En pleine effervescence autour de l’intelligence artificielle, Google DeepMind se projette déjà dans l’après. Dans un message publié sur X le 22 janvier 2026, Shane Legg, cofondateur de DeepMind Technologies — entreprise rachetée par Google en 2014 — dévoile les ambitions de la firme. Le chercheur et entrepreneur annonce rechercher « un économiste senior, directement rattaché à [lui], pour diriger une petite équipe travaillant sur l’économie post-IAG (intelligence artificielle générale) ».
L’IAG (ou AGI en anglais) désigne une IA capable d’accomplir à peu près toutes les tâches intellectuelles qu’un humain peut réaliser, au moins aussi bien que lui. Une perspective que certains jugeront prématurée, quand d’autres estiment au contraire qu’il faut s’y préparer dès maintenant.
Shane Legg, lui, martèle depuis 2009 que ce basculement est proche, allant jusqu’à évoquer une échéance autour de 2028. Si les estimations quant à son arrivée divergent, une chose fait consensus : une telle avancée transformerait en profondeur l’économie.
Pourquoi Google DeepMind prépare-t-il déjà l’après IAG ?
Bien que l’on dispose aujourd’hui de modèles d’IA considérés comme très avancés — à l’instar de GPT, Claude ou Gemini — ces systèmes ne sont pas pour autant qualifiés d’intelligence artificielle générale. Une IAG devrait être capable d’accomplir à peu près toutes les tâches intellectuelles humaines : raisonner sur le long terme, s’adapter à de nouveaux contextes ou encore apprendre n’importe quel type de tâche. Ce niveau n’est pas encore atteint.
Les systèmes actuels relèvent ainsi de l’IA dite « étroite » (ANI) : très performants dans des domaines spécifiques (texte, image, code…), ils restent spécialisés et peuvent se montrer fragiles dès qu’ils sortent de leur cadre d’entraînement. L’arrivée d’une IAG demeure donc, à ce stade, une hypothèse débattue, sur laquelle les experts affichent des avis très dispersés.
Shane Legg réfléchit pourtant à cette perspective depuis plus de vingt ans. Au sein de Google DeepMind, il occupe le poste de Chief AGI Scientist (scientifique en chef pour l’IAG) et pilote notamment les travaux de sûreté technique liés à cette dernière. Une part importante de son rôle consiste à orienter la recherche et à structurer les efforts de sécurité autour de l’IA avancée.
Dès le début des années 2000, il contribue, aux côtés de Ben Goertzel, chercheur en informatique et figure pionnière des travaux sur l’IAG, à remettre en circulation et à populariser le terme « intelligence artificielle générale », pour désigner une IA capable de réaliser la quasi-totalité des tâches cognitives humaines.
L’IAG signe la fin du travail et de l’économie tels que nous les connaissons ?
Dans son message récemment publié sur X, Shane Legg affirme ainsi que l’AGI « va profondément transformer beaucoup de choses, y compris l’économie », ce qui suggère un changement de structure plutôt qu’un simple gain de productivité. Lors de son entretien The Arrival of AGI avec Hannah Fry en décembre 2025, il expliquait déjà que l’AGI allait « structurer » différemment l’économie et la société, en modifiant la manière dont la valeur est créée et répartie. Mais comment, concrètement ?
Il anticipe notamment la remise en cause progressive du modèle économique classique fondé sur l’échange « travail cognitif contre revenu ». Une large part du travail intellectuel pouvant, selon lui, être prise en charge par des systèmes d’IA avancés, de nombreux emplois deviennent structurellement vulnérables à l’automatisation.
Shane Legg avance ainsi une règle générale : tout travail pouvant être effectué à distance, sur un ordinateur et via Internet — en particulier le travail purement cognitif — est fortement automatisable. Cela concerne une grande partie des emplois de bureau, de services ou de back-office. Selon cette logique, des équipes entières de remote workers (support, back-office, analyse, une partie du développement logiciel) pourraient être fortement réduites.
Il prend régulièrement l’exemple du développement logiciel : là où une entreprise emploie aujourd’hui une centaine de développeurs, elle pourrait demain n’en conserver qu’une vingtaine très qualifiés, s’appuyant sur des outils d’IA avancés pour produire le reste. Une mécanique qui, selon lui, pourrait s’étendre à de nombreux métiers « au clavier » : comptables, rédacteurs, analystes, ou encore certains profils du conseil.
Le chercheur insiste alors sur un point central : l’économie repose aujourd’hui sur un contrat simple — on échange son travail, mental ou physique, contre un salaire. Si les machines deviennent capables d’effectuer une grande partie du travail mental, plus efficacement et à moindre coût, ce contrat se fragilise. Le lien direct entre contribution individuelle et revenu devient flou, entraînant un changement structurel de l’économie.
Dans ce scénario, il devient nécessaire de repenser en profondeur des piliers entiers du système économique : fiscalité, protection sociale, mécanismes de redistribution, voire l’émergence de formes de revenus partiellement ou totalement détachées de l’emploi traditionnel.
Pour Shane Legg, l’IA avancée et l’AGI pourraient pourtant ouvrir un « âge d’or » de la productivité, avec davantage de science, d’innovation, de biens et de services produits avec moins de travail humain. Le véritable défi ne serait alors plus la création de richesse, mais sa distribution : comment éviter un monde où une poignée d’entreprises ou d’États captent l’essentiel des gains, laissant une large part de la population sans emploi stable ni filet de sécurité suffisant ? Autant de questions qui l’ont conduit à réfléchir sérieusement à un « modèle post-AGI ».
Pourquoi Shane Legg cherche-t-il des économistes pour une époque post-IA ?
Pour Shane Legg, ces enjeux ne peuvent être laissés aux seuls informaticiens. Il appelle explicitement les économistes, éducateurs, éthiciens et décideurs publics à repenser leurs disciplines à l’aune d’un monde où l’AGI existerait réellement. C’est dans cette optique qu’il cherche à constituer, au sein de Google DeepMind, une équipe d’économistes spécialisés dans l’IA générale.
« Nous étudions les questions fondamentales qui se poseront dans un monde post-IA », explique-t-il dans l’offre d’emploi, rappelant que « l’une des plus cruciales et des moins bien comprises concerne l’économie ». Parmi les missions du profil recherché figurent la construction de simulations et de modèles économiques — notamment à base d’agents — afin d’explorer différents scénarios post-AGI, mais aussi la conduite de recherches fondamentales sur les impacts économiques de long terme de l’AGI, « en remettant en question les hypothèses existantes sur la rareté, la richesse et la distribution ».
Pour autant, si Shane Legg est largement reconnu comme une figure sérieuse et respectée du monde de l’IA, ses prévisions — notamment l’hypothèse d’une AGI autour de 2028 — font l’objet de débats. Certains les jugent lucides et utiles pour anticiper, tandis que d’autres les estiment trop optimistes ou hautement spéculatives. Elles apparaissent néanmoins suffisamment crédibles pour justifier une préparation sérieuse, sans pour autant relever de la prophétie.
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