Anthropic publie ses prévisions économiques pour 2030 : croissance économique rapide, baisse des salaires des travailleurs

Source : Bureau d'Observation de l'Innovation

Concernant l'impact de l’IA sur le travail, la question la plus souvent débattue est : l’IA va-t-elle conduire à un chômage de masse ?

Mais la dernière étude économique d’Anthropic soulève une question potentiellement plus délicate : et si l’IA ne faisait pas s’effondrer l’économie, mais au contraire générait une phase de croissance accélérée presque jamais vue dans l’histoire de l’humanité, que se passerait-il ?

La réponse n’est pas nécessairement que tout le monde deviendra plus riche en même temps.

Dans le scénario le plus radical conçu par Anthropic, d’ici 2030, le PIB des États-Unis pourrait dépasser de 32,4 % le cheminement « sans IA », avec un taux de croissance annuel atteignant 15,4 %, doublant ainsi la taille de l’économie environ tous les 4,5 ans. Dans le même temps, le salaire des travailleurs du savoir pourrait chuter de plus de 10 %, l'emploi dans les professions intellectuelles diminuer fortement et, pour la première fois, les revenus du capital dépasseraient ceux du travail.

En d’autres termes, un avenir apparemment paradoxal pourrait se dessiner : tandis que l’économie s’étendrait à un rythme sans précédent, le travail et les revenus de nombreux individus deviendraient plus instables.

Récemment, l’Anthropic Institute a publié un document de travail intitulé « Scénarios économiques pour l’IA transformationnelle », dans le but d’étudier systématiquement l’impact de l’IA entre 2026 et 2030 sur le PIB américain, les salaires, l’emploi, le taux de chômage ainsi que la répartition du revenu entre le travail et le capital.

Il convient de souligner qu’Anthropic ne qualifie pas ces chiffres de « prévisions ». L’équipe de recherche précise bien : il s’agit d’un ensemble de scénarios. Les chercheurs modifient les paramètres tels que les capacités de l'IA, son taux d'adoption, le degré d’automatisation, les gains de productivité ou encore la rapidité de reconversion des travailleurs, puis observent comment évolue l’économie selon ces différentes conditions.

C’est d’ailleurs pour cette raison que l’intérêt principal de cette étude ne repose pas sur « ce qui arrivera à coup sûr en 2030 ». Mais plutôt sur le fait que, avec une IA aux capacités en constante augmentation, la croissance économique, l’emploi et la répartition des richesses pourraient pour la première fois se découpler de manière brutale.

Anthropic imagine trois scénarios pour 2030

Anthropic distingue trois scénarios d’avenir.

Le premier correspond à une évolution relativement modérée. L’IA, comme Internet, deviendrait une technologie de portée générale, mais sa pénétration serait moins fulgurante et son impact macroéconomique resterait dans les limites du compréhensible par rapport à l’histoire.

D’ici 2030, le PIB américain dépasserait de 1,6 % la trajectoire de référence sans IA, atteignant près de 34,1 billions de dollars. Le rythme de croissance passerait d’environ 2 % sans IA à 2,4 %.

Dans ce cas, l’IA améliore bien la productivité, mais le marché du travail dans son ensemble n’est pas bouleversé. Le modèle affiche un taux de chômage global à environ 3,9 %, et le salaire des travailleurs du savoir dépasse légèrement (+ 0,4 %) celui de la trajectoire sans IA. Il s’agit en réalité du scénario classique des grandes révolutions technologiques.

Le marché du travail selon les trois scénarios de 2025 à 2030

Les entreprises gagnent en efficacité, certains emplois disparaissent, d’autres métiers apparaissent, mais, au final, l’économie absorbe le choc technologique.

Les vrais changements débutent avec le deuxième scénario. Anthropic le nomme « Substantial Change », scénario de changement notable.

Dans ce monde, en 2030, l’IA serait déjà capable d’accomplir environ la moitié des tâches en lien avec le savoir — et une large partie pourrait être réalisée de façon autonome.

Mais « pouvoir faire » ne signifie pas que « toutes les entreprises ont déjà adopté cette technologie ». Le rythme d’adoption réel demeure inférieur à l’accroissement des capacités de l’IA ; beaucoup de tâches sont toujours assurées par des humains. Malgré cela, l’économie commence à se transformer de manière visible.

En 2030, le PIB des États-Unis dépasse de 8,3 % la trajectoire sans IA, atteignant 36,3 billions de dollars ; le taux de croissance du PIB grimpe à 5,4 %, soit plus du double des 2 % projetés sans IA.

Mais une divergence majeure émerge : le salaire moyen global est de 2,1 % supérieur à celui du scénario sans IA, toutefois le salaire des travailleurs du savoir est 0,3 % inférieur.

Dans le même temps, les emplois non directement impactés par l’IA voient leur salaire augmenter de 5,9 %, tandis qu’au sein des professions intellectuelles, le volume d’emploi baisse de 3,9 % par rapport à mi-2026 et le taux de chômage grimpe de 2,9 % à 4,5 %.

Hausse du chômage dans les professions du savoir

À ce stade, un problème longtemps ignoré apparaît : les gains de productivité liés à l’IA ne bénéficient pas équitablement à tous les travailleurs.

Le troisième scénario — le plus extrême de l’étude — porte cette différenciation à un tout autre niveau.

PIB en hausse de 32 %

Salaires des travailleurs du savoir en baisse

Anthropic appelle ce troisième scénario “Extreme Change”, variante de changement extrême. C’est le monde où l’IA commence vraiment à transformer le travail intellectuel.

En 2030, environ 30 % de toutes les tâches économiques sont affectées par l’IA, soit la moitié des missions assurées par les travailleurs du savoir en 2025. Parmi ces tâches touchées, 90 % sont automatisées et seulement environ 10 % restent réalisées avec assistance humaine par l’IA.

Plus important encore, le modèle suppose que l’IA ne crée quasiment pas de nouvelles missions intellectuelles pour les travailleurs. C’est la différence essentielle par rapport aux précédentes révolutions technologiques. Habituellement, l’automatisation détruit certains emplois mais en crée de nouveaux.

Les distributeurs automatiques de billets ont réduit les tâches de caisse des banquiers, mais les banques ont redéployé leur personnel sur des postes de vente ou de service client ; internet a supprimé une partie de l’emploi physique, mais a créé de nouveaux métiers dans l’e-commerce, le marketing digital, le développement logiciel, etc.

Mais si l’IA peut systématiquement prendre en charge les nouvelles tâches intellectuelles à mesure qu’elles émergent, alors le cycle « disparition d’anciens emplois — apparition de nouveaux » risque d’être remis en question.

PIB et taux de croissance dans les trois scénarios (2025–2030)

Dans le modèle extrême d’Anthropic, les gains de productivité deviennent alors spectaculaires. En 2030, le PIB américain dépasse de 32,4 % la trajectoire sans IA pour atteindre environ 44,4 billions de dollars. Le taux de croissance annuel atteint 15,4 %.

Si une telle progression se poursuivait, la taille de l’économie doublerait tous les 4,5 ans. Le rapport technique décrit également que le revenu par habitant doublerait tous les cinq ans, alors qu’il fallait environ 35 ans au XXe siècle pour doubler ce revenu aux États-Unis. Un rythme quasi inédit dans l’histoire économique moderne.

Mais le marché du travail n’entre pas pour autant dans un âge d’or. Bien au contraire. Dans ce scénario, même si le salaire moyen national grimpe de 9,7 % par rapport au chemin « sans IA », les travailleurs du savoir subissent une baisse de 11,5 % de leur rémunération. A contrario, les professions non remplaçables directement par l’IA voient leurs salaires bondir de 33,6 %.

Les ingénieurs logiciels, employés de bureau, services clients, commerciaux, experts, pourraient vivre un quotidien radicalement différent de celui des électriciens, infirmières ou ouvriers du bâtiment.

La raison n’est pas complexe. Quand la productivité du travail intellectuel s’envole, il faut moins de monde pour réaliser un projet, approuver une demande, traiter une commande ou programmer un logiciel. L’offre de travail intellectuel devient “excédentaire”.

En parallèle, la montée de la productivité engendre plus de besoins réels. Si concevoir et valider la construction d’un immeuble va plus vite, plus de projets peuvent démarrer ; si les entreprises accélèrent leur expansion, elles requièrent davantage de main d’œuvre pour la construction, l’installation, les soins et autres services concrets.

Ainsi, le modèle révèle un résultat très contre-intuitif : à mesure que l’IA excelle dans les tâches du savoir, le travail humain de ce type devient moins rare relativement ; et nombre d’emplois pratiques, difficiles à automatiser, deviennent plus recherchés. Le problème n’est donc pas uniquement une question de salaires.

En 2030, le nombre d’emplois dans les professions du savoir chutait de 21,5 % par rapport à mi-2026 dans le scénario extrême. Le taux de chômage chez ces travailleurs flambe à 17,9 %. Le chômage global aux États-Unis atteint alors 11,9 %.

Cela signifie que l’IA pourrait facilement générer deux chiffres apparemment contradictoires : 15 % de croissance et près de 12 % de chômage.

Jusqu’à présent, la prospérité économique était généralement associée à la prospérité de l’emploi. Mais dans le modèle Anthropic, ces deux indicateurs pourraient pour la première fois évoluer à toute vitesse dans des sens opposés.

Le vrai changement
c’est peut-être « à qui profite la croissance »

À ce stade, cette étude pourrait encore être perçue comme une énième analyse sur « l’IA qui vole les emplois ».

Mais la véritable conclusion à retenir d’Anthropic se cache derrière un autre chiffre : la part des revenus du travail. Aujourd’hui, pour chaque dollar de richesse créée, environ 60 centimes vont aux travailleurs, 40 aux détenteurs de capital.

Comment le PIB américain est-il réparti entre le travail et le capital

Bien entendu, c’est une simplification macroéconomique. Mais elle offre un angle d’analyse essentiel : après la croissance, où va réellement la nouvelle richesse créée ?

Prix des facteurs de production et part du travail dans les trois scénarios (2025–2030)

Selon Anthropic, les réponses diffèrent radicalement d’un scénario à l’autre. Dans le scénario modéré, la part du travail dans le PIB reste à 59,4 % en 2030, contre 40,6 % pour le capital. Dans le cas d’un changement important, le travail tombe à 56,1 % et le capital grimpe à 43,9 %.

Mais, dans l’hypothèse extrême, l’ordre s’inverse pour la première fois : le travail chute à 45,2 %, le capital grimpe à 54,8 %. La taille du gâteau devient sans précédent.

Structure du marché du travail en 2030 dans le scénario extrême

Mais la méthode de répartition du gâteau change aussi. L’explication sous-jacente : à mesure que l’IA réalise, via la puissance de calcul, les data centers, les puces, les logiciels et d’autres formes de capital, toujours plus de tâches jadis réservées aux humains, le capital devient l’élément clé.

Les entreprises ont besoin de plus de puissance de calcul, de plus grands data centers, de semi-conducteurs de pointe et de davantage d’infrastructures capables d’accueillir l’IA. Ainsi, les bénéfices de la productivité élevée ne se retrouvent plus principalement dans les salaires, mais de plus en plus dans les gains du capital.

Dans le cas extrême, cette transformation est spectaculaire. Selon le rapport technique d’Anthropic, en 2030, même si le PIB dépasse d’un tiers le scénario sans IA, le revenu total des travailleurs n’augmente quasiment pas par rapport à une économie sans IA.

Une simple équation explique cela : le PIB progresse d’environ 32 %, mais la part du travail chute de 60 % à 45 %. Au final, tout l’excédent de croissance va pratiquement au capital dans le modèle. Le revenu du capital dépasse de 81 % celui du scénario sans IA.

Voici peut-être l’essence du rapport : le vrai enjeu de l’IA n’est pas tant de créer assez de richesses, que de déterminer comment les répartir une fois produites.

Jusqu’ici, le débat sur l’IA portait principalement sur la productivité : un salarié peut-il devenir aussi performant que trois, une entreprise peut-elle réduire ses coûts de 30 %, un groupe peut-il accomplir en un jour ce qui prenait un mois ?

Mais en élargissant la perspective à l’ensemble de l’économie, la question change. Un salarié dix fois plus productif ne verra pas nécessairement son salaire décuplé. Il n’est même pas sûr que l’entreprise ait encore besoin de lui.

Le point de bascule
pourrait se situer après 2027

Un autre détail mérite l’attention. Anthropic relève dans son étude que la divergence marquée entre les scénarios intervient surtout après 2027. Tous les modèles partent en effet des données déjà observables aujourd’hui.

À court terme, peu de différences apparaissent. Ce sont la rapidité d’amélioration des IA, leur adoption par les entreprises et l’équilibre entre « IA qui augmente l’humain » et « IA qui automatise directement » qui transformeront la donne dans les années à venir.

En d’autres termes, constater un impact limité de l’IA sur l’emploi d’ici 2026 ne préjuge pas du scénario final. Deux interprétations : soit l’IA reste une technologie d’usage général comme Internet, soit les changements majeurs sont encore à venir.

Anthropic a aussi interrogé 10 980 adultes américains sur leurs attentes en matière de capacités de l’IA, d’adoption, d’autonomie, de gains de productivité et de délais de reconversion en cas de chômage. Après avoir intégré leurs réponses au modèle, un résultat intéressant se détache.

Les attentes du public ne rejoignent pas le scénario le plus modéré, mais se rapprochent du scénario de « changement notable » d’Anthropic.

Parmi les personnes ayant répondu à l’ensemble des cinq questions et incluses dans le modèle complet, la médiane correspond à cette économie de 2030 : un PIB supérieur de 8,6 % à celui d’un monde sans IA ; un taux de croissance de 5,3 % ; un emploi dans les professions du savoir en baisse de 4,2 % ; un chômage global autour de 4,6 %.

En somme, même sans les hypothèses les plus radicales d’Anthropic, les attentes des gens pointent déjà vers un monde où l’IA modifiera la structure économique.

Le vrai enjeu
n’est plus seulement « L’IA va-t-elle me remplacer ? »

Bien sûr, cette étude comporte de fortes incertitudes. Anthropic rappelle qu’il ne s’agit pas d’une feuille de route pour 2030. Le modèle ne prend pas totalement en compte les politiques publiques, les cycles économiques, la fluctuation des marchés financiers, la demande globale ou les risques catastrophiques.

Le modèle distingue grossièrement travailleurs du savoir et autres, sans prendre en compte les différences d’âge, de territoire, de compétences ou de secteurs. Il n’inclut même pas la possibilité d’une arrivée rapide de robots humanoïdes avancés.

Si les robots pénètrent aussi massivement le monde réel, les emplois « sûrs » d’aujourd’hui — BTP, industrie, soins, tâches physiques — pourraient eux aussi être menacés. Par conséquent, les 44,4 billions de dollars de PIB et le niveau de chômage de 17,9 % parmi les travailleurs du savoir ne devraient pas être pris comme des prévisions exactes d’Anthropic pour 2030.

Ces projections s’apparentent plus à un stress test. La vraie question qu’Anthropic pose est : si l’IA devient vraiment aussi puissante, notre système économique saura-t-il supporter un tel gain de productivité ?

Depuis plus de deux siècles, face à la révolution technologique, l’humanité a suivi une logique stable : les machines boostent la productivité, la productivité stimule la croissance, les entreprises investissent, de nouvelles industries créent de l’emploi et le salaire des travailleurs finit par augmenter. Révolution industrielle, électricité, automobile, informatique, Internet... Toutes ont plus ou moins respecté ce schéma.

L’inconnue de l’IA, c’est qu’elle pourrait s’attaquer au cœur même de ce cycle : le travail humain.

Si la machine remplace un outil, le travailleur apprend à l’utiliser. Si elle remplace une tâche, l’humain se tourne vers une autre. Mais si une IA de plus en plus polyvalente peut sans cesse apprendre de nouveaux métiers intellectuels, alors « vers quoi se tourner » devient un casse-tête d’une ampleur inédite.

Le modèle d’Anthropic donne cependant une autre réponse : les travailleurs ne seront pas irrémédiablement sans issue. De nombreuses demandes pourraient se déplacer vers la santé, les soins, le BTP, l’électricité, l’industrie et les services concrets. Ce qui sera vraiment difficile, c’est de passer de développeur à électricien, de financier à infirmier, de salarié administratif au BTP — cela ne se fait pas avec une simple « reconversion ».

Derrière chaque métier, il y a l’éducation, les compétences, l’expérience, le territoire, les attentes de revenus et les choix personnels. Si l’adaptation technologique prend quelques mois, l’adaptation humaine peut durer des années : c’est cet écart temporel qui génère le chômage. Ainsi, la leçon à retenir du rapport d’Anthropic n’est pas tant « combien d’emplois l’IA va-t-elle supprimer ».

Mais bien trois questions fondamentales : combien de valeur l’IA crée-t-elle ? À qui reviendra cette valeur ? Combien de temps faudra-t-il aux personnes déplacées par la technologie pour retrouver leur place ?

Si le progrès de l’IA reste lent, les réponses pourraient ne pas différer du cycle Internet.

Mais s’il suit la trajectoire la plus radicale, alors, en 2030, nous pourrions faire face à un problème économique rarement vu : ce n’est pas le manque de richesse. Ce n’est pas une productivité trop faible. Ce n’est même pas une croissance insuffisante.

Bien au contraire — lorsque la machine fait grossir indéfiniment le gâteau, l’humanité devra réapprendre à le partager.

Source : Anthropic