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Ce prix Nobel de physique valide la vision d’Elon Musk et Bill Gates sur notre avenir face à l’IA

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Geoffrey Hinton, « parrain de l’IA » et tout récent prix Nobel de physique. Reprend à son compte les projections radicales d’Elon Musk et Bill Gates sur le futur du travail. À l’heure où la Silicon Valley promet une semaine de quatre jours grâce aux algorithmes. Lui avertit que la transformation pourrait être bien plus brutale qu’un simple gain de confort.

Reste à savoir jusqu’où cette révolution portée par l’intelligence artificielle peut aller… Et ce qu’il restera, concrètement, à faire pour les humains.

Quand le « parrain de l’IA » rejoint Musk et Gates

En 2025, le discours dominant sur l’intelligence artificielle oscille entre rêve d’efficacité et angoisse de déclassement. D’un côté. Des patrons comme Jensen Huang, le PDG de Nvidia, vendent la perspective d’une semaine de quatre jours. Rendue possible par l’automatisation de la plupart des tâches. De l’autre, des figures comme Bill Gates ou Elon Musk évoquent sans détour un monde. Où le travail humain deviendrait quasiment superflu.

Longtemps, ces prises de position ont été perçues comme des provocations de milliardaires fascinés par la technologie. Ce qui change la donne aujourd’hui. C’est qu’un scientifique comme Geoffrey Hinton, à l’origine même de ces avancées, vient conforter ce scénario. Celui que l’on surnomme « le Parrain de l’IA » ne parle plus seulement de gains de productivité. Mais d’une possible bascule historique du marché du travail. Selon lui, l’idée d’un emploi salarié pour tous pourrait devenir une exception, et non plus la norme.

Ce glissement est d’autant plus frappant que Hinton n’est pas un commentateur extérieur. Il a passé des années au cœur du système. Notamment chez Google, avant de démissionner en 2023. Pour alerter sur les risques de ses propres travaux. Quand un ingénieur récompensé par un prix Nobel de physique explique que les humains risquent d’être massivement remplacés. Par des systèmes qu’il a lui-même contribué à inventer. Le message a un poids tout particulier.

Le pari à mille milliards de dollars sur la fin des salariés

Lors d’une intervention à l’Université de Georgetown, Geoffrey Hinton a pris le temps de décrire ce qui, selon lui, motive réellement les géants de la tech. Derrière les discours sur l’innovation, il voit surtout un gigantesque pari financier : les milliards injectés dans les centres de données et dans les puces spécialisées n’auraient qu’un objectif, réduire au maximum la masse salariale.

Dans cette vision, les nouvelles générations de modèles d’IA ne sont pas uniquement conçues pour assister les employés, mais pour les remplacer purement et simplement. Hinton le formule de façon très directe : l’un des moyens de récupérer ces sommes astronomiques consiste à vendre une IA qui fera le travail de plusieurs employés pour une fraction du coût. Autrement dit, les grandes entreprises parient sur un monde où la valeur sera produite par des algorithmes, et non par des millions de salariés.

Une rentabilisation difficile pour l’IA

Cette logique se retrouve déjà dans les chiffres. Selon des estimations relayées par HSBC, OpenAI ne serait pas rentable avant 2030, malgré des besoins de financement colossaux. Ce gouffre financier pousse inévitablement les acteurs du secteur à chercher des sources de revenus massives, rapides et durables. Remplacer des humains par des logiciels, dans des millions de postes administratifs, commerciaux ou créatifs, apparaît alors comme la voie la plus directe pour rentabiliser ces investissements.

Hinton s’inquiète surtout du rythme auquel cette transformation est engagée. La pression du marché pousse à déployer des systèmes toujours plus puissants sans forcément prendre le temps d’en mesurer les conséquences sociales. Pour lui, ce n’est pas seulement une question de technologie, mais un choix de société : privilégier, à court terme, les marges et le cours de Bourse plutôt qu’une transition maîtrisée vers un nouveau modèle de marché du travail.

Une vague de chômage technologique aux contours inédits

Les alertes ne viennent plus seulement des laboratoires, mais aussi du champ politique. Le sénateur Bernie Sanders a récemment publié un rapport qui chiffre l’ampleur possible de ce choc : près de 100 millions d’emplois pourraient disparaître aux États-Unis dans la prochaine décennie sous l’effet de l’automatisation par l’IA. Un ordre de grandeur qui dépasse largement les précédentes révolutions industrielles.

Contrairement à ce que l’on pourrait croire, les métiers les plus exposés ne se limitent pas aux postes peu qualifiés. La restauration rapide et le service client sont bien sûr en première ligne, avec des bornes de commande, des chatbots ou des caisses entièrement automatisées. Mais les fameuses « col blancs » sont désormais directement visés : comptables, développeurs, graphistes, juristes, voire certains soignants. Dès lors qu’un poste repose sur la manipulation de données ou sur des processus standardisés, il devient une cible potentielle pour les algorithmes.

Le sénateur Mark Warner se montre particulièrement inquiet pour les jeunes diplômés. Il évoque la possibilité d’un taux de chômage approchant 25 % chez ceux qui arrivent sur le marché du travail dans les deux ou trois prochaines années. Pour cette génération, la promesse classique « travaille bien à l’école et tu trouveras un emploi » pourrait se fracasser sur une réalité toute différente : celle d’un monde où les postes d’entrée de carrière sont, en priorité, confiés à des systèmes automatisés.

Hinton rappelle que le problème n’est pas seulement économique, mais profondément humain. Le travail, qu’il s’agisse de nettoyer des locaux ou d’opérer un patient, structure l’existence : il offre un revenu, mais aussi un statut, un rythme, des liens sociaux. Que se passe-t-il lorsque cette dimension centrale de la vie disparaît pour une fraction importante de la population ? C’est ce vide que redoutent les responsables politiques, bien plus que la simple chute d’un indicateur de croissance.

Une jeunesse sommée de s’adapter à marche forcée

Face à cette perspective de chômage technologique, le discours dominant adressé aux actifs et aux étudiants tient souvent en un mot : adaptation. Les travailleurs sont invités à se former aux outils d’IA, à développer des compétences « complémentaires » aux machines, à se spécialiser dans des tâches à forte valeur ajoutée. En théorie, cette stratégie semble logique : si l’on ne peut pas lutter contre l’IA, mieux vaut l’utiliser pour doper sa propre productivité.

Dans la pratique, ce repositionnement s’annonce beaucoup plus chaotique. Tout le monde ne peut pas devenir ingénieur en intelligence artificielle, expert en cybersécurité ou stratège en données. Les personnes qui occupent des emplois de support, d’exécution ou d’analyse de base se retrouvent souvent piégées : leurs tâches sont les premières à être automatisées, mais on leur demande en même temps de « monter en gamme » sans toujours leur donner les moyens concrets de le faire.

Des jeunes particulièrement exposés

Les jeunes qui arrivent sur le marché du travail en 2025 sont particulièrement exposés à ce grand écart. Ils ont grandi avec les outils numériques et se les approprient rapidement, mais ils découvrent aussi un monde où les stages, les premiers CDI et les « petits boulots » d’entrée de carrière peuvent être confiés à des agents conversationnels, des systèmes d’analyse automatique ou des robots logiciels. L’automatisation ne supprime pas seulement des postes, elle coupe aussi les tremplins qui permettaient autrefois de se faire une expérience.

Pour Geoffrey Hinton, cette dynamique peut nourrir à la fois frustration et colère. Une société où une minorité capte les bénéfices des systèmes d’IA, tandis qu’une majorité peine à trouver sa place, devient plus fragile, plus polarisée. D’où sa conviction : si l’on veut éviter que l’IA ne devienne le moteur d’une crise sociale durable, il faudra tôt ou tard repenser en profondeur la répartition des richesses, la protection sociale et la façon dont on valorise les activités non marchandes.

Vers un futur sans travail… ou vers une nouvelle définition du travail ?

Les propos de Bill Gates et d’Elon Musk esquissent un horizon presque vertigineux. Le premier estime que les humains ne seront bientôt plus nécessaires pour « la plupart des tâches ». Le second affirme que travailler pourrait devenir « optionnel » d’ici moins de vingt ans, une activité choisie comme un loisir plutôt qu’une obligation. Geoffrey Hinton juge ce scénario non seulement possible, mais crédible si la trajectoire actuelle se poursuit.

Dans ce monde imaginé par les patrons de la tech, les algorithmes prendraient en charge l’essentiel de la production de biens et de services. Les revenus viendraient alors de mécanismes de redistribution à inventer ou à renforcer, tandis que chacun se consacrerait à des activités créatives, sociales ou personnelles. Sur le papier, la perspective d’une société avec plus de temps libre, plus d’éducation, plus de soin apporté aux proches peut sembler enviable.

Mais Hinton n’ignore pas le revers de la médaille. Une telle mutation suppose des choix politiques massifs : comment financer la protection sociale si la base salariale se réduit ? Qui décide de la redistribution de la valeur créée par les algorithmes ? Comment éviter que quelques groupes privés ne captent l’intégralité de la richesse générée par l’IA ? Autant de questions que ni Musk ni Gates ne résolvent vraiment lorsqu’ils évoquent l’idée d’un travail devenu superflu.

Une vision particulièrement pessimiste

C’est là que la nuance apportée par Geoffrey Hinton devient essentielle. Lui-même explique que ce tableau relève de la version la plus pessimiste des choses, celle où l’on laisse l’IA se déployer sans garde-fous et sans réflexion collective. Il rappelle qu’à l’heure actuelle, un humain reste indispensable pour superviser, corriger et encadrer les modèles d’IA grand public, dont les limites techniques apparaissent déjà dans de nombreux usages.

Surtout, Hinton insiste sur un point que peu de gens connaissent : il est possible que ces systèmes connaissent une forme de stagnation, au moins temporaire, dans les prochaines années. Les modèles actuels impressionnent, mais ils ne savent pas tout faire, et leur progression n’est pas infinie.

Autrement dit, le futur où nous n’aurions « plus de travail » n’est pas une fatalité inscrite dans le code, mais un scénario extrême. Pour l’instant, notre rôle reste central : décider de la manière dont nous utilisons ces outils, fixer les limites à ne pas franchir et choisir, collectivement, si l’IA doit servir à libérer du temps… ou à rendre le travail humain inutile.