Introduction :
L’économie de l’IA étudie l’impact de l’intelligence artificielle sur les mécanismes de production, la croissance, le marché du travail et la répartition des richesses. Elle analyse comment l’IA, en tant que technologie à usage général (GPT), modifie la structure des coûts des entreprises en réduisant drastiquement le coût de la prédiction et de l’automatisation cognitive.
Pourquoi est-ce important ?
Pour un employeur, comprendre l’économie de l’IA est essentiel pour anticiper les changements de modèles d’affaires. L’IA déplace la valeur : ce qui était rare (la capacité de synthèse, le calcul complexe, la rédaction) devient abondant et peu coûteux, tandis que ce qui reste humain (l’empathie, le jugement éthique, la vision stratégique) prend de la valeur. Pour les RH, l’enjeu est de piloter la masse salariale en tenant compte des gains de productivité massifs permis par l’IA. Si une tâche coûte 10 fois moins cher à produire via un algorithme, l’entreprise doit repenser sa stratégie de tarification et d’embauche. L’économie de l’IA pose aussi la question de la “souveraineté numérique” : dépendre d’IA étrangères coûteuses peut peser sur la balance commerciale d’une entreprise ou d’un pays. C’est une discipline qui aide à comprendre pourquoi certaines entreprises vont croître de manière exponentielle tandis que d’autres disparaîtront par manque d’agilité technologique.
Comment le mettre en œuvre ?
L’application des principes de l’économie de l’IA en entreprise passe par le calcul du ROI (Retour sur Investissement) des projets d’automatisation. Il faut évaluer non seulement les économies directes, mais aussi les gains indirects (qualité, rapidité, réduction des erreurs). Les RH doivent utiliser ces analyses pour définir leur plan de recrutement à 3 ans : quels postes seront impactés par la baisse du coût de la prédiction ? Techniquement, cela nécessite des outils de “Predictive Analytics” capables de simuler différents scénarios économiques. Il est recommandé de mener des études d’impact sur la valeur ajoutée de chaque métier pour réallouer le capital humain vers les pôles de création de valeur non automatisables.
Exemples concrets :
Dans le secteur du conseil, l’économie de l’IA pousse les cabinets à passer d’une facturation au temps passé (car l’IA réduit le temps de production des rapports) à une facturation à la valeur ou au résultat. Autre exemple : une plateforme de recrutement utilise l’IA pour réduire le coût de “matching” entre candidats et entreprises, permettant ainsi de proposer des tarifs plus compétitifs tout en augmentant sa marge opérationnelle grâce à l’automatisation des processus de sélection.