IA, chômage et redistribution des richesses : ce que personne n’ose vraiment dire

L’intelligence artificielle et la robotique ne menacent pas seulement nos emplois, elles bousculent surtout notre manière de distribuer les richesses et de définir la réussite. Cet article explore comment l’automatisation révèle les « bullshit jobs », fragilise cadres, professions libérales et métiers manuels, et pose une question centrale : si les machines produisent l’essentiel de la valeur, comment organiser demain la redistribution des richesses et le rôle de l’État pour éviter une nouvelle crise sociale ?

En 1831, sur les pentes de la Croix-Rousse à Lyon, des tisserands se lèvent avant l’aube. Leurs métiers à tisser mécaniques claquent dans la pénombre, les doigts vont vite, le geste est sûr. Pourtant, ce matin-là, quelque chose a changé : les prix baissent, le travail ne paie plus, les Canuts se révoltent.
Ils ne se battent pas seulement contre une machine. Ils se battent contre l’idée que leur place dans la société pourrait disparaître.Presque deux siècles plus tard, la scène a changé, mais le malaise est familier. À la place du métier Jacquard, nous avons des serveurs, des modèles d’intelligence artificielle, des robots industriels. Et une même question qui revient : si les machines font le travail, que reste-t-il pour nous ?

Une société construite autour de l’emploi

Imagine une autre scène.
Vous êtes dans un open space, un service comptable, un service RH, un cabinet médical, une mairie. Sur le papier, tout le monde « a un travail ». Mais si l’on suspendait ce monde un instant et qu’on se posait honnêtement une question gênante :
« Que se passerait-il si ce poste disparaissait demain ? »

Le livre de David Graeber, Bullshit Jobs, part justement de cette question. Il met en lumière ces emplois dont même les titulaires peinent à voir l’utilité sociale :
l’analyste qui passe ses journées à produire des PowerPoint que personne ne lit vraiment,
l’employé qui recopie des données d’un système dans un autre, le cadre qui coordonne des réunions dont la seule fonction est de justifier d’autres réunions.

Pourquoi un système crée-t-il de tels emplois ? Parce que, dans nos sociétés, l’emploi est beaucoup plus qu’un simple moyen de produire des biens et des services. C’est un système de redistribution : c’est via le salaire que circulent la plupart des richesses. C’est aussi un système de statut : « Tu fais quoi dans la vie ? » signifie presque toujours « Quel est ton métier ? ».Si l’on supprimait brutalement une masse d’emplois, utiles ou non, ce ne serait pas seulement un choc économique. Ce serait un choc social, symbolique, identitaire.

Quand la technologie vient tirer le rideau

Pendant des années, les technologies numériques ont grignoté des tâches sans remettre en cause l’ensemble.

L’IA, elle, franchit un seuil.Dans un cabinet d’avocats, une IA peut analyser des centaines de pages de jurisprudence en quelques minutes et proposer des clauses standard.Dans un service comptable, des logiciels automatisent déjà la saisie, le rapprochement bancaire, une partie des contrôles. Dans un centre d’imagerie médicale, des algorithmes aident à détecter des anomalies sur des radios ou des IRM. Dans un service marketing, des outils génèrent textes, slogans, visuels pré-maquettés. Dans un service client, des agents virtuels répondent 24/7 aux questions les plus fréquentes. Et ce n’est que la première vague. Derrière, la robotique progresse : robots logistiques dans les entrepôts, bras robotisés dans les usines, machines agricoles guidées par GPS, exosquelettes sur certains chantiers.

Ce que les Canuts ont vécu avec les métiers à tisser, de plus en plus de professions – manuelles ou intellectuelles – commencent à le ressentir.

Le message implicite est clair : il ne s’agit plus de « quelques métiers » isolés. C’est l’équilibre global entre travail humain et travail machinique qui est en train de bouger.

Quand même les « bullshits jobs » deviennent difficiles à justifier

Pendant longtemps, notre système a absorbé les chocs technologiques en créant de nouveaux emplois, parfois très utiles… et parfois beaucoup moins. On a empilé des couches de reporting, de validation, de coordination, de contrôle.

On a multiplié les outils, les indicateurs, les procédures, les tableaux de bord. Et avec eux, des postes dont la fonction réelle est parfois plus de maintenir la machine bureaucratique en mouvement que de créer de la valeur tangible.

L’IA met une pression particulière sur ces couches-là.
Dès qu’un poste se résume à : reformuler des informations, vérifier des données simples, copier-coller d’un logiciel à un autre, produire des documents standardisés, il devient une cible idéale pour l’automatisation. Du coup, la fonction cachée de ces « bullshits jobs » – servir d’amortisseur social – devient plus difficile à assumer.

Payer quelqu’un à faire à la main ce qu’aucune machine ne sait faire, c’est une chose. Payer quelqu’un à faire ce qu’un système d’IA accomplit en quelques secondes en est une autre. Même les organisations les plus réticentes finissent par se poser la question.

La vraie question n’est pas : « quels emplois vont survivre ?

Face à cette situation, nous avons tendance à poser toujours la même question :
« Quels emplois vont disparaître, et quels emplois vont être créés ? »C’est une question légitime pour les individus, pour les formations, pour les entreprises.

Mais à l’échelle de la société, une autre question devient plus déterminante :« Comment allons-nous redistribuer les biens et les services produits par les machines ? »Aujourd’hui, la réponse dominante est simple :
Tu as un emploi → tu touches un salaire → tu peux consommer, te loger, te soigner, contribuer.
Autrement dit : le principal canal de redistribution, c’est le salaire lié à un poste.Mais dans un monde où une part croissante de la valeur est produite par des modèles d’IA, des chaînes robotisées,des plateformes numériques,cette équation vacille.

Le problème n’est pas la machine en soi.
Le problème, c’est que nous avons collé l’accès aux richesses sur l’occupation d’un emploi.

Être riche, demain, ça veut dire quoi ?

Dans ce contexte, la notion de « riche » risque elle aussi d’évoluer.Aujourd’hui, on associe spontanément la richesse à un bon salaire, un patrimoine, quelques placements.

Demain, dans un monde où une grande partie de la production pourrait être assurée par des systèmes automatisés, d’autres critères pourraient devenir essentiels : Détenir une part des infrastructures productives (robots, usines automatisées, plateformes, modèles d’IA, données). Avoir un accès garanti à un socle de biens essentiels, indépendamment d’un emploi classique. Disposer de temps, de santé, de capacité à choisir ce qu’on fait de ses journées. Pouvoir peser sur les décisions qui orientent le développement et l’usage des technologies.

Dans un tel monde, continuer à résumer la richesse à « combien tu gagnes par mois » pourrait devenir aussi archaïque que de mesurer la puissance d’un pays au nombre de chevaux dans ses écuries.

Le maillon faible : notre difficulté à lâcher les privilèges

Sur le plan théorique, on pourrait imaginer des systèmes où les gains de productivité sont largement partagés : revenu complémentaire ou revenu de base, réduction du temps de travail, services publics renforcés, participation élargie des citoyens au capital productif.

En pratique, nous nous heurtons à quelque chose de très humain : la résistance au changement dès qu’il touche aux privilèges.

Les médecins défendent leurs prérogatives.
Les avocats défendent leurs monopoles.
Les cadres défendent leur statut.
Les entreprises défendent leurs marges.
Les classes moyennes défendent le lien entre effort, mérite et revenu.
Chacun, à sa manière, tient à sa position. Le vrai maillon faible, ce n’est pas l’IA. C’est notre difficulté collective à accepter qu’un contrat social bâti autour de l’emploi à plein temps ne tiendra pas indéfiniment si les machines font une part croissante du travail.

L’État au cœur d’un nouveau contrat social

Dans cette histoire, l’État n’est pas un figurant. Il est au centre de la scène. Aujourd’hui, il joue déjà trois rôles majeurs :

Il redistribue (impôts, prestations, services publics).

Il régule (droit du travail, normes, encadrement des plateformes).

Il amortit les chocs (indemnisation du chômage, reconversion, politiques d’emploi).

Demain, il devra arbitrer des choix encore plus délicats : Faut-il taxer spécifiquement les rentes liées à l’automatisation et à l’IA ? Comment garantir des droits sociaux à des personnes dont le « travail » prendra des formes variées : missions courtes, activités créatives, contributions non marchandes ?

Comment accompagner les personnes dont le métier – chauffeur, opérateur de saisie, téléconseiller, juriste junior, etc. – sera durablement fragilisé ? L’histoire des Canuts nous le rappelle : quand une technologie bouscule la structure sociale, l’enjeu n’est pas de casser les machines.

L’enjeu est de définir un nouveau compromis : qui supporte les risques, qui récolte les gains, comment on évite que certains soient simplement laissés sur le bord de la route.

Ouvrir le débat, maintenant avant qu’il ne soit trop tard.

Sommes-nous tous condamnés au chômage ?

Probablement pas. Mais nous sommes condamnés à revoir en profondeur notre manière de répondre à quelques questions simples : Comment partager ce que produisent les machines ? Quel rôle voulons-nous donner au travail dans nos vies ? Qu’est-ce qu’une vie « réussie » dans un monde où produire n’est plus forcément le cœur de l’activité humaine ? Quel niveau de privilèges chacun est prêt à abandonner pour qu’un nouvel équilibre soit possible ?

L’IA ne vient pas seulement concurrencer certains métiers. Elle nous oblige à regarder en face les fragilités de notre contrat social, la place que nous avons donnée à l’emploi, notre manière de définir la valeur et la réussite.

Cet article n’apporte pas de solution clé en main. Il propose autre chose : prendre au sérieux ces questions dès maintenant, tant que nous pouvons encore les penser calmement… avant que la prochaine vague technologique, comme les métiers à tisser pour les Canuts, ne nous rappelle brutalement que le progrès, lui, ne demande jamais la permission.