L’État ne facilitera pas la transition professionnelle liée à l’IA

Un nouveau consensus semble émerger : l’État devrait intervenir pour faciliter la transition professionnelle liée à l’IA, que ce soit à travers des programmes de reconversion, des aides prolongées au chômage, voire un revenu garanti. Dans le Wall Street Journal, Phil Gramm, membre de l’American Enterprise Institute et Michael Solon, membre de l’Hudson Institute, s’opposent à cette idée. Selon eux, l’histoire économique montre que l’interventionnisme étatique, loin de faciliter une quelconque adaptation du marché du travail, a souvent ralenti les transitions, tout en augmentant le coût pour la collectivité.

Les auteurs replacent d’abord le débat dans le cadre de la destruction créatrice, théorie de l’économiste Joseph Schumpeter. Le progrès technologique détruit certains emplois, mais libère simultanément du travail et du capital qui peuvent être redéployés vers des activités plus productives. À cet égard, les États-Unis se distinguent par une mobilité professionnelle exceptionnelle : en moyenne depuis 2000, près de 5,1 millions de personnes changent de travail chaque mois, tandis que plus de 5,2 millions de nouveaux emplois sont créés. À l’inverse, l’économie chinoise est tellement inefficace que la plupart des subventions industrielles sont versées à des entreprises non compétitives.

C’est lorsque l’État prétend amortir ces transitions qu’il produit des effets contre-productifs. Le programme Trade Adjustment Assistance en 1962, qui offrait une formation, une aide à la recherche d’emploi et une aide financière aux travailleurs affectés par la concurrence internationale, l’illustre bien. Malgré des millions de bénéficiaires, les études officielles ont conclu que ce programme fédéral n’a pas suffi pour améliorer leur retour à l’emploi. Les aides ont fait office de soutien financier temporaire, avec pour effet de prolonger le chômage. Le constat est le même concernant l’assurance-chômage : l’allongement de la durée d’indemnisation tend à retarder la reprise d’un emploi.

Pour Phil Gramm et Michael Solon, les politiques de lutte contre la pauvreté dans les années 1960 devraient également nous servir de leçon. Lyndon B. Johnson, le président de l’époque, avait déclaré qu’il ne s’agissait pas simplement de soutenir les gens financièrement, mais aussi de leur permettre de développer leurs compétences. Résultat : les dépenses fédérales annuelles en matière d’aides sociales ont explosé (plus de 70 000 dollars par famille pauvre), mais le taux d’activité des personnes appartenant au quintile de revenu le plus bas s’est effondré de 68 % en 1967 à 36 %.

En matière d’IA, les auteurs avancent une piste : il serait plus pertinent d’y faire appel pour renforcer les compétences et l’employabilité. Des systèmes capables d’évaluer, de proposer des formations ciblées et de suivre en temps réel les besoins du marché pourraient rendre les transitions plus rapides et plus efficaces – bien mieux que de nombreux programmes étatiques. L’IA a déjà été utilisée dans le cadre de recherches d’emploi individuelles, y compris par la Harvard Business School pour faciliter l’intégration de ses diplômés sur le marché du travail. Phil Gramm et Michael Solon suggèrent que le gouvernement s’en serve pour aider les chômeurs et les bénéficiaires d’aides sociales. Combinée à une obligation de travailler, l’IA pourrait ainsi être la transition la plus efficace de l’histoire pour les travailleurs.