CHRONIQUE D’UN BASCULEMENT ANNONCE : L’IA ET L’ÉCONOMIE FANTÔME

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mots-clés : IAG, agent IA, économie, USA, blog, social 
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Article rédigé avec l’aide de l’IA : oui

En bref : L’intelligence artificielle est souvent présentée comme un outil d’efficacité, mais les temps changent et montrent à l’usage qu’elle transforme aussi profondément les équilibres sociaux et économiques. Le concept d’« économie fantôme » décrit une croissance qui reste visible dans les indicateurs, sans réellement bénéficier aux ménages ni soutenir durablement la consommation. Cette dynamique inquiète Wall Street, car une automatisation trop rapide pourrait fragiliser l’emploi qualifié et affaiblir la demande qui soutient l’économie. Au centre de cette mutation, les classes moyennes apparaissent comme les premières exposées, à la fois sur le plan des revenus, des conditions de travail et de la stabilité sociale.

Chers lecteurs, chères lectrices,
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Introduction : quand l’intelligence artificielle produit une économie sans corps

L’intelligence artificielle est souvent présentée comme l’infrastructure discrète d’un nouvel âge de l’efficacité. Nous en sommes les premiers sur ce blog ! Elle promet d’accélérer les tâches, de fluidifier les organisations, de réduire les coûts, d’augmenter la productivité. À première vue, le récit est limpide : davantage de puissance de calcul, davantage d’automatisation, donc davantage de performance. Mais ce récit devient moins stable dès lors qu’on le confronte à ses effets concrets sur le travail, sur les marchés et sur les équilibres sociaux. Car l’IA ne transforme pas uniquement les outils. Elle transforme aussi la texture du quotidien, la valeur du travail humain et, peut-être, les conditions mêmes de soutenabilité du capitalisme contemporain.

Pour s’en inspirer, nous avons travaillé avec 3 textes/articles récents qui ont fait les débats de presse.

• Le premier est le scénario formulé par Citrini Research (un blog d’un consultant … un peu comme Numeric landscape !) , selon lequel l’IA pourrait fragiliser jusqu’aux fondements de l’économie de marché en comprimant l’emploi qualifié et, à terme, la demande. Ce texte publié le (22 février 2026, 30 juin 2028) et dénommé The 2028 Global intelligence Crisis simule une situation de l’économie américaine en juin 2028 et a fait perdre 200 milliards de dollars la bourse de NY le jour de sa publication, preuve que le sujet soulevé n’est pas anecdotique et qu’aujourd’hui, quelques experts mettent le doigt sur la plaie qui est en train de s’ouvrir…
• Le second article, publié dans la Harvard Business Review, révèle que l’intelligence artificielle ne réduit pas nécessairement la charge de travail, mais a plutôt tendance à l’accroître. C’est un article de Aruna Ranganathan et Xingqi Maggie Ye du 9 février 2026 dénommé AI Doesn’t Reduce Work—It Intensifies It et qui traite de la fatigue cognitive des cols blanc face à l’intensité du travail généré par l’IA : l’IA travaille plus vite, donc les directions demandent plus de résultats dans un temps donné.
• Nous signons la dernière complémentarité de cet article avec celui de Siddhant Khare qui met en mots une fatigue cognitive émergente : celle d’un sujet connecté à des systèmes censés l’aider, mais qui l’engagent dans une vigilance permanente. Il a été publié le 8 février 2026 sous le titre AI fatigue is real and nobody talks about it.

Ensemble, ces textes ne parlent pas seulement d’IA, mais bien de contrat social entre les personnes et le modèle économique que l’IA risque de faire effondrer en parlant d’une économie qui pourrait continuer à croître tout en se vidant de sa substance sociale.

Nous sommes en 2028…

(extrait du premier article) : Cela semble évident avec le recul, mais ce n’était vraiment pas le cas à l’époque (du moins pour moi). Le modèle historique de perturbation voulait que les acteurs en place résistent aux nouvelles technologies, perdent des parts de marché au profit de nouveaux entrants plus agiles et meurent lentement. C’est ce qui est arrivé à Kodak, à Blockbuster, à BlackBerry. Ce qui s’est passé en 2026 était différent : les acteurs en place n’ont pas résisté parce qu’ils n’en avaient pas les moyens.

Avec des actions en baisse de 40 à 60 % et des conseils d’administration exigeant des réponses, les entreprises menacées par l’IA ont fait la seule chose qu’elles pouvaient faire. Elles ont réduit leurs effectifs, réinvesti les économies réalisées dans des outils d’IA et utilisé ces outils pour maintenir leur production à moindre coût.

La réponse individuelle de chaque entreprise était rationnelle. Le résultat collectif a été catastrophique. Chaque dollar économisé sur les effectifs a été réinvesti dans des capacités d’IA qui ont rendu possible la prochaine vague de suppressions d’emplois.

Les logiciels n’étaient que le début. Ce que les investisseurs ont manqué alors qu’ils débattaient pour savoir si les multiples SaaS avaient atteint leur niveau le plus bas, c’est que la boucle réflexive avait déjà échappé au secteur des logiciels. La même logique qui justifiait la réduction des effectifs de ServiceNow s’appliquait à toutes les entreprises ayant une structure de coûts de cols blancs.

Derrière ce texte, l’auteur nous explique comment le système pourrait s’emballer avec l’arrivée d’une nouvelle technologie et, conséquemment, l’effondrement des besoins en cols blancs, car oui, ceux qui seront touchés directement par l’arrivée massive de l’IA ce sont bien les universitaires et non le plombier… c’est ce que nous expliquions déjà dans l’article Re-blog : IA et métiers, de nombreux salariés devront s’adapter ou changer de domaine de compétences ( 2 juin 2025) qui relatait l’analyse d’un rapport sur les transformations de l’emploi par le Forum économique mondial. Citrini Research et Alan Shah le mettent ici en scène.

L’économie fantôme, ou la croissance sans circulation

Selon certaines analyses, la réduction des cols blancs aura un impact sur l’économie, qui s’appelle « l’économie fantôme » et qui condense avec force une intuition de plus en plus présente dans les débats contemporains.

Elle désigne une situation dans laquelle la richesse continue d’être produite, captée, valorisée, mais n’irrigue plus réellement les existences ordinaires.

Les indicateurs peuvent rester orientés à la hausse. Les marges peuvent progresser. Les marchés peuvent continuer à récompenser les gains de productivité. Pourtant, à l’échelle des ménages, quelque chose se dérobe : les revenus stagnent, l’emploi se fragilise, l’accès à la propriété se complique, la consommation devient plus contrainte.

Ce terme est précieux parce qu’il nomme un décalage. Il rappelle qu’une économie ne se résume pas à ses abstractions comptables, largement favorisées ces 40 dernières années avec la mondialisation. Elle repose aussi sur une circulation effective : circulation du revenu, de la sécurité, de la confiance, des perspectives. Lorsqu’une part croissante de la valeur produite reste concentrée dans les plateformes, les grands groupes technologiques ou les segments les plus capitalisés de la finance, l’économie peut rester brillante sur le papier tout en s’amenuisant dans la vie réelle. Yanis VAFOURAKIS en parle remarquablement dans son dernier livre sur le  techno féodalisme (Pascal Riché, le Monde, 19 mars 2025).

C’est une économie qui demeure visible dans les bilans, mais moins perceptible dans les trajectoires sociales. Elle existe encore, mais comme à distance. C’est en ce sens qu’elle devient fantomatique.

L’IA n’enlève pas toujours du travail, elle le recompose

Complémentairement à cette précarité annoncée, le second texte déconstruit une idée trop rapidement répandue : celle selon laquelle l’automatisation allégerait mécaniquement la charge de travail. L’enquête relayée par Harvard Business Review montre au contraire que l’IA tend souvent à densifier ou intensifier le travail. Ce qu’elle fait gagner en exécution peut être reperdu en coordination, en vérification, en reformulation, en arbitrage. Le travail n’est pas supprimé ; il change de forme. Il devient plus discontinu, plus diffus, et surtout/paradoxalement plus exigeant mentalement. En effet, comme dit l’adage : « l’IA rend plus intelligents les gens très intelligents et contraint les autres à tendre vers un niveau difficilement atteignable, sauf à produire des efforts surhumains…. Et à terme, ces derniers sont remplacés par l’IA !

Ce déplacement est décisif. Avec l’IA générative, l’utilisateur n’est plus seulement un exécutant ou un concepteur : il devient aussi un éditeur, un contrôleur, un superviseur de propositions issus de la machine, mais, pour l’entreprise, ils en prennent la responsabilité. Il faut tester, comparer, corriger, réinjecter du contexte, vérifier la fiabilité, relancer différemment. La promesse de simplicité ouvre souvent sur une nouvelle couche de complexité. À mesure que l’outil devient plus performant, l’environnement de travail devient plus rapide, plus réactif, moins tolérant à la lenteur, mais également plus risqué : non seulement, le nombre de collègues diminue, mais en plus, le travail est plus large et donc conséquent pour la même personne. Bref, l’intelligence collective disparait, tout comme la décharge mentale du stress entrepreneurial à travers la discussion à la machine à café… sauf à discuter avec son IA agentique tout seul. Le gain de temps produit alors un effet paradoxal : il devient la justification d’une charge accrue.

À cela s’ajoute l’analyse de Siddhant Khare qui éclaire ce phénomène d’un point de vue plus intime. Il décrit une fatigue qui n’est pas celle du labeur classique, mais celle d’une présence continue à des systèmes d’assistance. Cette fatigue est moins spectaculaire qu’une surcharge physique, mais peut-être plus insidieuse. D’ailleurs qui n’a jamais pesté sur son smartphone à cause de mails envoyés à 23 :00 par un collègue ? Et cela n’est rien si on pense à l’IA agentique qui va analyser ces mails et vous demander pendant que vous regardez Netflix : « Que dois-je répondre ? ». Finalement, ce stress agentique futur naîtra de l’accumulation de microdécisions, de l’absence de clôture, de la nécessité permanente de rester cognitivement disponible. L’IA ne remplace donc pas seulement un effort ; elle peut aussi produire un régime d’attention plus instable, plus nerveux, plus fragmenté.

Pourquoi Wall Street commence à douter

Dans ce contexte, la nervosité de Wall Street apparaît moins irrationnelle qu’il n’y paraît. Les marchés ont longtemps valorisé l’IA comme un moteur quasi automatique de rentabilité. La logique était simple : moins de coûts, plus de réduction des facteurs d’échelle, plus de marges, donc plus de valeur. Mais le scénario porté par Citrini Research introduit une contradiction plus profonde. Si l’IA réduit trop vite les emplois qualifiés ou exerce une pression durable sur les salaires, elle risque d’affaiblir la base même de la consommation qui soutient l’économie. Une entreprise peut certes produire plus efficacement. Mais à quoi sert cette efficacité si les consommateurs solvables se raréfient ? Dans le même temps, ceux qui resteront pour travailler n’auront plus envie de dépenser leur argent, étant donné la charge cognitive élevée qu’ils doivent supporter, qui génère du stress, etc.

La peur des marchés ne tient donc pas seulement à une exagération spéculative. Elle révèle un doute structurel sur la soutenabilité du modèle. Car le capitalisme contemporain n’est pas simplement un système de production : c’est aussi un système de demande, de crédit, de projection sur base d’un contrat social : on accepte d’emprunter, car on sait qu’on va garder son job. Il suppose des ménages capables de consommer, d’investir, de se projeter dans l’avenir. Si l’IA détruit ou fragilise trop rapidement cette assise intermédiaire, elle ne menace pas seulement certains emplois ; elle menace le circuit qui relie profits, salaires, consommation et stabilité macroéconomique.

Ce qui trouble Wall Street, au fond, c’est la possibilité que l’IA finisse par saper la condition sociale de sa propre valorisation. Derrière l’enthousiasme technologique, réapparaît ainsi une vieille vérité politique : une économie ne tient pas durablement par ses seuls gains de productivité. Elle tient aussi par la densité de son tissu social.

Les classes moyennes (cols blancs) au centre du choc

C’est précisément à ce niveau que la question des classes moyennes devient décisive. Les travailleurs du tertiaire qualifié — cadres intermédiaires, analystes, rédacteurs, juristes, communicants, designers, gestionnaires, consultants, enseignants parfois — occupent aujourd’hui une place centrale dans les économies avancées. Or, ce sont aussi eux qui se trouvent particulièrement exposés à l’IA générative, non nécessairement par disparition immédiate de leur emploi en tant que tel, mais par transformation progressive de leur rôle.

Le risque est double. D’un côté, certains segments peuvent être automatisés, standardisés ou compressés. De l’autre, ceux qui restent voient leur travail se densifier. Ils doivent produire plus vite, sur davantage de fronts, avec une disponibilité accrue et des attentes renforcées. Il ne s’agit donc pas seulement d’une menace sur l’emploi, mais d’une altération des conditions du travail intellectuel lui-même. On assiste moins à une disparition brutale qu’à une érosion diffuse : plus de performance exigée, moins de stabilité ressentie, plus d’assistance technique, moins de maîtrise subjective. L’intelligence se déplace.

Cette évolution n’est pas anodine. Les classes moyennes ne sont pas seulement une catégorie statistique ; elles jouent un rôle d’équilibre dans les démocraties contemporaines. Elles soutiennent la consommation, stabilisent les parcours résidentiels, investissent dans l’éducation, maintiennent un rapport relativement confiant aux institutions. Si elles deviennent plus vulnérables économiquement tout en étant plus fatiguées psychiquement, c’est l’ensemble de la structure sociale qui se tend. Le problème posé par l’IA n’est alors plus celui d’une innovation parmi d’autres, mais celui d’une transformation silencieuse du centre de gravité social…. Déjà particulièrement secoué par les résultats de la mondialisation (« pauvre avec 140.000 dollars par an ? Aux Etats-unis, le débat qui révèle les failles du « rêve américain », Bastien Bouchaud, les Echos, 21 janvier 2026)

Une technologie efficace, mais pour quel monde ?

Il serait pourtant trop simple d’opposer ici un optimisme naïf à un catastrophisme tout aussi caricatural. L’enjeu n’est pas nécessairement la technologie IA comme cela pourrait le faire penser à première vue. Ce que ces articles révèlent une tension déjà à l’œuvre dans nos sociétés numériques : la capacité croissante à produire, calculer, prédire et automatiser ne garantit en rien une amélioration parallèle du monde vécu. Mieux, il accentue la fragilité sociale si on n’y prend garde.

C’est peut-être là le point le plus important. L’IA fonctionne. Elle fonctionne même très bien dans un nombre croissant de contextes. Mais ce n’est pas parce que la technologie fonctionne qu’elle émancipe. Tout dépend des cadres de répartition et de la manière dont ses gains sont redistribués. Sans cela, l’efficacité peut devenir un facteur de déséquilibre et elle peut faire croître la valeur tout en réduisant l’épaisseur sociale qui permet à une économie de tenir dans la durée.

Au fond, ces trois textes nous invitent à reformuler la question. Le problème n’est pas seulement : que peut faire l’IA ? La question plus juste serait plutôt : qu’allons-nous faire de l’IA

Bonne et belle journée à vous.

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Dr. Pascal SIMOENS, Architecte et urbaniste, data Scientist.
J’ai commencé ma vie en construisant des villes en Lego, j’en ai fait mon métier. Geek invétéré, aujourd’hui je joins mes passions du numérique et de la ville au travers d’une expertise smart Cities et smart-buildings comme responsable » R&D au sein du groupe Pirnay (Charleroi-Bruxelles) et plus particulièrement de sa section S²Enginnering (smart & sustainable) . En même temps, j’enseigne cette expertise  et continue la recherche dans les domaines de l’IA, l’architecture et la réduction de l’entropie du processus constructif au sien de l’UMONS. Je représente également les universités d’Etat de la communauté Française au sein du Conseil National de l’Ordre des architectes et du Conseil francophone et germanophone.

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