Remarque : cet article est spéculatif, j'espère que vous aurez la patience de le lire.
Rédigé par : Xiao Bing
Le 26 juillet, Sam Altman, debout sur la scène du Chase Center à San Francisco, a déclaré : "C'est stupide de dire que ne pas entrer dans un laboratoire de pointe vous fera tomber dans l'étage inférieur permanent".
"Étage inférieur permanent", ce terme à la mode est réapparu sur le devant de la scène.
Il est devenu populaire dans les cercles technologiques sur X pendant l'été 2025, sa structure théorique provenant de "The Curse of Intelligence" et de l'article de Trammell et Patel, "Capital in the Twenty-Second Century".
Cette affirmation ne se contente pas de prédire que "l'IA va mettre beaucoup de gens au chômage", elle décrit un avenir encore plus extrême : lorsque l'IA pourra accomplir la grande majorité du travail cognitif et physique, les entreprises n'auront plus besoin d'embaucher autant de personnes pour créer de la richesse. L'importance des salaires dans l'économie diminue, tandis que les profits affluent de plus en plus vers ceux qui contrôlent les modèles, la puissance de calcul, l'énergie et les centres de données.
Il ne s'agit pas seulement d'un groupe de personnes qui s'appauvrit temporairement, mais de la perte de valeur du travail sur lequel elles comptent pour s'élever socialement ; il ne s'agit pas seulement des riches qui sont plus riches qu'auparavant, mais de l'incapacité de ceux qui n'ont pas de capital à devenir propriétaires de capital par le travail. C'est ce qu'on appelle l'"étage inférieur permanent".
En l'absence d'une redistribution massive des richesses, de propriété publique ou d'un impôt mondial progressif sur le capital, cette théorie finit par conduire à une conclusion troublante :
Presque tous les actifs pourraient progressivement affluer vers ceux qui étaient déjà les plus riches au moment de la transition vers l'IA.
Bien sûr, ce n'est encore qu'une spéculation, mais cela m'a fait penser à une petite anecdote.
L'année dernière, l'écrivaine Jasmine Sun a mené une enquête de terrain presque maladroite. Elle a rencontré un à un des chercheurs de laboratoires d'IA de pointe, discutant une heure à chaque fois, sans enregistrement, sans trace écrite, interrogeant comme une anthropologue leur vision réelle de l'avenir de l'IA.
Il y avait une question qu'elle posait presque à chaque fois :
Supposons que devant vous se tienne un adolescent américain ordinaire de 17 ans. Il n'est pas un génie de la programmation, ses notes sont moyennes (B), et il ne s'intéresse pas particulièrement à l'IA. Que lui conseilleriez-vous pour se préparer à l'avenir ?
Presque personne n'a su répondre.
Ces chercheurs avaient des positions politiques diverses, des jugements sur l'IA allant de l'optimisme au pessimisme, mais leurs réponses étaient étonnamment similaires :
Je ne sais pas. La situation actuelle est effrayante ; il ne restera probablement pas beaucoup d'emplois pour lui, et il risque de se retrouver piégé dans la période de transition la plus douloureuse...
Mais le véritable problème auquel est confronté cet adolescent de 17 ans n'est peut-être pas de savoir s'il deviendra pauvre ou non.
Le problème n'est pas la pauvreté
Toutes les époques ont connu des pauvres, et des classes inférieures, mais dans le passé, appartenir aux "classes inférieures" n'était pas nécessairement une condition permanente.
Une personne pouvait vendre son travail contre un salaire, puis échanger ce salaire contre de l'éducation, un logement et des actifs ; les ouvriers pouvaient également, par l'organisation, la grève et la négociation collective, exiger que le capital convertisse une partie de la croissance de la productivité en salaires plus élevés et en meilleurs avantages sociaux.
Ce mécanisme n'était pas équitable, mais il préservait au moins une voie d'ascension sociale.
Ce qui est vraiment piquant dans l'"étage inférieur permanent", c'est qu'il suggère que cette voie elle-même pourrait disparaître.
En regardant l'histoire du travail, les syndicats, le salaire minimum et le week-end reposent tous sur le même fait : le capital et le travail ne peuvent pas se substituer entièrement l'un à l'autre.
Les propriétaires d'usines avaient besoin d'ouvriers, les entreprises technologiques d'ingénieurs, donc les deux parties devaient s'asseoir à la table des négociations.
Marx avait prédit la forte concentration du capital, mais avait également proposé une solution. Car dans son monde, les travailleurs détenaient encore quelque chose dont le capital avait besoin mais ne pouvait créer à partir de rien : le travail.
La grève était efficace parce que les travailleurs pouvaient temporairement le retenir. Si les ouvriers n'entraient pas à l'usine, les machines ne fonctionnaient pas ; si les ingénieurs n'écrivaient pas de code, les produits ne pouvaient pas être lancés.
Mais si la puissance de calcul peut acheter la totalité du travail qu'une personne peut fournir, ce que les travailleurs peuvent retenir tend vers zéro.
À ce moment-là, le problème n'est pas seulement que les salaires de certaines personnes baissent, mais que le capital n'a plus besoin de négocier avec la majorité des gens. Les travailleurs auront du mal à accumuler des actifs grâce à leur salaire, et à exiger une redistribution des bénéfices en cessant le travail.
Ce qui rend l'étage inférieur "permanent", c'est que la machine qui autrefois pouvait ramener les pauvres dans la classe moyenne – le travail, la négociation et l'accumulation d'actifs – est démontée.
La preuve que cette machine se détraque est passée de la théorie aux fiches de paie.
Le Stanford Digital Economy Lab, utilisant des données microéconomiques d'ADP couvrant 4,6 millions de travailleurs, a constaté qu'après la diffusion de l'IA générative, dans les professions les plus exposées à l'IA, l'emploi des travailleurs âgés de 22 à 25 ans a connu une baisse relative d'environ 16 %. Le taux de chômage des nouveaux diplômés aux États-Unis a atteint 5,6 %, soit une augmentation de 1,6 point de pourcentage par rapport à il y a trois ans. Le recrutement de nouveaux diplômés dans les grandes entreprises technologiques a diminué de 25 % en deux ans.
L'ascenseur fonctionne encore normalement, mais le bouton du rez-de-chaussée a été retiré.
Ceux qui n'ont pas de réponse achètent une assurance pour eux-mêmes
Revenons aux entretiens de Sun.
Ces chercheurs qui ne pouvaient pas répondre à la question "que devrait faire l'adolescent de 17 ans" n'ont pas pour autant cessé leur travail.
Sun a continué à demander : puisque vous pensez que l'avenir est si dangereux, pourquoi continuez-vous à le construire ?
Les réponses se divisent en trois catégories.
La première catégorie croit sincèrement qu'une fois la période de transition passée, l'IA pourra finalement guérir les maladies et éliminer la pénurie.
La seconde croit au déterminisme technologique : même si je ne le fais pas, quelqu'un d'autre le fera.
La troisième est la plus honnête, et aussi la plus gênante :
Si un grand bouleversement doit vraiment arriver, autant d'abord se garantir une place dans l'avenir.
Cette pulsion de "se garantir une place" est en train de changer les flux de talents dans toute l'industrie de l'IA.
Une amie de Sun, doctorante en IA à Berkeley, a dit qu'environ la moitié de sa promotion avait décidé d'obtenir son diplôme plus tôt, et que certains choisissaient même le sujet de leur thèse de doctorat en fonction de "quel domaine de recherche offre le plus de chances d'obtenir une offre d'un laboratoire d'IA".
De nombreux écrivains indépendants et chercheurs en politiques dans l'entourage de Sun ont également abandonné leur position initiale pour rejoindre des laboratoires d'IA.
Ces propos ressemblent à des blagues, mais ils déterminent réellement les choix de vie d'une génération et drainent continuellement des talents de l'écosystème de la recherche indépendante et des politiques publiques.
Et ce qui est drainé, ce sont précisément ceux qui auraient le plus de chances de construire une table de négociation.
L'automatisation des usines au 20e siècle n'a pas généralement évolué vers des conflits violents, une raison importante étant qu'avant que les machines n'entrent dans l'usine, la direction devait généralement d'abord négocier avec les syndicats : l'automatisation devait être expliquée comme une mise à niveau de sécurité, l'augmentation des salaires devait être liée à l'amélioration de la productivité.
Entre le capital et le travail, il y avait une table de négociation.
Les cols blancs d'aujourd'hui n'ont pas cette table.
Plus subtilement, ceux qui ont le plus de capacité à construire cette table – les universitaires, les chercheurs indépendants et les talents politiques – sont incités par le récit selon lequel "le travail est sur le point de perdre sa valeur" à entrer dans les laboratoires. Parce que ce n'est qu'en entrant dans un laboratoire qu'ils pourront obtenir des actions, se positionnant ainsi à l'avance du côté du capital.
La boucle se referme ainsi :
Plus les gens croient que le pouvoir de négociation du travail est sur le point de disparaître, plus ils abandonneront la construction de ce pouvoir de négociation pour se battre pour des actions ; et moins il y a de constructeurs, plus vite disparaît le pouvoir de négociation du travail.
Personne n'est en sécurité absolue
Cet adolescent de 17 ans n'est pas complètement privé de conseils.
Face à l'incertitude apportée par l'IA, les gens ont déjà fourni de nombreuses réponses, qui ont directement suscité deux types de réactions.
Le premier est d'apprendre rapidement à utiliser l'IA, de s'efforcer d'être la personne remplacée en dernier. Le second est de posséder rapidement des actifs liés à l'IA, en essayant de se positionner du côté du capital avant que le travail ne perde sa valeur.
La seconde impulsion est particulièrement visible dans la Silicon Valley, et même parmi les classes aisées en Chine.
Certains sont prêts à tout pour obtenir des actions d'Anthropic, d'OpenAI ou d'autres entreprises d'IA de pointe. La théorie est simple : si la singularité arrive vraiment, le travail pourrait se déprécier rapidement, et alors la situation d'une personne ne dépendra plus de ce qu'elle sait faire, mais de ce qu'elle possède à l'avance.
Selon cette logique, tant qu'on convertit ses revenus du travail en actions d'entreprises d'IA avant que la fenêtre d'opportunité ne se referme, on a une chance de passer de celui qui est remplacé par la technologie à celui qui possède la technologie.
C'est aussi l'aspect le plus séduisant du récit de l'"étage inférieur permanent" : il ne crée pas seulement la peur, il suggère aussi une voie d'évacuation :
Puisque le capital peut remplacer le travail, il faut rapidement passer de travailleur à propriétaire de capital.
Le problème, c'est que cette voie n'est d'abord pas accessible à la majorité.
OpenAI et Anthropic ne sont pas des entreprises que les gens ordinaires peuvent facilement acheter sur le marché public. Ceux qui ont réellement une chance d'obtenir ces actions sont généralement les employés des laboratoires, les investisseurs précoces et les populations aisées ayant accès au marché privé.
C'est donc presque un raisonnement circulaire :
Pour éviter de tomber dans les classes inférieures par manque de capital, il faut d'abord posséder le capital que seuls les privilégiés peuvent obtenir.
Plus important encore, même si une personne réussit à obtenir des actions, cette assurance n'est pas nécessairement valable à perpétuité.
Fernando Borretti, le créateur du langage de programmation Austral, souligne qu'il existe en réalité une contradiction interne dans la théorie de l'"étage inférieur permanent".
Si l'IA peut réellement accomplir presque tout travail cognitif et physique à un coût moindre, alors les travailleurs ordinaires peuvent certes perdre leur valeur économique, mais ceux qui détiennent à l'avance des actions d'entreprises d'IA ne deviendront pas nécessairement des "privilégiés permanents".
La raison est simple : la richesse n'est pas écrite dans les lois de la nature.
Une personne possède une entreprise, une terre ou de la puissance de calcul, non seulement parce que son nom est écrit sur un contrat, mais aussi parce que les tribunaux, la police et le gouvernement acceptent de reconnaître et de protéger cette propriété.
Mais en continuant à spéculer selon le scénario "super IA remplace tout", l'IA pourrait finalement être capable de mener à bien la production, la gestion, la gouvernance et même la guerre. À ce stade, les riches d'aujourd'hui ne fournissent plus de travail et ne détiennent plus de pouvoir réel en dehors des machines. Alors, pourquoi les États futurs ou les super-intelligences devraient-ils nécessairement reconnaître à jamais la propriété qu'ils ont acquise dans l'ancienne époque ?
Acheter des actions d'entreprises d'IA pourrait permettre à une personne de traverser la période de transition, mais cela ne garantit pas qu'elle restera définitivement parmi les privilégiés.
Si posséder des actifs d'IA n'est pas une voie accessible à tous, la réponse plus générale est d'apprendre l'IA.
Cette voie présente un autre paradoxe :
Plus une personne est habile à utiliser l'IA pour augmenter sa productivité, plus elle risque d'aider les entreprises à réduire leurs besoins en autres travailleurs.
Il pourra peut-être rester temporairement dans l'ascenseur, mais il participe aussi au démontage des boutons des autres étages.
Cela ne signifie pas que les gens ne devraient pas apprendre l'IA. Pour un individu, maîtriser l'utilisation de l'IA reste probablement le choix le plus rationnel à l'heure actuelle. Le problème est que lorsque tout le monde essaie d'éviter d'être remplacé en augmentant sa propre efficacité remplaçable, le résultat final pourrait être que les entreprises aient besoin de moins de travailleurs.
Les choix rationnels individuels, combinés, peuvent au contraire accélérer le déclin du pouvoir de négociation global du travail.
Une autre réponse consiste à quitter les domaines les plus facilement répliquables par l'IA et à se tourner vers des travaux qui nécessitent une présence physique.
Si l'offre de produits numériques tend vers l'infini, alors les opérations physiques impossibles à effectuer à distance, la responsabilité sur site et la confiance interpersonnelle pourraient effectivement obtenir une prime plus élevée.
Les centres de données ont besoin d'électriciens, une société vieillissante a besoin de soignants, et les gens sont toujours prêts à payer pour la présence réelle de médecins, d'enseignants et de personnel de service, mais là encore, ce n'est pas une voie de repli accessible à tous.
Ce qui semble être trois chemins différents répond en réalité à la même question :
Comment faire pour tomber plus tard ?
Mais la réponse dont cet adolescent de 17 ans a vraiment besoin est peut-être : Pourquoi la survie d'une personne doit-elle dépendre du fait qu'elle soit encore nécessaire au capital ?
La raison pour laquelle les chercheurs n'ont pas su répondre, c'est que cette question nécessite finalement non pas un plan personnel, mais un nouveau système de distribution.
Lorsque le travail était encore irremplaçable, les salaires, les syndicats et les grèves constituaient ensemble un mécanisme de distribution ; si le travail commence vraiment à perdre sa rareté, alors la société doit trouver un autre moyen de distribuer la richesse créée par les machines à ceux qui ne sont plus nécessaires aux machines.
Cela ne peut être résolu par le fait que tout le monde apprenne l'IA plus assidûment, ni par le fait que chacun achète quelques actions à l'avance.
Ce que les individus peuvent acheter, c'est du temps tampon. Ce qui manque vraiment, c'est toujours cette table de négociation.
Une table de négociation
Construire une table de négociation n'est pas quelque chose que les efforts individuels peuvent remplacer.
La Chine fournit involontairement un échantillon de comparaison.
En décembre 2025, un tribunal de Pékin a statué que le remplacement d'un poste par l'IA ne constituait pas directement un motif de licenciement légal. Des employés d'entreprises publiques ont également déclaré que les outils d'IA qu'ils utilisaient pouvaient accomplir le travail d'environ deux employés, mais que l'entreprise s'était engagée à ne pas licencier pour des raisons liées à l'IA.
Sun, après deux semaines en Chine, a résumé : L'attitude sociale n'est pas un simple optimisme technologique, mais plutôt un pragmatisme du type "la résistance n'est pas réaliste, alors montons d'abord dans le train".
Mais au moins, certains essaient d'utiliser une multitude de règles et de législations fragmentées pour amortir la chute des personnes pendant la transition technologique.
Les États-Unis font face à quelque chose de plus proche d'un vide institutionnel.
En avril 2026, quelqu'un a lancé un cocktail Molotov sur la résidence d'Altman à San Francisco ; le même mois, la maison d'un conseiller municipal soutenant un projet de centre de données a été prise pour cible par des tirs. Des huées ont également commencé à se faire entendre lors des cérémonies de remise des diplômes, visant les dirigeants d'entreprises d'IA.
Quand les émotions ne trouvent pas d'exutoire institutionnel, elles en trouvent un par elles-mêmes.
Parallèlement, les données de la Réserve fédérale de Saint-Louis montrent qu'en 2025, 39 % de la croissance du PIB américain provenait des investissements liés aux centres de données et à l'IA.
Le pays tout entier mise sa croissance sur une technologie dont la majorité des citoyens ne ressentent pas encore les bénéfices.
Les États-Unis tiendront des élections de mi-mandat en 2026, et les primaires des deux partis en 2028 seront nécessairement serrées. Mark Kelly, Ro Khanna et Josh Hawley ont déjà publié chacun un plan d'action sur l'IA.
Par conséquent, l'indicateur le plus digne d'observation pour les deux prochaines années n'est peut-être qu'un seul :
Cette table de négociation, pourra-t-elle être mise en place avant la colère ?
Il pourrait s'agir d'une loi stipulant que les entreprises ne peuvent pas simplement convertir toute augmentation de productivité en licenciements ; il pourrait s'agir d'une nouvelle forme de syndicat, permettant aux employés d'une même entreprise, même s'ils n'ont pas la même profession, de participer ensemble aux négociations sur le déploiement de l'IA ; il pourrait aussi s'agir d'un chèque au nom d'une entreprise d'IA, redistribuant par la fiscalité, les dividendes ou un fonds public les bénéfices créés par la technologie à ceux qui supportent le coût de la transition.
La forme spécifique n'est pas encore déterminée, mais la question centrale ne peut plus être évitée :
Lorsque les entreprises n'ont plus besoin d'embaucher la majorité des gens pour créer de la richesse, au nom de quoi la majorité devrait-elle partager cette richesse ?
Quant à cet adolescent de 17 ans aux notes moyennes (B), il ne saura probablement jamais :
Quand on a demandé aux gens les plus intelligents de tout un secteur "que faire de lui ?", leur réponse a été : "Il n'y a pas de réponse".
Puis, ils sont tous retournés travailler, continuant à acheter une assurance pour eux-mêmes.
