L’intelligence artificielle va bouleverser l’emploi et l’économie. Sur ce point, le consensus est quasi total. Ce qui l’est beaucoup moins, en revanche, c’est la manière — et surtout la vitesse — à laquelle cette transformation va se produire. Pour les optimistes, l’histoire se répète : comme à chaque révolution technologique, l’IA détruira des métiers… mais en fera émerger de nouveaux. Une transition, certes brutale, mais absorbable.
D’autres redoutent un scénario bien plus radical. L’IA pourrait non seulement supprimer massivement des emplois, mais aussi fragiliser les fondements mêmes de notre modèle économique. Chez Google DeepMind, où l’on travaille activement sur l’intelligence artificielle générale, la question d’une économie « post-IAG » est déjà prise au sérieux.
Mais, au-delà des impacts métier par métier, une inquiétude plus systémique commence à émerger. Dans une étude publiée début mars 2026 baptisée « The AI Layoff Trap », les chercheurs Brett Hemenway Falk (Université de Pennsylvanie) et Gerry Tsoukalas (Université de Boston) décrivent un mécanisme potentiellement déstabilisateur.
En cherchant individuellement à réduire leurs coûts grâce à l’IA, les entreprises pourraient collectivement provoquer une contraction de la demande. La destruction d’emplois se traduirait en effet par une baisse des revenus, puis de la consommation, fragilisant…l’ensemble de l’équilibre économique. Une dynamique qui n’est pas sans rappeler la théorie du « PIB fantôme », qui inquiète une partie des marchés financiers.
L’automatisation liée à l’IA érode la demande
Depuis plusieurs mois, les annonces de suppressions de postes liées à l’IA se multiplient — y compris dans des secteurs comme le journalisme. Or, cette accumulation de décisions individuelles pourrait produire des effets macroéconomiques significatifs. Le mécanisme est relativement simple : si l’IA remplace les travailleurs plus rapidement que l’économie ne crée de nouveaux emplois, les revenus des ménages diminuent, entraînant une baisse de la consommation globale.
Cette demande agrégée constitue pourtant le moteur des ventes de l’ensemble des entreprises. Lorsque les revenus du travail reculent, une partie de la clientèle disparaît mécaniquement. En théorie, chaque entreprise a conscience de cette interdépendance. En pratique, toutefois, elle ne supporte qu’une fraction limitée de la contraction de la demande, tout en bénéficiant pleinement des gains liés à la réduction de ses coûts.
Un exemple permet d’illustrer ce décalage : une entreprise qui supprime 1 000 emplois réalise des économies substantielles. En revanche, la baisse de consommation associée à ces 1 000 ménages se diffuse à l’ensemble de l’économie. Autrement dit, l’entreprise capte l’essentiel du gain, mais n’assume qu’une part marginale du coût collectif.
Les auteurs formalisent ce phénomène à travers un modèle en « tâches », dans lequel chaque entreprise choisit la part de travail humain qu’elle remplace par de l’IA. À mesure que le niveau moyen d’automatisation augmente, la demande globale se contracte, ce qui pèse sur les revenus de toutes les entreprises, y compris celles qui ont peu automatisé.
Il s’agit là d’un cas typique d’externalité négative : en réduisant ses effectifs, une entreprise impose un coût indirect à l’ensemble des autres acteurs économiques, via l’érosion de la demande, sans en supporter directement les conséquences.
Ce piège ne s’exerce toutefois pas avec la même intensité selon la structure des marchés. Dans leur modèle, les auteurs montrent qu’un acteur en situation de monopole internalise davantage les effets de ses licenciements qu’un ensemble d’entreprises en concurrence, souvent très fragmenté, où chaque acteur capte les gains privés de l’automatisation tout en diffusant ses effets négatifs à l’ensemble de l’économie.
Le dilemme du prisonnier
Poussé à l’extrême, ce mécanisme concurrentiel s’apparente à un classique de la théorie des jeux : le dilemme du prisonnier. Dans ce cas limite, dit « sans friction », les auteurs supposent que toutes les tâches sont également faciles et peu coûteuses à automatiser, et que les entreprises peuvent ajuster leur niveau d’automatisation sans contrainte technique majeure. Chaque entreprise fait alors face à un arbitrage simple : automatiser pour réduire ses coûts, ou ralentir pour préserver l’emploi — et donc la demande.
À l’échelle individuelle, la stratégie dominante reste l’automatisation. Si les concurrentes automatisent peu, elle confère un avantage de coûts décisif ; si elles automatisent massivement, ne pas suivre revient à s’exposer à un désavantage compétitif.
Collectivement, en revanche, ce raisonnement conduit à une situation perdant-perdant. En réduisant simultanément l’emploi, les entreprises affaiblissent leur propre base de consommateurs : les revenus du travail diminuent, la consommation recule, et les profits agrégés deviennent inférieurs à ceux d’un scénario plus modéré en matière d’automatisation.
Comme dans le dilemme du prisonnier, la rationalité individuelle débouche ainsi sur un équilibre collectif sous-optimal, dont il est difficile de s’extraire sans coordination ou intervention extérieure.
| Décision de mon entreprise / Décision des autres | Les autres ralentissent l’automatisation | Les autres intensifient l’automatisation |
|---|---|---|
| Je ralentis l’automatisation | L’ensemble des entreprises conserve davantage d’emplois, la demande reste solide, les profits sont stables mais inférieurs à ce qu’ils seraient avec un peu plus d’automatisation. | Je maintiens des coûts plus élevés, je perds en compétitivité, je risque d’être distancée ou évincée du marché. |
| J’intensifie l’automatisation | Je bénéficie d’un avantage de coûts, j’augmente mes marges ou je peux baisser mes prix, je « gagne » à court terme. | Toutes les entreprises réduisent fortement l’emploi, la demande se contracte et les profits globaux sont inférieurs au scénario où tout le monde aurait ralenti l’automatisation. |
Dans ce schéma, intensifier l’automatisation est rationnel pour chaque entreprise prise isolément, mais lorsque toutes adoptent cette stratégie, le résultat collectif est nettement moins favorable que si elles avaient toutes choisi de la freiner.
Quelles solutions face à l’automatisation ?
Reste alors une question centrale : ce mécanisme peut-il se corriger de lui-même, ou appelle-t-il une intervention publique ? « Puisque la perte est partagée, il est légitime de se demander si les politiques publiques peuvent la corriger », soulignent les chercheurs.
L’étude examine plusieurs réponses souvent avancées — intensification de la concurrence, ajustements salariaux, participation accrue des salariés, revenu de base, formation ou encore fiscalité classique des profits — et conclut qu’aucune ne suffit, dans ce cadre, à enrayer la dynamique de sur-automatisation. Ces outils peuvent atténuer les effets sociaux, mais ne modifient pas les incitations fondamentales qui poussent chaque entreprise à automatiser davantage.
Les auteurs défendent dès lors le recours à une taxe pigouvienne, un instrument classique visant à internaliser les externalités négatives — à l’image des taxes sur la pollution. Appliquée à l’IA, cette approche consisterait à taxer chaque tâche automatisée à hauteur du coût qu’elle impose à la demande globale.
En renchérissant le coût de l’automatisation, une telle taxe inciterait les entreprises à ne substituer le travail humain que lorsque les gains de productivité compensent réellement la perte de pouvoir d’achat induite. Dans leur modèle, ce mécanisme permet de rapprocher le niveau d’automatisation d’un optimum social, dans lequel ni les entreprises ni les travailleurs ne sont durablement pénalisés.
Comme toute modélisation économique, « The AI Layoff Trap » repose sur des hypothèses fortes : diffusion rapide de l’IA, forte dépendance de la demande aux revenus du travail, prise en compte limitée d’autres canaux d’ajustement — nouveaux métiers, innovations de produits ou politiques budgétaires — et focalisation sur un mécanisme précis, à savoir l’externalité de demande liée aux licenciements.
Le résultat — un risque de sur-automatisation auto-destructrice, assorti de la recommandation d’une taxe pigouvienne — doit donc se lire comme l’exploration d’un scénario de stress test plutôt que comme une prophétie macroéconomique ou une feuille de route. Il met en lumière ce qui pourrait advenir si la course à la réduction des coûts par l’IA se déployait dans un cadre institutionnel très permissif, sans prétendre, à lui seul, résumer l’avenir du travail ni clore le débat sur les réponses économiques à y apporter.
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