IA et emploi : vers une redistribution massive des bénéfices d’ici 2030

On parle beaucoup des emplois que l’IA va détruire, beaucoup moins de l’argent qu’elle est en train de créer – et pour qui. En 2025, les plateformes low-code dopées à l’IA pèsent déjà 37,39 milliards de dollars, avec une projection à 376,92 milliards en 2034, soit un taux de croissance annuel de 29,1 %. La question n’est plus de savoir si l’IA va générer des profits massifs, mais si ces bénéfices peuvent – et vont – être redistribués pour amortir le choc sur l’emploi.

Le débat est en train de changer de terrain : on ne parle plus seulement d’automatisation, mais de fiscalité, de modèles de partage de valeur et de nouveaux droits pour les travailleurs dont les tâches sont « encodées » dans les modèles. Des grandes plateformes numériques aux États en passant par des initiatives de fondations, une idée s’impose : utiliser une partie des rentes de l’IA pour financer des filets de sécurité, des reconversions et, à terme, de nouvelles formes de revenus.

L’IA crée une nouvelle rente : qui capture la valeur aujourd’hui ?

L’IA concentre déjà une part croissante de la valeur créée dans quelques plateformes, poussant États et citoyens à revendiquer une part du gâteau.

En mai 2026, Anthropic annonce une levée de 65 milliards de dollars qui la valorise à 965 milliards de dollars, dépassant pour la première fois OpenAI en valorisation estimée. Cette opération illustre l’ampleur des anticipations de profits futurs tirés des modèles de fondation et des services d’IA générative. Dans le même temps, le marché mondial des plateformes de développement low-code – largement poussé par l’automatisation et l’IA – est évalué à 37,39 milliards de dollars en 2025, avec une projection à 48,91 milliards en 2026 et 376,92 milliards d’ici 2034.

Cette montée en puissance de l’IA a un effet ambivalent sur les entreprises traditionnelles. Le géant du e‑commerce Alibaba annonce une baisse de 18 % de son bénéfice net annuel sur l’exercice 2025‑2026, à 105,9 milliards de yuans (environ 13,3 milliards d’euros) contre 129,5 milliards de yuans l’année précédente, en partie en raison d’investissements massifs dans l’IA et d’une guerre des prix accrue. Autrement dit : une partie des marges existantes est déjà réinvestie dans des infrastructures d’IA, plutôt que captée sous forme de profit distribué aux actionnaires.

💡 À retenir : la valeur créée par l’IA se concentre aujourd’hui dans quelques acteurs (fournisseurs de modèles, hyperscalers, plateformes low-code), ce qui ouvre mécaniquement la discussion sur de nouveaux mécanismes de redistribution.

Automatisation : pourquoi la question n’est plus « emplois ou pas », mais « qui paye la transition ? »

La dynamique de fond n’est plus contestée : l’IA automatisera une partie significative des tâches, mais la rapidité et l’ampleur de l’impact sur l’emploi dépendront des politiques d’accompagnement.

Les études récentes des grandes organisations (OCDE, FMI, McKinsey, etc.) convergent sur un ordre de grandeur : plusieurs dizaines de pour cent des tâches des emplois actuels sont techniquement automatisables par l’IA générative et les outils d’automatisation avancés. Le FMI estime par exemple que dans les économies avancées, environ 60 % des emplois sont exposés à l’IA, avec un impact potentiel significatif sur une part importante des travailleurs, notamment les emplois de bureau et de services.

Dans le même temps, le marché des technologies associées explose. Le low-code et le no-code, dopés à l’IA, promettent de réduire drastiquement le besoin en développement logiciel manuel pour une partie des applications, avec un marché projeté à près de 377 milliards de dollars en 2034. Ce type d’outils permet de remplacer des chaînes entières de tâches répétitives – saisie, intégration de données, workflows administratifs – par des workflows automatisés et orchestrés par l’IA.

Ces tendances mettent en tension deux réalités :

• une croissance potentielle de la productivité et des profits pour les entreprises qui déploient l’IA à grande échelle ;
• une pression à la baisse sur certains emplois, en particulier les métiers très procéduraux ou centrés sur la production de contenu standardisé.

La question qui s’impose alors est moins « l’IA détruit-elle des emplois ? » que : comment sont redistribués les gains de productivité – vers les actionnaires, les consommateurs (baisse des prix), ou les travailleurs (salaires, temps de travail, reconversion) ?

💡 À retenir : le volume d’emplois affectés dépendra de la vitesse de déploiement de l’IA et des choix politiques. Sans mécanisme de redistribution, le risque est une fracture accrue entre les gagnants et les perdants de l’automatisation.

De la rente de plateforme à la taxe IA : comment capter les bénéfices ?

Pour financer la transition, une idée gagne du terrain : prélever une part de la rente de l’IA via des instruments dédiés plutôt que d’augmenter uniquement l’impôt classique sur le travail.

Les profits de l’IA comme base fiscale émergente

Les cas comme Alibaba illustrent un mouvement : des groupes acceptent une baisse de leur bénéfice net à court terme pour investir massivement dans l’IA. Le bénéfice net du groupe recule ainsi de 18 % sur l’exercice 2025‑2026, à 105,9 milliards de yuans, malgré une activité toujours solide. Cette stratégie traduit un pari explicite : les investissements actuels en IA généreront des profits futurs plus élevés, voire des positions quasi monopolistiques sur certains segments.

Parallèlement, le budget de la Sécurité sociale française pour 2025 affiche 643 milliards d’euros de recettes pour 665 milliards d’euros de dépenses, soit un déficit de 22 milliards d’euros. Cette tension budgétaire alimente le débat sur de nouvelles assiettes fiscales, notamment sur les rentes numériques et l’automatisation.

Plusieurs pistes sont discutées dans les cercles politiques et académiques :

• taxes spécifiques sur les services d’IA au-dessus d’un certain seuil de chiffre d’affaires ;
• contributions sur l’automatisation, inspirées des débats récurrents sur une « taxe robots », mais adaptées aux logiciels et modèles d’IA ;
• mécanismes de partage de revenus entre fournisseurs de modèles et États via les marchés publics et les grandes infrastructures numériques.

Vers des fonds souverains et fondations de redistribution IA

La montée en puissance d’acteurs comme Anthropic, valorisée 965 milliards de dollars après une levée de 65 milliards, relance aussi l’idée de fonds de richesse publique adossés à la rente numérique. Dans certains scénarios de politique publique, une partie des profits tirés des plateformes d’IA pourrait être canalisée vers des fonds souverains nationaux ou régionaux, dont les rendements financeraient :

• des programmes massifs de formation et de reconversion ;
• des dispositifs de revenu complémentaire liés à l’automatisation ;
• des investissements publics dans les infrastructures numériques et l’open source.

Certaines initiatives privées explorent déjà le principe de la fondation qui « capte » une partie de la valeur de l’IA pour la redistribuer, notamment autour des modèles open source ou des plateformes d’IA qui partagent une fraction de leurs revenus avec des causes communes. L’annonce d’Anthropic, mentionnant la place centrale d’une fondation dans sa gouvernance, s’inscrit dans cette tendance où la gouvernance et la redistribution deviennent des arguments concurrentiels.

💡 À retenir : la rente de l’IA est suffisamment massive pour justifier des mécanismes dédiés de captation et de redistribution, allant des taxes ciblées aux fonds souverains et aux fondations orientées vers l’intérêt général.

Les plateformes d’IA générative : combien elles gagnent, combien elles pourraient partager

Au cœur de la redistribution potentielle, il y a les plateformes d’IA générative elles‑mêmes. Elles captent une part croissante de la valeur créée dans les secteurs du logiciel, du marketing, du support client, de la création de contenu et de la productivité individuelle.

Tarifs, adoption et marges : une nouvelle économie d’abonnement

Le marché de l’IA générative se structure autour d’offres par abonnement. Les plans « Pro » de modèles généralistes ou d’assistants spécialisés se situent typiquement dans une fourchette d’environ 15 à 30 dollars par utilisateur et par mois pour le grand public, avec des offres entreprise pouvant monter bien plus haut. Dans un comparatif de 2026 entre Manus AI et ChatGPT, le plan Manus AI est facturé 199 dollars par mois, contre 20 dollars par mois pour la version Pro grand public de ChatGPT. Ce type de comparatif souligne à la fois la diversité des positionnements prix/fonctionnalités et la marge potentielle sur les offres premium.

Selon ce même comparatif, les performances de Manus AI sur un benchmark interne nommé GAIA atteignent un score de 86,5 %, ce qui illustre le niveau élevé d’automatisation possible sur des tâches de rédaction, de synthèse ou d’analyse. Une telle performance, couplée à un prix d’abonnement élevé, traduit une capacité à substituer plusieurs heures de travail humain par mois pour certains profils.

Voici un tableau illustratif comparant deux offres typiques d’IA générative grand public / pro en 2026 :

Ces niveaux de prix, combinés à des coûts d’infrastructure en baisse relative grâce aux économies d’échelle dans le cloud, laissent entrevoir des marges opérationnelles significatives pour les fournisseurs leaders. Une part de ces marges pourrait être mobilisée – volontairement ou via la régulation – pour financer des mécanismes de redistribution.

Scénarios de partage de valeur

Plusieurs voies concrètes émergent pour utiliser ces marges en faveur de la transition :

• programmes de financement de la formation : des crédits d’IA offerts ou cofinancés pour les chômeurs, travailleurs en reconversion ou étudiants ;
• partenariats public‑privé : bundles IA + formation subventionnés, avec une part du prix prise en charge par les plateformes ;
• contributions dédiées : pour chaque abonnement entreprise au‑delà d’un certain volume, reversement d’un pourcentage à un fonds sectoriel de reconversion.

💡 À retenir : l’économie des abonnements IA génère des rentes potentiellement élevées. Le débat se déplace vers la façon de brancher ces flux privés sur des mécanismes publics ou associatifs de protection et de reconversion.

Productivité, prix et pouvoir d’achat : la redistribution peut aussi passer par les consommateurs

La redistribution des bénéfices de l’IA ne se joue pas uniquement via la fiscalité ou les fonds dédiés. Elle s’opère aussi indirectement via la baisse des coûts pour les consommateurs et les entreprises clientes.

Des services plus efficaces et moins chers

Dans le marché de l’autopartage, un rapport sectoriel de 2025 indique que 78 % des utilisateurs préfèrent des applications enrichies par l’IA pour la réservation et la gestion des véhicules. Le marché mondial de l’autopartage atteint 9,6 milliards de dollars en 2025, avec une projection à 9 milliards de valorisation d’ici 2026 et un taux de croissance annuel de plus de 24 %. Les plateformes d’autopartage utilisent l’IA pour optimiser :

• le suivi des flottes ;
• la maintenance prédictive ;
• la tarification dynamique ;
• l’expérience utilisateur (recommandations, routage, support).

Les outils d’extraction et d’automatisation de documents, comme ceux utilisés dans ce secteur, permettent de réduire le travail manuel sur la gestion des contrats, factures et emails. Ces gains de productivité se traduisent mécaniquement par une capacité accrue à baisser les prix ou à améliorer le service à coût constant. Une partie de la valeur de l’IA est donc déjà redistribuée sous forme de gains de pouvoir d’achat et de meilleure qualité de service.

Dans le cas des plateformes low-code, la promesse est similaire : permettre à des non‑développeurs de construire des applications métier ou des workflows numériques, réduisant ainsi les coûts de développement spécifiques. Avec un marché projeté à près de 49 milliards de dollars en 2026 et 376,92 milliards en 2034, la diffusion de ces outils peut réduire le coût de création de services numériques dans de nombreux secteurs (banque, assurance, logistique, administration, etc.).

Limites de cette redistribution « par les prix »

Cette redistribution indirecte ne résout cependant pas le problème des travailleurs dont le poste est directement affecté par l’automatisation. Un employé administratif dont le travail est partiellement remplacé par un workflow low-code + IA bénéficie certes de prix plus bas sur certains services, mais cela ne compense pas une perte de revenu ou de stabilité d’emploi.

💡 À retenir : la baisse des prix et l’amélioration des services grâce à l’IA constituent une forme de redistribution, mais elle profite surtout aux consommateurs. Les travailleurs menacés ont besoin de dispositifs spécifiques et ciblés.

Nouveaux droits et nouveaux mécanismes : comment faire de l’IA un outil de protection sociale ?

Pour transformer la rente de l’IA en filet de sécurité, plusieurs idées structurantes se dessinent autour de la formation, des droits sur les données et de la gouvernance des modèles.

Formation et reconversion financées par l’IA

Dans un contexte où les États font face à des contraintes budgétaires – comme en France avec un déficit de 22 milliards d’euros pour la Sécurité sociale en 2025 – l’idée que l’IA finance sa propre transition gagne en légitimité politique. Il s’agirait par exemple de :

• prélever une fraction des revenus des grands fournisseurs d’IA pour alimenter des comptes individuels de formation axés sur les compétences numériques et les métiers peu automatisables ;
• conditionner certains avantages fiscaux ou réglementaires pour les plateformes d’IA à des engagements quantifiés de financement de formations et de reconversions ;
• développer des dispositifs de « chèque IA » permettant aux PME d’accéder à des outils d’IA et à de la formation à tarif réduit.

Cette logique s’aligne sur les stratégies des entreprises qui semblent déjà arbitrer leurs profits en faveur d’investissements IA. L’exemple d’Alibaba – 18 % de bénéfice net en moins lié en partie à des investissements massifs dans l’IA – illustre cette réallocation interne du capital. L’enjeu est de faire en sorte que ces investissements ne se traduisent pas seulement par des gains pour la plateforme, mais aussi par des trajectoires de montée en compétences pour les salariés et les écosystèmes locaux.

Vers des droits sur les données et les contributions humaines

Un autre levier de redistribution tient aux données et aux contributions humaines utilisées pour entraîner les modèles. La valeur des modèles génératifs provient largement :

• des données publiques (textes, images, code) ;
• des contenus produits par les utilisateurs ;
• des feedbacks humains qui affinent les modèles.

Des modèles de rémunération des créateurs et des contributeurs commencent à émerger, à l’image des négociations entre plateformes d’IA et éditeurs de presse, ou des discussions sur la rémunération des auteurs dont les œuvres ont servi à l’entraînement. À terme, on peut imaginer :

• des mécanismes de licences collectives où les revenus de l’IA sont partagés avec les titulaires de droits ;
• des systèmes de micro‑rémunération pour des contributions spécifiques (données, corrections, feedbacks) qui améliorent les modèles.

Ces modèles ne sont pas encore stabilisés, mais ils posent un précédent : la valeur créée par l’IA n’est pas uniquement celle des infrastructures techniques, elle dépend aussi d’un capital cognitif collectif, qui pourrait justifier une redistribution à grande échelle.

💡 À retenir : la redistribution ne se limite pas aux impôts. Elle peut passer par des droits renouvelés sur les données, les contenus et les contributions humaines qui nourrissent les modèles d’IA.

Notre avis : comment l’IA peut amortir le choc social d’ici 5 à 10 ans

La trajectoire actuelle est claire : les bénéfices liés à l’IA vont croître beaucoup plus vite que les recettes des systèmes sociaux si rien n’est fait. Avec un marché low‑code projeté de 48,91 milliards de dollars en 2026 et 376,92 milliards en 2034, des plateformes d’IA valorisées près du trillion de dollars – comme Anthropic à 965 milliards – et des secteurs comme l’autopartage générant déjà plusieurs milliards de chiffre d’affaires en s’appuyant sur l’IA, la matière fiscale et financière est bien là.

Du point de vue de Brief IA, trois conditions concrètes détermineront si l’IA atténue la perte d’emplois plutôt qu’elle ne l’aggrave :

• Un lien explicite entre profits d’IA et financement de la transition : tant que les gains de productivité restent principalement captés par quelques acteurs privés, la tension sociale ira croissante. La mise en place de taxes ciblées, de fonds souverains et de contributions obligatoires ou quasi‑obligatoires des grandes plateformes sera au cœur des débats de 2026‑2030.

• Une montée en puissance massive de la formation : l’IA elle‑même peut être un outil de reconversion, via des assistants d’apprentissage personnalisés, des simulateurs de tâches et des plateformes de formation adaptative. Mais il faut un financement pérenne, idéalement adossé aux revenus de l’IA plutôt qu’uniquement aux cotisations traditionnelles déjà sous pression.

• Une gouvernance plus inclusive de la chaîne de valeur : les négociations autour des droits sur les données, des licences de contenus et des modèles open source vont déterminer si une partie de la valeur générée revient aux créateurs, aux salariés et aux communautés, ou si elle reste concentrée dans quelques bilans consolidés.

Sur un horizon de six à dix ans, il est crédible que les bénéfices cumulés de l’IA – via la fiscalité, les fonds dédiés et les baisses de coûts – soient suffisants pour amortir une partie significative de la perte d’emplois dans les métiers les plus automatisables. La question clé devient politique et institutionnelle : qui aura la capacité de négocier, de légiférer et d’expérimenter des mécanismes de redistribution à la vitesse à laquelle les modèles progressent.

La prochaine étape, pour les entreprises comme pour les États, n’est plus de savoir s’il faut adopter l’IA, mais à quelles conditions de partage de valeur. Accepterez‑vous d’utiliser un assistant génératif à 20 ou 199 dollars par mois sans vous demander quelle part de cette valeur revient aux salariés et aux systèmes sociaux qui financent la cohésion collective ?