Taxe sur l'IA : un analyste appelle à protéger le marché du travail

Quand un économiste dont le rapport a fait plonger les cours des géants technologiques se met à parler d'une taxe sur l'intelligence artificielle, le monde financier se doit de l'écouter. Alap Shah, coauteur de l'étude retentissante de Citrini Research, qui mettait en garde contre de vastes bouleversements sociaux liés à l'automatisation, a appelé les gouvernements à envisager une taxe spécifique sur l'IA, comme mécanisme de protection des salariés dont les métiers disparaissent à grande vitesse sous la pression des algorithmes.

Pour mesurer le poids de cette déclaration, il faut rappeler le contexte. Le rapport de Citrini Research a été l'un des déclencheurs d'une vague de ventes boursières surnommée officieusement la « panique de l'IA ». À la lecture des prévisions de suppressions d'emplois massives dues au déploiement des modèles de langage et des systèmes automatisés, les investisseurs ont commencé à prendre leurs bénéfices dans le secteur technologique. Les actions d'entreprises qui passaient encore récemment pour d'irrésistibles bénéficiaires du boom de l'IA ont dévissé. L'épisode a montré clairement que les marchés commencent à intégrer dans les prix non seulement le potentiel de la technologie, mais aussi son coût social.

L'idée d'une taxe sur l'IA n'est pas nouvelle : Bill Gates, plusieurs responsables politiques européens et des économistes universitaires l'ont évoquée à différentes reprises. Le raisonnement est simple : les entreprises qui remplacent des humains par des machines économisent sur la masse salariale, les cotisations retraite et les charges sociales. L'État, lui, perd des recettes fiscales et doit financer le soutien aux salariés licenciés. Une taxe sur l'automatisation vise à combler cet écart en redistribuant à la société une partie des gains de l'IA. Shah va plus loin : il propose de voir ce mécanisme non comme une sanction du progrès technologique, mais comme un outil pour l'encadrer.

Sur le plan technique, la mise en œuvre d'une telle taxe pose un défi sérieux. Comment mesurer la « part d'IA » dans un processus métier donné ? Faut-il taxer la puissance de calcul, les licences de modèles ou directement les suppressions de postes ?

Chaque approche entraîne ses distorsions. Une taxe sur le temps de serveur pourrait frapper des startups qui utilisent la même puissance pour le diagnostic médical ou les calculs climatiques. Une taxe sur les réductions d'effectifs se contourne aisément par l'externalisation ou par la « non-reconduction » progressive des contrats.

L'Union européenne, qui a déjà adopté l'AI Act, évite pour l'instant toute régulation fiscale directe et se borne à des exigences de transparence et d'évaluation des risques. Avec la configuration politique actuelle, les États-Unis se montrent encore moins enclins à expérimenter en la matière.

Le signal envoyé par la déclaration de Shah compte pourtant davantage que n'importe quel mécanisme précis. Un homme en qui la communauté des investisseurs a assez confiance pour que sa publication fasse bouger les marchés ne considère plus les conséquences sociales de l'IA comme une menace lointaine et hypothétique. C'est la reconnaissance que l'automatisation transforme déjà la structure de l'emploi, maintenant, dans les centres d'appels, les services juridiques, les rédactions et les services comptables.

Dans leurs derniers rapports, McKinsey et Goldman Sachs estiment que l'automatisation pourrait toucher des centaines de millions d'emplois dans le monde au cours de la prochaine décennie. L'écart entre la vitesse d'adoption de la technologie et la vitesse d'adaptation du marché du travail devient l'une des principales menaces économiques de l'époque.

Pour les utilisateurs et le grand public, les conséquences pratiques de ce débat se déploient à plusieurs niveaux à la fois. Premièrement, la pression réglementaire sur les entreprises d'IA va augmenter, ce qui signifie que le rythme de sortie des nouveaux produits et leur coût pourraient changer. Deuxièmement, anticipant de futures restrictions, les entreprises elles-mêmes vont dès maintenant intégrer à leurs stratégies des éléments de « responsabilité sociale de l'automatisation », ne serait-ce que pour devancer les régulateurs. Troisièmement, les investisseurs reçoivent un signal : la valorisation des entreprises technologiques doit désormais inclure non seulement le potentiel de croissance du chiffre d'affaires, mais aussi les risques réglementaires liés à la politique de l'emploi.

L'appel d'Alap Shah n'est ni du populisme ni de la technophobie. C'est une tentative de reformuler le débat public sur l'IA : le sortir du registre « opportunités contre menaces » pour l'amener vers « comment voulons-nous précisément répartir les bénéfices et les coûts ». Les gouvernements n'ont pas encore de réponse à cette question. Mais le fait qu'elle soit arrivée à l'agenda d'analystes capables de faire bouger les indices boursiers signifie que l'industrie technologique ne pourra plus l'esquiver indéfiniment.