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Daron Acemoglu, prix Nobel d’économie, décrit une trajectoire mesurée pour l’IA : à ses yeux, l’automatisation totale convainc moins que des outils qui étendent les compétences humaines. Il met l’accent sur des contraintes organisationnelles encore peu résolues et chiffre l’impact attendu sur le PIB et l’emploi à des niveaux modestes. Microsoft diffuse cette position sur son blog The Humanist Review of AI.
Acemoglu privilégie l’IA d’appoint à l’automatisation totale
Daron Acemoglu avance que des systèmes d’intelligence artificielle conçus pour prolonger les compétences humaines pourraient offrir plus de gains de productivité que l’automatisation complète. Il souligne qu’une précision de 99 % ne suffit souvent pas, en raison des imprévus et des besoins réels des utilisateurs. Selon lui, il manque surtout des applications faciles à déployer qui changeraient concrètement les méthodes de production.
Le frein viendrait des organisations et non de la taille des modèles
Pour Daron Acemoglu, le principal obstacle à la productivité liée à l’intelligence artificielle est d’ordre humain : il faut redistribuer les tâches, former les salariés et restructurer les entreprises avant de voir apparaître des gains. Il estime que cette adaptation pourrait prendre plus de temps que l’électrification. Il considère également que l’augmentation de la taille des modèles ne résoudra pas ce blocage tant que l’ajustement organisationnel n’est pas réalisé.
Des projections modérées publiées par Microsoft
Daron Acemoglu prévoit que l’intelligence artificielle n’augmentera le PIB que d’environ 1,5 % sur une décennie et ne remplacera au maximum que 5 % des emplois, des niveaux bien inférieurs à certaines projections de laboratoires d’IA. Il reconnaît aussi que le rythme de développement de l’IA reste difficile à anticiper. Microsoft a publié cette analyse sur son blog d’entreprise The Humanist Review of AI, où les articles sont signés à la main.
