Aux États-Unis, la concentration des revenus a augmenté de manière significative, selon US Bank Economics en 2026. L’automation a produit des gains réels de productivité sur quarante ans. Mais ces gains se sont souvent traduits en dividendes plutôt qu’en augmentations salariales. La question qui s’impose n’est pas de savoir si les robots créent de la valeur : c’est de comprendre pourquoi les inégalités de revenu ont davantage augmenté aux États-Unis que dans plusieurs pays nordiques.

L’essentiel

  • Une étude de 2023 soutient qu’un cadre incluant les robots peut expliquer une part importante de l’écart américain entre salaires et productivité.
  • La relation entre adoption robotique et conditions de travail suit une courbe en U inversé : amélioration marginale à court terme pour les travailleurs peu qualifiés, déplacement à long terme.
  • Le FMI estime qu’environ 40 % de l’emploi mondial est exposé à l’IA, avec un risque distribué inégalement selon les pays et les qualifications.
  • Les pays scandinaves présentent des niveaux d’automatisation et des trajectoires d’inégalité différents de ceux des États-Unis, influencés par des choix délibérés de formation, de syndicalisme et de fiscalité.
  • Daron Acemoglu estime un gain annuel moyen de productivité d’environ 0,05 % sur dix ans dans son scénario central.

Quarante ans de données racontent une histoire précise

Les études dites à effets fixes permettent de comparer des usines, des secteurs ou des régions qui ont adopté des robots avec ceux qui ne l’ont pas fait, à profil comparable. Les études à effets fixes montrent qu’à court terme, l’introduction de robots industriels améliore marginalement les conditions des travailleurs peu qualifiés. Les accidents du travail reculent. Les tâches les plus pénibles sont automatisées. Certains salaires progressent légèrement, portés par la productivité accrue.

Puis la courbe s’inverse. L’automatisation peut supprimer certains postes et modifier les conditions de travail; son effet global dépend notamment des gains de productivité et de la création de nouvelles tâches. Cette tendance est documentée sur plusieurs cycles économiques. L’automatisation peut d’abord pénaliser le travail directement remplacé; l’effet de productivité potentiellement favorable aux prix des facteurs intervient ultérieurement.

Les gains peuvent initialement accroître la part du capital dans les secteurs automatisés, mais leur répartition finale n’est pas exclusivement réservée aux propriétaires du capital. La part des revenus du travail dans le PIB américain a diminué depuis le début des années 1980. Dans les secteurs où elle intervient, l’automatisation a été associée à une baisse de la part du travail dans la valeur ajoutée, ce qui ne suffit pas à établir une progression des profits plus rapide que celle des salaires. US Bank Economics évoque les inégalités de revenus.

Le mécanisme que Johnson identifie

Simon Johnson, économiste au MIT et co-auteur de Power and Progress, formule l’enjeu dans des termes précis dans son article The Simple Macroeconomics of AI publié en 2025. Selon Acemoglu, l’effet annuel moyen central de l’IA sur la productivité serait d’environ 0,05 % sur dix ans. En revanche, si l’IA est orientée vers la complémentarité avec les travailleurs, les rendre plus efficaces, plus capables, mieux informés, les gains sont structurellement plus élevés et mieux répartis.

La distinction n’est pas philosophique. Elle est mesurable dans les choix d’investissement des entreprises. Automatiser un entrepôt pour supprimer des postes de manutentionnaires génère un gain net pour l’actionnaire, et un coût net pour le travailleur. Doter ce même manutentionnaire d’un assistant logistique intelligent qui lui permet de gérer deux fois plus de flux avec moins d’erreurs crée de la valeur dans les deux cas, et laisse une marge de négociation salariale.

Johnson soutient que cette bifurcation ne se résout pas spontanément par le marché. Les entreprises maximisent leur profit individuel. L’orientation vers la complémentarité exige des incitations fiscales, une régulation de l’usage de l’IA, et des institutions capables de peser dans le déploiement technologique. Sans régulation ou incitations, la technologie tend à renforcer les rapports de force existants.

Les auteurs estiment que l’expérience récente contredit l’idée d’une diffusion automatique et généralisée des gains de l’automatisation.

L’argument concurrent mérite d’être pris au sérieux

Tyler Cowen, économiste à George Mason et observateur attentif des dynamiques d’innovation, défend une lecture différente. Sa thèse : les gains de productivité de l’automation, même captés d’abord par le capital, finissent par se diffuser via la baisse des prix des biens et services. Le consommateur ordinaire bénéficie de la baisse des prix à la consommation. L’électronique, la logistique, l’alimentation industrielle, tous ces secteurs intensément automatisés ont vu leurs prix baisser en termes réels depuis quarante ans.

Ce point est empiriquement défendable. La contestation porte sur son ampleur relative. Les prix à la consommation ont effectivement baissé sur certains postes. Mais les dépenses contraintes peuvent peser fortement sur les ménages modestes, bien que les données récentes ne montrent pas globalement qu’elles ont progressé plus vite que leurs revenus. Le gain de pouvoir d’achat sur un téléviseur ne compense pas la progression du loyer.

La diffusion par les prix est réelle mais partielle, et elle opère sur un horizon temporel bien plus long que les pertes d’emploi.

L’automation creuse les inégalités selon des lignes qui ne sont pas que salariales. Les données américaines indiquent que les travailleurs déplacés sont inégalement distribués selon les régions, les groupes démographiques et les niveaux de qualification. La diffusion des gains par les prix, quand elle existe, profite à tous les consommateurs. Les pertes d’emploi frappent de façon sélective.

Les choix distincts des pays scandinaves

La comparaison internationale est le test le plus robuste dont on dispose. Les niveaux d’automatisation diffèrent entre le Danemark, la Suède, la Finlande et les États-Unis. Le Danemark, la Suède et la Finlande ont des inégalités relativement faibles, mais leurs trajectoires ne sont pas toutes stables.

Trois mécanismes expliquent l’écart.

La formation d’abord. Les systèmes scandinaves investissent massivement dans la reconversion professionnelle active, des parcours longs et financés qui facilitent les transitions professionnelles sans garantir le maintien intégral du revenu antérieur. Le Danemark consacre autour de 2 % de son PIB aux politiques actives du marché du travail, contre moins de 0,1 % aux États-Unis.

La couverture des conventions collectives est très élevée dans les pays nordiques. Dans les pays nordiques, une large part des salaires et conditions de travail est déterminée par négociation collective, ce qui peut influencer le partage des gains de productivité. Les travailleurs participent structurellement au partage de ces gains.

La fiscalité enfin. Des taux marginaux élevés sur les revenus du capital, combinés à des mécanismes de redistribution robustes, réinjectent dans le système une fraction des gains captés par les propriétaires. Les subventions publiques aux entreprises sans contrepartie salariale, un mécanisme bien documenté aux États-Unis, n’existent pas sous cette forme en Scandinavie.

Ces trois choix résultent de décisions politiques explicites, maintenues sur plusieurs décennies, parfois au prix de conflits sociaux majeurs. Le modèle scandinave est construit, non spontané.

Les signaux du FMI pour la prochaine décennie

Le FMI estime dans sa note Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work que près de 40 % de l’emploi mondial est exposé à l’IA. Environ 40 % de l’emploi mondial est potentiellement exposé à l’IA, avec des effets possibles de complémentarité ou de substitution.

La distribution de ce risque est radicalement inégale. Dans les pays à revenus élevés, les emplois exposés sont souvent des emplois qualifiés, analystes, juristes, comptables, rédacteurs, pour lesquels la complémentarité avec l’IA est techniquement possible. Dans les pays à revenus moyens ou faibles, ce sont des emplois manufacturiers et de service peu qualifiés, pour lesquels l’alternative n’existe pas encore.

Aux États-Unis, l’exposition à l’IA s’étend à plusieurs secteurs. Les cols blancs du secteur financier et juridique et les travailleurs peu qualifiés des entrepôts, de la restauration et des transports sont parmi les plus exposés. L’onde de choc précédente, la robotique industrielle des années 1990-2010, avait frappé les usines. La prochaine vague d’automatisation affectera un ensemble d’emplois beaucoup plus divers.

À quoi ressemble le partage des gains en 2035

Les économistes posent la question de l’arbitrage entre automation de masse et augmentation des revenus des travailleurs. L’automatisation a contribué aux inégalités et à une baisse relative de certains salaires, parmi d’autres mécanismes économiques et institutionnels. Le modèle scandinave constitue une autre option, testée à grande échelle. Aucun des deux ne se transpose mécaniquement dans le contexte américain de 2025.

Plusieurs trajectoires apparaissent possibles d’ici 2035, selon les choix institutionnels qui seront ou non opérés dans les années à venir.

Les États-Unis ont un taux de syndicalisation faible et une adoption robotique significative; si cette trajectoire se maintient, les inégalités de revenu pourraient continuer à augmenter. Une part significative des gains de l’IA pourrait s’accumuler chez les propriétaires des modèles et des infrastructures. La classe moyenne qualifiée verra une partie de son travail augmentée, une autre déplacée. Les travailleurs peu qualifiés subiront le déplacement sans filet de reconversion suffisant. Ce scénario ne produit pas nécessairement une catastrophe économique globale : les indicateurs de PIB peuvent rester solides pendant que les inégalités progressent.

Les données des quatre dernières décennies montrent qu’une part importante des changements de structure salariale américaine est liée au déplacement de tâches routinières par l’automatisation.

Une bifurcation favorable exige des choix actifs. Une fiscalité sur les gains du capital générés par l’IA qui financerait des fonds de reconversion. Des obligations de transparence sur les décisions d’automatisation, permettant aux représentants des travailleurs d’anticiper et de négocier. Des investissements publics dans l’éducation professionnelle continue, calibrés sur les métiers en expansion plutôt que sur ceux en déclin. Des instruments de consultation et de transparence existent et ont été testés, tandis que l’existence d’une fiscalité sur les gains du capital de l’IA finançant la reconversion reste à établir.

Ils ne sont pas hypothétiques.

Le signal à surveiller est moins la vitesse d’adoption de l’IA que l’évolution du rapport entre part des revenus du travail et part des revenus du capital dans les secteurs qui automatisent le plus vite. Si ce rapport se stabilise ou s’améliore dans les deux ou trois prochaines années, cela indiquerait que des mécanismes de redistribution, négociés ou réglementaires, commencent à fonctionner. S’il continue de se dégrader au même rythme que depuis 2015, le scénario de concentration s’installe structurellement.

La construction des institutions de partage en Scandinavie s’est étendue sur plusieurs décennies. L’IA transforme déjà certaines tâches à court terme, mais les effets généralisés sur l’emploi et les revenus restent jusqu’ici limités et incertains. Mais des changements institutionnels plus rapides sont possibles, le New Deal s’est construit en moins d’une décennie. L’arbitrage entre les deux trajectoires dépend des décisions de conception et de déploiement des entreprises, des règles publiques et de la négociation collective qui déterminent si la technologie travaille pour qui.

Sources

  1. ScienceDirect (2024), Études à effets fixes sur l’adoption de robots industriels et conditions de travail sur 40 ans : https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0160791X24001696
  2. Simon Johnson, The Simple Macroeconomics of AI (2025), Economic Policy : https://doi.org/10.1093/epolic/eiae042
  3. US Bank Economics (2026), Concentration des revenus aux États-Unis, niveau record depuis 60 ans (rapport US Bank Economics, 2026)
  4. FMI, World Employment Outlook : 40 % des emplois mondiaux exposés à l’IA et aux robots (Fonds monétaire international)
  5. Banque mondiale, Part des revenus du travail dans le PIB américain, données longues (World Bank Open Data)