En 1987, l’économiste et prix Nobel Robert Solow a fait une observation brutale sur la stagnation évolutive de l’ère de l’information. Suite à l’avènement des transistors, des microprocesseurs, des circuits intégrés et des puces mémoire dans les années 1960, les économistes et les entreprises s’attendaient à ce que ces nouvelles technologies perturbent le lieu de travail et entraînent une augmentation de la productivité. Au lieu de cela, la croissance de la productivité a ralenti, passant de 2,9 % entre 1948 et 1973 à 1,1 % après 1973.
En fait, les ordinateurs dotés de nouvelles capacités produisaient parfois trop d’informations, produisant des rapports extrêmement détaillés et les imprimant sur des tonnes de papier. Ce qui était censé améliorer la productivité sur le lieu de travail a échoué en quelques années. Ce résultat inattendu est devenu connu sous le nom de paradoxe de productivité de Solow, grâce aux observations des économistes sur le phénomène.
« L’ère de l’informatique est partout, sauf dans les statistiques de productivité », écrivait Solow dans une critique de livre du New York Times en 1987.
De nouvelles données sur la manière dont les dirigeants utilisent ou n’utilisent pas l’IA montrent que l’histoire se répète, compliquant les promesses similaires faites par les économistes et les fondateurs des grandes entreprises technologiques concernant l’impact de la technologie sur le lieu de travail et l’économie. Une analyse du Financial Times de septembre 2024 à 2025 a révélé que même si 374 entreprises du S&P 500 ont mentionné l’IA dans leurs appels de résultats, et que la plupart se sont déclarées tout à fait positives quant à la mise en œuvre de la technologie de l’IA dans leur entreprise, ces mises en œuvre agressives ne se sont pas traduites par des gains de productivité plus larges.
Une étude publiée ce mois-ci par le National Bureau of Economic Research a révélé que sur 6 000 PDG, directeurs financiers et autres dirigeants d’entreprises aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Allemagne et en Australie qui ont répondu à diverses enquêtes sur les perspectives des entreprises, la majorité voit peu d’impact de l’IA sur le fonctionnement de leur entreprise. Environ les deux tiers des cadres ont déclaré utiliser l’IA, mais seulement environ 1,5 heure par semaine, et 25 % des personnes interrogées ont déclaré ne pas utiliser du tout l’IA sur leur lieu de travail. Selon l’enquête, près de 90 % des entreprises ont déclaré que l’IA n’avait eu aucun impact sur l’emploi ou la productivité au cours des trois dernières années.
Cependant, les attentes des entreprises concernant l’impact économique et sur le lieu de travail de l’IA restent élevées, les dirigeants prévoyant que l’IA augmentera la productivité de 1,4 % et la production de 0,8 % au cours des trois prochaines années. Les entreprises s’attendaient à une baisse de l’emploi de 0,7 % au cours de cette période, tandis que les employés individuels interrogés ont vu l’emploi augmenter de 0,5 %.
La contre-attaque de Thoreau
Des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology ont affirmé que la mise en œuvre de l’IA en 2023 pourrait améliorer les performances des travailleurs de près de 40 % par rapport aux travailleurs qui n’utilisent pas la technologie. Mais de nouvelles données qui ne montrent pas ces gains de productivité promis amènent les économistes à se demander quand et si l’IA générera un retour sur investissement des entreprises, qui a atteint plus de 250 milliards de dollars d’ici 2024.
« L’IA est partout, sauf dans les données macroéconomiques entrantes », a écrit Torsten Slok, économiste en chef d’Apollo, dans un récent article de blog, citant l’observation de Solow il y a près de 40 ans. « Aujourd’hui, on ne voit pas l’IA dans les données sur l’emploi, les données sur la productivité, les données sur l’inflation. »
Throck a ajouté qu’en dehors de Magnificent 7, « nous ne voyons aucun signe d’IA dans les marges ou les projections de revenus ».
Slok a cité de nombreuses études universitaires sur l’IA et la productivité, dressant un tableau contradictoire de l’utilité de la technologie. En novembre dernier, la Banque de réserve fédérale de Saint-Louis a annoncé dans son rapport sur l’état d’adoption de l’IA générative qu’elle avait observé une augmentation de 1,9 % de la croissance excédentaire de la productivité cumulée depuis l’introduction de ChatGPT fin 2022. Cependant, une étude du MIT de 2024 a révélé une augmentation plus modeste de 0,5 % de la productivité au cours des 10 prochaines années.
« Je ne pense pas que nous devrions sous-estimer 0,5% dans 10 ans. C’est mieux que zéro », avait alors déclaré l’auteur de l’étude et prix Nobel, Daron Acemoglu. « Mais comparé à ce que l’industrie et les gens du journalisme technologique ont promis, c’est tout simplement décevant. »
Une autre nouvelle étude montre pourquoi. Selon le Baromètre mondial des talents 2026 de la société de solutions de main-d’œuvre ManpowerGroup, qui a interrogé près de 14 000 travailleurs dans 19 pays, l’utilisation régulière de l’IA parmi les travailleurs a augmenté de 13 % en 2025, tandis que la confiance dans l’utilité de la technologie a chuté de 18 %, ce qui indique une méfiance profonde à l’égard de la technologie.
Nickle Lamoreaux, directeur des ressources humaines d’IBM, a annoncé la semaine dernière que le géant de la technologie triplerait ses embauches d’employés juniors, suggérant que le remplacement des employés débutants laisserait l’entreprise avec une future pénurie de cadres intermédiaires, mettant en danger la ligne de direction de l’entreprise, même si l’IA peut automatiser certaines des tâches nécessaires.
L’avenir de la productivité de l’IA
Il est certainement possible que cette tendance de productivité puisse être inversée. Le boom informatique des années 1970 et 1980 a finalement été remplacé par le boom de la productivité des années 1990 et du début des années 2000, avec une croissance de la productivité augmentant de 1,5 % entre 1995 et 2005 après des décennies de stagnation.
Throck voyait l’impact futur de l’IA comme pouvant ressembler à une « courbe en J », où les performances et les résultats ralentissent d’abord, puis montent en flèche de façon exponentielle. Il a déclaré que le fait que les gains de productivité de l’IA suivent ce modèle dépend de la valeur créée par l’IA.
Jusqu’à présent, le cheminement de l’IA est déjà différent de celui de son prédécesseur informatique. Slok a souligné que dans les années 1980, les innovateurs du secteur informatique disposaient d’un pouvoir exclusif sur les prix jusqu’à ce que leurs concurrents soient en mesure de développer des produits similaires. Mais aujourd’hui, la « concurrence féroce » entre les constructeurs de modèles linguistiques à grande échelle a fait baisser les prix et rendu les outils d’IA plus facilement accessibles.
L’avenir de la productivité de l’IA dépend donc de l’intérêt des entreprises à tirer parti de cette technologie et à continuer de l’intégrer sur le lieu de travail, a déclaré Slok. « En d’autres termes, d’un point de vue macro, la création de valeur n’est pas déterminée par le produit mais par la manière dont l’IA générative est utilisée et mise en œuvre dans différents secteurs de l’économie », a déclaré Slok.
