Selon les données NYU Stern de janvier 2026, les revenus par salarié atteignent 1,758 million de dollars dans les logiciels de divertissement, contre 28 067 dollars dans l’électronique générale, et non dans l’électronique grand public. Cet écart décrit des revenus agrégés par salarié très différents selon les catégories cotées retenues ; il ne suffit pas à établir une causalité macroéconomique liée aux coûts marginaux. La question qui s’ouvre n’est pas de savoir si cette dynamique est juste ou injuste, mais de comprendre ce qui l’alimente, ce qu’elle implique pour les travailleurs, et comment les entreprises et les pouvoirs publics peuvent en élargir les bénéfices.

L’essentiel

  • Le revenu par salarié atteint 1,76 million de dollars dans les logiciels de divertissement contre 28 000 dollars dans l’électronique grand public, selon Vena Solutions 2026 : un écart qui reflète la capacité du logiciel à se reproduire à coût marginal quasi nul.
  • Le mécanisme central est celui des rendements croissants : un jeu vidéo vendu un million de fois ne coûte pas un million de fois plus cher à produire, là où assembler un million de smartphones mobilise un million d’unités de travail et de matière.
  • L’IA amplifie ce mouvement en automatisant les tâches répétitives dans la production physique, ce qui comprime les effectifs sans nécessairement augmenter la valeur générée par chaque poste restant.
  • Cette concentration de la valeur dans le logiciel crée une pression croissante sur les formations et les trajectoires professionnelles : les emplois les plus productifs exigent des compétences que l’enseignement traditionnel ne fournit pas encore à l’échelle requise.
  • Les politiques publiques qui ignorent cette bifurcation risquent de laisser une fraction croissante de la main-d’œuvre dans les secteurs où la compression salariale est la plus forte.

Soixante pour un : ce que dit vraiment cet écart

Le chiffre mérite d’être décortiqué avant d’être interprété. Le revenu par salarié n’est pas un salaire : c’est le chiffre d’affaires divisé par le nombre d’employés. Dans les logiciels de divertissement, il intègre des revenus d’abonnements, de licences et de ventes numériques qui s’accumulent sur des bases d’utilisateurs mondiales, sans que le coût de production d’une copie supplémentaire soit significatif. Dans l’électronique grand public, chaque unité vendue mobilise des composants, de l’énergie, du transport et de la main-d’œuvre d’assemblage. Le ratio reflète donc deux logiques économiques fondamentalement différentes, pas deux niveaux de talent ou d’effort.

Cette distinction a un nom en économie : les rendements croissants à l’échelle. Un studio comme Epic Games ou Valve peut multiplier ses revenus par dix sans multiplier ses effectifs par dix. Un fabricant de téléviseurs ou d’écouteurs, lui, reste soumis à une contrainte linéaire : plus de produits vendus signifie plus de coûts variables. Le modèle physique plafonne là où le modèle numérique s’envole.

Les économistes comme Philippe Aghion ont étudié, dès les années 1990, le rôle de l’innovation et de la propriété intellectuelle dans la croissance schumpétérienne. La distribution numérique mondiale participe à ce phénomène, dont la visibilité dans les données d’entreprise s’est renforcée.

La géographie de la valeur dans l’économie américaine

Le classement sectoriel de Vena Solutions replace cet écart dans une hiérarchie plus large. Le classement place en tête les logiciels de divertissement, le développement immobilier et le courtage/investment banking. Dans le tableau, l’électronique générale est proche du bas de l’échantillon, mais l’industrie alimentaire et l’électronique grand public et de bureau ne le sont pas ; aucune ligne textile n’est publiée. Entre les deux, une zone intermédiaire où coexistent production et logiciel, comme l’automobile ou la santé.

Cette géographie n’est pas figée, mais elle est structurée par des forces durables. La première est le coût marginal nul de la reproduction numérique. La deuxième est la protection par les droits de propriété intellectuelle, qui permettent aux éditeurs de logiciels de maintenir des marges élevées sans concurrence par les prix. La troisième est l’effet réseau : une plateforme de jeux en ligne gagne en valeur à mesure que sa base d’utilisateurs croît, créant des barrières à l’entrée que la production physique ne connaît pas.

Pour les États-Unis, cette géographie a une dimension géopolitique directe. La bataille des semi-conducteurs illustre bien cette tension : le pays cherche à reconquérir une capacité de production physique dans un secteur stratégique, tandis que la conception et la fabrication front-end sont toutes deux des activités essentielles, à forte valeur ajoutée et intensives en technologie. Intel, TSMC Arizona ou Samsung Austin fabriquent ; Nvidia et Qualcomm sont principalement des concepteurs de puces faisant appel à des fonderies, tandis qu’Apple conçoit, commercialise et fait fabriquer ses produits via une chaîne mondiale de fournisseurs. Les écarts entre ces activités dépendent des segments de la chaîne de valeur considérés.

L’IA redistribue les cartes, mais pas également

L’intelligence artificielle s’insère dans cette dynamique de façon ambivalente. Dans les secteurs logiciels, l’IA peut améliorer certains indicateurs de productivité dans certaines tâches, mais les effets observés varient selon les outils, les tâches et l’expérience ; la généralisation aux graphistes et aux équipes de contenu n’est pas établie ici. Le revenu par salarié dans ces secteurs peut évoluer avec les changements de production, d’effectifs et de revenus.

Dans les secteurs physiques, l’IA joue différemment. Elle optimise les chaînes logistiques, réduit les déchets de production, améliore la détection de défauts en fabrication. Mais elle comprime rarement le coût de la matière première ou du transport, qui restent les postes dominants. L’automatisation peut modifier ou réduire certains emplois de production et de contrôle, mais les projections du BLS l’associent aussi à des gains de production et de productivité ; l’effet spécifique de l’IA n’est pas isolé.

Cette asymétrie mérite attention. Dans l’industrie manufacturière, l’automatisation est projetée d’augmenter la production tout en réduisant légèrement l’emploi ; on ne peut pas attribuer le ratio supplémentaire principalement à la baisse des effectifs, ni l’imputer à l’IA seule. Pour les travailleurs concernés, la différence est considérable.

Les stratégies des entreprises physiques pour ne pas rester bridées

Dire que la production physique est structurellement désavantagée ne signifie pas qu’elle est statique. Plusieurs stratégies permettent aux entreprises industrielles de remonter dans la hiérarchie de la valeur, et certaines y réussissent.

La première est l’intégration logicielle. Apple en est l’exemple canonique : l’entreprise fabrique peu elle-même, mais contrôle l’écosystème logiciel qui entoure ses appareils. L’App Store, iOS, les services d’abonnement représentent aujourd’hui une part croissante de ses revenus, avec des marges qui relèvent du logiciel plus que du matériel. Nike a suivi une trajectoire similaire avec ses applications de coaching et ses abonnements numériques. Dans les deux cas, l’entreprise physique a réussi à capturer une couche de valeur logicielle en sus de ses produits.

La deuxième stratégie est la montée en gamme vers la personnalisation et le service. Un fabricant de machines-outils qui vend des contrats de maintenance prédictive basés sur des capteurs IoT et des algorithmes de détection de panne vend désormais autant du logiciel que du métal. Siemens, Schneider Electric ou Rockwell Automation ont largement emprunté cette voie, transformant leurs divisions industrielles en fournisseurs de solutions intégrées où la marge logicielle compense la compression sur le matériel.

La troisième est la relocalisation stratégique dans les segments à haute valeur de la chaîne. Plutôt que de tout produire, certains industriels américains abandonnent l’assemblage de masse aux zones à bas coûts et concentrent leurs effectifs sur la conception, le prototypage et l’ingénierie de précision, segments où le revenu par salarié remonte significativement. La politique industrielle américaine depuis le CHIPS Act vise en partie ce résultat : recréer sur le sol américain les maillons à plus forte valeur ajoutée.

La pression sur les compétences et les formations

La bifurcation sectorielle que révèlent ces données a une implication directe sur les trajectoires professionnelles. Les emplois à fort revenu par salarié dans le logiciel exigent des compétences en développement, en design d’expérience, en gestion de produit numérique et, de plus en plus, en ingénierie de l’IA. Ces compétences ne s’acquièrent pas dans les filières de formation traditionnelles qui alimentent l’industrie physique.

Aux États-Unis, cette inadéquation est documentée depuis plusieurs années. Le Bureau of Labor Statistics projette une croissance forte des emplois en développement logiciel pour la décennie 2022-2032, tandis que les emplois d’assemblage et d’opération industrielle stagnent ou déclinent en volume. La difficulté n’est pas l’absence d’emplois dans le logiciel : c’est l’accès aux formations qui y mènent, souvent longues, coûteuses et concentrées dans quelques métropoles. Les formations aux emplois de l’IA restent insuffisantes à l’échelle des besoins, et leur développement est l’un des chantiers ouverts les plus urgents pour éviter que la concentration de valeur dans le logiciel ne se double d’une concentration géographique et sociale.

Quelques acteurs tentent d’élargir l’accès. Les bootcamps de développement comme General Assembly ou Lambda School ont mis en avant la promesse d’une reconversion rapide. Les grandes plateformes comme Google, Microsoft ou Amazon ont lancé des programmes de certification en cloud computing et en IA, souvent gratuits ou peu onéreux, visant explicitement les travailleurs en reconversion. Les résultats sont encourageants mais limités à l’échelle : former des dizaines de milliers de personnes ne résout pas une tension qui en concerne des millions. L’Europe s’interroge sur les mêmes enjeux et cherche à construire des systèmes de formation adaptés à l’IA sans avoir encore trouvé de modèle universellement reproductible.

Concentration, accès et politiques publiques

L’écart de productivité entre logiciel et production physique soulève une question de politique économique que les données de Vena Solutions rendent difficile à esquiver. La concentration de la valeur dans certains secteurs, entreprises ou zones géographiques peut avoir des effets différents sur les revenus fiscaux, l’emploi qualifié et la mobilité sociale.

Plusieurs leviers existent pour corriger cette dynamique sans l’entraver. Le premier est la politique fiscale : aux États-Unis, les gains en capital à long terme et les dividendes qualifiés sont généralement taxés à des taux préférentiels par rapport aux salaires ; les redevances de propriété intellectuelle et les revenus d’activité ne bénéficient pas automatiquement du même traitement. Une révision de cette asymétrie ne changerait pas les rendements économiques fondamentaux, mais redistribuerait une partie des gains. Le débat sur la taxation des géants du numérique, actif aussi bien à Washington qu’à Bruxelles, s’inscrit dans cette logique.

Le deuxième levier est la politique d’investissement public dans la R&D et les infrastructures numériques dans les territoires défavorisés. Les programmes fédéraux américains comme le Regional Technology and Innovation Hub, lancé dans le cadre du CHIPS and Science Act, cherchent précisément à décentraliser les pôles d’innovation logicielle hors des côtes, vers des États du Midwest ou du Sud où l’emploi industriel physique a été le plus touché par la désindustrialisation des trente dernières années.

Le troisième levier est la régulation de la concurrence dans les secteurs logiciels. Philippon et Gutiérrez ont soutenu qu’à partir de la fin des années 1990, concentration et profits ont davantage progressé aux États-Unis qu’en Europe dans de nombreux marchés ; les télécommunications constituent un exemple, mais la généralisation à plusieurs secteurs technologiques exige une définition plus précise. Une concentration excessive dans le logiciel et les plateformes réduit les incitations à l’innovation, comprime les salaires des développeurs en dehors des grandes entreprises, et limite le nombre de nouveaux entrants capables de créer de la valeur et de l’emploi.

Ces politiques ne modifieront pas à elles seules les écarts de revenus par salarié observés entre catégories sectorielles. Elles peuvent, en revanche, élargir l’accès aux secteurs à forte productivité, redistribuer une partie des gains vers les travailleurs et les territoires qui n’y participent pas encore, et éviter que la bifurcation sectorielle ne se cristallise en fracture permanente.

L’enjeu pour les années à venir est la vitesse à laquelle les outils de formation, les politiques d’investissement et la régulation de la concurrence parviendront à suivre une dynamique d’accélération technologique qui ne ralentit pas.

Sources

  1. Vena Solutions – Average Revenue Per Employee by Industry 2026
  2. Bureau of Labor Statistics – Occupational Outlook Handbook, Software Developers (bls.gov/ooh/computer-and-information-technology/software-developers.htm)
  3. Thomas Philippon – The Great Reversal: How America Gave Up on Free Markets, Harvard University Press, 2019
  4. Philippe Aghion, Peter Howitt – The Economics of Growth, MIT Press, 2009
  5. CHIPS and Science Act – Regional Technology and Innovation Hub Program (EDA, eda.gov)