Résumé des points clés
Au cours des deux derniers jours, deux chiffres contrastants ont attiré l’attention : Nvidia a créé une plateforme de financement d’infrastructure pour l’intelligence artificielle d’une valeur de 50 milliards de dollars en collaboration avec six géants financiers (pour « construire des usines » pour les machines), tandis que l’Organisation internationale du travail déclare qu’il y a 67 millions de jeunes de 15 à 24 ans au chômage dans le monde. L’article souligne que ce n’est pas l’intelligence artificielle qui prend directement les emplois des jeunes (les postes exposés par l’IA ne représentent que 6,1 %), mais plutôt que la société a mis en place un système financier complet pour soutenir les machines (prêts, hypothèques, titrisation, etc.), sans offrir aux jeunes les mêmes garanties de développement. En particulier, l’espace pour faire des erreurs et apprendre est réduit, ce qui les empêche même de franchir la première étape sur le marché du travail.
I. Pourquoi le capital a-t-il une préférence naturelle pour les machines ?
Ce n’est pas parce que les capitalistes sont sans cœur, mais parce que c’est l’instinct du capital : il se dirige vers ce qui peut être « énergisé » et « récupéré ». Par exemple, un serveur GPU produit de la puissance de calcul dès qu’il est branché et génère des revenus chaque mois ; les banques sont prêtes à accorder des prêts (car il y a une garantie matérielle) et les investisseurs sont disposés à investir (les bénéfices peuvent être stipulés dans le contrat). Mais qu’en est-il d’un jeune de 22 ans ? Il a besoin de temps pour se perfectionner : travailler sur des projets réels, commettre des erreurs, être corrigé par ses aînés et acquérir de l’expérience. Ces choses ne peuvent pas être quantifiées : sera-t-il fiable dans deux ans ? Si son apprentissage échoue, peut-on le revendre ? Et si il change d’emploi, tout l’investissement est perdu.
Résultat : les risques liés aux machines sont répartis dans l’ensemble du système financier (plateformes de financement, assurances), ce qui réduit la pression ; les jeunes doivent assumer seuls tous les risques (ils ne trouvent pas d’accès au marché du travail et leurs échecs sont considérés comme des signes de faibles compétences personnelles).
II. La clé du chômage chez les jeunes : l’absence d’espace pour faire des erreurs
Les données de l’Organisation internationale du travail révèlent un détail important : le chômage concerne principalement ceux qui n’ont pas encore commencé leur carrière, et non ceux qui sont déjà employés. Beaucoup disent que les jeunes doivent améliorer leurs compétences, mais les cours ne peuvent pas leur apprendre à dessiner des schémas électriques sans leur permettre de travailler sur des lignes de production réelles ; ils peuvent leur enseigner les règles juridiques sans leur fournir de premiers projets ; ils peuvent leur apprendre à programmer, mais les entreprises ne recrutent pas de débutants. Ce dont les jeunes ont besoin, ce n’est pas d’ajouter des cours, c’est d’une première opportunité pour entrer sur le marché du travail.
Auparavant, les postes de débutant étaient des lieux d’apprentissage : les entreprises acceptaient qu’ils ne soient pas immédiatement efficaces et ils devenaient plus compétents au fil du temps. Mais maintenant, l’intelligence artificielle a pris en charge les tâches basiques (comme l’entrée de données, le dessin simple), réduisant ainsi ces opportunités d’apprentissage. Les entreprises exigent des résultats immédiats (embauche aujourd’hui, production demain), et les coûts liés aux erreurs sont supportés par les individus.
III. Une asymétrie choquante : les machines disposent d’un ensemble complet de moyens de développement, tandis que les humains doivent compter sur eux-mêmes
Que faire si une entreprise d’IA ne peut pas se permettre un GPU ? Il existe des prêts, des hypothèques, des possibilités de titrisation pour attirer les investisseurs, et même des plateformes de financement de 50 milliards de dollars pour rassembler des fonds du monde entier. Le développement des machines est le résultat d’efforts collectifs (chips, data centers, plateformes de financement). Mais qu’en est-il des jeunes ? Sans expérience professionnelle, qui voudrait investir deux ans dans leur formation ? Il n’y a pas d’instruments de financement adaptés (comme les prêts pour apprentis), pas d’actifs à garantir, et aucune assurance couvrant un échec de la formation. Le développement des humains dépend de facteurs personnels (famille, éducation, chance). Cette différence reflète en réalité l’indifférence de la société envers les individus.
IV. L’espace pour faire des erreurs pourrait devenir un privilège réservé aux nantis
Si l’espace pour faire des erreurs disparaît continuellement, de nouvelles inégalités émergeront : ce qui séparera les jeunes ne sera plus seulement leur niveau d’éducation, mais aussi leur capacité à se permettre des erreurs. Les enfants issues de familles riches peuvent étudier à l’étranger dans des programmes incluant des stages, prendre une année sabbatique pour expérimenter ou obtenir un emploi où ils sont autorisés à commettre des erreurs ; les enfants issus de familles ordinaires n’ont ni le salaire de base ni l’opportunité d’apprendre. La mobilité sociale deviendra plus difficile, voire impossible, car ils n’auront même pas la possibilité de commencer.
V. Une solution : créer à nouveau des espaces pour faire des erreurs dans les failles de l’efficacité
Devrions-nous compter sur la conscience des grandes entreprises ou sur des mesures gouvernementales pour augmenter les emplois ? Pour l’instant, quelques petites initiatives sont prometteuses :
- Apprentissages rémunérés : les entreprises versent un salaire aux nouveaux employés pour qu’ils puissent se perfectionner dans des tâches réelles, avec les erreurs supportées par l’entreprise.
- Formation sur des projets réels : les universités intègrent les besoins réels des entreprises dans leurs programmes d’étude.
- Équipes aidées par l’intelligence artificielle : les nouveaux employés travaillent sur des tâches simples avec l’aide de l’IA pour acquérir de l’expérience.
- Projets pour débutants dans les communautés open source : les novices participent à de petits projets, avec des conséquences limitées en cas d’erreur.
Ces initiatives visent non pas à contrer l’efficacité, mais à laisser aux jeunes une chance de se développer tout en poursuivant des objectifs de performance. Elles permettent également à la société de partager une partie des coûts liés aux erreurs.
Enfin, l’article pose une question préoccupante : si 50 milliards de dollars peuvent assurer l’avenir des machines, qui paiera pour la période de deux ans nécessaire aux jeunes pour passer d’une situation inexpérimentée à une position autonome ? Les machines grandissent, mais les humains rétrécissent… Est-ce vraiment la civilisation que nous voulons ?
(Fin du texte)