Les nouvelles percées dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) influencent le développement socio-économique. Les avancées technologiques sont elles-mêmes le produit de l'activité économique humaine. Par conséquent, la trajectoire future de l'IA sera à son tour façonnée par l'évolution de l'environnement socio-économique, y compris les politiques publiques. 

La technologie à usage général et l'IAG 

La loi d'échelle, caractéristique de ce cycle de progrès de l'IA, implique que, en termes statiques, les grandes nations détiennent des avantages inhérents, tandis que, sur le plan dynamique, les pionniers en profitent davantage. L'expérience historique montre que si le progrès technologique alimente la croissance économique, il tend également à exacerber les disparités de revenus. Par conséquent, le renforcement de la sécurité sociale repose sur des bases matérielles et est essentiel au développement durable.

En économie, l'IA est considérée comme une technologie à usage général (TUG). [La TUG désigne une innovation transformatrice qui façonne les méthodes de production et stimule suffisamment l'invention pour avoir un impact global prolongé]. L'IA a le potentiel de rivaliser avec l'électricité, agissant comme une TUG qui stimule le développement humain. 

En termes de faisabilité technologique, les récentes percées dans le domaine des grands modèles d'IA indiquent que le premier point d'inflexion de la courbe en S a été dépassé. Au fur et à mesure que la technologie évolue et que les applications s'étendent, le déploiement de grands modèles d'IA dans diverses industries est sur le point de stimuler la croissance économique avec des effets potentiellement considérables. À long terme, l'impact socio-économique final de l'IA dépend du moment et de l'endroit où le deuxième point d'inflexion de la courbe en S apparaîtra. La question clé est de savoir quand l'intelligence artificielle générale (IAG) sera atteinte. L'effet d'échelle est un concept clé dans l'analyse de la logique du développement de l'IA et de ses implications économiques.

Loi d'échelle et économies d'échelle 

La loi d'échelle, qui présente certaines similitudes avec les économies d'échelle, fait référence aux améliorations systématiques des performances lorsque les grands modèles d'IA sont appliqués à plus grande échelle. Bien qu'étroitement liée, la loi d'échelle concerne la faisabilité technologique, tandis que les économies d'échelle se rapportent à la viabilité économique.

L'adoption de grands modèles d'IA n'est pas seulement une question technologique ; même lorsque le rendement marginal diminue avec l'augmentation de l'échelle des données, la faisabilité économique reste intacte si les avantages l'emportent sur les coûts. Les économies d'échelle sont un facteur clé des applications de l'IA et du développement industriel, et peuvent être à la fois internes et externes. Sur le plan interne, les économies d'échelle de l'IA sont évidentes lorsque les entreprises individuelles gagnent en efficacité en augmentant l'échelle de leurs opérations grâce à de grands modèles d'IA. Cet effet non linéaire signifie que le développement de grands modèles nécessite un seuil d'investissement en ressources. Associées à des économies de gamme dans l'application, les grandes entreprises technologiques sont mieux placées pour tirer parti des économies d'échelle internes. Les économies d'échelle externes de l'IA se manifestent sous trois aspects. Premièrement, l'avancement des grands modèles d'IA entraîne une augmentation des investissements dans les nouveaux cadres algorithmiques, les bases de données et l'infrastructure informatique, ce qui contribue à réduire les coûts moyens des algorithmes, des données et de la puissance de calcul. Deuxièmement, les économies d'échelle externes sont évidentes dans les interactions et les synergies entre les développeurs et les utilisateurs de modèles d'IA. Troisièmement, à mesure que la technologie de l'IA se répand au-delà du secteur technologique, les entreprises d'autres secteurs peuvent intégrer l'IA dans leurs activités, créant ainsi des chaînes industrielles et des écosystèmes qui favorisent la collaboration à la fois au sein des secteurs et entre eux.

Toutefois, le progrès technologique est endogène et, même si le deuxième point d'inflexion est encore éloigné, l'extension de l'IA peut se heurter à des contraintes. D'un point de vue socio-économique plus large, l'une des macro-contraintes est la nécessité de lutter contre le changement climatique. La consommation d'énergie et les émissions de carbone occupant une place de plus en plus importante dans les discussions sur le développement de l'IA, il convient d'accélérer la transformation verte et de promouvoir la transition vers des solutions énergétiques vertes afin de réduire la dépendance à l'égard des combustibles fossiles. À cet égard, la Chine peut apporter une contribution significative à la transformation verte mondiale. 

Grande convergence et grande divergence

Le progrès technologique joue un rôle crucial dans la compétitivité économique et le développement des nations ou des régions. Au cours de la révolution industrielle, les économies occidentales ont connu une croissance rapide, tandis que les pays de l'Est, en particulier la Chine, ont progressivement pris du retard, ce qui a entraîné de profonds changements dans le paysage économique et politique mondial. Ce phénomène est connu sous le nom de Grande Divergence dans l'histoire économique. Après la Seconde Guerre mondiale, quelques économies - principalement en Asie de l'Est - ont réussi à rattraper les économies développées au cours de leur industrialisation, et la Chine a connu une croissance économique rapide depuis la réforme et l'ouverture. Ces phénomènes sont connus sous le nom de « grande convergence ». 

La vague actuelle de développement de l'IA entraînera-t-elle une plus grande divergence ou favorisera-t-elle la convergence ? La clé de cette question réside dans notre compréhension du progrès technologique et des économies d'échelle. L'effet d'échelle indique que les progrès en cours dans le domaine de l'IA profiteront aux deux plus grandes économies mondiales (la Chine et les États-Unis).

Robot humanoïde & remplacement des humains

Le remplacement et l'autonomisation du travail sont deux rôles principaux de l'IA, mais la nature et l'intensité de ces effets diffèrent des avancées technologiques précédentes. Le remplacement du travail physique et mental ne s'exclut pas mutuellement ; l'un des potentiels significatifs de la vague actuelle de progrès de l'IA est l'intégration des deux, comme on le voit dans le développement de l'IA incarnée. L'IA incarnée représente une convergence profonde entre l'IA et la robotique, les robots humanoïdes en étant une application clé. Les robots humanoïdes, qui ressemblent à l'homme tant par leur apparence que par leur fonction, sont capables d'effectuer certaines tâches traditionnellement dévolues à l'homme. L'adoption généralisée des robots humanoïdes se heurte non seulement à des problèmes de faisabilité technologique, mais aussi à des considérations économiques. Grâce à l'optimisation de la conception et à la production à grande échelle stimulée par l'innovation, les coûts de production des robots humanoïdes devraient diminuer au fil du temps. En combinant les économies d'échelle dans la fabrication avec celles des technologies numériques, la Chine détient des avantages uniques dans le développement des robots humanoïdes.

Cependant, le développement des robots humanoïdes est un phénomène mondial. D'une part, les robots humanoïdes offrent de nouvelles solutions aux pénuries de main-d'œuvre causées par le vieillissement de la population. D'autre part, la possibilité d'un remplacement généralisé des machines fait craindre un chômage à grande échelle, ce qui fait du chômage technologique un sujet de discussion important. Dans ce contexte, le concept économique de la maladie de Baumol offre un cadre d'analyse utile. La théorie suggère que les ressources, y compris la main-d'œuvre, passent des secteurs connaissant des améliorations rapides de l'efficacité (avec une offre excédentaire de main-d'œuvre) aux secteurs où les gains d'efficacité sont plus lents et où la demande excède l'offre. Le surplus de main-d'œuvre des industries à progrès technologique rapide est finalement absorbé par les industries à progrès plus lents et à la demande non satisfaite. Cette transition nécessite une orientation prudente des politiques publiques et peut augmenter la consommation d'énergie, les émissions de carbone et la pollution, intensifiant ainsi les pressions sur les efforts de transformation écologique au niveau mondial.

Efficacité & équité

Si l'IA améliore l'efficacité de la production, elle peut également entraîner des changements dans les structures de l'économie et de l'emploi. Les économies d'échelle amplifient les effets d'amélioration de l'efficacité du progrès technologique, mais elles pourraient aussi creuser les disparités de revenus et exacerber le problème de l'insuffisance de la demande globale. Du côté de l'offre, l'intégration de l'IA dans diverses industries devrait stimuler le taux de croissance économique potentiel. Ce cycle de progrès technologiques a doté l'IA d'une plus grande généralité, augmentant la productivité totale des facteurs à la fois en remplaçant et en renforçant le travail. Étant donné que la pénétration et l'application généralisée de la technologie de l'IA prennent du temps, les améliorations de l'efficacité de la production sont susceptibles de suivre un schéma de gains initiaux lents, suivis de progrès plus significatifs. 

Au niveau macroéconomique, une condition préalable essentielle pour que l'IA améliore l'efficacité économique est une augmentation substantielle des investissements en capital, ce qui offre également une perspective pour identifier de nouveaux moteurs de croissance économique. À long terme, par rapport aux améliorations du côté de l'offre, l'utilisation généralisée de la technologie de l'IA aura un effet relativement moindre sur la stimulation de la demande globale, ce qui pourrait conduire à un modèle macroéconomique d'offre excédentaire.

Contrairement aux avancées technologiques passées, l'IA, en tant que technologie « semblable à l'homme », pourrait poser de plus grands défis aux travailleurs en termes de répartition des revenus. En tant que produit de la recherche et du développement, la technologie de l'IA génère des rendements élevés, qui profitent largement aux innovateurs et aux investisseurs en capital-risque. L'application commerciale de l'IA, en particulier l'adoption généralisée de robots humanoïdes, nécessite des investissements substantiels. L'approfondissement du capital conduit inévitablement à une diminution de la part des revenus du travail dans le PIB. Pour remédier aux inégalités découlant des progrès de l'IA, la politique budgétaire peut jouer un rôle crucial, en veillant à ce que les avantages du progrès technologique soient partagés par l'ensemble de la société. 

L'élan économique généré par le progrès technologique jette les bases d'une amélioration du système de sécurité sociale. Mais comment compenser les dépenses fiscales liées à l'amélioration de la sécurité sociale ? À l'heure actuelle, la politique budgétaire peut lever des fonds en augmentant l'émission d'obligations nationales, plutôt qu'en s'appuyant sur les impôts, pour soutenir l'amélioration de la sécurité sociale et des services publics. En réponse à une demande globale insuffisante, les politiques budgétaires expansionnistes peuvent stimuler la croissance économique, en fournissant une base de demande solide et un environnement macroéconomique relativement souple pour l'innovation technologique. Cela soutiendra à son tour les efforts de la Chine pour accélérer ses progrès dans le secteur de l'IA.

À long terme, le progrès technologique et l'approfondissement du capital nécessiteront également des réformes du système fiscal. L'augmentation des impôts directs, en particulier ceux liés à la propriété, tout en réduisant les impôts indirects, sera essentielle pour promouvoir l'équité.
 

Peng Wensheng est directeur du China International Capital Corporation Limited (CICC) Global Institute.