Le débat croissant autour de l’intelligence artificielle évoque souvent un avenir marqué par un déplacement généralisé des emplois. Pourtant, une voix éminente au sein de l’administration américaine propose une perspective plus nuancée. David Sacks, conseiller à la Maison Blanche pour la cryptomonnaie et l’IA, affirme que les inquiétudes concernant les licenciements massifs dus à l’IA sont largement exagérées. Son analyse suggère que si l’IA rationalise les processus, elle demeure fondamentalement un outil nécessitant une supervision humaine et une orientation stratégique considérables pour générer une valeur commerciale substantielle.
- David Sacks, conseiller à la Maison Blanche, estime que les craintes de licenciements massifs dus à l’IA sont exagérées.
- L’IA est décrite comme exécutant des fonctions « intermédiaires », exigeant une contribution humaine continue pour la direction et la validation.
- Une étude de Microsoft Research révèle que l’IA est principalement utilisée pour la collecte de données, la génération de contenu et la consultation, affectant des professions comme le journalisme et la rédaction.
- Le marché du travail actuel montre une contraction des offres d’emploi dans le secteur des cryptomonnaies en juillet 2025, et une création d’emplois aux États-Unis inférieure aux prévisions.
- Balaji Srinivasan soutient que l’IA est en concurrence avec ses propres générations précédentes plutôt qu’avec le travail humain.
La Perspective de l’IA « Intermédiaire »
Sacks a exprimé son point de vue sur la plateforme de médias sociaux X (anciennement Twitter), décrivant l’IA comme exécutant des fonctions « intermédiaires » plutôt que des opérations autonomes de bout en bout. Il a souligné que même les modèles d’IA sophistiqués nécessitent une contribution humaine continue pour la sollicitation et la vérification itérative, exigeant ainsi une expertise professionnelle pour guider et valider leurs résultats. Cette perspective s’aligne sur l’idée que les êtres humains conservent des rôles cruciaux en matière de supervision et de prise de décision, utilisant l’IA comme un catalyseur d’efficacité pour des tâches spécifiques.
L’Influence de l’IA sur les Professions : Une Étude de Microsoft Research
Cette évaluation fait suite à une étude récente de Microsoft Research, qui a identifié les professions les plus susceptibles d’être influencées par l’IA. La recherche, basée sur une analyse de 200 000 conversations anonymes de Bing Copilot, a indiqué que l’IA est principalement utilisée pour la collecte de données, la génération de contenu et la consultation. Les professions du journalisme, de la rédaction publicitaire et de la rédaction technique ont montré des scores d’applicabilité de l’IA élevés (0,38-0,39), tandis que les analystes de marché et les spécialistes des données ont également révélé un potentiel d’automatisation significatif (0,35-0,36). Ces rôles sont prédominants dans divers secteurs, y compris l’industrie des cryptomonnaies en évolution rapide.
Contexte du Marché du Travail et Rôle de l’IA
Le marché du travail actuel contextualise davantage ce débat. Des rapports indiquent une contraction notable du nombre d’offres d’emploi dans le secteur des cryptomonnaies en juillet 2025. Cette tendance coïncide avec des données économiques plus larges, comme un rapport du Département du Travail américain montrant que seulement 73 000 nouveaux emplois ont été créés au niveau national, ce qui est inférieur aux prévisions de 100 000 du Dow Jones. Malgré ces chiffres, l’argument principal suggère que l’impact de l’IA concerne davantage l’évolution des tâches que l’élimination totale des emplois.
La Concurrence Inter-IA : Une Autre Perspective
Soutenant la position de Sacks, Balaji Srinivasan, ancien directeur de la technologie (CTO) de Coinbase, affirme que la concurrence principale de l’IA se situe entre les générations précédentes de modèles d’IA, et non avec le travail humain. Il soutient que les modèles d’IA actuels ne sont pas véritablement « agentiques » et que, bien que capables d’effectuer davantage de tâches, ils ne fonctionnent pas de manière totalement indépendante. Srinivasan a cité des exemples tels que Midjourney supplantant Stable Diffusion dans la génération d’images, et GPT-4 évoluant au-delà de GPT-3 dans les grands modèles de langage à usage général. Cette concurrence inter-IA continue, plutôt qu’une concurrence humain-IA, souligne le rôle humain persistant dans la direction et l’affinage des applications d’IA pour des objectifs commerciaux stratégiques.