Sans surprise, l’IA cible un secteur très spécifique de l’économie : les bas salaires

Chaque fois qu’apparaît une nouvelle technologie qui promet de tout transformer, il y a un groupe qui finit par en payer le prix fort. Avec l’arrivée de l’IA, par exemple, les jeunes et les emplois administratifs sont les plus exposés à payer cette facture sous la forme d’un taux d’embauche plus faible et de salaires inférieurs en raison de l’automatisation de ces postes.

Une étude publiée par des chercheurs de la London School of Economics et de l'Université Complutense de Madrid démontre, à l'aide de données spécifiques sur l'Espagne, que les bénéfices du progrès technologique non seulement n'atteignent pas tous les travailleurs de la même manière, mais qu'ils creusent dans de nombreux cas l'écart entre ceux qui gagnent le plus et ceux qui gagnent le moins.

Le Gini ne ment pas : l’inégalité a un nom technologique. Le coefficient de Gini mesure l’inégalité des revenus sur une échelle où zéro équivaut à une égalité complète et 100 à une inégalité absolue. L'Espagne a un indice de 30,8 selon les dernières données d'Eurostat pour 2023, par rapport à la moyenne de l'Union européenne, qui était de 29,4 en 2024. Entre 2000 et 2016, les inégalités salariales en Espagne ont augmenté de 6,4 points de Gini, la période la plus intense se situant entre 2008 et 2016, où elles ont augmenté de 4,7 points en seulement huit ans.

Différences. La donnée la plus frappante de l’étude est que sans les effets de l’automatisation, les inégalités salariales en Espagne auraient été inférieures de 21,5 % en 2019. Pour mesurer l’ampleur de ces données, il convient de rappeler qu’en 2000, l’Espagne était inférieure de 8,8 points de Gini aux États-Unis en termes d’inégalités. En 2019, cet écart s’était réduit à seulement 2,2 points.

Ce que la technologie donne d’en haut, elle le coupe d’en bas. Les chiffres sont plus éloquents lorsqu’ils sont ventilés par tranches salariales. Sans la révolution technologique des dernières décennies, les 10 % de travailleurs ayant les revenus les plus élevés auraient reçu un quota salarial inférieur de 3,9 % à celui actuel. En revanche, les 50 % des travailleurs ayant les salaires les plus bas auraient augmenté leur salaire de 0,83 %, et les 10 % les plus pauvres de ce groupe l'auraient augmenté jusqu'à 2,2 %.

L’automatisation et l’intelligence artificielle n’agissent pas de la même manière, même si elles vont toutes deux dans la même direction. Alors que l’automatisation du travail a tendance à toucher les salaires situés au milieu et à l’extrémité inférieure de l’échelle, l’IA augmente les salaires au sommet, améliorant ainsi la productivité et le pouvoir de négociation des employés déjà mieux placés. Les données de la dernière partie de l’étude pour la période 2015-2019 montrent que, sans exposition à l’IA, le coefficient de Gini aurait été inférieur de 9,9 % en 2019. Autrement dit, un écart plus faible aurait été généré entre les salaires les plus élevés et les plus bas.

Le facteur éducatif : moins d’études, plus de punitions. Un autre des résultats décisifs de l’étude concerne la formation académique ou professionnelle des salariés. Les travailleurs ayant un niveau d’éducation inférieur ont subi un impact salarial négatif près de trois fois plus important que ceux ayant une formation universitaire. Leurs emplois ont tendance à se concentrer sur des tâches routinières ou sur la gestion administrative, domaines très sensibles à l’impact de l’IA et de l’automatisation.

L’écart salarial entre les travailleurs ayant une formation élevée et ceux peu formés s’est également creusé en flèche en raison d’une plus grande mise en œuvre technologique. Sans les effets de l’automatisation au cours de la période 2000-2019, la différence de salaire entre les travailleurs ayant des niveaux d’éducation différents aurait été inférieure de 43 %. Les données de l’étude montrent que les jeunes peu formés sont les plus exposés, tandis que les travailleurs plus âgés et hautement qualifiés ont tendance à intégrer la technologie dans leur travail plutôt que de la concurrencer.

La technologie encourage la richesse, mais pas pour tout le monde. Les auteurs de l’étude ne remettent pas en question le progrès technologique lui-même, qui s’est avéré être un moteur incontestable de la croissance économique tout au long de l’histoire. Ce qu’ils remettent en question, c’est l’idée selon laquelle les bénéfices de ces progrès finiront par se répartir naturellement dans toute la société, une vision qui, selon l’étude elle-même, ne rend pas compte de la complexité du phénomène. C’est pourquoi bon nombre des grands gourous du développement de l’IA parient sur un revenu de base comme moyen d’équilibrer le déséquilibre qui sera provoqué par l’arrivée de l’IA et l’automatisation d’un plus grand nombre d’emplois.

Face à ces données, les propositions des auteurs pour neutraliser cet effet passent par deux fronts. La première consiste à renforcer les investissements dans l’éducation et la formation continue, en élargissant l’accès à des compétences non routinières telles que la pensée critique, la créativité ou les compétences sociales, qui sont moins susceptibles d’être automatisées. De cette manière, l’accès aux compétences technologiques est égalisé dans l’ensemble de la main-d’œuvre.

Le second vise à revoir le traitement fiscal du capital et du travail, étant donné que dans de nombreux pays, la fiscalité favorise l’investissement dans les machines plutôt que l’embauche de personnel, ce qui peut encourager les processus d’automatisation même lorsque les gains de productivité sont limités.

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Images | Unsplash (Agence mondiale de conception UI UX Procreator, Andrew Valdivia)