Pour comprendre l'impact que l'intelligence artificielle peut avoir sur l'économie, considérons le tracteur. Les historiens ne s'entendent pas sur l'inventeur de cette humble machine. Certains disent que c'était Richard Trevithick , un ingénieur britannique, en 1812. D'autres soutiennent que John Froelich , travaillant dans le Dakota du Sud au début des années 1890, a plus raison. D'autres soulignent que peu de gens utilisaient le mot « tracteur » jusqu'au début du XXe siècle. Cependant, tout le monde s'accorde à dire que le tracteur a mis du temps à s'imposer . En 1920, seulement 4 % des fermes nord-américaines en possédaient une. Même dans les années 1950, moins de la moitié possédaient des tracteurs.
Les spéculations sur les conséquences de l'IA - pour les emplois, la productivité et la qualité de vie - font rage. La technologie est incroyable. Et pourtant, l'impact économique de l'intelligence artificielle sera faible à moins que des millions d'entreprises au-delà de la Silicon Valley ne l'adoptent. Cela signifierait bien plus que l'utilisation d'un chatbot . Il s'agirait plutôt d'une réorganisation à grande échelle des entreprises et de leurs données internes. « La diffusion des améliorations technologiques » , affirme Nancy Stokey de l'Université de Chicago, « est sans doute aussi cruciale pour la croissance à long terme que l'innovation .
Le Japon et la France illustrent l'importance de la diffusion. Le Japon est un pays exceptionnellement innovant, produisant plus de brevets par personne et par an que tout autre pays à l'exception de la Corée du Sud . Des chercheurs japonais peuvent revendiquer l'invention du code QR, de la batterie lithium-ion et de l'impression 3D. Mais le pays diffuse mal les nouvelles technologies dans son économie. Tokyo est beaucoup plus productive que le reste du pays. L'argent liquide continue de dominer. À la fin des années 2010, seulement 47 % des grandes entreprises utilisaient des ordinateurs pour gérer les chaînes d'approvisionnement, contre 95 % en Nouvelle-Zélande . Selon notre analyse, le Japon est environ 40 % plus pauvre que ce à quoi on pourrait s'attendre sur la base de son innovation.
La France c'est tout le contraire. Bien que son bilan en matière d'innovation soit médiocre, il excelle dans la diffusion des connaissances dans l'ensemble de l'économie. Au XVIIIe siècle, des espions français ont volé des secrets d'ingénierie à la marine britannique. Au début du XXe siècle, Louis Renault rend visite à Henry Ford aux États-Unis et apprend les secrets de l'industrie automobile. Plus récemment, d'anciens experts en IA de Meta et Google ont fondé Mistral AI à Paris. La France a également tendance à bien diffuser les nouvelles technologies de la capitale vers la périphérie. Aujourd'hui, l'écart de productivité en France entre une entreprise leader et une entreprise intermédiaire est inférieur de moitié à celui de la Grande-Bretagne .
Au cours des XIXe et XXe siècles, les entreprises du monde entier deviennent plus « françaises », avec la diffusion de plus en plus rapide des nouvelles technologies. Diego Comin et Martí Mestieri , deux économistes, trouvent des preuves que "les différences entre les pays dans les délais d'adoption ont été réduites au cours des 200 dernières années". L'électricité s'est propagée dans l'économie plus rapidement que les tracteurs. Il n'a fallu que quelques décennies pour que l'informatique personnelle au bureau franchisse le seuil d'adoption de 50 %. L'Internet s'est propagé encore plus vite . Dans l'ensemble, la diffusion de la technologie a contribué à alimenter la croissance de la productivité au cours du XXe siècle.
Depuis le milieu des années 2000, cependant, le monde est devenu japonais. Il est vrai que les consommateurs adoptent la technologie plus rapidement que jamais. Selon une estimation, TikTok , une application de médias sociaux, est passée de zéro à 100 millions d'utilisateurs en un an. ChatGPT était l'application Web à la croissance la plus rapide jusqu'à ce que le rival de Twitter, Threads, soit lancé ce mois-ci. Mais les entreprises deviennent plus prudentes. Au cours des deux dernières décennies, toutes sortes d'innovations étonnantes ont fait leur apparition sur le marché. Pourtant, selon les dernières estimations officielles, d'ici 2020, seulement 1,6 % des entreprises américaines utiliseront l'apprentissage automatique. Dans le secteur manufacturier américain, seulement 6,7 % des entreprises utilisent l'impression 3D. Seuls 25 % des workflows d'entreprise sont dans le cloud, un chiffre qui n'a pas bougé depuis une demi-décennie.
Les histoires d'horreur ne manquent pas. En 2017, un tiers des banques régionales japonaises utilisaient encore Cobol, un langage de programmation inventé une décennie avant que l'homme n'atterrisse sur la lune. L'année dernière , la Grande-Bretagne a importé pour plus de 20 millions de livres sterling (24 millions de dollars) de disquettes, de minidisques et de cassettes. Un cinquième des entreprises du monde riche n'ont même pas de site Web. Les gouvernements sont souvent les pires contrevenants : ils insistent, par exemple, sur les formulaires papier. Nous estimons que les bureaucraties du monde entier dépensent 6 milliards de dollars par an en papier et en impression, presque autant en termes réels qu'au milieu des années 1990.
Le meilleur et le reste
Le résultat est une économie à deux vitesses. Les entreprises qui adoptent la technologie se démarquent de la concurrence . En 2010, le travailleur moyen des entreprises les plus productives de Grande-Bretagne produisait pour 98 000 £ de biens et services (en argent d'aujourd'hui), qui étaient passés à 108 500 £ en 2019. Les travailleurs des pires entreprises n'ont connu aucune augmentation. Au Canada , dans les années 1990, la croissance de la productivité des entreprises frontalières était d'environ 40 % supérieure à celle des entreprises non frontalières. De 2000 à 2015, il était trois fois plus élevé. Un livre de Tim Koller , du cabinet de conseil McKinsey , et de ses collègues constate qu'après avoir classé les entreprises en fonction de leur retour sur capital investi, le 75e centile avait un rendement supérieur de 20 points de pourcentage à la médiane en 2017, soit le double de ce qu'il avait été en 2017. 2000. Certaines entreprises voient d'énormes avantages à acheter de nouvelles technologies ; beaucoup n'en voient pas.
Bien que l'économie puisse sembler abstraite, les conséquences dans le monde réel sont extrêmement familières. Les personnes piégées dans les anciennes technologies souffrent, ainsi que leurs salaires . En Grande-Bretagne , les salaires moyens dans les 10 % d'entreprises les plus pauvres ont légèrement baissé depuis les années 1990, même si les salaires moyens dans les meilleures entreprises ont considérablement augmenté. Selon Jan De Loecker , de l' Université de Louvain , et ses collègues, « l'essentiel de la croissance des inégalités entre les travailleurs est dû à l'augmentation des écarts salariaux moyens entre les entreprises ». Qu'est-ce qui a mal tourné ?
Trois possibilités expliquent la moindre diffusion : la nature de la nouvelle technologie, la lenteur de la concurrence et une réglementation croissante. Robert Gordon, de la Northwestern University , a soutenu que les « grandes inventions » des XIXe et XXe siècles ont eu un impact beaucoup plus important sur la productivité que les plus récentes. Le problème est qu'à mesure que le progrès technologique devient plus progressif, la diffusion ralentit également, car les entreprises ont moins d'incitations et font face à moins de pression concurrentielle pour s'améliorer. L'électricité fournissait la lumière et l'électricité pour alimenter les machines. Le cloud computing, en revanche, n'est nécessaire que pour les opérations les plus intensives. Les innovations plus récentes, telles que l'apprentissage automatique, peuvent être plus difficiles à utiliser, nécessitant davantage de travailleurs qualifiés et une meilleure gestion.
Le dynamisme entrepreneurial s'est affaibli dans le monde riche au cours des premières décennies du XXIe siècle. La population a vieilli. Moins d'entreprises ont été créées. Les travailleurs changeaient moins souvent d'entreprise. Tout cela a réduit la diffusion, car les travailleurs diffusent la technologie et les pratiques commerciales au fur et à mesure qu'ils évoluent dans l'économie.
Dans les industries dirigées ou fortement gérées par le gouvernement, le changement technologique se produit lentement. Comme le souligne Jeffrey Ding de l'Université George Washington , dans l' Union soviétique à planification centralisée, l'innovation était mondiale - pensez à Spoutnik - mais la diffusion était inexistante. L'absence de pression concurrentielle a réduit les incitations à s'améliorer. Les politiciens ont souvent des objectifs de politique publique, tels que la maximisation de l'emploi, qui sont incompatibles avec l'efficacité. Les industries fortement réglementées représentent aujourd'hui une part importante des économies occidentales : des secteurs tels que la construction, l'éducation, la santé et les services publics représentent un quart du PIB américain.
L'intelligence artificielle pourrait-elle briser le moule et se propager dans l'économie plus rapidement que d'autres technologies récentes ? Peut-être. Pour presque toutes les entreprises, il est facile d'imaginer un cas d'utilisation. L'administration est terminée. Un outil pour déclarer mes impôts ! Le Covid-19 a peut-être aussi injecté une dose de dynamisme dans les économies occidentales. De nouvelles entreprises sont créées au rythme le plus rapide depuis une décennie et les travailleurs changent d'emploi plus fréquemment. Tyler Cowen de l'Université George Mason ajoute que les entreprises les plus faibles peuvent être particulièrement incitées à adopter l'IA car elles ont le plus à gagner.
L'intelligence artificielle peut également être intégrée dans des outils existants . De nombreux programmeurs - peut-être la plupart - utilisent déjà l'Intelligence Artificielle au quotidien grâce à son intégration dans les outils de programmation quotidiens via CoPilot de Github . Les traitements de texte comme Microsoft Word et Google Docs intégreront bientôt des dizaines de fonctionnalités d'intelligence artificielle.
pas un dîner
D'autre part, les plus grands avantages des nouvelles formes d' IA viendront lorsque les entreprises se réorganiseront complètement autour de la nouvelle technologie, par exemple en adaptant les modèles d'IA aux données internes. Cela demandera du temps, de l'argent et, surtout, de la compétitivité. La collecte de données est fastidieuse et l'exécution des meilleurs modèles est terriblement coûteuse : une seule requête complexe dans la dernière version de ChatGPT peut coûter 1 à 2 $. Si 20 sont effectués en une heure, c'est plus que le salaire horaire médian aux États-Unis .
Ces coûts diminueront, mais il faudra peut-être des années pour que la technologie soit suffisamment bon marché pour un déploiement de masse. Les patrons, soucieux de la vie privée et de la sécurité, disent régulièrement à The Economist qu'ils ne veulent pas soumettre leurs données pour modifier des modèles qui vivent ailleurs. Les enquêtes menées auprès des petites entreprises ne sont pas encourageantes. L'un d'eux, par GoDaddy , une société d'hébergement Web, suggère qu'environ 40% des Américains ne sont pas intéressés par les outils d'IA . Sans aucun doute, la technologie est révolutionnaire. Mais les entreprises sont-elles prêtes pour une révolution ?
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