Produire davantage, mieux partager les richesses et libérer du temps pour vivre
Par Harouna Niang
Économiste / ancien ministre malien
L’intelligence artificielle suscite autant d’espoirs que d’inquiétudes. Parmi les critiques qui lui sont adressées, l’une revient avec insistance : elle supprimerait de nombreux emplois et aggraverait, par conséquent, la pauvreté. Cette préoccupation mérite d’être prise au sérieux. Mais en faire une conclusion inévitable revient à négliger les gains de productivité, les nouvelles activités et les possibilités de progrès social que cette technologie pourrait ouvrir.
La question essentielle est de savoir dans quelles conditions l’intelligence artificielle pourra améliorer la vie du plus grand nombre. Pour y répondre, il faut examiner ensemble la production de richesses, leur répartition, l’évolution du travail et les rapports de force économiques.
Produire davantage avec moins d’effort
La productivité désigne la quantité de biens ou de services produite avec les ressources mobilisées. Lorsqu’un travailleur réalise une tâche plus rapidement, à qualité égale ou supérieure, il devient possible de produire davantage, de diminuer certains coûts ou de consacrer du temps à d’autres activités.
L’IA peut contribuer à cette évolution en facilitant la recherche d’informations, l’analyse de documents, la conception de produits ou la préparation de décisions. Une étude publiée en 2025 dans le Quarterly Journal of Economics a ainsi observé une hausse moyenne de 15 % de la productivité chez des agents de service client assistés par une IA. Les bénéfices étaient plus importants pour les travailleurs les moins expérimentés. Ce résultat concerne une activité précise ; il ne constitue pas une prévision pour l’ensemble de l’économie. Il montre néanmoins que des gains sont mesurables [1].
Ces gains doivent être évalués après prise en compte des coûts des outils, de la formation, de la vérification et des erreurs. Une production plus abondante n’a de valeur que si elle répond à des besoins et conserve une qualité suffisante.
Transformer le travail et accompagner les travailleurs
Un emploi rassemble plusieurs tâches. L’automatisation de certaines d’entre elles ne signifie donc pas nécessairement la disparition du métier.
Selon l’étude publiée par l’Organisation internationale du travail en mai 2025, environ un emploi sur quatre dans le monde présente une exposition potentielle à l’IA générative. L’organisation considère que la transformation des emplois constitue l’issue la plus probable. L’exposition mesure une possibilité technique ; elle ne correspond pas à un nombre annoncé de licenciements [2].
Des emplois pourront néanmoins disparaître, tandis que d’autres évolueront ou seront créés. Une augmentation de la richesse nationale ne console pas, à elle seule, une personne privée de revenu. La formation continue, la reconversion et la protection sociale devront donc accompagner cette transition. Il faudra aussi préserver les possibilités d’apprentissage des jeunes lorsque les tâches traditionnellement confiées aux débutants seront automatisées.
Convertir une partie des gains en temps disponible
Imaginons, à titre d’illustration, qu’une activité nécessitant huit heures puisse être réalisée en trois heures avec l’IA, à résultat équivalent. Cette hypothèse ne décrit ni tous les métiers ni les performances actuelles. Elle permet de poser une question : comment utiliser le temps économisé ?
L’entreprise peut augmenter sa production, améliorer ses services, réduire ses effectifs ou diminuer les horaires. Plusieurs choix peuvent se combiner. La réduction du temps de travail avec maintien du revenu devient une possibilité économique lorsque les gains nets sont suffisants. Elle reste une décision à organiser.
L’analogie avec la révolution industrielle invite à réfléchir à cette perspective, sans garantir son aboutissement. Le progrès technique ouvre des possibilités ; le dialogue social, les institutions et les choix collectifs déterminent la manière dont elles se traduisent dans la vie quotidienne.
L’ambition pourrait être de permettre à chacun de consacrer davantage de temps à sa famille, à sa santé, à la formation, à la culture et aux loisirs. Le temps disponible constitue lui aussi une richesse, à condition qu’il s’accompagne d’un revenu permettant de vivre dignement.
Les règles du travail pourraient évoluer progressivement, sur la base d’expérimentations et de gains vérifiés. Cette réflexion devra également inclure les indépendants, les agriculteurs et les travailleurs de l’économie informelle, pour lesquels une meilleure productivité peut d’abord signifier un revenu accru ou une moindre pénibilité.
Mieux informer pour mieux négocier
L’IA pourrait aussi contribuer à réduire certaines inégalités à leur source : les écarts d’accès à l’information et à l’expertise.
Un contrat peut être librement signé tout en étant déséquilibré. Une partie dispose parfois de spécialistes, de données et d’une connaissance approfondie des risques, tandis que l’autre peine à mesurer la portée de ses engagements.
En facilitant la comparaison des offres, l’analyse des clauses et la simulation de scénarios, l’IA pourrait aider une PME à négocier avec un grand donneur d’ordre, une coopérative à évaluer ses débouchés ou un État à préparer un partenariat complexe.
Pour les pays africains, cette possibilité mérite une attention particulière dans les secteurs minier, énergétique, industriel et des infrastructures. Des équipes nationales mieux outillées pourraient examiner plus précisément les coûts, la répartition des risques, les recettes attendues et les engagements des partenaires.
Des négociations mieux éclairées peuvent favoriser des accords mutuellement avantageux. En comprenant mieux leurs intérêts respectifs, les parties peuvent identifier des solutions qui améliorent le résultat commun et rendent les contrats plus durables.
Toutefois, l’information ne supprime pas la dépendance économique. Une entreprise qui ne possède qu’un seul débouché reste vulnérable, même bien informée. L’IA doit donc compléter une expertise humaine indépendante, des institutions solides et la possibilité réelle de choisir entre plusieurs partenaires.
Organiser le partage des gains
L’augmentation de la production ne garantit pas une amélioration équitable des revenus. Les bénéfices peuvent se concentrer chez les propriétaires des technologies et des entreprises qui les exploitent. Les travaux du FMI soulignent que l’IA pourrait relever les revenus de nombreux travailleurs tout en accentuant les inégalités, notamment par les revenus du capital [3].
Le partage doit donc être organisé par plusieurs voies : rémunérations, participation aux bénéfices, actionnariat salarié ou populaire, baisse des prix, services publics et protection sociale. Une partie des gains pourrait également financer la réduction du temps de travail.
L’accès aux outils compte tout autant. Une IA réservée aux grandes entreprises et aux catégories les plus favorisées risquerait de renforcer les déséquilibres existants. Les PME, les organisations de producteurs, les travailleurs et les administrations doivent pouvoir bénéficier d’outils abordables et de formations adaptées.
Permettre à l’Afrique de participer pleinement
Pour le Mali et l’Afrique, l’enjeu est aussi de développer des compétences, des applications et des entreprises capables de répondre aux besoins locaux et de conserver une part de la valeur créée.
L’agriculture, la santé, l’éducation, les services publics et les langues nationales offrent des domaines d’application à explorer. Cela suppose une électricité fiable, une connectivité accessible, des données pertinentes et des capacités de contrôle.
Le progrès devra être mesuré par ses effets concrets : revenus réels, qualité des services, emplois dignes, diminution de la pénibilité et temps disponible.
L’intelligence artificielle ne porte aucune garantie automatique de prospérité partagée. Elle ouvre cependant une possibilité majeure : produire davantage de valeur avec moins de contraintes, mieux éclairer les décisions et rendre certaines négociations plus équilibrées. Notre responsabilité collective sera de transformer cette possibilité en progrès humain, afin que la richesse créée permette au plus grand nombre de mieux vivre.
Références
[1] Brynjolfsson, E., Li, D. et Raymond, L. R. (2025). « Generative AI at Work ». The Quarterly Journal of Economics, 140(2), 889–942.
[2] Gmyrek, P. et al. (2025). Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure. OIT, document de travail no 140, mai 2025.
[3] Cazzaniga, M. et al. (2024). Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work. FMI, Staff Discussion Note 2024/001, janvier 2024.
