Bonjour à toutes et tous,

Jamais on n’a créé autant de richesse avec aussi peu d’heures humaines. Et c’est là que le bât blesse.

Notre contrat social (hôpitaux, écoles, retraites, chômage) reste branché sur le travail salarié qui vient du XXe siècle. Or la valeur, elle, glisse vers le capital, vers les systèmes IA, vers des machines qui ne tombent pas malades, ne font pas grève, ne vieillissent pas. On accélère… sur un châssis institutionnel qui se fissure.

Le modèle fiscal actuel est structurellement cassé face à la substitution du travail par l’IA. Et avant même l’effondrement, on voit déjà la pression monter, très concrète : salaires qui se tassent, exigences qui explosent, journées qui s’allongent. Il existe une tentation mondiale grandissante pour l’évolution du “996” chinois que l’on appelle “hyperproductivité sous perfusion d’IA”. Tu produis comme dix… mais tu restes payé comme un.

Alors que faire ? Surtout pas “taxer les robots”. car c’est trop flou, trop contournable, trop suicidaire si on le fait seul. La seule piste solide consiste à taxer la valeur et non le facteur. Attraper la richesse là où elle naît, même si c’est dans du logiciel.

Et puis il y a l’après : reconstruire une idée du travail qui ne se réduit pas à “du temps contre un salaire”. Parce qu’une société qui ne reconnaît que l’employabilité finit par fabriquer des invisibles.

Bref. On parle de civilisation. Et une civilisation ne se réforme pas en douce. Elle se choisit.

Bonne lecture !

Stéphane Amarsy

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Refonder le contrat social : fiscalité, revenu et travail à l'ère de l'IA

Cette article est le troisième d’une série de trois.

Jamais l'humanité n'a produit autant de richesse avec aussi peu de travail humain. Dans les économies développées, la productivité par heure travaillée dépasse tous les jours les limites de la veille. La valeur créée par les entreprises les plus performantes de la planète est générée par des systèmes IA qui ne se fatiguent pas, ne tombent pas malades, ne partent pas en retraite et ne demandent pas d'augmentation. Et pourtant, le modèle qui finance les hôpitaux, les écoles, les retraites, les allocations chômage et les infrastructures publiques repose en grande partie sur... le travail humain rémunéré. Il s’agit d’une contradiction structurelle entre le modèle économique du XXIe siècle (dans lequel la valeur est de plus en plus créée par le capital et les systèmes IA) et le modèle de financement du contrat social du XXe siècle (dans lequel cette valeur est redistribuée via la taxation du travail). Il serait réducteur de considérer que la montée de l'IA crée seulement un choc sur l'emploi. Cette croissance exponentielle révèle plus globalement l'obsolescence d'un édifice institutionnel construit pour un monde qui est en train de disparaître.

La thèse de cet article est triple. Premièrement, le modèle fiscal actuel est structurellement brisé face à la substitution du travail humain par l'IA. Deuxièmement, avant même que ce brisage systémique se manifeste pleinement, des pressions immédiates et violentes vont s'exercer sur les travailleurs avec des compressions salariales, des allongements du temps de travail, des contraintes de conditions dégradées et autres. Troisièmement, il est possible voir obligatoire de poser les fondations d'un nouveau modèle, en commençant par des réformes fiscales d'urgence qui achètent le temps nécessaire pour construire un modèle plus profond.

Le modèle actuel : une architecture fiscale pour un monde qui n'existe plus

Le paradigme du XXe siècle : taxer le travail pour financer le social

L'État-providence occidental est une construction remarquable du XXe siècle qui a émergé dans la foulée des Trente Glorieuses, nourri par une hypothèse simple et alors parfaitement justifiée : la croissance économique crée des emplois, les emplois génèrent des salaires, les salaires sont taxés et les taxes financent les services collectifs. Une mécanique auto-alimentée qui a fonctionné admirablement pendant trois décennies. En France, environ 60% des recettes qui financent la protection sociale proviennent directement du travail dont les cotisations patronales, les cotisations salariales et l’impôt sur le revenu. La TVA, certes liée à la consommation, est elle-même indirectement indexée sur le niveau des salaires car on consomme majoritairement avec ce qu'on gagne. Le modèle entier présuppose une masse de travail humain rémunéré suffisamment dense et dynamique pour en extraire les ressources nécessaires au bien commun. Ce présupposé était solide quand 80% de la valeur économique était créée par des combinaisons de capital physique et de travail humain. Il commence à se fissurer quand une part croissante de cette valeur est créée par des systèmes automatisés dont le coût marginal de fonctionnement est proche de zéro. Il s'effondre si, comme le suggère la dynamique en cours, une part majoritaire de la valeur économique est un jour créée par des agents IA dont le lien au travail humain est quasi inexistant.

Pourquoi l'IA brise cette mécanique

La substitution du travail humain par l'IA produit une équation économique sans précédent historique : la productivité augmente, la richesse totale créée augmente, mais la masse salariale qui constitue l'assiette fiscale principale stagne ou diminue. Ce découplage (productivité en hausse, emploi et salaires en stagnation ou en baisse) est déjà visible dans les données des vingt dernières années. L'automatisation industrielle des années 1980 à 2000 avait amorcé ce mouvement. L'IA générative va l'accélérer considérablement et l'étendre aux secteurs tertiaires qui en avaient été préservés. Le phénomène est aggravé par la structure du capitalisme de plateforme. Les entreprises technologiques qui déploient les systèmes IA les plus puissants sont également expertes en optimisation fiscale mondiale. Apple, Google, Amazon, Microsoft, Meta, X créent des richesses colossales, emploient relativement peu de personnes en proportion de leur capitalisation, et paient des impôts structurellement inférieurs à leur poids économique réel grâce à des architectures fiscales internationales sophistiquées. La valeur créée s'échappe des pays où elle est consommée vers les juridictions où elle est comptabilisée. Le résultat est une double évaporation car l'assiette salariale se contracte du fait de la substitution des emplois, et les bénéfices des entreprises qui captent cette valeur s'optimisent hors des systèmes nationaux de redistribution. C'est une bombe à retardement pour le contrat social occidental.

Le piège de la solution évidente : « taxer les robots »

Dès 2017, Bill Gates proposait de taxer les robots pour compenser la perte de recettes fiscales liées à la destruction d'emplois. Un travailleur humain est taxé sur son salaire, un robot qui le remplace devrait l'être sur l'équivalent de valeur qu'il produit. Cette élégante solution symétrique est en réalité impraticable.

La première difficulté est sémantique : qu'est-ce qu'un "robot" dans un monde de logiciels ? Une ligne de code qui automatise un processus comptable est-elle un robot ? Un modèle de langage qui rédige des rapports est-il un robot ? La frontière entre outil informatique classique et IA productive est impossible à tracer de façon fiscalement opérationnelle. Toute tentative de définition serait immédiatement contournée par des reclassifications comptables.

La seconde difficulté est économique : une taxe sur l'automatisation dans un pays qui désinvestit de l'IA pendant que ses concurrents y investissent massivement est une invitation à la délocalisation des centres de R&D et à la perte de compétitivité industrielle. La Corée du Sud avait tenté en 2017 de réduire les incitations fiscales à l'automatisation et l'expérience a été rapidement abandonnée face aux pressions industrielles.

La solution ne peut donc pas être une taxation de la technologie, mais une réforme de l'assiette fiscale elle-même : taxer non pas le vecteur de création de valeur (humain ou machine), mais la valeur créée, indépendamment de la façon dont elle l'est.

La pression immédiate sur les travailleurs : le 996 à l'ère de l'IA

La logique de la compression salariale

Entre la disruption structurelle à long terme et le moment présent, il existe un espace intermédiaire où les pressions s'exercent déjà, concrètement, sur des millions de travailleurs. Cet espace mérite d'être examiné avec précision, car c'est là que se jouent les premières batailles du nouveau rapport de force entre capital et travail dans l'ère de l'IA. Quand l'IA peut faire ce que vous faisiez, votre pouvoir de négociation s'effondre parce que le marché sait, vous savez, et votre employeur sait, que votre substituabilité vient d'augmenter. Dans un marché du travail compétitif, la substituabilité se traduit directement en pression à la baisse sur les salaires.

Les données émergentes dans les secteurs les plus exposés sont éloquentes. Aux États-Unis, les salaires des développeurs logiciels de niveau junior ont stagné puis baissé de 12 à 18% en valeur réelle entre 2022 et 2025, dans un secteur qui avait connu des années de croissance salariale fulgurante. Les tarifs du marché de la traduction professionnelle ont chuté de 30 à 50% selon les marchés. Les budgets alloués aux prestations rédactionnelles standard ont été comprimés de façon radicale dans les secteurs marketing et médias. Cette réalité vécue, secteur par secteur, profession par profession n'est certes pas encore une catastrophe statistique visible dans les agrégats macroéconomiques mais n’attendons pas avant d’agir. La subtilité du mécanisme vient du fait que les entreprises n'ont même pas besoin de licencier massivement pour exercer cette pression. Il suffit de ne pas revaloriser les salaires existants, de ne pas renouveler les prestataires, d'exiger davantage pour le même montant, de recruter moins mais à des niveaux d'exigence plus élevés. La dévaluation réelle et persistante est silencieuse et difficile à documenter collectivement.

Le mouvement 996 et la tentation de l'hyperproductivité forcée

En 2019, Jack Ma, fondateur d'Alibaba, provoquait une tempête médiatique en affirmant que travailler selon le rythme 996 (9 heures du matin à 9 heures du soir, 6 jours sur 7) était "une bénédiction" et un "privilège" pour les employés des entreprises tech chinoises. Ce rythme était déjà normalisé dans une large partie de l'écosystème tech chinois (Huawei, ByteDance, Pinduoduo, …) comme condition implicite d'accès aux rémunérations et aux perspectives de carrière que ces entreprises offraient. Ce modèle, présenté comme une spécificité culturelle asiatique, comporte un mécanisme d'importation en Occident qui passe par la compétition économique. Si les entreprises qui adoptent les standards 996 ou leurs équivalents ( "always on", semaines de 60 à 70 heures présentées comme normales dans la culture startup, pression à répondre aux messages professionnels en dehors des heures de travail) gagnent en compétitivité sur les marchés mondiaux, les entreprises qui ne les adoptent pas subissent un désavantage concurrentiel qui les pousse progressivement à les intégrer.

L'IA crée une version amplifiée de cette dynamique. La nouvelle norme consiste à "travailler plus longtemps tout en intégrant l'IA pour produire ce qu'une équipe de dix produisait, seul". L'hyperproductivité forcée prend une nouvelle forme avec en plus de vos heures, votre capacité à orchestrer des systèmes IA en permanence, à former les modèles sur vos propres pratiques, à produire à des niveaux qui n'étaient humainement pas atteignables sans ces outils, … Les signaux de cette normalisation sont visibles dans de nombreux secteurs : culture du "always on" dans la tech et le conseil, normalisation des heures supplémentaires non rémunérées framing comme "investissement dans sa carrière", culpabilisation des salariés qui "ne se forment pas assez vite à l'IA", présentation de la maîtrise des outils IA non plus comme une compétence valorisée mais comme un minimum requis non négociable, droits de calculs faisant partis de la rémunération, …

L'acceptation contrainte : la géographie du désespoir professionnel

La compression salariale et l'hyperproductivité forcée ne s'exercent pas uniformément. Elles frappent d'abord et plus violemment ceux qui ont le moins de pouvoir de négociation comme les jeunes entrants sur le marché du travail, qui intériorisent des standards dégradés comme normaux faute de référentiel antérieur ; les travailleurs de 45 à 55 ans, trop jeunes pour une retraite proche, trop âgés pour une reconversion complète dans des domaines qui exigent des années d'apprentissage et une familiarité native avec les technologies nouvelles ; les habitants de territoires déjà fragilisés, où la concentration des emplois qualifiés dans quelques métropoles exclut ceux qui ne peuvent pas ou ne veulent pas se déplacer.

L'acceptation contrainte de conditions dégradées crée ce qu'on pourrait appeler une géographie du désespoir professionnel. Des pans entiers de la classe moyenne éduquée se trouvent face à un choix impossible : accepter la dégradation progressive de leurs conditions de travail et de leur rémunération pour rester dans un marché qui se resserre, ou sortir du marché du travail formel et accepter une déclassement statutaire et économique. Ce processus est déjà le quotidien de millions de professionnels dans les secteurs exposés. La dimension psychologique de cette compression est trop souvent sous-estimée. L'identité professionnelle est, pour beaucoup, une composante centrale de l'identité personnelle. Quand cette identité est attaquée (quand les compétences que l'on a développées pendant des années perdent leur valeur, quand la trajectoire de progression que l'on avait anticipée se ferme, quand le sentiment d'être remplaçable s'installe) les conséquences en termes de santé mentale, de cohésion familiale et de participation civique sont réelles et documentées.

Le risque systémique : la spirale déflationniste du travail

Si la compression salariale se généralise sans être compensée par une redistribution de la valeur créée par l'IA, le risque macroéconomique est une spirale déflationniste. La séquence est classique dans les manuels d'économie, mais sa réalisation serait d'une ampleur inédite du fait d’un chaînage implacable car la baisse des salaires réduit la consommation qui freine la croissance, ce qui pousse les entreprises à comprimer davantage leurs coûts, y compris salariaux, ce qui renforce la pression à la baisse sur les salaires. L'analogie avec la déflation japonaise des années 1990 est instructive, mais imparfaite car le Japon avait souffert d'une combinaison particulière de surendettement et de vieillissement démographique. La spirale déflationniste liée à l'IA serait d'une nature différente et potentiellement d'une ampleur mondiale. Elle ne résulterait pas d'une pathologie conjoncturelle mais d'un changement structurel dans la façon dont la valeur est créée et distribuée dans l'économie. Le marché ne se régulera pas seul sur ce point. L'histoire économique est claire. Les grandes transitions technologiques qui ont déplacé la valeur du travail vers le capital n'ont pas spontanément généré une redistribution équitable. Elles ont produit soit une intervention politique délibérée comme le New Deal ou l'État-providence d'après-guerre, soit des crises sociales et politiques profondes. Nous avons le choix entre ces deux voies.

La réforme fiscale d'urgence = acheter du temps

Le principe directeur : taxer la valeur, pas le facteur

Le principe directeur d'une réforme fiscale adaptée à l'ère de l'IA est aussi simple à formuler qu’elle est difficile à mettre en œuvre. Il faut dissocier l'assiette fiscale du travail humain pour la connecter à la valeur créée, quelle que soit sa source. Qu'une richesse soit produite par dix humains ou par un humain et neuf agents IA, elle doit contribuer de façon équivalente au financement du bien commun. Cette idée-force se décline en plusieurs réformes concrètes. 

• La première piste est celle d'une réforme de la TVA pour capturer la valeur créée par l'IA dans les services B2B qui est actuellement largement exemptés de TVA dans la plupart des systèmes fiscaux occidentaux. Les services d'IA fournis entre entreprises (analyses, rédaction, code, modélisation) créent de la valeur économique massive sans contribution fiscale proportionnelle à cette valeur.

• Une seconde piste est celle d'une contribution sur les gains de productivité mesurables attribués à la substitution de travail humain. Si une entreprise documente qu'elle a remplacé 100 équivalents temps plein par des systèmes IA et réalise à ce titre des économies salariales de X millions d'euros, une fraction de ces économies alimente un fonds de transition professionnelle. L'assiette est facilement mesurable et la logique est redistributive tout en préservant l'incitation à l'automatisation.

• La troisième piste est la réforme de l'imposition des actifs numériques et des monopoles de données. Les grandes plateformes monétisent des données produites par des milliards d'utilisateurs. Ce travail numérique non rémunéré est une forme de valeur créée par des humains dont aucune fiscalité ne capte la substance. L'extension et le renforcement du Pilier 2 de l'OCDE, qui impose un taux minimum mondial d'imposition sur les bénéfices des multinationales, est un premier pas indispensable, mais insuffisant dans son périmètre actuel.

Les mécanismes de redistribution

Réformer l'assiette fiscale sans repenser les mécanismes de redistribution revient à résoudre la moitié du problème. Les nouvelles recettes doivent être acheminées vers les humains et les territoires que la disruption de l'IA affecte le plus directement. La priorité à court terme est le financement massif des dispositifs de transition professionnelle. Il faut le faire pour des reconversions longues, profondes, adaptées aux compétences de niveau 2, 3 et 4 que nous avons identifiées dans le second article : jugement de haut niveau, compétences relationnelles et incarnées, création de sens. Ces reconversions prennent du temps et coûtent cher. Elles ne peuvent en aucun cas être financées par les individus seuls dans un contexte de compression salariale.

À moyen terme, des expérimentations de revenu universel de base ciblé méritent d'être conduites à grande échelle. Je ne parle pas d’un revenu universel immédiat pour tous qui est économiquement irréaliste à court terme dans le contexte budgétaire actuel mais des dispositifs ciblés sur les populations et les territoires les plus exposés à la disruption de l'emploi, permettant à des individus de traverser une période de reconversion sans se retrouver dans la survie économique. Les expérimentations finlandaise, kenyane et américaine (Stockton, CA) ont produit des données précieuses sur les effets comportementaux et sociaux de ces dispositifs.

Les obstacles politiques et économiques

L'obstacle principal à ces réformes est politique et non technique. Les entreprises qui bénéficient le plus de la disruption de l'IA sont précisément les plus puissants lobbies auprès des gouvernements nationaux et des instances internationales. Leur intérêt à court terme est de préserver des structures fiscales qui leur sont favorables  et elles disposent des ressources nécessaires pour influencer durablement les agendas politiques. Le second obstacle est la compétition internationale. Un pays qui réforme unilatéralement sa fiscalité pour capter davantage de valeur aux entreprises IA crée un désavantage concurrentiel si ses partenaires ne font pas de même. La coordination internationale est indispensable et malheureusement, elle est structurellement lente face à l'accélération technologique. L'accord sur le Pilier 2 de l'OCDE, qui a nécessité dix ans de négociations pour aboutir à un accord partiel, donne la mesure de la difficulté.

L'Union européenne joue ici un rôle pivot. Avec son marché unique, sa taille économique et sa tradition réglementaire, elle est la seule entité politique capable de faire jouer un rapport de force crédible avec les grands acteurs technologiques. L'AI Act, le Digital Services Act et le Digital Markets Act constituent des précédents importants qui ont démontré qu'il était possible d'imposer des règles du jeu aux plateformes numériques les plus puissantes. Une réforme fiscale coordonnée à l'échelle européenne est le prochain défi.

Vers un nouveau contrat social -> le travail réinventé

Repenser la valeur du travail au-delà de la rémunération

La réforme fiscale est nécessaire mais insuffisante. Elle achète un temps précieux et indispensable pour construire quelque chose de plus profond que l’on peut décrire comme une redéfinition de ce que signifie le travail dans nos sociétés et de ce qui fonde la légitimité de la distribution des richesses. La définition implicite du travail qui sous-tend nos systèmes économiques et sociaux (le travail est un échange de temps contre une rémunération) est réductrice. Cette définition a l'avantage d'être simple, mesurable et facilement gérable dans un système fiscal. Elle a le défaut d'exclure de sa définition toutes les formes de contribution sociale qui ne passent pas par le marché comme le soin informel (aux enfants, aux personnes âgées, aux malades, …), l'engagement civique et associatif, la transmission culturelle, la création artistique non commerciale, l'innovation ouverte, … Si l'IA rend le travail marchand de plus en plus rare et de moins en moins accessible à tous et si notre seul critère de légitimité sociale est l'employabilité marchande, nous construisons une société dans laquelle une fraction croissante de la population est structurellement exclue de la dignité que confère la contribution. C'est un problème moral avant d'être un problème économique.

Les modèles alternatifs en gestation

Plusieurs modèles alternatifs sont en cours d'expérimentation à travers le monde et même si aucun n'est pleinement mature, ils méritent tous notre attention.

Le Revenu Universel de Base reste le plus discuté et le plus controversé. Son principe, qui consiste à verser à chaque citoyen un revenu inconditionnel suffisant pour couvrir les besoins de base, indépendamment de son statut d'emploi, découple pour la première fois la subsistance de l'emploi marchand. Les expérimentations menées en Finlande (2017-2018), au Kenya (GiveDirectly, programme pluriannuel), en Californie (Stockton) et récemment en Grande-Bretagne convergent sur plusieurs points : le RUB ne décourage pas le travail, il réduit le stress et améliore la santé mentale, il favorise les initiatives entrepreneuriales et les reconversions. Ses adversaires soulignent son coût macroéconomique, sa potentialité inflationniste et son inadaptation à la diversité des situations individuelles. La vérité est que les expérimentations actuelles sont trop limitées en échelle et en durée pour valider ou invalider définitivement le modèle.

La réduction collective du temps de travail est une autre voie. La semaine de 4 jours, expérimentée en Islande (2015-2019, avec des résultats remarquables en termes de productivité et de bien-être), en Belgique (depuis 2022, comme droit individuel), au Royaume-Uni (essai de grande ampleur en 2022-2023) et dans de nombreuses entreprises pionnières, repose sur un principe simple : si l'IA permet de produire autant en moins de temps, ce gain de temps peut être distribué collectivement plutôt que capturé par les actionnaires sous forme de profits accrus. La difficulté est la compétitivité internationale car une réduction unilatérale du temps de travail dans un pays qui concurrence des pays sans cette contrainte crée un désavantage.

L'économie de la contribution est peut-être le modèle le plus prometteur sur le long terme. Elle vise à valoriser économiquement des formes de contribution sociale aujourd'hui non rémunérées ou sous-rémunérées. Cette valorisation peut passer par des monnaies complémentaires, des systèmes de crédits sociaux positifs (à distinguer des systèmes de contrôle social punitifs) ou des revenus de participation financés par les recettes de la taxation de l'IA. Ce modèle reste encore largement théorique tout en  dessinant une direction.

La condition politique du changement

Aucun de ces modèles alternatifs n'émergera spontanément. L'histoire économique est sans ambiguïté en montrant que les grandes redistributions qui ont suivi les révolutions technologiques précédentes ne se sont pas produites parce que les bénéficiaires du nouveau système ont spontanément choisi de partager. Elles se sont toujours produites soit à la suite de crises sociales et politiques majeures soit grâce à des mobilisations politiques organisées qui ont imposé de nouvelles règles du jeu. Nous avons aujourd'hui une fenêtre d'action qui ne restera pas ouverte indéfiniment. Les 3 à 8 prochaines années sont le moment où les fondations du modèle de demain peuvent être posées de façon relativement ordonnée, avant que la disruption de l'emploi ne prenne une ampleur qui rende impossible toute réforme concertée. Passée cette fenêtre, l'urgence et le désordre prendront le dessus sur la délibération.

La condition de cette action politique est un débat public de qualité. L'IA dans le travail et dans l'économie ne peut pas rester un sujet de techniciens, d'experts en fiscalité internationale et de futurologues. C'est le sujet politique central de la décennie, peut-être même du siécle. Il concerne les conditions dans lesquelles des centaines de millions de personnes vont vivre, travailler, contribuer et trouver du sens dans leur existence. Il mérite la même intensité de débat démocratique que les grandes questions constitutionnelles. Les signaux politiques actuels sont préoccupants. Dans la plupart des démocraties occidentales, les partis au pouvoir comme dans l'opposition naviguent à vue, oscillant entre un techno-optimisme naïf ("l'IA créera plus d'emplois qu'elle n'en détruira, comme toujours") et une réaction protectionniste qui ne répond pas aux enjeux structurels. Le débat sur l'IA et le travail est rarement au centre des agendas électoraux, relégué derrière des urgences jugées plus immédiates (inflation, sécurité, identité) qui écrasent tout. C'est une erreur historique dont les conséquences seront sévères.

Le rôle des entreprises dans la transition

L'État ne peut pas porter seul la transition. Les entreprises (en particulier celles qui bénéficient le plus directement des gains de productivité liés à l'IA) ont une responsabilité dans l'accompagnement des transitions humaines qu'elles génèrent. Cette responsabilité dépasse largement ce que la RSE conventionnelle recouvre habituellement. Quelques entreprises pionnières commencent à développer des modèles de partage de la valeur IA avec les collaborateurs dont le travail est transformé ou supprimé avec des fonds de reconversion professionnelle financés par les gains de productivité IA, des plans de transition vers des rôles à plus haute valeur ajoutée avec un accompagnement long et substantiel, des mécanismes de partage des bénéfices de l'automatisation avec les équipes qui l'ont rendue possible. Ces modèles restent marginaux. Ils préfigurent néanmoins ce qui pourrait devenir une norme négociée. La réinvention du rôle de l'employeur est en jeu. Le modèle dominant (l'employeur comme acheteur de temps contre une rémunération) est cohérent avec la définition réductrice du travail que nous avons évoquée. Un modèle alternatif émerge dans les entreprises les plus avancées sur ces questions où l'employeur devient un investisseur en capital humain dont la responsabilité est d'augmenter la valeur et l'employabilité de ses collaborateurs et non pas seulement d'en extraire de la productivité. Ce renversement de perspective dépasse le cadre moral du fait de sa portée stratégique dans un monde où le capital humain différenciant devient la ressource la plus rare.

Nous voici au terme de cette trilogie. 

L'IA est certes déjà en train de cannibaliser le travail décomposable, d'exercer une pression sur les salaires et les conditions de travail, d'éroder les fondements fiscaux de nos États-providence, ... Elle crée aussi, pour la première fois dans l'histoire, la possibilité matérielle d'une société dans laquelle la subsistance ne serait plus conditionnée par la capacité à vendre sa force de travail sur un marché qui se rétrécit. Cette possibilité ne se réalisera pas seule. Elle requiert une volonté collective, une vision partagée et le courage politique de refonder un contrat social pour lequel nous n'avons pas encore les mots mais dont nous commençons à percevoir la nécessité avec une clarté croissante.

Nous parlons de civilisations et ces dernières se construisent par choix délibérés, pas par défaut.

Pour ceux qui le souhaite, j’ai tenté de générer une bd expliquant les trois tribunes avec de l’IA. Si cela vous intéresse, c’est là.

Robots humanoïdes

Le majordome domestique qui plie les chemises sans jamais soupirer et le cousin inquiétant de Terminator qui nous observe avec trop de calme sont les deux familles imaginaires des robots humanoïdes. Ces deux visions sont utiles pour vendre du cinéma mais beaucoup moins pour penser l’économie. Mettons donc rapidement de côté l’aide à domicile même si elle comptera du fait du vieillissement des populations qui créera des besoins immenses. Le véritable basculement économique se jouera dans les usines, les entrepôts, les ports, les aéroports, les mines, les réseaux énergétiques, la logistique, la maintenance, bref dans tous ces endroits où l’économie tient debout parce que des corps humains portent, déplacent, vérifient, réparent et répètent.

Les robots industriels passent progressivement du statut d’équipement à celui d’infrastructure. L’équipement s’achète, s’amortit et se remplace. L’infrastructure, elle, produit de la valeur en continu. Elle s’optimise, se déploie, s’interconnecte, attire des capitaux et modifie la structure même des coûts. Waymo illustre déjà cette bascule dans la mobilité autonome : l’entreprise revendiquait en 2025 environ 250 000 trajets payants par semaine et préparait l’extension de sa flotte, montrant ainsi qu’un parc robotisé peut devenir une plateforme de revenus récurrents et non juste une dépense technologique. La Chine l’a compris avec une avance stratégique. En 2023, son ministère de l’Industrie et des Technologies de l’information a publié des orientations visant une production en série de robots humanoïdes dès 2025, puis une intégration profonde à l’économie réelle d’ici 2027, avec l’ambition d’en faire un nouveau moteur de croissance. Il s’agit d’une réponse industrielle à un problème démographique. La Chine vieillit, sa population active se contracte et son modèle manufacturier ne peut pas reposer éternellement sur l’abondance humaine. Pékin cherche donc à préserver sa puissance productive malgré le déclin démographique.

Les chiffres confirment cette logique. Selon l’International Federation of Robotics, la Chine représentait en 2024 54 % des installations mondiales de robots industriels, avec 295 000 unités installées, soit le plus haut niveau annuel jamais atteint. La robotique y est pensée comme un socle industriel, au même titre que les infrastructures énergétiques, numériques ou ferroviaires. La publication en 2026 d’un système national de standards pour les robots humanoïdes et l’IA incarnée confirme cette volonté de passer du prototype spectaculaire à l’écosystème productif standardisé.

Les États-Unis, eux, avancent par réaction à la pénurie de profils adéquats. Dans l’industrie, la logistique, la construction, la maintenance ou certains services physiques, le problème n’est pas le coût du travail mais l’absence de profils compétents. Les robots humanoïdes deviennent alors une réponse à l’inadéquation croissante entre les besoins économiques et la disponibilité réelle des compétences. Des analyses récentes montrent que l’enjeu stratégique a dépassé la technique pour se focaliser sur l’économie : pourront-ils passer à l’échelle avec des coûts, une fiabilité et une chaîne d’approvisionnement acceptables ? Aux États-Unis, la logique est donc moins planificatrice que financière. Si le robot réduit la contrainte de main-d’œuvre, améliore l’utilisation des actifs et produit des marges récurrentes, le capital suivra. C’est précisément là que le sujet devient décisif. Un robot humanoïde utile est une unité productive mobile, reconfigurable, connectée, capable d’être redéployée d’un entrepôt à une usine, d’un site industriel à un hub logistique. Sa valeur ne réside pas dans sa possession, mais dans son taux d’utilisation. À 40 % de marge, avec des cycles de retour courts, ces actifs peuvent entrer en concurrence avec l’immobilier, les machines classiques, voire certaines infrastructures physiques.

Notre erreur serait donc de penser “remplacement de l’humain” quand il faut penser “recomposition de l’économie”. Les robots humanoïdes ne supprimeront pas le travail ; ils déplaceront la rareté. La rareté ne sera plus seulement dans les bras disponibles, mais dans la conception des systèmes, la maintenance, la supervision, l’allocation du capital, la formation et la capacité à inventer de nouveaux modèles productifs. Est ce que nos organisations sauront-elles se transformer assez vite pour ne pas devenir les humanoïdes obsolètes de leur propre économie ?

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Le chantage à l’aide médicale

La donnée devient une nouvelle monnaie qui circule dans la géopolitique de la santé.

Depuis 2025, Washington pousse des accords bilatéraux de “coopération sanitaire” avec plusieurs pays africains. Sur le papier, c’est de l’aide contre le VIH, la tuberculose, le paludisme, ... Dans les annexes, l’histoire change de visage avec clauses d’accès exclusifs à des bases nationales, partage d’informations épidémiques, parfois jusqu’aux outils d’analyse eux-mêmes et pour finir un abandon sur les revenus qui seront réalisés par les laboratoires pharmaceutiques. Quand on met une seringue d’un côté, un disque dur de l’autre, on n’appelle pas ça un partenariat car il s’agit d’un rapport de force.

Le Ghana, lui, a décidé de ne pas avaler la pilule. Accra a refusé un projet d’accord avec les États-Unis, précisément parce que les garde-fous sur l’usage de données de santé jugées sensibles étaient trop flous, avec l’idée que des entités américaines pourraient y accéder sans contrôle préalable réel. Un “non” digne.

Le Kenya offre l’autre versant du miroir. Nairobi a signé un cadre avec Washington, puis le débat public a explosé : qui voit quoi, à quel niveau de granularité, sous quel droit applicable ? Le pouvoir assure que la loi kényane protège les citoyens. Les critiques parlent d’un cheval de Troie, surtout à l’heure où l’IA transforme la donnée clinique en rente industrielle.

Pourquoi les laboratoires pharmaceutiques salivent ils ? Parce que la valeur se cache dans les trajectoires : comorbidités, résistances, réponses aux traitements, signaux faibles. Une cohorte nationale est une mine. Sans redevance et avec une exclusivité d’usage de facto, c’est le jackpot.

L’Afrique commence à comprendre un truc simple : l’aide soigne aujourd’hui. La donnée peut capturer demain. Choisissons quel futur nous signons.

Bonnes métamorphoses er à la semaine prochaine.

Stéphane Amarsy