L’ère de l’intelligence autonome Première partie : La première révolution qui pense d’elle-même
Les révolutions technologiques ont toujours été un catalyseur de transformation de l’économie, des marchés du travail et des sociétés. Historiquement, chaque vague d’innovation, de mécanisation, d’électrification ou de numérisation a finalement créé plus d’occasions qu’elle n’en a détruites, même si la transition a été perturbatrice. L’intelligence artificielle générative (IA générative) remet en question cette affirmation.
Cette série d’articles rédigés par nos équipes Gestion fondamentale des actions et Répartition des actifs examine pourquoi le moment actuel de l’IA est peut-être fondamentalement différent des révolutions technologiques précédentes, ce que cette différence signifie pour la main-d’œuvre et les marchés, et pourquoi les conséquences en matière de politique et de placements méritent de faire l’objet d’un débat beaucoup plus approfondi que celui qui a eu lieu jusqu’à présent.
Dans la première partie, nous explorons pourquoi l’IA générative constitue une rupture sur le plan structurel avec les bouleversements technologiques passés. Plus tard dans la série, nous allons aborder les raisons pour lesquelles les répercussions de la révolution technologique actuelle pourraient prendre beaucoup plus de temps que de nombreuses personnes pensent, de même que les considérations autour de la gouvernance et de la durabilité.
D’Adam Smith à l’intelligence artificielle
Le 9 mars 2026 marquera le 250e anniversaire de la publication de Recherche sur la nature et les causes de la richesse des nations, l’œuvre fondatrice qui a codifié le fonctionnement de l’économie moderne. Les idées de base de l’auteur Adam Smith1 , sur la spécialisation du travail menant à une « opulence générale » et la « main invisible » où la poursuite des intérêts personnels conduit à une répartition efficace des capitaux, se sont révélées être un puissant catalyseur pour les chefs de file et les intellectuels à travers le temps et l’espace.
Elles ont servi de cible dialectique pour Karl Marx, de guide idéologique pour Ronald Reagan et de modèle fondamental pour une société fondée sur des valeurs pour des dirigeants comme le premier ministre Mark Carney. Les idées de M. Smith ont résisté à l’épreuve du temps, malgré son absence de vue d’ensemble sur les changements spectaculaires qui allaient survenir. Sa perspective était fondamentalement préindustrielle; il n’avait pas été témoin de l’utilisation à grande échelle de machines par une main-d’œuvre de masse.
La longévité de ce livre découle du fait que M. Smith a été le premier à identifier les trois volets de la prospérité moderne, soit l’accumulation de capital, la productivité de la main-d’œuvre et le cadre organisationnel qui les relie.
Ce contexte nous amène à la situation actuelle et au besoin d’un dialogue approfondi, mais cordial, autour du moment que nous sommes en train de vivre.
L’envergure de l’inflexion actuelle
Ce débat porte sur ce qui se passera si les convictions des experts en technologies à l’égard de l’intelligence artificielle générative (IA générative) se révèlent exactes, ce qui signifierait, en résumé, la fin du travail en tant que nécessité économique.
Concernant l’avenir axé sur l’IA, on note la mention du moment où le coût marginal en lien avec les capacités cognitives, et donc le coût marginal de la main-d’œuvre, a tendance à s’approcher de zéro.
À notre avis, ce moment n’est pas caractérisé par la rapidité, l’envergure, ni même les capacités cognitives. Mais plutôt par la substitution.
Pour la première fois, la technologie ne constitue plus seulement un vecteur de transformation de la main-d’œuvre. La technologie ne se contente plus de remplacer temporairement la main-d’œuvre afin de créer de meilleures perspectives d’emploi pour les prochaines générations. Si les experts en technologies ont raison, l’IA va nous remplacer. Point final.
Cette distinction est importante.
Les débuts de l’IA et de l’automatisation – Amazon
Le nombre de robots est à la hausse tandis que le nombre d’employés stagne
Source : Rapports de la société. Au 31 décembre 2025.
De la numérisation d’éléments physiques au remplacement des humains
Au cours des deux dernières décennies, nous pensions vivre une révolution numérique. Ce n’était pas le cas. Nous avons plutôt connu une période de stagnation hybride, soit un équilibre dans lequel le monde est demeuré intrinsèquement physique, en adoptant simplement une forme numérique.
Nous sommes passés des dossiers papier aux fichiers PDF, des salles de réunion physiques à Zoom, des fichiers rotatifs aux logiciels de gestion des relations avec la clientèle. Toutefois, la logique sous-jacente du travail est restée inchangée. Les outils numériques ont favorisé la mise en place du processus; sans pour autant remplacer l’opérateur. Les logiciels ont coordonné le travail, les données l’ont optimisé et les plateformes l’ont mis à l’échelle, mais les humains sont restés au centre de l’activité.
L’IA générative rompt avec cette situation. Elle ne fait pas que faciliter le travail; elle fait le travail.
Les grands modèles de langage (GML) et les systèmes agentiques exécutent désormais des tâches qui nécessitaient auparavant une capacité de jugement, un esprit de synthèse et de l’expérience. Ils réduisent le coût marginal en lien avec les capacités cognitives à presque zéro. Auparavant, la technologie éliminait les frictions. En cette nouvelle ère, la technologie élimine le besoin de recourir à l’intelligence humaine. La frontière entre « outils » et « travailleurs » s’estompe.
Les grands modèles de langage sont à l’image de ce qu’a été l’invention de l’imprimerie par Gutenberg
Les premières tendances en matière d’utilisation de ChatGPT confirment qu’une révolution est en cours
Remarque : GML = grands modèles de langage. Représentations publiques que des représentants de Google et d’OpenAI ont faites et estimations de GPTD.
Source : « How People Use ChatGPT » OpenAI, Université Duke, Université Harvard, National Bureau of Economic Research. Au 15 septembre 2025.
Pourquoi l’« effet de base » historique est-il brisé?
La réponse habituelle aux préoccupations suscitées par les suppressions d’emplois attribuables à la technologie est familière et rassurante : chaque révolution technologique donne lieu à des perturbations de la main-d’œuvre, mais la société s’adapte. La révolution industrielle a tué le travail artisanal, mais le niveau de vie a augmenté. Malgré la production de masse et l’automatisation de la production, l’emploi a progressé. Bien sûr, il y a eu des frictions, mais en fin de compte, cela s’est généralement révélé plus avantageux.
Un avion monte tant que la force de poussée est appliquée et que l’avion génère une portance, mais cette relation ne persiste pas à toutes les altitudes; ce qui est vrai entre 1 000 et 10 000 mètres ne s’applique pas indéfiniment.
Ces révolutions se sont produites dans un contexte de basse altitude.
Littératie – Au 19e siècle, un vaste potentiel humain inexploité pouvait être mis à profit. La reconversion d’un fermier pratiquant une agriculture de subsistance en ouvrier d’usine a constitué une opération massive sur le plan du capital humain.
Consommation – Les gens avaient des besoins fondamentaux (vêtements, outils et logement) non satisfaits. La marge de manœuvre pour la croissance était énorme.
Offre de main-d’œuvre – Nous avons automatiquement connu une expansion de la population active, alimentée par l’exode rural.
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Début de l’ère de la convergence
Une ère glorieuse d’innovation nous attend
Remarque : À titre indicatif seulement. Source : Gestion de Placements TD Inc
Nous vivons maintenant dans une société entièrement financiarisée, consumériste et très instruite. Nous sommes arrivés à la limite. Nous disposons d’une main-d’œuvre hautement spécialisée et la prochaine étape de progression n’est pas évidente. Il ne suffit pas de miser sur l’« éducation » et le « recyclage des compétences » pour éviter les licenciements lorsque la machine réalise des tâches cognitives mieux qu’une personne titulaire d’un doctorat. Souvenons-nous des paroles pleines de sagesse de Dario Amodei, chef de la direction d’Anthropic, qui a récemment averti que l’IA pourrait faire disparaître la moitié de tous les emplois de bureau de premier échelon et faire grimper le chômage à 20 %2 . Selon M. Amodei, les sociétés du secteur de l’IA et les gouvernements doivent cesser d’embellir la réalité qui s’en vient.
Le dernier point que j’aimerais soulever est que l’Occident est maintenant « entièrement axé sur la consommation ». La demande est désormais artificielle, et non plus organique. Il est mathématiquement plus difficile de créer de toutes nouvelles catégories de main-d’œuvre nécessaire lorsque les besoins humains fondamentaux sont déjà largement satisfaits. Les révolutions technologiques passées ont engendré une abondance de main-d’œuvre et cette dernière a été absorbée. Cette révolution risque de donner lieu à la création d’une main-d’œuvre abondante, sans être accompagnée d’une absorption de celle-ci.
Le renouveau de la pensée polanyienne
Nous sommes proches de ce qui peut être décrit comme un « renouveau de la pensée polanyienne ».
Dans La Grande Transformation, Karl Polanyi a soutenu que les économies de marché deviennent destructrices lorsqu’elles sont « désintégrées » des relations sociales, c’est-à-dire lorsque la main-d’œuvre, la terre et la monnaie sont traitées uniquement comme des produits de base, sans égard à leur fonction sociale.
Nous mettons à l’épreuve cette thèse en temps réel. Si l’IA générative traite les capacités cognitives humaines comme un produit de base dont le prix avoisine les zéros, le « mécanisme de marché » ne permettra pas une distribution efficace du pouvoir d’achat. L’opinion générale présume que le marché trouvera naturellement un nouvel équilibre où tout le monde travaille comme un « rédacticien » ou un « travailleur qui doit faire preuve d’empathie ». Ce n’est qu’un vœu pieux.
Si un algorithme peut effectuer le travail d’un analyste débutant, d’un parajuriste ou d’un radiologiste pour peu d’argent, on ne parle pas seulement d’un problème de « chômage de transition », mais plutôt d’obsolescence structurelle. La part de la main-d’œuvre dans le PIB diminue depuis des décennies; l’IA générative est le catalyseur qui pourrait provoquer une chute libre.
Conclusion : Efficacité à tout prix?
L’efficacité n’est pas un bien neutre, et l’histoire le démontre clairement. L’optimisation constante des chaînes d’approvisionnement mondiales – délocalisation, production juste-à-temps, dépendance à l’égard d’une seule source – a permis de réduire les coûts, jusqu’à ce que ce ne soit plus le cas. La pandémie de COVID-19 a révélé à quel point l’« efficacité maximale » était réellement précaire : des systèmes fragiles, une capacité intérieure affaiblie et des sociétés mal préparées aux chocs.
La leçon n’est pas de rejeter l’efficacité, mais d’en reconnaître les limites. Un monde axé sur l’IA qui optimise à outrance la vitesse, les coûts et la substitution, risque de refaire la même erreur, mais cette fois à un niveau plus profond, notamment au niveau de la main-d’œuvre et de la cohésion sociale. Les employés licenciés, l’affaiblissement des institutions et l’érosion de la confiance ne sont pas des externalités; ce sont des risques systémiques. Avant de rechercher l’efficacité en matière d’IA à tout prix, nous devons examiner dans quels domaines la résilience, la redondance et la présence humaine méritent d’être protégées, même si cela semble inefficace du point de vue des données.
Cela ne veut pas dire que la catastrophe est inévitable. Cela veut dire que les résultats ne sont plus prévisibles. Un débat ouvert sur le rôle de l’État, les responsabilités en matière de capital et les objectifs du progrès technologique lui-même est nécessaire. Pas en tant qu’idéologie, mais pour gérer le risque.
La deuxième partie de notre série va se pencher sur l’écart persistant entre l’innovation et ses retombées économiques, les raisons pour lesquelles les miracles de la productivité se concrétisent rarement du jour au lendemain et la façon dont les marchés ont tendance à intégrer le succès dans les cours bien avant que celui-ci ne se reflète dans les données.
¹ Recherche sur la nature et les causes de la richesse des nations, Adam Smith, 1776.
² Behind the Curtain: A white-collar bloodbath, Axios, entrevue avec Dario Amodei, 28 mai 2025.
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