Deux choses intéressantes arriveront à l’économie en 2026. D’un autre côté, l’expansion économique reste forte malgré un léger ralentissement de la croissance de l’emploi, ce qui suggère que la productivité des personnes actuellement employées est en hausse. Mais à bien des égards, la croissance de la productivité est restée largement inchangée ces dernières années, ralentissant au premier trimestre 2026. De manière générale, ces choses ne peuvent pas être vraies en même temps.
Les technologues soutiennent que l’IA peut aider à optimiser les flux de travail et à augmenter la productivité de l’économie américaine, une mesure de l’efficacité avec laquelle des ressources telles que la main-d’œuvre sont converties en biens et services. Bien que cette croissance ne soit pas encore reflétée dans les données, l’IA pourrait être à l’origine des écarts observés jusqu’à présent dans les statistiques de productivité.
Une étude réalisée l’année dernière par la London School of Economics a révélé que dans certaines professions, les employés utilisant l’IA sont plus susceptibles de produire la même quantité de travail en moins de temps, ce qui pourrait permettre d’économiser une semaine de travail entière. Les économistes appellent cela un exemple d’intensification du capital, où les travailleurs ont accès à de meilleurs outils et augmentent ainsi leur productivité individuelle, comme lorsqu’un ouvrier du bâtiment troque une pelle contre une excavatrice mécanique.
Un autre exemple de ce processus, qui ressemble peut-être davantage à l’ère de l’IA, est proposé dans une note de recherche publiée mardi par la Federal Reserve Bank de San Francisco. Tout comme les entreprises d’aujourd’hui dépensent de manière extravagante pour l’intégration de l’IA, les économistes analysant l’ère Internet du début au milieu des années 1990 ont peut-être été tout aussi perplexes. Les employés ont soudainement eu accès à une technologie révolutionnaire, mais les investissements massifs dans l’informatique n’ont pas conduit à des gains d’efficacité, laissant de nombreuses entreprises coincées dans le paradoxe de la productivité qui a tourmenté les États-Unis des années 1970 aux années 1990.
Bien sûr, cette accalmie s’avère n’être qu’un décalage, et si l’histoire se répète, l’économie américaine pourrait être aux premiers stades d’une hausse historique de la productivité sans s’en rendre compte.
« Il est difficile de déterminer en temps réel si une période prolongée de forte croissance a commencé, et cela n’est généralement pas évident sans un certain recul », écrivent les chercheurs de la Fed.
productivité capricieuse
Les économistes utilisent deux indicateurs principaux pour mesurer la productivité, et ils vont dans des directions diamétralement opposées. L’une est la productivité du travail, qui mesure la production par unité de travail. L’autre est la productivité totale des facteurs (PTF), une mesure plus large qui inclut l’efficacité avec laquelle l’économie dans son ensemble convertit les intrants en extrants.
Alors que la productivité du travail a augmenté régulièrement ces dernières années, la PTF a eu du mal à atteindre une croissance significative depuis la poussée post-pandémique. Les chercheurs de la Fed ont interprété cet écart comme signifiant que les employés travaillaient plus rapidement et de manière plus productive au niveau individuel, mais que les employés dans leur ensemble ne devenaient pas nécessairement plus efficaces.
Cette tendance reflète ce qui s’est produit lors du boom informatique et Internet des années 1990. À partir du milieu de l’année 1996, la productivité du travail a commencé à s’accélérer plus rapidement que la PTF, mais les avantages de l’Internet en matière de productivité n’ont pleinement émergé dans les données agrégées que plusieurs années plus tard.
Le prix Nobel Robert Solow a résumé cette dissonance avec une ironie qui perdure depuis lors, lorsqu’il écrivait en 1987 : « L’ère de l’informatique est visible partout, mais nulle part ailleurs que dans les statistiques de productivité. »
Des dynamiques similaires sont à l’œuvre aujourd’hui, avec des commentateurs dont Thorsten Slok, économiste en chef d’Apollo, appliquant le cadre de Solow à l’ère de l’IA. Les investissements des entreprises dans l’IA augmentent alors que les entreprises prévoient un boom de la productivité. Cela signifie que chaque travailleur a accès à une large sélection d’outils qui ne sont pas encore efficacement intégrés dans l’économie au sens large.
De multiples éléments de preuve mettent en évidence les difficultés croissantes associées à l’adoption de l’IA. Une enquête du Harvard Business Review publiée plus tôt cette année auprès de 200 employés d’entreprises technologiques américaines a révélé que les employés qui utilisent des outils d’IA gagnent du temps au travail, mais que ce temps est souvent consacré à d’autres tâches, ce qui entraîne globalement moins de pauses. En conséquence, la plupart des employés travaillent de plus longues heures, ce qui augmente le risque d’épuisement professionnel. Une autre étude de l’Université Harvard a révélé que l’utilisation généralisée de l’IA sur le lieu de travail pourrait entraîner une charge cognitive excessive et augmenter les cas de « mouches cérébrales ».
Une autre étude publiée par la Fed d’Atlanta en mars était encore plus précise. La branche a interrogé environ 750 dirigeants d’entreprise et a constaté que la plupart d’entre eux améliorent leur productivité grâce à l’IA. Mais les gains de productivité perçus par les dirigeants étaient supérieurs à ce que les chercheurs pouvaient réellement mesurer à partir de mesures telles que les bénéfices des entreprises, et la Fed les a qualifiés de « retards dans la réalisation de la production ».
Les travailleurs peuvent avoir l’impression que l’IA les rend plus productifs, et dans de nombreux cas, cela peut être vrai. Mais l’absence d’impact mesurable sur l’économie dans son ensemble n’est pas sans rappeler les débuts d’Internet, lorsque les données n’annonçaient pas encore un boom imminent de la productivité.
« Si aujourd’hui est le reflet de ce que nous avons vécu au milieu des années 1990, nous pourrions être aux premiers stades d’un boom de la productivité induit par l’IA qui ne deviendra évident que rétrospectivement », écrivent les chercheurs de la Fed de San Francisco.
