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introduction
Le progrès technologique est le principal moteur de la croissance économique. Des moteurs à vapeur à l’électricité à Internet, les technologies à usage général (GPT) ont profondément changé le modèle de prospérité de la société en remodelant la structure industrielle, le marché du travail et la trajectoire économique.La commercialisation de l’électricité en 1882 a marqué l’économie mondiale entrant dans un stade de croissance parabolique, catalysant la révolution dans la fabrication, le transport et les communications.Aujourd’hui, l’intelligence artificielle (IA) remodèle l’économie du 21e siècle par l’automatisation, le traitement des données et la prise de décision intelligente, en tant que technologie universelle avec un potentiel de changement égal.Cet article combine l’expérience des technologies générales historiques et des prévisions de données modernes pour analyser en profondeur l’impact de l’IA sur la croissance économique, le marché de l’emploi, le développement mondial et les marchés financiers, explore ses opportunités et ses défis, et propose des recommandations politiques pour assurer la prospérité inclusive.
Changement technologique historique et croissance économique
La première révolution industrielle: moteur à vapeur et mécanisation
La première révolution industrielle du XVIIIe au début du XIXe siècle a marqué un changement fondamental des modèles de croissance économique. L’introduction des moteurs à vapeur a passé la production de la main-d’œuvre manuelle à la mécanisation, améliorant considérablement la capacité de production des industries telles que les textiles, l’acier et le transport.Selon l’historien économique Angus Maddison, le taux de croissance annuel moyen du PIB par habitant au Royaume-Uni est passé de 0,2% à 0,5% entre 1760 et 1830, reflétant le moteur de la productivité par les moteurs à vapeur.Les moteurs à vapeur réduisent les coûts de production, donnent naissance aux systèmes d’usine et aux réseaux ferroviaires, créent de nouveaux emplois et jettent les bases de technologies ultérieures telles que l’électricité.Cependant, la mécanisation a également remplacé les artisans traditionnels, conduisant à des troubles sociaux à court terme, tels que le mouvement Luddies au Royaume-Uni (1811-1816), où les travailleurs sabotent des machines en raison de manifestations de chômage.
La deuxième révolution industrielle: l’effet catalytique de l’énergie électrique
En 1882, l’exploitation de la première centrale électrique commerciale (Holborn Viaduct à Londres et Pearl Street à New York) a marqué la commercialisation de l’électricité et a déclenché la deuxième révolution industrielle. L’électricité, en tant que technologie générale, a engendré des innovations telles que les moteurs, les télécommunications et l’éclairage, et a complètement changé la production et le style de vie.Selon les données historiques de la Banque mondiale et de Maddison, le taux de croissance moyen annuel du PIB par habitant mondial est passé de 0,5% à 1,3% entre 1870 et 1913, et l’électrification a entraîné cette accélération.
L’adoption de l’électricité suit une courbe en forme de S: elle a été lente au début des années 1890, se propage rapidement dans les années 1910-1920 et a atteint la saturation dans les années 1930. On estime que son impact économique contribue à 0,8 à 1% à une croissance annuelle moyenne du PIB, en raison de sa polyvalence, qui a engendré de nouvelles industries, des appareils électroménagers à l’automatisation industrielle.Cependant, la transformation n’a pas été une navigation en douceur. La mécanisation électrique basée sur l’énergie a remplacé les artisans qualifiés, résultant en un chômage structurel.Par exemple, pendant la panique financière en 1893, le taux de chômage au Royaume-Uni a atteint 7%;Pendant la Grande Dépression en 1929, le taux de chômage aux États-Unis a grimpé à 25% en 1933. Les ajustements économiques et sociaux pendant ces périodes montrent que la perturbation à court terme de la technologie générale s’accompagne souvent d’une prospérité à long terme.
Révolution numérique: ordinateurs et Internet
L’émergence d’ordinateurs numériques dans les années 40 et 1950 a introduit de nouveaux changements économiques, améliorant considérablement la puissance informatique de la fabrication, de la finance et de la logistique. La popularité d’Internet dans les années 1990 a accéléré les connexions du marché mondial et l’échange d’informations.Selon les données de la Banque mondiale, le PIB mondial a augmenté en moyenne de 2,3% par an entre 1990 et 2010, grâce en partie à l’augmentation du commerce électronique, des services numériques et de la productivité dirigés par Internet.En tant que technologie générale, Internet a réduit les coûts de transaction, engendré de nouveaux modèles commerciaux (comme Amazon et Google) et jeté les bases de la montée en puissance de l’IA.Cependant, l’éclatement de la bulle Internet en 2000 (le NASDAQ a chuté de 78%) suggère qu’un boom spéculatif axé sur la technologie pourrait déclencher une instabilité financière.
La montée de l’intelligence artificielle et de l’impact économique
Développement précoce et percées de l’IA
La recherche sur l’intelligence artificielle a commencé dans les années 1950, mais a été initialement limitée par la puissance de calcul et la disponibilité des données.Dans les années 1990, les percées dans les algorithmes d’apprentissage automatique ont permis aux ordinateurs d’apprendre des données, promouvant des applications telles que la reconnaissance vocale, le traitement d’image et la prise de décision autonome.Le secteur financier est le premier à adopter l’IA à changer la dynamique du marché grâce à des modèles prédictifs et à un échange algorithmique.Depuis le 21e siècle, l’amélioration des big data, du cloud computing et des capacités informatiques GPU a fait de l’IA un outil inter-industrie. Par exemple, la percée de l’apprentissage en profondeur dans la compétition ImageNet en 2012 marque le développement rapide de l’IA, et la libération de Chatgpt en 2022 favorise davantage la popularisation de l’IA générative.
Application de l’IA dans le domaine économique
La polyvalence de l’IA lui a permis de montrer un potentiel de changement dans plusieurs industries:
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vente au détail: L’IA réduit les coûts par l’analyse des comportements des consommateurs et l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement.Par exemple, Amazon utilise l’IA pour prédire la demande et réduire les arriérés d’inventaire, et son efficacité logistique augmente d’environ 15% en 2023.
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Médical: L’IA aide au diagnostic des maladies et au traitement personnalisé pour réduire le taux de diagnostic erroné.Une étude de The Lancet en 2023 montre que le système de diagnostic de l’IA réduit le taux de diagnostic erroné du cancer du sein de 10%.
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Fabrication et logistique: Les robots alimentés par l’IA et les systèmes de contrôle de la qualité améliorent la productivité, optimisent la gestion des stocks et la planification des itinéraires.Le rapport de McKinsey 2023 estime que l’IA peut augmenter la productivité mondiale de la fabrication de 10 à 15%.
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finance: L’IA améliore l’efficacité du marché grâce à l’échange algorithmique et à l’évaluation des risques.Le rapport Goldman Sachs 2024 prédit que l’IA peut économiser des coûts de 200 milliards de dollars pour l’industrie financière chaque année.
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éduquer: La plate-forme d’apprentissage personnalisée AI améliore les réalisations éducatives, en particulier dans les domaines avec des ressources rares.Un rapport de 2023 UNESCO montre que les outils d’éducation de l’IA peuvent améliorer l’efficacité d’apprentissage des élèves de 20%.
Potentiel de croissance économique
Le Fonds monétaire international (FMI) prédit que l’IA peut augmenter le taux de croissance mondial moyen annuel du PIB de 0,5%, et le PWC (PWC) est estimé à 0,8%, ce qui est comparable à la contribution historique de l’électricité (0,8 à 1%) et supérieure à la machine à vapeur (0,3%) et à Internet (0,3 à 0,6%).Prenant l’exemple des États-Unis, le PIB a augmenté d’environ 2% au cours des 20 dernières années, atteignant 21,4 billions de dollars américains en 2023 (dollars américains inchangés en 2015).Sans l’IA, le PIB devrait atteindre 26,3 billions de dollars américains en 2035; La contribution de croissance de 0,5 à 0,8% pour rejoindre l’IA peut atteindre 2,5 à 2,8% et le PIB en 2035 peut atteindre 27,8 à 29,2 billions de dollars, ce qui est de 1,5 à 2,9 billions de dollars supplémentaires.D’ici 2055, une économie dirigée par l’IA peut être de 15 à 20% plus élevée que le scénario de référence, reflétant l’effet de composition à long terme.
L’adoption de l’IA devrait suivre une courbe en forme de S et est actuellement à ses débuts (après la libération de Chatgpt en 2022).La prolifération à grande échelle nécessite une infrastructure (telle que les centres de données, des cadres réglementaires) et une adaptation de la main-d’œuvre, qui peut prendre 20 à 30 ans, et une productivité maximale peut se produire dans les années 2040. Contrairement à l’électricité, l’IA utilise des réseaux numériques existants, réduisant sa dépendance à l’infrastructure physique, qui peut accélérer l’impact.Cependant, les problèmes éthiques (tels que le biais algorithmique, la vie privée) et les barrières réglementaires peuvent ralentir le processus. Par exemple, la loi de l’intelligence artificielle de l’Union européenne 2024 établit des normes strictes pour les systèmes d’IA à haut risque, ce qui peut retarder le déploiement de certaines applications.
Comparaison avec la technologie générale historique
Le tableau suivant résume la contribution et l’impact principal de la technologie générale sur la croissance économique:
La similitude entre l’IA et l’électricité réside dans ses applications croisées et ses impacts économiques de grande envergure, mais sa dépendance à l’égard de l’infrastructure numérique plutôt que des réseaux physiques peut le faire se propager plus rapidement.Cependant, les capacités d’automatisation cognitive de l’IA rendent son impact sur le marché du travail et nécessitent des réponses politiques plus actives.
Tendances et défis du marché du travail
Risque d’automatisation et de chômage
Ce qui rend l’IA unique, c’est sa capacité à automatiser les tâches cognitives qui menacent les carrières en col blanc telles que le droit, la finance, le conseil et l’analyse des données. Le rapport Goldman Sachs 2023 prévoit que l’IA pourrait remplacer 300 millions d’emplois dans le monde, représentant 10 à 30% des emplois actuels. Aux États-Unis, le taux de chômage peut passer de 3,8% en 2023 à 6 à 8% en 2030, et dans le pire des cas, il peut atteindre 20%.Par exemple, les outils de recherche juridique axés sur l’IA ont augmenté l’efficacité des tâches des avocats subalternes de 50%, ce qui réduit la demande de postes.
Les précédents historiques montrent que la technologie générale provoque souvent un chômage structurel.L’électricité et la mécanisation ont remplacé les artisans qualifiés, conduisant à la crise de l’emploi pendant la panique de 1893 (7% de chômage au Royaume-Uni) et la Grande Dépression (25% de chômage aux États-Unis).Cependant, ces technologies créent finalement de nouveaux emplois dans les industries de la fabrication et des services, absorbant la main-d’œuvre remplacée.L’IA peut suivre un chemin similaire, créant un besoin pour les scientifiques des données, les experts en éthique de l’IA et les ingénieurs de maintenance des systèmes autonomes.Le Bureau américain des statistiques du travail prédit que les emplois de data scientist augmenteront de 35% d’ici 2032, dépassant de loin la moyenne.
Mesures d’atténuation
Contrairement à la première révolution industrielle, la société moderne a un filet de sécurité et un mécanisme de recyclage plus fort.Les mesures suivantes peuvent atténuer l’impact de l’emploi de l’IA:
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Programme de recyclage: Les gouvernements et les entreprises peuvent investir dans une formation sur les compétences liées à l’IA, comme la programmation, l’analyse des données et l’éthique de l’IA.Le rapport du Forum économique mondial de 2024 recommande que la coopération publique-privée puisse réduire le coût du recyclage de 30%.
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Réforme de l’éducation: Intégrez l’éducation STEM (science, technologie, ingénierie, mathématiques) dans le programme pour cultiver une main-d’œuvre qui s’adapte à l’économie de l’IA.
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sécurité sociale: Renforcez l’assurance-chômage et la protection minimale des revenus pour tamponner l’impact du chômage à court terme.
Cependant, le ralentissement pourrait exacerber les licenciements.Au cours de la récession de 1920, les entreprises américaines ont priorisé l’efficacité, ce qui a entraîné des licenciements à grande échelle.De même, les sociétés d’adoption d’IA peuvent réduire la main-d’œuvre en ralentissement et doivent se méfier des risques similaires.
Marchés financiers et cycles économiques
Potentiel de croissance à long terme
Une productivité accrue de l’IA peut stimuler la rentabilité des entreprises et la croissance du marché financier. Pendant la période d’électrification (1890–1929), le S&P 500 a décuplé et les industries liées à l’IA (telles que la technologie, les soins médicaux, la logistique) peuvent également bien fonctionner.Le rapport de McKinsey 2024 estime que l’IA peut ajouter 15 à 26 billions de dollars aux marchés mondiaux d’ici 2040. Des sociétés telles que NVIDIA et Microsoft ont bénéficié de la demande de l’IA, la hausse des actions augmentant respectivement de 120% et 60% de 2023 à 2024.
Risque de volatilité à court terme
Malgré les perspectives optimistes à long terme, la dynamique du marché à court terme est motivée par les cycles économiques.Les taux d’intérêt, l’inflation et les risques géopolitiques dominent les performances récentes.Par exemple, pendant la récession de 1920, le S&P 500 a baissé de 60%, bien que l’électrification avançait toujours.La spéculation dirigée par l’IA peut faire valoir les évaluations et si les bénéfices ne sont pas des attentes, il peut déclencher des ajustements.L’éclatement de la bulle Internet en 2000 (S&P 500 a chuté de 49%) a fourni un avertissement. Les hausses de taux d’intérêt de la banque centrale mondiale et les tensions géopolitiques (comme le conflit russo-ukrainien) peuvent amplifier davantage les fluctuations en 2024.
Performance du marché historique et prévisions d’IA
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1890-1929 (puissance): Le rendement annualisé de S&P 500 est d’environ 7%, accompagné de fluctuations violentes (1920: -60%, 1929: -85%).
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1990-2010 (Internet): Le rendement annualisé est d’environ 8%, accompagné de l’éclatement de la bulle Internet (2000: -49%).
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2020-2035 (IA, prédiction): Le rendement annualisé de 6 à 8% peut être atteint, selon la stabilité macroéconomique.
Développement mondial et inégalité
Dividende numérique et dividende économique
Les avantages économiques de l’IA sont inégalement distribués. Les pays développés adoptent plus rapidement l’IA avec une infrastructure de technologie de pointe (comme les réseaux 5G, les centres de données), tandis que les pays en développement sont confrontés aux défis de l’alphabétisation numérique, des infrastructures et du sous-investissement de l’investissement.Le rapport des Nations Unies 2023 a souligné que la fracture numérique mondiale peut intensifier la différenciation économique, similaire à la période d’industrialisation et de révolution numérique.Pour combler l’écart, les mesures suivantes sont nécessaires:
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Transfert de technologie: Les pays développés fournissent des outils d’IA et un soutien technique aux pays en développement.
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Investissement éducatif: Améliorer la littératie numérique et cultiver les compétences liées à l’IA.
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Construction des infrastructures: Développez l’accès aux ressources à large bande et informatique.
Opportunités de développement durable
L’IA offre des opportunités de développement durable. Par exemple, la technologie de l’agriculture de précision AI peut optimiser l’irrigation et l’utilisation des engrais, augmentant les rendements des cultures dans les régions en développement de 15 à 20%.L’IA peut également soutenir les objectifs environnementaux grâce à la gestion de l’énergie et à la modélisation du climat.Le rapport de l’Agence internationale de l’énergie de 2023 montre que l’optimisation de l’IA peut réduire la consommation mondiale d’énergie de 5 à 10%.
Politique et réponse sociale
Le potentiel de changement de l’IA nécessite un support politique actif pour maximiser les rendements et réduire les impacts négatifs:
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Programme de recyclage: Coopération publique-privée pour cultiver les compétences liées à l’IA et réduire le risque de chômage.Le rapport de l’OCDE 2024 recommande que le gouvernement puisse inciter les entreprises à investir et à se recycler par le biais d’impôts.
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Cadre réglementaire: Équilibrez l’innovation et les problèmes éthiques (tels que le biais algorithmique, la vie privée). La loi de l’intelligence artificielle de l’Union européenne 2024 établit des normes pour l’IA à haut risque, qui peuvent être utilisées comme référence globale.
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Atténuation des inégalités: Résolvez le problème de concentration de richesse dirigée par l’IA grâce à des politiques progressives de la fiscalité et de la redistribution de la richesse.
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Coordination mondiale: Formuler des normes d’IA unifiées pour prévenir la différenciation économique entre les pays développés et les pays en développement.
Bien que la technologie générale historique soit perturbatrice, elle améliore finalement le niveau de vie. L’électricité a réduit les heures de travail hebdomadaires aux États-Unis de 60 heures en 1950 à 40 heures et amélioré la qualité de vie.S’il est géré correctement, l’IA peut améliorer le bien-être mondial grâce à l’éducation personnalisée, aux soins de santé et à l’innovation en développement durable.
en conclusion
En tant que technologie générale, l’intelligence artificielle a un impact économique comparable à l’électricité. Il devrait augmenter le taux annuel de croissance du PIB mondial annuel de 0,5 à 0,8% d’ici 2050, remodelant l’industrie et le marché du travail. La perturbation de l’emploi est inévitable, mais la résilience historique et les outils de politique moderne (tels que le recyclage, la sécurité sociale) peuvent favoriser l’adaptation.Les marchés financiers peuvent bénéficier d’une croissance des bénéfices axée sur l’IA à moyen et à long terme, mais la volatilité à court terme est affectée par les cycles économiques et les risques spéculatifs.Le développement mondial doit combler le fossé numérique et garantir que l’IA profite à un large éventail de personnes.En s’appuyant sur les expériences des moteurs à vapeur, de l’électricité et d’Internet, la société peut tirer parti de l’IA pour stimuler la prospérité inclusive et relever les défis pour façonner l’avenir de l’économie résiliente.
