Une grande partie de la peur – et de l’enthousiasme – autour de l’IA repose sur l’hypothèse qu’elle sera efficace et rapide… comme un bon analgésique.
Les gens qui ont peur de pertes massives d’emplois, par exemple, pensent que l’IA sera – très bientôt – suffisamment performante pour prendre en charge nos emplois. Et beaucoup de ceux qui sont enthousiasmés par la possibilité de se détendre (ou d’engranger beaucoup de profits) en mettant l’IA au travail supposent également qu’il s’agit d’une bête formidable et rapide.
Ce qui est peut-être le plus prometteur, pour tous ceux qui ont écouté les cris des économistes sur la stagnation de la productivité australienne et la hausse obstinée des prix, l’IA est comme un chevalier en armure étincelante : un chevalier qui pourrait être capable de nous sortir de notre situation difficile.
Car voici le problème : si l’IA peut nous aider à réduire les coûts ou à réduire le temps que nous consacrons à la fabrication d’objets ou à la fourniture de services, elle pourrait faire baisser les coûts de production, et donc les prix que nous payons pour ces objets. L’IA pourrait également contribuer à ralentir la croissance des prix en permettant aux entreprises d’augmenter plus facilement l’offre, en la rapprochant de la demande, et donc en réduisant les pressions sur les prix.
Ces choses atténueraient notre crise du coût de la vie et amélioreraient notre niveau de vie. Il semble au moins que l’IA pourrait être la réponse à certains de nos plus gros problèmes économiques.
Mais comme c’est le cas pour beaucoup de « solutions miracles », ce n’est pas aussi simple qu’on pourrait le penser. Et il y aura probablement des difficultés économiques liées à la croissance avant que nous puissions constater des avantages potentiels.
La Banque de réserve a souligné cette semaine, comme elle le fait depuis de nombreuses semaines maintenant, que nos problèmes inflationnistes proviennent d’une combinaison de facteurs (y compris des chocs pétroliers mondiaux et des conflits sur lesquels nous avons peu ou pas de contrôle) mais que, fondamentalement, ils sont dus à un déséquilibre entre l’offre et la demande dans l’économie australienne (dont certains sur lesquels nous avons un contrôle).
Certains d’entre nous pourraient réduire leurs dépenses, surtout si nous sommes confrontés à des paiements d’intérêts plus élevés, mais les ménages australiens dans leur ensemble – et en particulier ceux les plus riches – dépensent encore… beaucoup, y compris pour des choses qui ne sont pas strictement nécessaires.
Pendant ce temps, comme nous disposons d’une quantité limitée de ressources et que nous n’avons pas amélioré notre capacité à en tirer davantage, notre capacité à accroître l’offre est restée bloquée, nous empêchant de répondre à la demande croissante.
Comme vous le savez, lorsque la demande dépasse l’offre, les prix ont tendance à augmenter.
Bien que près d’un tiers des grandes entreprises australiennes aient adopté l’IA en 2024-2025, contre moins de 10 % en 2021-2022, nous n’avons pas constaté de croissance notable de la productivité – ni de pertes d’emplois.
Bien entendu, corrélation (ou absence de corrélation) ne signifie pas toujours causalité. Mais il est clair que même si la croissance de l’emploi ralentit pour certaines professions, en particulier celles exposées à l’IA – comme les télévendeurs et les commis au registre – la plupart des emplois restent intacts ou ont simplement vu certaines parties de leurs exigences professionnelles changer.
Et lorsqu’il s’agit d’avantages en termes de productivité, ils restent banals. L’adoption de l’IA n’a pas (encore) conduit à un essor miraculeux de notre croissance stagnante de productivité.
C’est probablement pour plusieurs raisons.
Premièrement, les avantages en matière de productivité découlant des avancées technologiques majeures mettent généralement beaucoup de temps à se « diffuser » – ou à se propager – dans l’ensemble de l’économie. Les capacités de l’IA semblent croître à pas de géant, mais comme toute technologie – des ordinateurs à la machine à vapeur – son adoption et son utilisation efficace par une grande partie de l’économie prendront probablement plus que quelques années.
Bien que près d’un tiers des grandes entreprises australiennes aient adopté l’IA en 2024-2025, contre moins de 10 % en 2021-2022, nous n’avons pas constaté de croissance notable de la productivité – ni de pertes d’emplois.
Dans des professions telles que la banque d’investissement, la comptabilité et le développement d’entreprise, certaines entreprises et certains employés utilisent déjà l’IA de manière assez efficace pour programmer ou coder des modèles et passer au crible de grandes quantités d’informations, facilitant ainsi certaines parties de leur travail.
Mais dans certains cas, l’IA rend le travail plus difficile.
L’augmentation du « AI slop » – des contenus de mauvaise qualité, non originaux ou dénués de sens tels que des rapports, des recherches et des écrits produits à l’aide de l’IA – entraîne, dans certains cas, une perte de temps et une réduction de la qualité des résultats.
Cela peut nuire à la productivité et à l’inflation de deux manières. Premièrement, cela peut réduire la quantité de choses que nous pouvons produire. Pourquoi? Parce que nous finissons par passer plus de temps à essayer de corriger les erreurs, à renvoyer le travail aux personnes qui ont utilisé l’IA et à essayer de comprendre le contenu absurde qui a été produit à l’aide de l’IA.
La Fair Work Commission, par exemple, chargée d’évaluer les candidatures des personnes qui ont perdu leur emploi et qui cherchent à obtenir une indemnisation ou à retrouver leur emploi, a évoqué l’énorme augmentation de la charge de travail de son personnel grâce à une vague colossale de candidatures générées par l’IA, dont beaucoup sont incohérentes et finissent par faire perdre du temps à la commission. Ceci, ont-ils souligné, entrave les processus de la commission et signifie que les personnes ayant des réclamations légitimes finissent par devoir attendre plus longtemps pour obtenir leurs résultats.
Deuxièmement, l’IA peut aggraver nos problèmes de productivité, car la « croissance de la productivité » explique également les changements dans la productivité. qualité. Ce n’est pas parce qu’un scénariste peut désormais produire des centaines de scripts générés par l’IA en une journée que la qualité de l’écriture sera à la hauteur. En fait, les produits finaux peuvent être de bien moindre qualité, ce qui signifie que les avantages (plus de scripts) peuvent être contrebalancés par les coûts (une écriture épouvantable pour laquelle le public ne veut pas payer), ce qui nous laisse avec une moins bonne productivité.
Les dernières prévisions de la Reserve Bank publiées cette semaine montrent qu’elle s’attend à ce que la croissance de la productivité recule en Australie pour le reste de l’année.
La banque n’a pas nécessairement imputé cela à l’IA, mais elle a noté qu’une « croissance plus forte que prévu des prix de l’IA et des technologies associées » pourrait se traduire par des coûts plus élevés pour les entreprises, qui pourraient ensuite être répercutés sur les clients.
Et en raison de l’énorme quantité d’énergie nécessaire pour alimenter les centres de données utilisés pour l’IA, la banque a déclaré que certaines économies étaient déjà confrontées à des coûts énergétiques et à des prix à la consommation plus élevés.
Nous devons également nous rappeler que l’énergie est une ressource. Si nous en utilisons davantage pour produire nos biens et services, cela signifie que nous pourrions en fait finir par être moins productifs parce que nous utilisons plus de ressources pour produire une quantité donnée d’approvisionnement.
Lorsqu’on lui a demandé si l’IA était une préoccupation pour l’Australie, la gouverneure de la RBA, Michele Bullock, a déclaré que dans certains secteurs tels que la construction, qui sont déjà confrontés à une pénurie de main-d’œuvre et à des coûts élevés, la demande supplémentaire de construction de centres de données pourrait « maintenir l’inflation élevée avant que nous obtenions l’amélioration de la productivité que nous espérons ».
Même si les investissements des entreprises australiennes – qui peuvent contribuer à stimuler l’innovation et l’amélioration de la productivité – ont récemment augmenté, une grande partie de ces dépenses a été consacrée aux centres de données et à leur équipement.
L’un des problèmes est que cela nécessite beaucoup d’ouvriers et de matériaux de construction, ce qui augmente la demande pour ces choses et, par conséquent, leurs coûts (qui alimentent l’inflation). Et comme la plupart des matériaux nécessaires à la construction des centres de données sont importés, ces projets ne contribuent pas autant à la croissance économique qu’ils le feraient s’ils utilisaient des produits fabriqués en Australie.
Bien sûr, sur une période plus longue – peut-être une décennie ou deux – nous aurons peut-être trouvé les meilleures règles et utilisations de l’IA, et il est très possible que les coûts de construction et d’utilisation de l’IA soient inférieurs, nous laissant avec une plus grande capacité économique, une productivité plus élevée et des prix plus bas.
Mais tant que nous ne serons pas vraiment bons dans l’utilisation de l’IA dans notre travail, en comprenant les dangers, en construisant des garde-fous, en construisant des centres de données à moindre coût et en les faisant consommer moins (ou plus d’énergie renouvelable), les conséquences à court terme pourraient en réalité être inférieures.
Si nous ne gérons pas ces choses, ce que nous pensons être un analgésique pour notre économie pourrait finir par s’aggraver : l’apprentissage automatique qui exacerbe certains de nos plus gros problèmes économiques.
Millie Muroi est rédactrice économique au Sydney Morning Herald et à The Age, qui couvre le travail et l’économie. Elle était auparavant correspondante économique basée à la Press Gallery de Canberra et rédactrice bancaire basée à Sydney.Connectez-vous via X ou e-mail.