Au début du livre «Le Guide du voyageur galactique» de Douglas Adams, Arthur Dent tire une conclusion: «Pas de panique» est la première phrase utile ou compréhensible que quelqu’un lui adresse ce jour-là. C’est également un bon conseil pour tous ceux qui souhaitent tirer des conclusions des données sur la productivité américaine afin d’orienter leurs décisions en matière d’emploi et d’investissement à l’ère de l’intelligence artificielle.

Notre graphique de la semaine compare, depuis 1985, la croissance annuelle de la production américaine par heure travaillée hors agriculture avec la rémunération horaire réelle. La productivité s’est remise du revers subi après la pandémie. Elle croît désormais plus vite que les salaires réels. En d’autres termes: l’économie américaine produit davantage par heure travaillée. Et le pouvoir d’achat des ménages augmente également – mais plus lentement.

C’est précisément ce schéma que les optimistes de l’IA veulent voir. Le président désigné de la Réserve fédérale américaine (Fed), Kevin Warsh, soutient depuis longtemps que les gains de productivité induits par l’IA pourraient avoir un effet structurelement désinflationniste. Ils réduisent les coûts et modèrent les prix. Les salaires réels pourraient augmenter sans que les coûts salariaux nominaux ne s’emballent. À plus long terme, cela permettrait également de justifier plus facilement des taux d’intérêt plus bas.

Mais les responsables des banques centrales peuvent rarement miser sur un seul mécanisme d’action, même lorsqu’ils l’ont correctement identifié. «En dehors des manuels d’économie, il est rare que toutes les autres variables restent inchangées», explique Christian Scherrmann, économiste en chef pour les Etats-Unis chez DWS. Warsh doit d’abord se pencher sur les prix du pétrole et les anticipations d’inflation. À court terme, le boom des investissements dans l’IA pourrait même compliquer cette tâche, car il entraîne souvent une hausse de la demande précisément là où des pénuries se profilent déjà – du capital et du cuivre aux électriciens.

Les données disponibles à ce jour montrent que les gains de productivité au niveau des tâches sont réels, mais uniquement pour des activités très spécifiques. Et pas nécessairement là où la demande est la plus forte. De nombreuses tâches difficilement automatisables continuent de nécessiter du discernement, une compréhension du contexte et des changements organisationnels. Souvent, elles requièrent également des compétences manuelles. À l’instar des précédentes avancées technologiques, l’IA devrait influencer les prix et les salaires relatifs pendant longtemps avant que son effet macroéconomique ne soit clairement mesurable¹.

Les signaux de prix indiquent aux ménages et aux entreprises quand et comment ils doivent s’adapter. Peut-être même en reconvertissant des développeurs de logiciels en électriciens. Ces problèmes de transition expliquent en partie pourquoi les nouvelles technologies n’apparaissent qu’avec un certain retard dans les statistiques de productivité. Pour l’instant, la leçon d’Arthur Dent reste d’actualité: pas de panique – et ne pas confondre le premier signal compréhensible avec la réponse définitive.

La productivité augmente plus rapidement que les salaires réels

* Variation par rapport à l’année précédente; secteur des entreprises américaines hors agriculture

¹Pour une excellente introduction au sujet, voir Acemoglu, D. (2024), «The Simple Macroeconomics of AI», document de travail NBER n° 32487.