’IA affecte l’économie, il faut d’abord dépasser la vision traditionnelle du “travail”. Dans le modèle d’Anthropic, chaque emploi dans l’économie se compose d’un ensemble de “paquets de tâches” plutôt que d’une activité unique.

Prenons l’exemple d’une infirmière : Sa journée de travail inclut la ronde des services, les prises de sang, le tri des patients, l’enregistrement des signes vitaux, la commande de fournitures, etc. Avec l’arrivée de l’IA, comment ce “paquet de tâches” va-t-il évoluer ?

• Certaines tâches resteront humaines : Par exemple, aider un patient à se laver, l’IA ne peut pas s’en charger.
• D’autres seront améliorées par l’IA : L’IA peut assister l’infirmière à rédiger plus rapidement les consignes de sortie, surveiller les patients à distance ou planifier les plannings.
• D’autres encore seront entièrement automatisées : L’IA pourra, par exemple, se charger seule de la saisie des constantes vitales ou des commandes de fournitures.
• Enfin, de nouvelles tâches émergeront : L’histoire montre que chaque nouvelle technologie crée aussi de nouveaux emplois – à l’avenir, une infirmière pourrait devoir réviser le triage réalisé par l’IA ou évaluer les plans de soins proposés par l’IA.

Et le résultat ? En s’intégrant dans le travail, l’IA dope la productivité de l’infirmière, qui consacre alors plus de temps à échanger avec les patients. Cette “recomposition à l’échelle de la tâche”, répétée des millions de fois chaque jour dans tous les secteurs, constitue une économie future de plus de 30 000 milliards de dollars.

Le PIB, le marché du travail et la part des salaires des travailleurs dépendront du rythme et de l’étendue de l’automatisation ou de l’enrichissement des tâches par l’IA.

L’évolution de l’économie dépendra de la vitesse à laquelle les capacités de l’IA progressent et de leur adoption par secteur. Anthropic détaille dans son rapport trois scénarios macroéconomiques très contrastés.

Le premier scénario est modéré, des profits incrémentaux.

Ici, l’impact économique de l’IA est similaire à la diffusion d’internet. Il permet une réelle croissance, mais celle-ci reste dans la fourchette historique des révolutions technologiques. Tout évolue graduellement. Dans les chiffres macroéconomiques, il est parfois difficile de détecter un choc immédiat provoqué par l’IA.

Le second scénario majeur correspond à une révolution du travail intellectuel.

À l’horizon 2030, l’IA pourra exécuter la moitié des emplois de connaissance (pour la plupart de façon autonome), mais sans adoption généralisée. La croissance économique est alors deux fois supérieure à la normale. À noter : les salaires des travailleurs du savoir stagnent tandis que ceux des autres catégories progressent.

Un sondage réalisé par Anthropic en août auprès de plus de 10 000 Américains indique que la perception du grand public coïncide majoritairement avec ce scénario : d’ici 2030, le PIB serait 10 % supérieur à un monde sans IA, et le taux de chômage aux alentours de 5 %.

Le troisième scénario, extrême, est celui d’une transformation économique profonde.

Ici, la productivité de l’IA dépasse celle de l’humain pour la majorité des tâches intellectuelles, exécutant presque tous les travaux en autonomie, sans générer de nouveaux besoins de tâches cognitives humaines. Cela suppose que l’IA dispose de capacités d’“amélioration récursive” rapidement adoptées.

Résultat vertigineux : le taux de croissance annuel du PIB atteint 15 %, l’économie double tous les 4,5 ans. En tant que société, la richesse explose ; mais en contrepartie, les emplois du savoir disparaissent massivement, le chômage grimpe à un niveau supérieur à celui des récessions classiques.

À partir de ce modèle, Anthropic tire quatre conclusions majeures qui interpellent chaque actif.

Première constatation : le gâteau s’agrandit, mais accompagné d’un chômage historique.

Dans tous les scénarios, l’IA soutient la croissance du PIB et accroît considérablement la richesse globale. Mais sous le scénario extrême, grâce à l’amélioration récursive et à la diffusion rapide de l’IA, le chômage pourrait atteindre des records.

Deuxième constatation : un douloureux jeu de chaises musicales professionnelles.

Dans les scénarios majeur et extrême, les travailleurs du savoir subissent une forte automatisation. Par exemple, un programmeur ou un agent de centre d’appels devra peut-être se reconvertir en électricien ou infirmier, métiers moins exposés à l’IA.

Mais le passage d’un secteur à l’autre est ardu : les salariés peuvent rechigner à changer, doivent acquérir de nouvelles compétences, et il n’est pas facile de retrouver un emploi. Plus ces reconversions sont nombreuses, plus les périodes de chômage s’allongent.

Troisième constatation : polarisation des salaires, baisse pour les travailleurs du savoir.

Le modèle indique que le salaire moyen global augmente, mais l’essentiel des profits va aux emplois non cognitifs. Du fait du recul de la demande pour le travail intellectuel humain, la pression baissière s’exerce sur les rémunérations des travailleurs du savoir.

À l’inverse, comme l’IA dope l’efficacité du travail intellectuel (ex : conception et délivrance de permis d’infrastructures physiques plus rapide), la demande pour les métiers manuels (bâtiment, etc.) augmente, tirant vers le haut les salaires des cols bleus.

Dans le scénario majeur, les salaires du savoir stagnent ; dans le scénario extrême, ils reculent de plus de 10 % d’ici 2030.

Quatrième constatation : le capital s’enrichit, la part travail s’amenuise.

Aujourd’hui, sur chaque dollar produit, environ 60 cents vont au travail, 40 cents au capital. Mais alors que l’IA prend en charge davantage de tâches, les technologies et ressources que le capital peut acheter deviennent plus prisées et ont plus de valeur, ce qui fait augmenter leur prix.

L’analyse révèle que, dans les scénarios majeur et extrême, la part du travail diminue nettement, au profit du capital. Dans le scénario extrême, l’économie enfle, mais, en 2030, le revenu total du travail varie à peine.

La quasi-totalité des travailleurs du savoir fera face à des baisses de salaires ou au chômage, et la classe ouvrière n’aura droit qu’à une portion plus petite d’un gâteau bien plus gros.

Face à une telle perspective, qui a de quoi inquiéter, Anthropic affirme que la physionomie de l’économie en 2030 n’est pas une fatalité. Tout dépendra des véritables capacités de l’IA, des usages qu’en feront entreprises et salariés, et, surtout, du mode de répartition des bénéfices économiques.

L’équipe d’Anthropic reconnaît aussi que ce modèle économique (version 1.0) simplifie abstraitement la réalité, ne tenant pas compte de la réponse politique, des cycles économiques ou de l’émergence de robots de très haut niveau.

Mais la principale vertu de cet outil prospectif est de rappeler que, dans un monde d’abondance extrême, le défi ne sera plus la croissance, mais la distribution équitable des gains, afin que certains groupes – en particulier les travailleurs du savoir – ne subissent pas seuls une concentration des coûts.

Le train de l’ère de l’IA est lancé : il ne s’agit plus seulement de savoir à quelle vitesse il roule, mais de s’assurer que chaque passager ait sa place assise.