Certes, les investissements sont au rendez-vous : selon une évaluation du magazine The Economist parue plus tôt cette année les fusions et acquisitions d’entreprises liées à l’intelligence artificielle ont été 26 fois plus grandes en 2017 qu’en 2015. Et la progression des capacités ne cesse d’étonner : en matière de reconnaissance d’images par exemple, le taux d’erreurs serait passé à moins de 3 % en 2017, contre 29 % au début de la décennie.
Mais l’impact que tout le monde craint — des pertes d’emplois — ou espère — une croissance économique grâce à une productivité accrue — tarde à venir, écrivent les deux auteurs, les économistes américains Howard Seamans et Jason Furman.
Les économistes sont généralement enthousiastes à l’égard des perspectives de l’IA pour la croissance économique… Plusieurs croient que l’IA et d’autres formes d’automatisation avancées, incluant robots et capteurs, peuvent être pensées comme une technologie d’usage général, qui permet quantité d’autres innovations conduisant ultimement à une croissance de la productivité. Toutefois, si cette théorie est exacte, se pose alors la question de savoir pourquoi, en dépit des récents progrès technologiques rapides en IA, il n’y a pas (encore) de gains correspondants en productivité.
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Chose certaine, l’autre impact, sur la perte d’emploi, ne s’est pas encore matérialisé lui non plus : aux États-Unis, le taux de chômage diminue systématiquement, de semestre en semestre, depuis plus de six ans, dépassant la plupart des attentes — l’inverse de ce à quoi on se serait attendu si l’intelligence artificielle avait eu un impact tangible, et l’inverse des prévisions les plus pessimistes sur l’impact catastrophique que serait censé avoir l’automatisation.
Est-il trop tôt pour percevoir un tel impact ? Un chiffre du document de Seamans et Furman donne à réfléchir par sa perspective historique : selon une étude de la London School of Economics parue en 2015, les secteurs regroupés sous le terme « robotique » n’auraient ajouté que 0,4 % au PNB de 17 pays, entre 1993 et 2007. Soit à la limite du discernable, et sur une échelle de temps dont on ne dispose pas encore pour évaluer les véritables retombées de l’IA.
