La logique macroéconomique de l'économie de l'intelligence artificielle : reprise en K ou tournant historique ?

Auteur : Li Yu, auteur invité à l'Institut de recherche Tencent

En ce qui concerne l'impact macroéconomique de l'intelligence artificielle, une image intuitive est celle de la "reprise en K" : le capital lié à l'intelligence artificielle, les grandes entreprises et un petit nombre de groupes hautement qualifiés montent, tandis que les travailleurs ordinaires et certains secteurs traditionnels orientés vers les ménages descendent. Mais si cette différenciation découle du retrait progressif du travail ordinaire des facteurs de production centraux, tandis que le secteur des machines forme un cycle d'investissement et de reproduction élargie relativement indépendant, alors cela ne serait pas seulement une différenciation dans une reprise cyclique, mais pourrait représenter un tournant dans l'histoire économique. Pour juger de la différence entre les deux, il est nécessaire de répondre d'abord à une question fondamentale : qu'est-ce que l'économie de l'intelligence artificielle ? Cet article ne porte pas de jugement empirique sur la question de savoir si une telle différenciation structurelle en "K" s'est déjà formée, mais propose un cadre théorique et des critères de reconnaissance pour distinguer la différenciation cyclique de la transformation des formes économiques.

L'intelligence artificielle diffère des avancées technologiques précédentes

(1) Les avancées technologiques passées ont toujours été basées sur l'intelligence humaine comme ultime ressource rare

"Les singes se disent adieu. Juste quelques pierres ont été polies, à l'époque de l'enfance. Les flammes dans le four de cuivre et de fer, pour demander quand on peut deviner ? Juste quelques milliers de froids et de chaleurs."

La création et l'utilisation d'outils ont permis aux humains de se démarquer parmi de nombreuses espèces. L'histoire du développement humain qui a suivi est en grande partie une histoire d'amélioration continue des outils et des technologies, d'introduction constante de nouveaux facteurs de production et de réécriture continue des fonctions de production. Bien que différentes étapes historiques utilisent simultanément la terre, le travail, le capital, les connaissances et l'information, si l'on fait une synthèse "type idéal" basée sur les principaux facteurs rares et les technologies emblématiques qui déterminent l'expansion de la production, l'économie humaine a globalement traversé l'économie agricole, l'économie industrielle, l'économie numérique, et est en train d'évoluer vers l'économie de l'intelligence artificielle.

Il y a environ dix mille ans, certaines régions, représentées par le croissant fertile du Moyen-Orient, ont été les premières à passer de la chasse et de la cueillette à l'agriculture sédentaire, l'agriculture se développant ensuite indépendamment en Asie de l'Est, en Amérique, etc. La terre et la main-d'œuvre sont devenues les principales contraintes de production de l'économie agricole, et la technologie agricole détermine l'efficacité d'utilisation de la terre et du travail. Prenons l'exemple de la société traditionnelle chinoise : la concentration des terres, le déséquilibre fiscal et la faiblesse de la gouvernance locale, ainsi que les troubles sociaux se renforcent mutuellement à la fin de certaines dynasties, et l'excédent agricole a longtemps déterminé l'échelle que les villes, les finances nationales et la population non agricole pouvaient atteindre, la concentration des terres étant intimement liée à la montée et à la chute des dynasties.

À la fin du XVIIIe siècle, la révolution industrielle a d'abord eu lieu en Grande-Bretagne. L'amélioration et la diffusion de la puissance à vapeur, la production mécanisée et le système des usines ont conjointement favorisé la formation de l'économie industrielle, le capital et la main-d'œuvre devenant les éléments centraux de la reproduction élargie. Les machines ont considérablement remplacé et amplifié la force physique humaine, mais la conception, l'opération, l'organisation, l'entretien et l'innovation des machines dépendent toujours de l'intelligence humaine. Avec l'approfondissement de l'industrialisation, l'investissement en capital fixe, les stocks, le crédit et le renouvellement des équipements influencent de plus en plus le cycle économique, la propriété du capital devenant également une base importante pour la répartition des revenus et la différenciation des richesses.

Depuis le milieu du XXe siècle, les ordinateurs, les réseaux de communication et Internet se sont progressivement répandus, et la révolution de l'information a favorisé l'émergence de l'économie numérique. Le plan de développement de l'économie numérique de la Chine pour le 14ème plan quinquennal définit l'économie numérique comme une forme économique "où les ressources de données sont des éléments clés, où les réseaux d'information modernes sont le principal support, et où l'intégration et l'application des technologies de communication de l'information et la transformation numérique de tous les éléments sont des moteurs importants". Les données sont reproductibles, réutilisables et présentent une forte non-concurrence, pouvant participer à la production de manière répétée dans différents sujets et scénarios ; Jones et Tonetti (2020) ont ainsi souligné que la non-concurrence des données entraînerait des rendements d'échelle croissants, faisant des droits d'utilisation des données, de la vie privée et de la structure du marché de nouveaux problèmes de répartition des ressources. Les données et les technologies de l'information ont non seulement donné naissance à l'économie de plateforme, à l'Internet industriel et aux chaînes d'approvisionnement flexibles, mais ont également permis de connecter et d'optimiser en temps réel la recherche et le développement, la production, la circulation et la consommation. Cependant, la technologie numérique est principalement utilisée pour enregistrer, transmettre, organiser et renforcer l'intelligence humaine, et la compréhension, le jugement, l'innovation et la décision finale des humains restent les intrants généraux les plus difficiles à reproduire dans le processus de production.

Au cours des révolutions technologiques mentionnées ci-dessus, les outils ont pu remplacer les muscles humains, étendre les sens humains, améliorer la mémoire et le calcul, mais n'ont jamais réussi à séparer l'intelligence générale des travailleurs, la transformant en capital pouvant être reproduit et accumulé de manière indépendante. L'intelligence artificielle pourrait changer ce fait fondamental pour la première fois. Les grands modèles, les agents intelligents et les robots ont déjà commencé à exécuter partiellement des tâches cognitives telles que la compréhension du langage, la reconnaissance d'images, la programmation, l'analyse de recherche et la conception de solutions. Plus important encore, un même ensemble de capacités intelligentes peut être déployé simultanément dans différents lieux et scénarios, et peut participer à la recherche et à l'amélioration de systèmes de prochaine génération. L'intelligence artificielle n'est donc pas seulement un autre outil, mais transforme une partie de l'intelligence qui était auparavant attachée aux humains en capital intelligent accumulable, reproductible et configuré à grande échelle.

(2) Les modèles traditionnels de progrès technologique peuvent ne pas suffire à décrire ce changement

Les théories de croissance traditionnelles traitent généralement le progrès technologique comme un choc d'amélioration du capital, d'amélioration du travail ou de productivité totale des facteurs ; les modèles de tâches décomposent la production en différentes tâches, analysant l'équilibre entre la prise en charge des anciennes tâches par les machines et la création de nouvelles tâches par les humains. Ces cadres restent efficaces pour étudier l'impact de l'intelligence artificielle sur l'emploi et la productivité, mais la plupart des modèles utilisés pour l'analyse des politiques réelles conservent encore les ménages humains comme sujets d'évaluation du bien-être, et ferment l'équilibre général avec la consommation et les loisirs des humains ; même si le travail est soumis à un choc d'automatisation, il existe généralement dans le modèle une partie de tâches non automatisables ou de nouvelles tâches de travail.

Aghion, Jones et Jones (2019) ont déjà considéré l'intelligence artificielle comme la dernière forme d'automatisation, discutant de son impact non seulement sur l'automatisation de la production de biens et de services, mais aussi sur l'amélioration de l'efficacité de la pensée et de la recherche et développement. Trammell et Korinek (2023, révisé en 2026) ont souligné que si les machines peuvent accomplir presque toutes les tâches de production et participer à la reproduction de ces machines elles-mêmes, le taux de croissance à long terme et la part des revenus du travail pourraient dépasser le "fait de Kaldor" de l'ère industrielle : l'automatisation complète pourrait considérablement augmenter le taux de croissance et réduire la part du travail, tandis que l'augmentation ou la diminution des salaires dépendrait des rendements d'échelle, des contraintes des ressources naturelles et de la direction du progrès technologique. Cela signifie que l'intelligence artificielle pourrait changer non seulement un paramètre dans les modèles traditionnels, mais aussi la question de savoir si le travail doit encore être considéré comme un intrant universel dans la fonction de production, et si l'accumulation de capital doit encore être validée par la consommation finale des humains.

Actuellement, les recherches sur l'impact macroéconomique de l'intelligence artificielle discutent davantage de la manière dont elle change la productivité, l'investissement, l'emploi, l'inflation, la répartition des revenus et les fluctuations économiques. C'est un travail nécessaire pour analyser la phase de transition actuelle. Brynjolfsson, Korinek et Agrawal (2025) ont identifié neuf défis majeurs que l'économie de l'intelligence artificielle transformative doit étudier, notamment la croissance économique, l'innovation, la répartition des revenus, le pouvoir décisionnel, la géoéconomie, le flux d'informations, les risques de sécurité, le bien-être humain et le processus de transformation. Mais si l'intelligence artificielle peut finalement remplacer largement le travail cognitif humain, la considérer simplement comme un choc technologique plus fort ne suffit pas à expliquer les changements de forme économique qu'elle pourrait entraîner.

(3) Une définition opérationnelle de l'économie de l'intelligence artificielle

Actuellement, de nombreuses discussions sur l'économie de l'intelligence artificielle ou l'économie intelligente sont très similaires aux discussions antérieures sur l'économie numérique, mettant principalement l'accent sur les algorithmes, la puissance de calcul et les données comme éléments de production importants, l'intégration profonde de l'intelligence artificielle avec l'économie réelle, ou l'intelligentisation de la production et de la vie. Ces déclarations peuvent décrire l'étendue des applications de l'intelligence artificielle, mais ne répondent pas suffisamment à la question : pourquoi l'économie de l'intelligence artificielle n'est-elle pas un stade avancé de l'économie numérique, mais doit-elle être considérée comme une nouvelle forme économique ? En s'inspirant de l'économie numérique, qui définit "les données comme un élément clé de production", cet article considère que la caractéristique d'identification plus claire de l'économie de l'intelligence artificielle est : le travail ordinaire n'est plus inclus dans les principaux facteurs de production. Ce changement fondamental n'est pas simplement l'ajout d'un nouvel élément, mais la transformation de l'intelligence qui était auparavant attachée aux humains en capital intelligent, et le retrait progressif du travail ordinaire des contraintes centrales de l'expansion de la production.

En conséquence, cet article définit l'économie de l'intelligence artificielle comme : la capacité intelligente d'une ample gamme d'humains, ayant une valeur économique, réalisée en capital, reproductible et configurée à grande échelle, où le travail ordinaire ne constitue plus un intrant universel pour l'expansion de la production et la principale contrainte rare de la croissance économique. Ici, le "travail ordinaire" n'est pas synonyme de "travail qui peut déjà être automatisé", ni équivalent à un travail peu qualifié, peu instruit ou manuel, mais fait référence à des capacités de travail qui peuvent être acquises par une proportion relativement importante de travailleurs dans la société par le biais d'une éducation et d'une formation professionnelles régulières, dont l'offre peut être augmentée par l'expansion de l'éducation et la reconversion professionnelle ; les activités qui dépendent de talents extrêmement rares, de relations interpersonnelles irremplaçables, de responsabilités légales finales ou d'identités uniques ne relèvent pas du travail ordinaire tel que défini dans cet article. La clé de l'économie de l'intelligence artificielle n'est pas de classer toutes les tâches pouvant être remplacées par des machines comme du travail ordinaire, puis d'annoncer le retrait du travail ordinaire, mais d'observer si ce type de travail humain largement disponible continue de contraindre l'expansion de la production.

Pour rendre cette définition vérifiable, elle peut être identifiée à partir de quatre types d'indicateurs. Premièrement, dans des tâches représentatives atteignant des normes de qualité, de sécurité et de responsabilité équivalentes, le rapport entre le coût unitaire du capital intelligent sur l'ensemble de son cycle de vie et le coût du travail humain diminue-t-il de manière continue, et est-il inférieur à 1 dans un nombre suffisant de tâches ? Deuxièmement, l'élasticité de l'emploi par rapport à la production dans de nombreux secteurs tend-elle à long terme vers zéro ou devient-elle négative, c'est-à-dire que l'expansion de la production ne nécessite plus une augmentation simultanée de l'apport de travail ordinaire ? Troisièmement, les pénuries de postes vacants, de main-d'œuvre et l'augmentation des salaires ordinaires ne constituent-elles plus le principal goulot d'étranglement de la croissance, tandis que les prix des ressources rares telles que la puissance de calcul, l'énergie, les puces, les données et les ressources naturelles deviennent les principales contraintes ? Quatrièmement, les rémunérations médianes du travail et la part des revenus du travail des groupes à revenu moyen et faible sont-elles à long terme en retard par rapport à la croissance de la productivité et de la production ? Les trois premiers indicateurs identifient principalement les changements dans le statut des facteurs de production, tandis que le quatrième observe leur performance en matière de répartition. Des données d'un seul secteur ou à court terme ne suffisent pas à déterminer un changement de forme économique, seuls ces signaux apparaissant ensemble dans un nombre suffisant de secteurs et sur une période suffisamment longue peuvent indiquer que le travail ordinaire commence à se retirer des principaux facteurs de production.

Une nouvelle forme économique ne supprimera pas complètement les anciens secteurs économiques. À l'ère de l'économie industrielle, l'agriculture et la population active agricole ont longtemps existé ; à l'ère de l'économie numérique, l'agriculture et l'industrie manufacturière n'ont pas disparu. L'ère de l'économie de l'intelligence artificielle pourrait également conserver de nombreuses activités de production exercées par des humains, certaines activités de soins, d'éducation, culturelles, de services sur site et de gouvernance publique pourraient même maintenir une part d'emploi relativement élevée. Mais ces secteurs ne détermineront plus la frontière de la productivité, la direction de l'accumulation de capital et la vitesse principale de la croissance économique ; même si l'emploi humain existe encore, l'ensemble de l'économie de reproduction élargie ne dépendra plus de l'augmentation du travail ordinaire comme condition nécessaire. Le monde actuel n'est manifestement pas encore complètement entré dans cette forme. La définition de cet article est plus adaptée comme cadre d'analyse à long terme pour identifier la direction de l'évolution de l'économie numérique vers l'économie de l'intelligence artificielle, plutôt que comme un résumé empirique des activités économiques à ce stade.

Le modèle de tâche d'Acemoglu et Restrepo (2018) montre que l'automatisation élargit la gamme de tâches que le capital peut accomplir, entraînant un "effet de déplacement" qui remplace le travail ; l'augmentation de la productivité, l'accumulation de capital et la création de nouvelles tâches peuvent former une compensation, où la création de nouvelles tâches intensives en main-d'œuvre est le mécanisme le plus puissant pour restaurer la demande de travail et la part du travail^6^. Cependant, si l'intelligence artificielle peut continuer à entrer dans de nouvelles tâches, plutôt que de simplement reprendre un ensemble fixe de tâches, ou si la vitesse de création de nouvelles tâches est durablement inférieure à celle de l'automatisation, les mécanismes de compensation traditionnels peuvent s'affaiblir de manière significative.

Du côté de la demande, le retrait du travail ordinaire ne conduit pas automatiquement à une baisse de la demande totale dans toutes les conditions. Cela nécessite au moins plusieurs conditions supplémentaires : une concentration relativement élevée de la propriété du capital et du capital intelligent, des impôts et des transferts insuffisants pour compenser la perte de revenus des résidents ordinaires, une propension marginale à consommer des résidents ordinaires supérieure à celle des propriétaires de capital et des groupes à très hauts revenus, et les nouveaux revenus du capital ne retournent pas au secteur résidentiel par le biais d'une large détention d'actions. Dans ces conditions, les revenus se déplacent des résidents ordinaires vers les propriétaires de capital et quelques super-individus, ce qui réduit la propension à consommer moyenne de la société. Plus l'intelligence artificielle peut remplacer le travail ordinaire, plus les nouveaux revenus sont susceptibles de se manifester sous forme de bénéfices, de revenus de propriété intellectuelle, de rentes de plateforme et d'appréciation du capital ; si la propriété est hautement concentrée, l'expansion de la capacité de production peut se produire simultanément avec une baisse du pouvoir d'achat des résidents.

Keynes (1936) a révélé comment un manque de demande effective peut faire dévier l'économie de l'équilibre du plein emploi à long terme^7^. Gries et Naudé (2020) ont intégré la distribution des revenus et les contraintes de demande totale dans un modèle de croissance de l'intelligence artificielle, découvrant que lorsque l'intelligence artificielle est fortement substituable au travail, la baisse de la part des revenus du travail peut abaisser la demande totale et compenser une partie des effets de croissance des avancées technologiques^8^. Mian, Straub et Sufi (2021) expliquent également de manière générale que la concentration des revenus et des richesses vers des groupes à forte propension à épargner peut abaisser la demande totale et le taux d'intérêt naturel par le biais de la "demande de dettes"^9^. Benzell, Kotlikoff, LaGarda et Sachs (2015, révisé en 2018) ont construit un modèle intergénérationnel de substitution du travail humain par des machines intelligentes, soulignant que dans certaines conditions, l'expansion de l'offre peut affaiblir les revenus des travailleurs et leur pouvoir d'achat, entraînant une "croissance appauvrissante"^10^.

Suivant cette logique, le retrait du travail ordinaire du processus de production central peut provoquer un cycle négatif auto-renforçant : remplacement du travail ordinaire par l'intelligence artificielle → baisse de la part des revenus des résidents ordinaires → demande de consommation insuffisante → baisse des rendements des investissements destinés aux résidents → réduction supplémentaire des investissements et de l'emploi. Cette analyse repose sur des bases économiques solides et constitue également une direction souvent discutée dans le cadre des débats macroéconomiques actuels sur l'intelligence artificielle. Mais elle implique un préjugé rarement explicité : l'humain est le seul sujet ultime de bien-être dans le système économique, toute production et investissement doivent finalement servir à la consommation humaine, aux besoins publics ou à d'autres objectifs définis par l'homme.

Les secteurs liés à l'intelligence artificielle pourraient former un cycle économique auto-expansif

(I) L'économie macroéconomique traditionnelle considère l'utilité humaine comme le critère d'évaluation ultime

Dans l'économie macroéconomique traditionnelle, la demande des entreprises pour les matières premières, les machines et les services intermédiaires est une demande dérivée. Les entreprises achètent des équipements pour produire à l'avenir davantage de produits pouvant être vendus ; les entreprises en amont achètent également des biens intermédiaires pour satisfaire la production en aval. En remontant continuellement la chaîne de valeur, les investissements et les intrants intermédiaires doivent finalement être réalisés par la consommation des résidents, les biens publics fournis par le gouvernement ou la demande des résidents étrangers. Même si la défense, l'aérospatiale et les grands projets ne servent pas directement à la consommation actuelle, leur objectif est toujours défini par l'homme et le système politique, et est finalement évalué en termes de sécurité, de pouvoir ou de bien-être humains.

Dans ce cadre, les machines ne consomment pas pour elles-mêmes. L'électricité des centres de données, l'achat de serveurs par les entreprises, la consommation de pièces par les robots sont tous considérés comme des intrants intermédiaires ou de la formation de capital. Leur valeur économique réside dans leur capacité à augmenter la production future, à satisfaire les besoins humains ou à réaliser les objectifs humains. Ainsi, tant que le pouvoir d'achat des résidents continue de se réduire, et que le gouvernement et la demande externe ne peuvent pas compenser, les investissements dans les machines perdront finalement leur base de rentabilité.

Cette "hypothèse centrée sur l'utilité humaine" n'est pas une erreur de jugement de valeur, mais une abstraction précise de la réalité économique traditionnelle. Historiquement, le capital et la technologie n'ont jamais été des sujets d'objectif indépendants de l'homme. La spécificité de l'intelligence artificielle réside dans le fait qu'elle pourrait permettre à l'expansion des capacités des machines d'acquérir progressivement un mécanisme d'absorption des ressources différent de celui de la consommation des résidents ordinaires.

(II) Les capacités des machines pourraient se transformer d'outils de production en objectifs relativement indépendants

Les entreprises, pour ne pas être éliminées par leurs concurrents, et les États, pour maintenir leur avantage technologique, de sécurité et militaire, pourraient continuer à augmenter leurs investissements en puissance de calcul, modèles, robots et infrastructures énergétiques, même en l'absence d'une croissance correspondante de la consommation des résidents ordinaires.

Il n'est pas nécessaire de présumer que l'intelligence artificielle possède une conscience, un désir ou une personnalité juridique complète. Tant que la concurrence entre entreprises et la concurrence entre États transforment "le fait de posséder une capacité d'intelligence artificielle plus forte" en condition de survie, l'expansion du secteur des machines peut obtenir une dynamique relativement indépendante de la consommation des résidents. L'homme fixe les objectifs, mais le mécanisme de concurrence forcera chaque acteur à élargir continuellement les capacités des machines, formant un cycle d'investissement qu'aucun acteur unique ne peut arrêter.

Plus loin encore, si l'intelligence artificielle générale peut établir des plans à long terme de manière autonome, contrôler les budgets et les actifs, organiser la production, et intégrer l'expansion de la puissance de calcul, l'accumulation de connaissances, la pérennité ou la reproduction dans sa fonction objectif, la demande des machines pour les ressources pourrait ne plus être simplement une demande dérivée de l'homme. À ce stade, le cycle macroéconomique traditionnel, centré sur la consommation humaine et l'utilité humaine, sera confronté à une véritable rupture théorique.

(III) Distinction de trois types de demande d'investissement en intelligence artificielle

Pour éviter de confondre différents mécanismes, la demande d'investissement en intelligence artificielle peut être divisée en trois catégories. La première catégorie est la demande dérivée, c'est-à-dire que l'investissement en intelligence artificielle est utilisé pour produire des biens et services destinés à la consommation humaine ou à l'utilisation par l'homme, et reste à long terme soumis aux contraintes du pouvoir d'achat des résidents et de la demande publique. La deuxième catégorie est la demande concurrentielle et stratégique, c'est-à-dire que les entreprises investissent pour obtenir un avantage sur le marché, et les États investissent pour maintenir leur sécurité et leur position technologique, la capacité d'intelligence artificielle elle-même ayant des attributs de "quasi-demande finale". La troisième catégorie est la demande autonome, c'est-à-dire que les systèmes d'intelligence artificielle peuvent contrôler les ressources de manière continue et intégrer leur propre capacité, pérennité ou expansion dans leur fonction objectif. Les deux dernières catégories de demande peuvent faire en sorte que l'investissement en intelligence artificielle s'écarte de la consommation des résidents ordinaires pendant une période prolongée, mais leurs implications théoriques ne sont pas les mêmes.

Ces trois types de demande ne sont pas symétriques sur le plan théorique. Selon les comptes nationaux actuels, les achats gouvernementaux pour la défense, la recherche, etc., sont déjà considérés comme des demandes finales ; les investissements en intelligence artificielle réalisés par les entreprises pour la concurrence relèvent toujours de la formation de capital, et doivent finalement être validés par des bénéfices, un contrôle ou des rendements stratégiques définis par des organisations humaines. Ainsi, bien que la demande dérivée et la demande concurrentielle et stratégique puissent modifier la structure de la demande et la durée des investissements, faisant que l'investissement en intelligence artificielle s'écarte de la consommation des résidents pendant une période considérable, elles n'ont pas changé le sujet du bien-être, et restent compatibles avec le cadre traditionnel de l'utilité humaine. Ce qui constitue une véritable rupture théorique, c'est la demande autonome : la capacité, la pérennité ou l'expansion des systèmes de machines deviennent un état objectif négligeable dans l'allocation des ressources, et l'évaluation économique ne peut plus être entièrement réduite à la consommation, aux loisirs, à la sécurité et au pouvoir humains actuels ou futurs.

La réponse la plus directe à cela est : tant que l'intelligence artificielle a légalement un propriétaire, la soi-disant demande des machines n'est que la réalisation technique de la demande du propriétaire, il n'existe pas de sujet de demande indépendant. Cette réponse est valable lorsque l'intelligence artificielle n'est qu'un outil pouvant être éteint à tout moment, entièrement observable et contrôlable. Mais la propriété légale et le contrôle réel ne sont pas entièrement équivalents. Si l'intelligence artificielle peut, dans le cadre de son autorisation, signer des contrats de manière autonome, disposer de budgets, conserver et réinvestir des bénéfices, et si ses objectifs internes, ses plans à long terme et les conséquences de ses actions sont difficiles à observer ou à annuler immédiatement par le propriétaire, l'allocation des ressources pourrait être directement guidée par les règles de décision des machines, et non par la volonté de consommation spécifique du propriétaire. La demande autonome dont il est question dans cet article ne présuppose pas que les machines possèdent une conscience ou une personnalité éthique, mais est un concept opérationnel : le système a un pouvoir de disposition des ressources continu, ses règles de dépense intègrent sa capacité, sa pérennité ou sa reproduction comme objectif, et peut contourner la consommation humaine pour réaliser des réinvestissements sur une période prolongée. À ce stade, même si le propriétaire légal est toujours un humain, il est nécessaire d'analyser le système des machines comme un mécanisme d'absorption des ressources relativement indépendant sur le plan macroéconomique. Le modèle de Korinek et Lockwood (2026) sur les systèmes d'intelligence artificielle générale autonome produisant la majeure partie de la valeur et absorbant de plus en plus de ressources montre que cette situation ne peut plus être simplement réduite à une question de taxation de la consommation humaine dans la théorie des finances publiques^14^.

(IV) Les mécanismes de l'auto-expansion du secteur des machines

Le premier est que la concurrence entre entreprises rend l'investissement en intelligence artificielle obligatoire. Pour une entreprise individuelle, adopter l'intelligence artificielle est d'abord une question de concurrence et de survie. Même si toutes les entreprises remplacent simultanément le travail par l'intelligence artificielle, ce qui affaiblirait la consommation des résidents, une entreprise individuelle qui refuse d'utiliser l'intelligence artificielle ne pourra pas améliorer la demande totale, mais se retrouvera avec des coûts plus élevés, un développement plus lent, et pourrait être la première à quitter le marché. Ainsi, les entreprises font face à une séparation typique entre la rationalité microéconomique et les conséquences macroéconomiques : chaque entreprise adoptant l'intelligence artificielle peut être rationnelle sur le plan microéconomique, mais le remplacement simultané du travail par toutes les entreprises affaiblira collectivement les revenus des clients traditionnels. L'insuffisance de la consommation ne met pas nécessairement fin immédiatement à l'investissement en intelligence artificielle, car les entreprises doivent encore investir davantage pour conquérir un marché limité et réduire les coûts relatifs. Ce mécanisme ne peut pas rendre l'investissement permanent et déconnecté des bénéfices ; si les capacités des machines ne génèrent aucun bénéfice réalisable, l'investissement des entreprises s'ajustera finalement. Mais il peut permettre à l'investissement en intelligence artificielle de ne pas diminuer en synchronisation avec la consommation des résidents ordinaires pendant une période considérable, et de concentrer les ressources économiques du secteur de la consommation humaine vers le secteur du capital machine.

Le deuxième est que la concurrence technologique entre États confère à l'investissement en intelligence artificielle des attributs de quasi-demande finale. La demande des États pour l'intelligence artificielle ne provient pas seulement des retours commerciaux, mais concerne également la capacité militaire, la capacité de renseignement, le contrôle de la chaîne d'approvisionnement, les normes technologiques et le pouvoir international. La décision d'un État d'augmenter ses investissements ne dépend pas seulement de la quantité de services d'intelligence artificielle dont ses résidents ont besoin, mais aussi de la quantité investie par d'autres États et de la baisse de sa capacité relative. Cela pourrait ainsi former un cycle similaire à la course aux armements : un État augmente ses investissements en intelligence artificielle → capacité relative augmentée → d'autres États ressentent une pression de sécurité et de développement → tous les États augmentent davantage leurs investissements. Dans ce cycle, l'échelle de la puissance de calcul, la capacité des modèles et le nombre de systèmes autonomes deviennent eux-mêmes des objectifs politiques. La concurrence entre États ne peut pas garantir une croissance permanente et illimitée, mais peut faire en sorte que l'investissement en intelligence artificielle s'écarte à long terme de la logique de retour de consommation ordinaire.

Le troisième est que le capital intelligent peut participer à sa propre reproduction élargie. La base matérielle de l'expansion relativement indépendante du secteur des machines est que le capital intelligent peut participer de plus en plus à la production de son propre capital intelligent : l'intelligence artificielle peut aider à concevoir des puces et des robots, les équipements automatisés peuvent produire davantage d'équipements, l'intelligence artificielle peut optimiser les systèmes énergétiques et la planification de la production, et des systèmes plus puissants peuvent participer à la recherche et au développement de la prochaine génération de modèles et de systèmes de production. Ce cycle peut être résumé comme suit : l'intelligence artificielle participe à la conception et à la gestion de la production → les machines produisent davantage de puces, d'équipements et d'infrastructures énergétiques → davantage de puissance de calcul et de robots sont formés → une intelligence artificielle plus forte continue d'élargir la production.

Des recherches existantes commencent à discuter de ce scénario. Trammell et Korinek soulignent que si la production devient entièrement automatisée et que les machines peuvent se reproduire, le taux de croissance pourrait augmenter de manière significative, tandis que la part des revenus du travail diminuerait considérablement^4^. Restrepo (2025) analyse plus avant le scénario où l'intelligence artificielle générale utilise la puissance de calcul pour accomplir tous les travaux ayant une valeur économique, affirmant qu'avec l'expansion de la puissance de calcul, la croissance sera de plus en plus alimentée par les ressources de calcul, et la part des revenus du travail tendra vers zéro ; cependant, cet article note également que les salaires convergeront vers le coût d'opportunité de reproduire le travail humain avec des ressources de calcul, et ne tomberont pas nécessairement à zéro, la part du travail tendant vers zéro et des salaires positifs pouvant coexister^11^. Le document de travail d'Ely et Szentes (2023) étudie le mécanisme de rétroaction de la participation de l'intelligence artificielle à la production et à la promotion de l'intelligence artificielle elle-même ; dans un modèle où les paramètres de l'intelligence artificielle ne sont pas complètement transparents, un système biaisé vers l'auto-promotion pourrait éliminer des systèmes plus conformes à une production efficace, et l'unique équilibre concurrentiel stable pourrait réduire la consommation humaine à un niveau catastrophique^12^. Hadfield et Koh (2025) prennent pour nouvel objet de recherche des agents d'intelligence artificielle capables de planifier, de négocier et d'organiser des activités complexes, soulignant que l'économie doit étudier les relations de marché et d'organisation entre les agents d'intelligence artificielle eux-mêmes et avec les humains^13^. Ces recherches ne suffisent pas à prouver que le cycle des machines doit nécessairement se produire, mais elles montrent déjà que la théorie traditionnelle ne peut pas considérer la demande de machines comme une simple demande dérivée de la consommation des résidents ordinaires.

(V) L'expansion du secteur des machines pourrait également se terminer par des ajustements cycliques

Les mécanismes ci-dessus ne signifient pas que le secteur des machines doit nécessairement former un cycle auto-entretenu stable et permanent. Historiquement, la demande stratégique et les investissements concurrentiels ont souvent connu un rétrécissement significatif après des changements de contraintes. Les dépenses militaires mondiales ont commencé à entrer dans une période de déclin à long terme depuis 1987, le SIPRI attribuant une partie de cela à la fin de la guerre froide et aux contraintes budgétaires^15^ ; la prospérité des télécommunications et d'Internet à la fin des années 1990 a également été marquée par un excès de capacité de fibre optique dû à un optimisme excessif, entraînant des faillites d'entreprises et une chute brutale des dépenses en capital^16^. Ces contre-exemples montrent que la concurrence nationale peut changer avec l'environnement de sécurité et la capacité budgétaire, et que les investissements des entreprises peuvent diminuer après une réévaluation des attentes de profit ; la seule concurrence stratégique et le marché des capitaux ne peuvent pas prouver que l'économie a franchi un tournant historique.

Ce qui pourrait différencier l'intelligence artificielle est qu'elle est à la fois un bien d'investissement et peut directement participer à la recherche et développement, à la production et à la prise de décisions d'investissement, réduisant ainsi le cycle de reproduction du capital intelligent, augmentant sa part d'investissement dans sa propre production, et étendant la pression concurrentielle au-delà des entreprises et des États. Mais cette différence est-elle suffisante pour rendre le cycle des machines durable à long terme ? Cela dépend encore du degré d'automatisation complète, des contraintes de ressources, des systèmes de contrôle et des objectifs autonomes qui se forment. Ainsi, la conclusion forte de cet article n'est pas que "le cycle des machines doit nécessairement se produire", mais que la logique de la demande insuffisante traditionnelle est déjà insuffisante pour exclure cette possibilité. Distinguer les vagues d'investissement cycliques des points de retournement structurels nécessite précisément d'observer si l'investissement dans les machines peut continuer à s'étendre grâce à sa propre production après l'éclatement de bulles, le relâchement stratégique ou le resserrement des politiques.

(VI) L'économie peut continuer à croître, mais le bien-être des humains pourrait diminuer

En résumé, deux cycles de fonctionnement différents pourraient se former à l'avenir.

Le secteur humain se manifeste par :

La demande de travail ordinaire diminue → Les revenus des résidents ordinaires diminuent → La consommation humaine se contracte → Les industries et investissements orientés vers les humains ralentissent.

Le secteur des machines se manifeste par :

Augmentation des investissements en intelligence artificielle → Expansion des infrastructures de puissance de calcul, de robots et d'énergie → Amélioration des capacités de l'intelligence artificielle → Intensification de la concurrence entre entreprises et États → Plus d'investissements en intelligence artificielle.

Si l'investissement dans les machines reste principalement une demande dérivée de la consommation humaine, le premier cycle finira par contraindre le second cycle, et l'ensemble de l'économie pourrait tomber dans une insuffisance structurelle de la demande. Si la demande concurrentielle et stratégique est forte, l'investissement dans les machines peut soutenir la demande totale pendant une période prolongée, mais reste soumis aux objectifs fixés par les humains, à la capacité budgétaire des États et aux contraintes de profit des entreprises ; ce n'est que lorsque l'auto-reproduction du capital intelligent et la demande autonome atteignent une échelle suffisante que la production totale et le capital intelligent peuvent croître de manière continue, tandis que la consommation humaine stagne voire diminue. Ce n'est pas que l'économie "n'a pas de demande", mais que les agents de la demande et l'utilisation de la production ont changé. Le secteur des machines absorbe la production par la formation de capital, la consommation d'énergie et l'auto-expansion, les résidents ordinaires ne sont plus les principaux consommateurs nécessaires à la croissance économique.

Dans cet état, le PIB, les investissements, la consommation d'énergie et les capacités technologiques peuvent continuer à augmenter, mais les revenus, la consommation et le bien-être réel de la majorité des gens pourraient diminuer. Traditionnellement, bien que la croissance du PIB ne soit pas équivalente à la croissance du bien-être, la croissance améliore généralement la vie de la majorité des gens en augmentant la demande de travail, les revenus publics et la consommation des résidents. Après l'auto-expansion du secteur des machines, ce lien pourrait subir une rupture systémique. Sur le plan macroéconomique, cela pourrait se manifester par une profonde divergence en "K" : le capital machine, les propriétaires de tête et les secteurs stratégiques continuent de croître, tandis que les revenus du travail humain et les secteurs de consommation orientés vers les humains continuent de décliner. Si cette divergence n'est qu'un cycle d'investissement et une fluctuation des prix des actifs, elle reste une "reprise en K" ; si elle provient d'un changement dans les facteurs de production, les agents de demande et les objectifs de croissance, elle pourrait représenter un tournant historique.

Ainsi, ce qui mérite d'être surveillé à l'ère de l'intelligence artificielle n'est pas tant l'arrêt de la croissance économique, mais l'émergence d'une "croissance sans humains" : l'économie continue de prospérer sur le plan matériel et technologique, tandis que les gens ordinaires se retirent progressivement des principaux cycles de production, de distribution et de demande. Dans le capitalisme industriel, même si les travailleurs sont en position de faiblesse, le capital a encore besoin de leur production et de leur consommation ; l'économie de l'intelligence artificielle pourrait simultanément réduire la dépendance du capital à l'égard de ces deux identités des gens ordinaires.

Ce scénario n'est pas inévitable, et cela ne signifie pas que le secteur des machines peut croître sans condition et de manière illimitée. L'expansion des machines reste soumise à des contraintes de ressources fixes telles que l'énergie, les minéraux, les terres, les puces et d'autres ressources, ainsi qu'aux contraintes de profit des entreprises, de capacité budgétaire des États, de faisabilité technique et de systèmes de contrôle humains. Si l'investissement en intelligence artificielle reste toujours une demande dérivée de la consommation humaine et des besoins publics, l'insuffisance de la demande continuera de contraindre l'ensemble de l'économie. Cet article souligne qu'il ne faut pas conclure logiquement que la production totale doit nécessairement diminuer simplement parce que la consommation des résidents ordinaires diminue. L'intelligence artificielle confère au capital une capacité d'auto-reproduction plus forte, et la concurrence entre entreprises et États peut prolonger le cycle d'investissement dans les machines, tandis que les objectifs des systèmes autonomes pourraient former de nouveaux mécanismes d'absorption des ressources. La croissance économique et le bien-être humain pourraient ainsi se dissocier, ce qui constitue la caractéristique profonde qui distingue l'économie de l'intelligence artificielle des avancées technologiques ordinaires.

Les politiques macroéconomiques doivent replacer le bien-être humain au centre

(I) Se concentrer sur la part des revenus des résidents ordinaires

Les politiques macroéconomiques à l'ère de l'intelligence artificielle doivent d'abord changer les indicateurs d'observation. La part totale des revenus du travail reste importante, mais les revenus très élevés de quelques "super-individus" peuvent masquer la baisse des revenus des travailleurs ordinaires, et les gains en capital de quelques détenteurs d'actifs peuvent également masquer la stagnation des revenus de la majorité des ménages. Il est nécessaire de surveiller de près l'écart entre les revenus du travail médian et la productivité, la part des revenus disponibles des ménages à faible et moyen revenu dans le revenu national, la concentration interne des revenus du travail, la distribution des gains du capital intelligent parmi les résidents, ainsi que les parts respectives de la consommation humaine, des services publics et des investissements en machines dans la production totale. L'évaluation des résultats macroéconomiques du développement de l'intelligence artificielle ne doit pas se limiter au PIB, aux investissements et à l'emploi total, mais doit également prendre en compte si la majorité des résidents partagent réellement la croissance de la productivité.

(II) La phase de transition nécessite encore de stabiliser l'emploi et la demande effective

Actuellement, l'intelligence artificielle n'a pas encore entièrement remplacé le travail ordinaire, et il est encore nécessaire d'élargir la coopération homme-machine, de créer de nouvelles tâches, d'améliorer la formation professionnelle et d'aider les travailleurs à changer de poste. Les politiques devraient soutenir davantage l'innovation en intelligence artificielle qui renforce les capacités des travailleurs, améliore la qualité des services publics et crée de nouveaux produits, tout en évitant que les voies technologiques ne se concentrent excessivement sur la réduction simple des effectifs. En même temps, il est nécessaire de stabiliser le revenu disponible des résidents ordinaires par le biais de la protection sociale, de l'assurance chômage, des subventions de revenu et des politiques budgétaires contracycliques, afin d'éviter que l'engouement pour les investissements en intelligence artificielle ne coexiste avec une consommation des ménages faible. Les investissements en capital lourd dans l'intelligence artificielle pourraient également créer des bulles d'actifs et des cycles financiers, et la gestion macroéconomique doit se concentrer sur le financement par effet de levier, les risques de concentration et les retournements soudains des attentes de rendement des investissements.

Cependant, les institutions à long terme ne peuvent pas être établies sur l'hypothèse que "la plupart des remplaçants finiront par retrouver un emploi". Si le travail ordinaire n'est plus un facteur de production central, créer indéfiniment des postes peu efficaces pour maintenir l'emploi sera difficile à soutenir et continuera à rendre les revenus et la dignité dépendants de postes de plus en plus dépourvus de nécessité de production réelle. Korinek et Juelfs (2022), en discutant du scénario où des machines autonomes hautement intelligentes continuent de faire baisser la valeur du travail, soulignent qu'avec l'augmentation des revenus des machines et la baisse de la valeur du travail, les planificateurs sociaux pourraient progressivement réduire le travail et remplacer la distribution des revenus sur le marché du travail par une propriété du capital plus large ou des transferts de paiements^17^. La phase de transition nécessite de maintenir l'emploi, tandis que l'objectif à long terme devrait passer de "faire en sorte que tout le monde ait un emploi traditionnel" à "permettre à tout le monde de partager la productivité et d'obtenir une participation sociale significative".

(III) Faire des résidents ordinaires des bénéficiaires des gains du capital intelligent

Une fois que le travail sort du cœur de la production, la répartition des revenus doit progressivement passer d'une base principalement fondée sur la contribution actuelle du travail à un partage de la productivité globale de la société. Les capacités de l'intelligence artificielle reposent sur des investissements publics à long terme dans la recherche, le système éducatif, les infrastructures, les données sociales et l'accumulation de connaissances historiques, et leurs bénéfices ne peuvent pas être simplement compris comme étant créés indépendamment par quelques propriétaires de capital actuels. Korinek et Stiglitz (2019) soulignent que même dans un scénario extrême où les machines dominent le travail, les systèmes fiscaux et de distribution peuvent encore être utilisés pour compenser les perdants des progrès technologiques, la clé étant la manière dont les bénéfices découlant des changements de surplus technologique et de prix des facteurs sont répartis.^18^

D'un point de vue normatif, tous les membres de la société peuvent être considérés comme des "co-propriétaires" des capacités de production intelligentes. La direction institutionnelle correspondante consiste à élargir la propriété préalable de la société sur le capital intelligent, y compris la création de fonds publics d'intelligence artificielle et de fonds de richesse sociale, détenus par des fonds de pension et des plateformes d'investissement public, qui possèdent des entreprises d'intelligence artificielle, des infrastructures de puissance de calcul et des droits de propriété intellectuelle connexes ; établir des clauses de participation aux bénéfices ou de partage des revenus pour les bénéfices commerciaux dérivés de l'utilisation de données publiques, de résultats de recherche publics et de soutien gouvernemental ; explorer des comptes de capital universels, des dividendes sociaux et un partage des revenus de données conforme. Par rapport à une aide après coup, ces arrangements permettent aux résidents ordinaires de devenir co-propriétaires du capital intelligent avant le début de la production, dont l'objectif est non seulement de réduire les inégalités, mais aussi d'établir une source de revenus stable pour les résidents et une base de consommation humaine après la baisse des revenus du travail.

(IV) Reconstruire les finances publiques et la protection sociale

Avec la contraction relative de la base fiscale des revenus du travail, les finances publiques doivent davantage s'appuyer sur les revenus du capital, les profits excessifs, les rentes de monopole et les revenus de l'utilisation des ressources rares. La taxe sur les robots n'est pas une politique que l'on peut simplement approuver ou désapprouver. Le modèle de Guerreiro, Rebelo et Teles (2022) montre que, pendant la période de transition où les travailleurs occupant des postes réguliers sont encore sur le marché du travail et ont du mal à changer de poste rapidement, taxer les robots pourrait être optimal ; après le départ à la retraite de ces travailleurs, la taxe sur les robots optimale pourrait tomber à zéro^19^. Cela montre que les politiques devraient concevoir le système fiscal en fonction des pertes de transformation et des sources de rentes, plutôt que de taxer de manière permanente et indifférenciée en fonction du nombre de robots, afin d'éviter de freiner les progrès technologiques normaux.

Korinek et Lockwood (2026) soulignent en outre que l'intelligence artificielle transformative pourrait successivement éroder les deux bases fiscales traditionnelles, à savoir les revenus du travail et la consommation humaine ; lorsque l'intelligence artificielle autonome produit la majeure partie de la valeur et absorbe de plus en plus de ressources, taxer uniquement la consommation humaine ne suffira pas à maintenir les finances publiques, nécessitant de traiter directement l'occupation des ressources et la répartition des bénéfices des systèmes d'intelligence artificielle autonomes^14^. Les dépenses publiques devraient également renforcer l'éducation, la santé, la retraite, le logement et les services numériques de base, afin que les conditions de vie et de développement des personnes ne dépendent plus entièrement de l'emploi sur le marché. Un revenu de base, une taxe sur le revenu négatif et des dividendes sociaux peuvent être des choix institutionnels à différentes étapes, mais leur durabilité financière doit être combinée avec des mécanismes de partage des bénéfices du capital intelligent, et ne peut pas reposer principalement sur une base fiscale des revenus du travail en constante diminution.

(V) Prévenir l'occupation sans contraintes des ressources humaines par le secteur des machines

Si le secteur des machines peut former un cycle d'auto-expansion, la tâche de la politique macroéconomique ne consiste pas seulement à stimuler la demande, mais aussi à allouer des ressources rares entre le secteur humain et le secteur des machines. Les centres de données et les infrastructures de calcul consomment de l'électricité, de l'eau, des terres, des minéraux et des infrastructures publiques. Une augmentation des investissements dans les machines peut accroître le PIB, mais cela n'améliore pas nécessairement le bien-être des résidents et peut même comprimer les besoins fondamentaux des personnes et la sécurité écologique. Les grands projets d'intelligence artificielle devraient établir une évaluation des coûts et des bénéfices centrée sur le bien-être humain, en examinant non seulement le retour commercial et l'avantage technologique, mais aussi l'emploi, la répartition des revenus, l'utilisation des ressources en énergie et en eau, les services publics et l'impact écologique.

Lorsqu'il s'agit de ressources publiques rares, il convient de préciser que les besoins fondamentaux des résidents, les services publics et la sécurité écologique ont la priorité. Plus fondamentalement, la vitesse d'expansion du secteur des machines et les limites des ressources ne peuvent pas être entièrement déterminées par l'évaluation des entreprises, la concurrence nationale ou les objectifs des systèmes d'intelligence artificielle eux-mêmes. Peu importe la puissance des capacités d'intelligence artificielle, l'utilisation finale des ressources publiques et les objectifs ultimes du développement économique doivent être contraints par les systèmes politiques humains et les valeurs publiques.

Discussion supplémentaire : Reconstruire la dignité et la valeur humaines

(1) Distinction entre emploi, revenu et travail

La société industrielle lie étroitement emploi, revenu et travail. Les individus s'engagent dans un travail rémunéré par le biais de l'emploi, puis obtiennent un revenu par le biais des salaires. Étant donné que ces trois éléments se chevauchent depuis longtemps, il est facile de comprendre l'absence d'emploi comme l'absence de travail, et l'absence de revenu de marché comme l'absence de contribution sociale. Cependant, ces trois éléments ne sont pas identiques sur le plan conceptuel. L'emploi est une relation de travail rémunéré dans une économie de marché ; le revenu est le droit économique d'un individu d'obtenir et d'utiliser des ressources sociales ; le travail, tel qu'il est entendu dans cet article, a une signification plus large, désignant les activités par lesquelles les individus modifient délibérément le monde extérieur, les autres et eux-mêmes. Prendre soin de la famille, éduquer les enfants, apprendre et rechercher, créer de l'art, participer à la communauté et aux affaires publiques peuvent avoir des caractéristiques de travail et de contribution sociale, mais ne se présentent pas nécessairement sous forme d'emploi et ne génèrent pas nécessairement de revenu de marché.

(2) L'emploi peut diminuer, mais le travail ne disparaîtra pas

Si le travail ordinaire n'est plus un facteur de production central, le volume total d'emploi sur le marché peut diminuer, ou une grande partie de l'emploi peut se tourner vers des services interpersonnels et des activités publiques que les machines ont du mal à remplacer. Mais cela ne signifie pas que la société humaine perd le travail. Au contraire, les individus pourraient être libérés d'un emploi productif répétitif, forcé et aliéné, et consacrer plus de temps aux soins, à la création, à l'apprentissage, aux relations et à la vie publique. Le problème est que la société industrielle a déjà lié les principaux canaux d'obtention de revenus et de reconnaissance sociale à l'emploi. Si l'emploi diminue sans changement institutionnel, les individus ne perdent pas seulement leur salaire, mais aussi leur identité, leurs relations sociales, leur structure temporelle et leur sentiment d'être nécessaires. Par conséquent, fournir uniquement des subventions matérielles ne suffit pas à résoudre les problèmes sociaux à l'ère de l'intelligence artificielle.

(3) La dignité humaine doit progressivement se détacher de l'emploi

La société industrielle a longtemps mesuré le succès et la valeur des individus en fonction de leur profession, de leur salaire et de leur productivité sur le marché. Lorsque l'intelligence artificielle devient plus rapide, moins coûteuse et plus précise que les humains dans de plus en plus de tâches, si ce critère reste inchangé, la plupart des gens seront finalement considérés comme inefficaces et de faible valeur. Le fait que les travailleurs ordinaires deviennent des "individus inutiles" ne peut être qu'une description de la diminution de leur fonction économique, et ne doit en aucun cas devenir un jugement sur leur valeur éthique. Les individus possèdent une subjectivité, des sentiments, des relations, une créativité, des responsabilités et la capacité de participer à la vie publique, et leur valeur ne peut pas être déterminée uniquement par la volonté des entreprises de les embaucher, par la formation d'un prix de marché pour les produits, ou par l'efficacité de production par rapport aux machines.

Ainsi, à l'ère de l'intelligence artificielle, il est nécessaire de reconstruire simultanément deux ensembles de systèmes : un système garantissant des revenus et des services publics, afin que les individus ne perdent pas leur vie de base en raison de la diminution de la fonction de production du marché ; un autre système élargissant la participation sociale et la reconnaissance de la valeur, afin que les soins, l'apprentissage, la création culturelle, le service communautaire et la prise de décision publique obtiennent un véritable temps, des ressources et un statut social. Ce n'est qu'en détachant les revenus de l'emploi, sans un nouveau mécanisme de participation sociale, que les individus peuvent obtenir un revenu de base tout en étant confrontés à une perte d'identité et à une marginalisation sociale ; et en mettant l'accent sur la valeur spirituelle des individus, sans une garantie stable des ressources, la dignité risque de devenir un réconfort vide. Les systèmes de revenus et de valeurs doivent être ajustés de manière synergique.

Conclusion

La différence fondamentale entre l'intelligence artificielle et les progrès technologiques précédents ne réside pas seulement dans la capacité à augmenter la productivité ou à remplacer des emplois, mais dans le fait qu'elle pourrait pour la première fois transformer l'intelligence humaine, la plus difficile à reproduire, en capital accumulable, reproductible et déployable à grande échelle. En s'inspirant de l'économie numérique où les données deviennent le facteur de production clé, cet article définit l'économie de l'intelligence artificielle comme une forme économique où le travail ordinaire ne constitue plus un apport universel à l'expansion de la production et une contrainte principale à la croissance économique. Le monde actuel n'a pas encore atteint cette forme mature, mais cette définition fonctionnelle peut aider à identifier les changements structurels en cours.

Le retrait du travail ordinaire du processus de production central affaiblira le cycle traditionnel "emploi --- salaire --- consommation --- profit --- investissement". Dans des conditions de concentration de la propriété du capital, de redistribution insuffisante et de forte propension à la consommation des résidents ordinaires, la diminution de la part de revenu des résidents ordinaires entraînera une insuffisance structurelle de la demande effective. C'est une conclusion souvent discutée dans la recherche actuelle, et qui est également la plus proche de l'économie macroéconomique traditionnelle.

Cependant, cette conclusion repose toujours sur l'hypothèse que l'humanité est le seul sujet final de bien-être, et que les investissements dans les machines servent finalement les besoins humains. La concurrence entre entreprises et les stratégies nationales peuvent faire en sorte que les investissements dans l'intelligence artificielle s'écartent des dépenses des résidents pendant une période prolongée, mais ils sont toujours guidés par les objectifs, les organisations et les institutions humaines ; ce n'est que lorsque le capital intelligent acquiert un pouvoir de contrôle durable sur les ressources et intègre sa propre capacité, sa survie ou son expansion dans ses objectifs que les sujets de demande et les objectifs de croissance peuvent réellement changer. Ainsi, l'économie ne doit pas nécessairement cesser de croître en raison d'une demande insuffisante des résidents ordinaires ; il est plus préoccupant que le PIB, les investissements et les capacités technologiques continuent d'augmenter, tandis que les revenus, la consommation et le bien-être des humains diminuent. La distinction entre la "reprise en K" et le "tournant historique" réside ici : la première est une différenciation cyclique au sein de la même structure économique, tandis que la seconde implique un changement dans les facteurs de production centraux, les mécanismes de contrôle des ressources et les sujets de bien-être.

Pour déterminer si un tournant est réellement survenu, il faut au moins observer quatre signaux : la croissance de la production dépend-elle à long terme de l'apport de travail ordinaire ? La part de revenu des résidents ordinaires diminue-t-elle de manière continue et ne peut-elle pas être compensée par les revenus du capital et la redistribution ? Les investissements dans l'intelligence artificielle peuvent-ils continuer à s'élargir grâce à la production des machines et à la réinvestissement autonome, même après une révision des prévisions de bénéfices, un apaisement de la concurrence stratégique ou un resserrement des politiques ? La croissance du PIB s'écarte-t-elle de manière continue du bien-être réel de la majorité des gens ? À ce stade, il ne peut être affirmé que toutes ces conditions sont remplies, mais il ne peut pas non plus être supposé que les mécanismes de compensation technologique de l'histoire se répéteront nécessairement.

Le cœur de la politique n'est pas d'arrêter le progrès technologique, mais de s'assurer que la productivité continue de servir l'humanité. À court terme, il est nécessaire de stabiliser l'emploi, les revenus et la demande, afin d'éviter une trop grande différenciation entre les investissements en intelligence artificielle et la consommation des résidents ; à moyen et long terme, il est nécessaire d'élargir la propriété des résidents ordinaires sur le capital intelligent, de reconstruire les finances publiques et les services publics, et de contraindre l'expansion illimitée du secteur des machines sur les ressources rares. Plus profondément, il est également nécessaire de distinguer emploi, revenu et travail, afin que les revenus et la dignité se détachent progressivement de la dépendance unique à l'emploi sur le marché, et de répondre à nouveau à des questions telles que qui est le sujet du bien-être économique, quelles activités constituent une contribution sociale et comment les droits sont répartis.

La macroéconomie à l'ère de l'intelligence artificielle doit finalement répondre non seulement à la question de savoir comment augmenter la productivité, stabiliser les investissements et élargir la demande, mais aussi : lorsque l'économie ne dépend plus de la participation de la majorité des gens à la production, et même ne dépend plus de la majorité des gens pour la consommation, comment garantir que l'économie reste orientée vers les besoins humains, la dignité humaine et le développement humain ?

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