Un million d’emplois menacés aux Philippines. Ce chiffre résume l’onde de choc que provoque l’essor de l’intelligence artificielle dans les économies fondées sur les services externalisés. L’automatisation, dopée par les grands modèles de langage (LLM), exécute désormais en secondes les tâches qui faisaient vivre des centres entiers de support client, de saisie de données ou de transcription. Ce phénomène bouleverse les équilibres économiques mondiaux.
Un modèle économique remis en question
Depuis trente ans, des pays comme les Philippines ou le Bangladesh ont bâti leur croissance sur l’externalisation. Ce secteur représente jusqu’à 7 % de leur PIB et emploie des millions de personnes. Or, près de 89 % des postes philippins dans ces activités et 80 000 emplois au Bangladesh sont aujourd’hui exposés à l’automatisation (Source : FMI).
Les grandes entreprises revoient déjà leurs stratégies. Pourquoi délocaliser encore quand un chatbot multilingue répond mieux, plus vite, pour moins cher ? Cette transformation efface l’avantage comparatif de la main-d’œuvre à bas coût. Les entreprises pourraient relocaliser vers les pays riches, là où la productivité des IA compense les coûts salariaux.
Un déséquilibre de croissance global
Les écarts se creusent. Selon le Center for Economic Policy Research, le PIB des États-Unis pourrait croître de 5,4 % grâce à l’IA d’ici dix ans, contre 2,7 à 3,5 % dans les pays à faible revenu. Cet écart n’est pas qu’un pourcentage. Il marque un basculement : les pays qui maîtrisent les infrastructures et les technologies d’IA captent l’essentiel des gains.
Le FMI estime que 7,1 millions d’emplois pourraient disparaître dans les économies développées d’ici cinq ans. Jusqu’à 47 % des postes sont exposés à l’automatisation. L’IA ne joue pas toujours un rôle de complément au travail humain ; elle agit souvent comme un substitut du capital. Autrement dit : elle remplace plutôt qu’elle n’assiste.
Des gagnants et beaucoup d’incertitudes
Les emplois routiniers, peu qualifiés, se trouvent en première ligne. Mais les postes hautement qualifiés profitent de l’effet inverse : les médecins, analystes et chercheurs voient leur productivité décupler grâce à l’IA. Cette inégalité de traitement génère une concentration accrue des revenus et du savoir.
Les États-Unis et la Chine dominent nettement cette nouvelle ère. Depuis 2017, ils ont développé respectivement 135 et 110 grands modèles de langage, loin devant le Royaume-Uni (25) ou la France (24). Ensemble, ils devraient capter près de 70 % des 15 700 milliards de dollars de richesse supplémentaire attendue d’ici 2030 (Source : PWC).
La chaîne technologique reste concentrée entre cinq nations : États-Unis, Taïwan, Chine, Corée du Sud et Japon. Elles produisent les composants essentiels des infrastructures d’intelligence artificielle. Les autres pays se retrouvent dépendants de leurs exportations et de leurs normes.
La nouvelle désindustrialisation mondiale
Dans les années 1980, les États-Unis ont perdu plus de 7 millions d’emplois manufacturiers. L’IA pourrait provoquer une onde économique comparable, mais dans les services. Cette nouvelle forme de désindustrialisation repose sur les algorithmes plutôt que sur les machines-outils.
Lorsqu’une économie ne redistribue pas les gains de productivité, le risque est double : baisse de la consommation et accroissement des inégalités. Les gains de performance ne se transforment pas automatiquement en hausse du pouvoir d’achat. Ils se concentrent entre les mains des investisseurs et des détenteurs de capital technologique.
Le défi humain : former, adapter, reconnecter
L’intelligence artificielle libère du potentiel. Encore faut-il préparer les sociétés à l’utiliser. Deux leviers complémentaires peuvent réduire la fracture :
- L’investissement dans les infrastructures numériques : aujourd’hui, 2,6 milliards de personnes n’ont toujours pas accès à Internet. Selon la Banque mondiale, chaque hausse de 10 % du taux de pénétration du haut débit pourrait accroître le PIB des pays en développement de 1,4 %.
- L’investissement dans les compétences humaines : la pensée critique, la créativité et la communication deviennent les atouts les plus résilients face à l’automatisation.
Aux Philippines, le gouvernement prévoit de former un million de travailleurs à l’IA d’ici 2028. Au Bangladesh, les autorités veulent adapter le système éducatif pour favoriser les métiers du numérique et soutenir les start-up locales. Ces efforts vont dans le bon sens, mais restent fragiles face à la concentration mondiale du capital technologique.
Réduire l’écart : une responsabilité collective
Les inégalités d’accès à la technologie ne sont pas inéluctables. Les politiques publiques peuvent encore orienter cette transformation. Trois priorités se dégagent :
- Développer les capacités locales de recherche : encourager la création de laboratoires d’IA régionaux.
- Créer des partenariats équilibrés : associer le secteur privé et les universités à la production de solutions adaptées aux contextes nationaux.
- Mettre en place une fiscalité de l’automatisation : rediriger une partie des gains de productivité vers la formation et l’innovation sociale.
L’histoire économique montre que chaque révolution technologique crée ses perdants. Mais elle offre aussi de nouvelles opportunités à ceux qui savent adapter leurs institutions. L’enjeu n’est pas seulement de produire de l’IA, mais de la rendre inclusive.
Les prochaines étapes
Les décideurs économiques doivent anticiper ces mutations plutôt que les subir. L’enjeu n’est pas la technologie en elle-même, mais la trajectoire qu’elle impose. Un pays peut choisir la stratégie du court terme — réduire les coûts en supprimant des emplois — ou celle du long terme — renforcer le capital humain.
Dans cette course, certains ont déjà pris de l’avance. Les États-Unis misent sur l’innovation ouverte, la Chine sur la massification des usages, l’Europe sur la régulation et la confiance. Pour les pays en développement, le chemin passe par une montée en compétences rapide, soutenue par des politiques publiques stables et des partenariats internationaux.
Un exemple concret : lorsque des universités locales travaillent avec les plateformes mondiales pour codévelopper des formations en ligne, cela crée un effet levier. Les jeunes talents restent dans leur pays et alimentent l’écosystème économique local. Chaque ingénieur conservé sur place devient un multiplicateur de valeur.
Conclusion : une chance à saisir
L’intelligence artificielle rebat les cartes. Elle redistribue le pouvoir économique autour de la maîtrise de la donnée, des infrastructures et des talents. Le risque d’exclusion est réel, mais l’opportunité d’émancipation l’est tout autant.
La question n’est plus de savoir si l’IA va transformer nos économies, mais comment. Allons-nous en faire un moteur partagé de croissance ou un amplificateur d’inégalités ? C’est ce choix politique — pas technologique — qui déterminera les gagnants du prochain cycle économique.
Sources : FMI, Center for Economic Policy Research, PWC, Banque mondiale, Bureau of Labor Statistics.
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