Survivre et prospérer dans un monde incertain

Augmentation ou substitution: comment anticiper l’impact de l’IA sur le travail?

« 50% de tous les emplois dans le secteur technologique, ainsi que les postes de juristes débutants, de consultants et de professionnels de la finance, disparaîtront complètement d’ici un à cinq ans. » C’est ce que déclarait récemment Dario Amodei, PDG d’Anthropic, éditeur de l’outil IA Claude. Ce type de prédiction est désormais assez courant, et toujours certain de faire son effet tant la peur fait vendre, mais il n’en est pas exact pour autant. Pour anticiper l’impact de l’IA sur le travail, ou mieux encore être un acteur intelligent de cet impact, il faut se garder de déclarations péremptoires et plonger plutôt dans le détail du travail lui-même.

Profit ? Superprofit? TotalEnergies et la leçon oubliée des économistes Knight et Demsetz

En ces temps de forte augmentation des prix de l’énergie, les profits d’entreprises du secteur font polémique. C’est en particulier vrai pour TotalEnergies. Chaque fois qu’elle publie ses résultats, le même scénario se rejoue. Les bénéfices sont qualifiés de « super-profits », le terme circule sans être interrogé, et la conclusion s’impose d’elle-même : il faut les taxer. Le raisonnement paraît évident. Il repose pourtant sur une compréhension contestable de ce qu’est, économiquement, le profit. Deux économistes peu connus, Frank Knight en 1921 et Harold Demsetz en 1973, ont proposé des explications qui méritent d’être relues à la lumière du débat actuel.

L’entrepreneur et les ingénieurs, ou comment 1+1 devient 1.000

En vingt ans, SpaceX a révolutionné l’industrie spatiale. Pourtant, à sa création en 2002, son fondateur Elon Musk ne disposait ni de la meilleure technologie, ni des ingénieurs les plus expérimentés du secteur. Ceux-ci travaillaient chez Boeing et Lockheed Martin, héritiers de soixante ans d’expertise depuis Mercury et Apollo. Mais cette expertise s’exerçait à l’intérieur d’un cadre de pensée si intériorisé qu’il était devenu invisible : une fusée est à usage unique, un lancement coûte des centaines de millions, et c’est normal. Musk, lui, a posé une question apparemment naïve : pourquoi une fusée ne serait-elle pas réutilisable, comme un avion ? Sa réussite éclatante montre que dans l’innovation de rupture, le facteur qui fait la différence n’est pas la ressource technique, mais le modèle mental. On touche-là à l’essence même de l’entrepreneuriat.

IA, rupture et automatisation: le monde académique est-il le prochain Kodak ?

L’arrivée des grands modèles de langage est généralement présentée, dans le débat public, comme un sujet pour les programmeurs, les juristes ou les comptables. On parle peu de ses effets sur les producteurs de savoir eux-mêmes, c’est-à-dire sur ceux dont le métier consiste, depuis des siècles, à lire, à synthétiser, à conceptualiser et à transmettre. Pourtant, la rupture est profonde. Le monde académique vit en ce moment sa propre crise ‘Kodak’, mais ne semble pas en avoir conscience.

La standardisation, secret bien caché de la révolution industrielle

Lorsqu’on parle de révolution industrielle, des noms comme James Watt, George Stephenson, Joseph-Marie Jacquard ou Henry Ford viennent immédiatement à l’esprit. On les voit comme de grands inventeurs. Mais leur véritable invention est avant tout de porter un regard neuf sur un vieux sujet, souvent banal et mineur en apparence. A cette liste prestigieuse, il faut ajouter quelqu’un de beaucoup moins connu, le Lieutenant Général Jean-Baptiste Vaquette de Gribeauval. Il fut un pionnier de ce qui sera le véritable moteur secret de la révolution: la standardisation. Ses idées appliquées d’abord aux armes à feu seront reprises dans tous les domaines, avec un impact considérable qui résonne encore aujourd’hui.

Quand la greffe ne prend pas: l’échec de l’activiste innovateur est d’abord social

Il est très difficile pour un innovateur de faire changer les choses au sein de son organisation. Les raisons sont nombreuses, mais la principale est que beaucoup croient que pour réussir, il faut avoir de bonnes idées et les faire aboutir. Ils sont convaincus que c’est la qualité objective de leur travail qui leur permettra d’être acceptés par le groupe. En réalité, c’est l’inverse. C’est pour ça que l’échec de l’innovateur mandaté pour transformer les choses est d’abord social.

Innovation de rupture: face à l’élite, miser sur les gueux

L’histoire est pleine de prédictions malheureuses, mais celle du New York Times qui affirmait en 1903 que le vol humain ne serait pas possible avant un à dix millions d’années reste l’une des plus marquantes. Un cas classique de pessimisme d’une époque incapable d’anticiper le progrès techniques? Pas seulement. L’affaire est autrement plus intéressante… C’est celle d’une élite qui prend son échec pour la démonstration d’une impossibilité face aux gueux qui persistent à essayer, et finissent par réussir.

Pour changer le monde, travaillez les modèles mentaux, pas les idées

Il existe une croyance très répandue sur le changement : pour transformer une organisation, une société, ou même une habitude, il faudrait d’abord avoir de bonnes idées. Les bons arguments. Le bon discours. C’est rassurant, parce que c’est simple. C’est aussi, très souvent, pourquoi le changement n’arrive pas. Quelqu’un qui l’avait compris est William Buckley, artisan du renouveau du conservatisme américain dans les années 70-80, et sa biographie est fascinante.

Et si le premier obstacle au changement était le dirigeant?

La capacité d’un collectif à surmonter les échecs et les blocages détermine sa survie. Lorsque cette capacité fait défaut, le premier responsable en est souvent le dirigeant lui-même. Combien sont en effet capables, lorsqu’un changement échoue, d’un diagnostic sincère – c’est-à-dire d’un diagnostic qui ne les épargne pas ? Que ce soit en politique ou en entreprise, la façon dont on lit une situation détermine ce qu’on est capable d’en faire. Or cette lecture est rarement neutre : elle reflète des convictions, des angles morts, une certaine idée de là où se situe le problème – en substance les modèles mentaux. Tant que le dirigeant ne s’inclut pas lui-même dans l’équation, il y a peu de chances qu’il trouve les bonnes réponses.

IA et productivité: la grande leçon de l’industrie textile

Les progrès très rapides de l’intelligence artificielle devraient logiquement entraîner des gains de productivité significatifs. Pourtant, ce n’est pas toujours le cas. Pourquoi? Parce que la technologie, à elle seule, ne suffit pas. Il n’existe pas de relation directe et linéaire entre utilisation de la technologie et gain de performance. Celle-ci peut même, dans certains cas, nuire à la productivité. Tout dépend de la manière dont elle est intégrée et utilisée. Pour mieux comprendre cet enjeu de l’IA, il est utile de revenir sur un exemple éclairant, celui de l’introduction de métiers à tisser mécaniques au XIXe siècle.