Selon Futura Sciences, le débat sur l'impact de l'intelligence artificielle (IA) sur l'emploi repose sur des bases fragiles. Les prédictions actuelles, basées sur l'analyse des tâches professionnelles exposées à l'automatisation, ignorent un facteur clé : l'élasticité-prix de la demande. Cette lacune méthodologique explique pourquoi les scénarios divergent tant d'un secteur à l'autre.

Ce qu'il faut retenir

  • Les modèles actuels d'analyse de l'impact de l'IA sur l'emploi ne prennent pas en compte l'élasticité-prix de la demande, pourtant déterminante pour évaluer les effets réels de l'automatisation.
  • Une baisse des coûts de production grâce à l'IA peut, selon les secteurs, créer, restructurer ou supprimer des emplois — tout dépend de la réaction de la demande.
  • Dans la santé, une réduction de 80 % des coûts de dépistage pourrait libérer une demande colossale, augmentant ainsi les besoins en personnel médical. Dans les services juridiques, la demande reste peu sensible aux prix, ce qui limite les créations d'emplois.
  • Aucune donnée sectorielle comparable à celles utilisées dans la grande distribution n'existe pour évaluer l'impact de l'IA sur des domaines comme le droit, la comptabilité ou la création de contenu.
  • Les stratégies politiques ou professionnelles devraient prioritairement s'appuyer sur une analyse de l'élasticité-prix de la demande, actuellement absente des modèles économiques.

L'IA redessine le marché du travail, mais les prédictions restent floues

Depuis plusieurs années, les études sur l'impact de l'IA sur l'emploi s'appuient sur des scores d'exposition aux tâches automatisables. Ces analyses, souvent citées par les gouvernements et les institutions, classent les métiers en fonction de leur vulnérabilité à l'automatisation. Pourtant, comme le souligne Futura Sciences, cette approche présente un angle mort majeur : elle ne mesure pas comment les acteurs économiques réagissent à la baisse des coûts induite par l'IA.

Les algorithmes peuvent aujourd'hui cartographier avec précision les tâches professionnelles, mais ils ignorent l'essentiel : la capacité des entreprises et des consommateurs à ajuster leur demande en fonction des prix. « Derrière chaque prédiction sur l'emploi se cache un angle mort économique majeur : personne ne mesure l'élasticité-prix », explique la rédaction de Futura Sciences.

L'élasticité-prix : la clé pour comprendre les effets réels de l'IA

L'élasticité-prix désigne la sensibilité de la demande à une variation des prix. Si un service devient 30 % moins cher grâce à l'IA, est-ce que la demande explose, reste stable ou s'effondre ? La réponse à cette question détermine si l'automatisation crée, restructure ou détruit des emplois. Trois scénarios se dégagent alors.

Prenons l'exemple d'un cabinet juridique utilisant l'IA pour analyser des contrats. Si le coût par dossier baisse de 20 %, deux dynamiques sont possibles. Si les entreprises n'achètent pas plus de services juridiques (demande inélastique), le cabinet aura simplement besoin de moins de collaborateurs juniors. En revanche, si des PME, auparavant exclues du marché faute de budget, y accèdent (demande élastique), l'emploi total dans le secteur pourrait même progresser. « Même technologie, résultat opposé », résume Futura Sciences.

Trois secteurs, trois réactions radicalement différentes à l'IA

L'absence de données sur l'élasticité-prix n'est pas anodine. Elle fausse les analyses sectorielles et rend les prédictions peu fiables. Trois domaines illustrent cette diversité de réactions : la santé, les services juridiques et la création de contenu.

Dans la santé, une baisse de 80 % du coût d'un dépistage préliminaire pourrait libérer une demande colossale, notamment dans les pays où des milliards de personnes n'ont pas accès aux soins. L'IA créerait ainsi une demande supplémentaire pour les soins de suivi, l'interprétation des résultats et les traitements. Résultat : l'emploi médical pourrait augmenter.

Dans les services juridiques, la demande est principalement tirée par la réglementation et les transactions, deux facteurs peu sensibles aux variations de prix. Une baisse des coûts ne génère donc pas de nouvelle demande, mais restructure simplement les équipes. Les juniors deviennent moins nécessaires par dossier, sans pour autant que le secteur s'effondre.

Dans la création de contenu, la demande explose dès que le coût marginal de production devient négligeable. Les tarifs des freelances pour l'écriture standard ont chuté, mais la demande de contenu humain premium reste limitée. Seules les fonctions stratégiques, comme la direction éditoriale ou la stratégie de marque, résistent à la baisse des prix.

Un manque criant de données pour éclairer les décisions

Le problème n'est pas seulement théorique. Les instituts de recherche disposent de données en temps réel sur l'effet d'une baisse de prix dans la grande distribution, grâce aux relevés de caisses enregistreuses. Rien de comparable n'existe pour des secteurs comme le droit, la comptabilité ou l'ingénierie logicielle. « Ce qui rend la situation presque absurde, c'est que ce type de données existe pour les supermarchés, mais pas pour des domaines clés de l'économie », souligne Futura Sciences.

Cette lacune a des conséquences concrètes. Les modèles actuels d'exposition aux tâches traitent tous les secteurs de manière quasi identique, faute de données sur la réaction de la demande. Or, chaque domaine nécessite une réponse politique distincte. Sans cette information, les stratégies professionnelles ou publiques risquent d'être mal adaptées.

Et maintenant ?

Plusieurs pistes pourraient permettre de combler ce vide. D'abord, la collecte de données granulaires secteur par secteur, sur le modèle des études menées dans la grande distribution. Ensuite, une collaboration entre chercheurs, entreprises et institutions pour financer ces travaux. Enfin, une révision des modèles économiques actuels, intégrant systématiquement l'élasticité-prix comme variable centrale. Sans ces mesures, les débats sur l'IA et l'emploi resteront fondés sur des hypothèses fragiles.

Quelles perspectives pour les travailleurs et les décideurs ?

Si vous évoluez dans un secteur où une baisse des prix attire massivement de nouveaux clients, l'IA pourrait paradoxalement vous rendre plus occupé. En revanche, si votre domaine fonctionne avec une demande quasi fixe, la pression sur les effectifs sera réelle. Cette question, « précise et concrète », doit guider toute stratégie professionnelle ou publique, comme le rappelle Futura Sciences.

La Silicon Valley mise sur l'inévitabilité de l'IA, les consultants vendent des plans de transition, et les médias oscillent entre craintes et enthousiasmes. Pourtant, aucun acteur ne semble prêt à financer la collecte des données nécessaires pour trancher. Résultat : les incertitudes persistent, et les travailleurs comme les décideurs restent dans l'expectative.

Selon Futura Sciences, une baisse de 80 % du coût d'un dépistage préliminaire pourrait libérer une demande colossale, notamment dans les pays en développement. Cela pourrait entraîner une augmentation des besoins en personnel médical pour les soins de suivi et les traitements, créant ainsi des emplois plutôt que d'en supprimer.

Ils ignorent systématiquement l'élasticité-prix de la demande, une variable pourtant déterminante. Sans cette donnée, il est impossible de prédire si une baisse des coûts due à l'IA entraînera une hausse, une stabilité ou une baisse de la demande, et donc de l'emploi. « Personne ne mesure cette élasticité », souligne Futura Sciences.