Le scénario optimiste de la productivité pour l’IA : comment les modèles linguistiques pourraient transformer la croissance économique

Source : Blockworks
Titre original : Le scénario haussier de la productivité pour presque tout
Lien original : https://blockworks.co/news/productivity-bull-case

« La productivité n’est pas tout, mais à long terme, c’est presque tout. »

— Paul Krugman

La productivité globale des facteurs (TFP) est la manière dont les économistes mesurent la contribution de l’innovation technologique à la croissance économique — la capacité soutenue d’une économie à produire plus de résultats avec la même quantité d’intrants.

C’est donc sans doute la mesure la plus importante pour les économistes, car le processus continu de produire plus avec moins est la façon dont la vie s’améliore.

« La capacité d’un pays à améliorer son niveau de vie au fil du temps dépend presque entièrement de sa capacité à augmenter sa production par travailleur », explique Paul Krugman. La technologie permet cela, et la TFP le mesure.

Pour mieux saisir l’importance de la productivité générée par la technologie, considérez ceci : une étude récente du National Bureau of Economic Research (NBER) estime qu’une croissance supplémentaire de 0,5% de la TFP annuelle permettrait de stabiliser les finances du gouvernement américain au niveau actuel de la dette par rapport au PIB.

0,5% !

Cela ne semble pas beaucoup, mais si cette croissance se maintenait sur les 10 prochaines années, le NBER estime que cela réduirait la prévision de base de la dette publique américaine de $2 trillion. Sur 30 ans, une augmentation soutenue de 0,5% de la TFP réduirait le ratio dette/PIB du gouvernement américain de 42 points de pourcentage par rapport à la prévision de base du NBER (et de 80 points de pourcentage par rapport à son scénario pessimiste).

Compte tenu de l’état apparemment désespéré des finances publiques, maintenir le niveau actuel d’endettement est un scénario de rêve qui semble trop beau pour être vrai.

Mais des chercheurs chez Anthropic pensent que nous pouvons faire encore mieux.

Anthropic a mené une étude sur 100 000 conversations pour « estimer combien de temps prendraient les tâches de ces conversations avec et sans l’aide de l’IA, et étudier les implications en matière de productivité à l’échelle de l’économie ».

Sa conclusion ? Les grands modèles de langage pourraient augmenter la productivité totale des facteurs de 1,1 point de pourcentage.

1,1 % !

Si 0,5 % permettrait de stabiliser les finances du gouvernement américain pendant des décennies, que ferait 1,1 % ? Cela réglerait probablement presque tous les problèmes.

Il y a bien sûr des raisons d’être sceptique face à cette prévision optimiste. L’étude constate, par exemple, que l’IA permet aux enseignants d’économiser quatre heures de travail en créant des programmes scolaires en seulement 11 minutes. Mais estimer comment ces économies de temps pourraient se traduire par une production économique plus élevée nécessite des modèles économiques remplis d’hypothèses au doigt mouillé et de précisions illusoires.

Ainsi, même si la recherche a raison sur les économies de temps, elle pourrait se tromper sur la productivité : il se peut que nous utilisions tout le temps économisé grâce à l’IA pour faire quelque chose d’économiquement improductif, comme regarder plus de vidéos ou lire plus de contenus.

Dans ce cas, l’IA augmenterait notre bien-être (plus de temps libre) mais pas notre richesse (plus de production économique) — ce qui reste une excellente nouvelle pour les citoyens, mais n’aide pas les gouvernements espérant une solution miracle à leur problème de dette.

Inversement, il y a des raisons de penser que le modèle est trop pessimiste : « Nous ne tenons pas compte du taux d’adoption », expliquent-ils, « ni des effets plus larges sur la productivité qui découleraient de systèmes d’IA beaucoup plus performants ».

En d’autres termes, leur étude suppose que nous continuons d’utiliser l’IA seulement comme aujourd’hui et que nous utilisons toujours les modèles linguistiques actuels, sans amélioration, pendant encore 10 ans.

Les modèles de langage s’améliorent visiblement tous les quelques mois et nous commençons tout juste à apprendre à les utiliser — les chercheurs ont donc raison de dire que leur estimation pourrait représenter une « borne inférieure approximative des effets de l’IA sur la productivité ».

Si c’est le cas — si 1,1 % est la borne inférieure de la productivité induite par l’IA — nous pourrions à la fois rembourser la dette publique et disposer de bien plus de temps libre.

Et cela ne prend en compte que l’impact de l’IA sur le travail non physique — attendez de voir ce que donneront les robots !

Écarter totalement cet optimisme reviendrait à penser que les milliers de milliards de dollars que les entreprises prévoient d’investir dans les dépenses d’investissement et la R&D en IA seront complètement gaspillés. Cela pourrait arriver — les révolutions technologiques n’arrivent pas toujours à l’heure prévue.

Mais la principale raison d’être optimiste est que l’estimation se base uniquement sur l’IA « rendant les tâches existantes plus rapides à accomplir » — le modèle ne tient pas compte du potentiel de l’IA à transformer complètement la façon dont nous accomplissons ces tâches.

« Historiquement, » notent les chercheurs, « les améliorations transformatrices de productivité — de l’électrification, de l’informatique ou d’Internet — ne sont pas issues de l’accélération des anciennes tâches, mais d’une réorganisation fondamentale de la production. »

Il n’existe aucun moyen de modéliser ces nouveaux modes de fonctionnement, mais il semble probable que leur impact sera plus important que celui que l’on tente aujourd’hui de quantifier.

Les chercheurs prennent soin de nuancer leurs conclusions optimistes en énumérant les limites de leur méthodologie et en documentant les nombreuses hypothèses formulées. Et même si toutes ces hypothèses se vérifient et que la productivité liée à l’IA résout le problème de la dette publique, les législateurs dépenseront probablement à nouveau pour s’y retrouver confrontés.

Mais compte tenu des défis fiscaux qui semblent inévitables, même une petite probabilité que les prévisions de productivité de l’IA soient correctes suffit à nous inviter à revoir notre perception : les finances publiques ne sont pas aussi inextricables qu’on le pense, et les perspectives économiques à long terme sont peut-être meilleures qu’on ne l’imagine généralement.

À long terme, la productivité, c’est presque tout — et l’IA pourrait bien être sur le point de nous rendre beaucoup plus productifs.