Peter McCrory, responsable de l’économie chez Anthropic, a publié cette semaine un long essai X affirmant que l’IA ne provoque pas une augmentation significative du chômage aux États-Unis, une réfutation basée sur des données qui entre en contradiction flagrante avec les avertissements répétés du PDG Dario Amodei concernant un carnage imminent des cols blancs.
La prophétie qui a tout déclenché
Amodei a adopté certaines des positions publiques les plus alarmantes de l’industrie sur l’impact de l’IA sur le travail, mais son cadre de travail a considérablement changé au cours de l’année écoulée.
En mai 2025, il a déclaré qu’Axios AI pourrait supprimer la moitié des emplois de col blanc d’entrée de gamme d’ici un à cinq ans et faire grimper le chômage à 10-20 %, et a exhorté les entreprises et les décideurs politiques à cesser de « faire ressortir » les risques. Il a en outre souligné cela dans son essai de janvier 2026, « Technology’s Adolescence », avertissant que l’IA pourrait servir de « substitut ordinaire aux travailleurs humains », déplaçant les emplois des niveaux de compétences les plus bas vers ceux des niveaux plus élevés, et créant potentiellement une sous-classe permanente de chômeurs et de travailleurs extrêmement mal payés.
En mai de cette année, il l’avait quelque peu modéré, recadrant l’automatisation comme un multiplicateur de résultats, citant le paradoxe de Jevons récemment repeuplé par Thorsten Slok d’Apollo Global Management, expliquant que « si vous automatisez 90 % du travail, tout le monde fera 10 % du travail », et que « la variété de 10 % s’étend à 100 % de ce que les gens font, augmentant la productivité d’un facteur 10 ». Le mois suivant, il a encore intensifié ses propos, affirmant en juin que les pertes d’emplois importantes et à long terme pourraient être « une caractéristique inhérente de la technologie » et appelant à une action gouvernementale, notamment en matière d’assurance salaire et de revenu de base universel.
Ce que montrent les données spécifiques à l’entreprise
L’analyse de McCrory, compilée à partir de 18 mois de recherche économique interne chez Anthropic, raconte une histoire nettement différente. « Nous ne pensons pas que l’IA aura un impact significatif sur le marché du travail américain », a-t-il écrit, du moins pour le moment. Le taux de chômage en juin était de 4,2 %, ce que la Réserve fédérale considère comme le plein emploi, tandis que le nombre d’offres d’emploi est à peu près égal au nombre de chômeurs et que l’emploi parmi les travailleurs d’âge très actif est proche de son plus haut niveau depuis des décennies.
Plus précisément, McCrory a déclaré que la dernière analyse, utilisant des données plus récentes du Bureau of Labor Statistics, montre que les taux de chômage ne se sont pas relativement aggravés parmi les travailleurs dont les emplois incluent une grande proportion des tâches que Claude est utilisée pour automatiser par rapport aux travailleurs occupant des postes moins exposés.
« Je ne m’attends pas à ce que le chômage soit significativement plus élevé dans un an, du moins pas à cause de l’IA », a-t-il déclaré.
L’explication de McCrory sur cet écart se concentre sur ce qu’il appelle le profil fonctionnel « obstinément irrégulier » de l’IA, empruntant un terme rendu célèbre par Ethan Mollick de Wharton. Selon la taxonomie O*NET du ministère du Travail, toutes les tâches ne peuvent pas être exécutées par Claude, et les tâches complexes reposent toujours sur la surveillance humaine pour contrôler le système et détecter ses erreurs. Il a souligné que l’utilisation de Claude est en corrélation avec le fait que les utilisateurs agissent comme des « partenaires de réflexion » plutôt que comme des substituts, et que les utilisateurs ayant une plus grande expertise dans le domaine réussissent plus souvent et sont plus résilients lorsque l’IA trébuche. C’est le contraire d’un scénario dans lequel l’IA remplacerait simplement le travail humain.
Les données de McCrory remettent directement en question la théorie de la « substitution générale du travail » d’Amodei. Sa conclusion selon laquelle les taux de chômage des travailleurs fortement exposés à l’IA ne montrent aucune détérioration relative par rapport à ceux qui y sont moins exposés est difficile à concilier avec un scénario dans lequel l’IA remplace déjà complètement le travail humain. Si les consultants débutants, les avocats et les analystes financiers étaient systématiquement remplacés au rythme décrit par Amodei dans 60 Minutes en novembre 2025, les données de McCrory sur le chômage au niveau de l’emploi montreraient déjà une certaine divergence. Comme il l’explique, ce n’est pas le cas.
La théorie du multiplicateur basée sur Jevons est en fait proche du cadre de McCrory « axé sur les compétences et augmenté sur le travail ». Les deux expliquent que l’IA élargira ce que moins de travailleurs peuvent accomplir, plutôt que de supprimer complètement des emplois. Mais il existe ici une tension non résolue. Bien que le paradoxe de Jevons prenne du temps à s’adapter aux marchés et aux travailleurs, Amodei a répété à plusieurs reprises que l’IA progressait plus rapidement que n’importe quelle technologie à usage général dans le passé, ce qui est précisément la condition pour que le rééquilibrage de Jevons s’effondre. L’essai de McCrory reconnaît implicitement la même faiblesse. Il souligne que l’emploi est déjà en baisse pour les jeunes travailleurs occupant des postes exposés à l’IA, un groupe qui n’est pas nécessairement protégé par l’effet lent et global du « plus gros gâteau ».
Conformément aux recherches de l’Université de Stanford sur les « canaris dans la mine de charbon », McCrory a noté que l’emploi des jeunes travailleurs dans des emplois hautement exposés à l’IA s’est ralenti au cours de l’année écoulée, avertissant que le Bureau of Labor Statistics prédit que la croissance des emplois tels que les rédacteurs techniques, les travailleurs de saisie de données et les représentants du service client ralentira jusqu’en 2034.
L’histoire la plus juste n’est donc pas que McCrory ait prouvé qu’Amodei avait complètement tort, mais plutôt que les données sapent l’ampleur et la chronologie spécifiques du scénario de crise initial d’Amodei tout en restant ouvert (et même en apportant un certain soutien) à son cadre multiplicateur plus récent et plus modéré. Tous deux conviennent que les travailleurs débutants occupant des postes exposés constituent actuellement le groupe le plus vulnérable. Toutefois, les avis divergent quant à savoir s’il s’agit là du signe d’une catastrophe imminente ou d’une période normale d’ajustement sur un marché du travail encore sain.
McCrory a reconnu que l’avenir est incertain. Si l’IA commence à automatiser l’innovation elle-même grâce à une auto-amélioration récursive, les modèles économiques standards autorisent un scénario similaire à la « singularité » qui inquiète Amodei, mais la lecture de McCrory est que cela ne correspond pas au calendrier à court terme ni à l’échelle que ses patrons prédisent publiquement.
En conséquence, Anthropic est officiellement à cheval sur deux positions. Un data scientist interne qui insiste sur le fait que la perturbation n’est pas encore apparue, et un directeur général qui a déclaré à plusieurs reprises que la perturbation arriverait rapidement et pourrait être suffisamment grave pour justifier une réponse politique à l’échelle du revenu de base universel.
Dans cet article, les journalistes de Fortune ont utilisé l’IA générative comme outil d’enquête. Les rédacteurs ont vérifié l’exactitude des informations avant leur publication.
