Boom de productivité aux États-Unis : l’IA commence à s’inscrire dans les données macroéconomiques

Rodney Sullivan, directeur exécutif du Mayo Center of Asset Management à la Darden School of Business (Université de Virginie), publie une analyse sur l’émergence d’un boom de productivité aux États-Unis, qu’il attribue principalement à l’adoption de l’intelligence artificielle dans les processus de travail.

Ce que les données macroéconomiques montrent

Au quatrième trimestre 2025, la croissance du PIB réel américain est estimée à 4,2 %, portée notamment par une forte progression de l’investissement privé domestique. Cette performance s’accompagne d’une particularité structurelle : elle ne repose pas sur une forte création d’emplois. La population active croît lentement, sous l’effet de dynamiques démographiques, d’un ralentissement des flux migratoires et des limites du retour sur le marché du travail post-COVID. Résultat : la production augmente plus vite que l’apport en travail, ce qui définit précisément une hausse de la productivité.

Les entreprises technologiques ont investi environ 180 milliards de dollars supplémentaires par rapport à l’année précédente dans les logiciels et la recherche-développement. Contrairement aux précédentes vagues d’investissement informatique, notamment la révolution Internet des années 1990, qui améliorait principalement la circulation de l’information, les systèmes d’IA actuels augmentent directement les tâches cognitives et opérationnelles : rédaction de premières versions, génération de code, optimisation logistique, support client. En termes économiques, l’IA fonctionne comme une forme de travail évolutif, permettant à un travailleur donné de superviser et déployer une production bien plus importante qu’auparavant.

Pourquoi ce n’est pas (encore) un choc sur l’emploi

Rodney Sullivan souligne que la hausse de productivité ne s’est pas encore accompagnée de tensions généralisées sur le marché du travail. Les licenciements restent contenus, les demandes d’allocations chômage sont modérées. Les travailleurs se réorientent vers des fonctions de supervision, de coordination et de jugement, tandis que les machines prennent en charge les tâches routinières. La transition s’effectue en douceur : les machines complètent le travail humain plutôt qu’elles ne le remplacent massivement, du moins à ce stade.

Cette dynamique a des implications macroéconomiques constructives. Une croissance tirée par la productivité atténue les pressions inflationnistes en limitant les coûts salariaux unitaires, permettant aux revenus réels d’augmenter sans contraindre la Réserve fédérale à relever ses taux.

Les implications pour les investisseurs

Lorsque la croissance de la productivité dépasse celle des salaires, les coûts salariaux unitaires se modèrent — ce qui constitue la forme la plus bénigne de désinflation : les prix se stabilisent parce que l’offre devient plus efficace, et non parce que la demande s’effondre. Pour les entreprises, ce mécanisme soutient l’expansion des marges via un effet de levier opérationnel, en particulier dans les secteurs non intensifs en main-d’œuvre.

Sullivan note que les marges issues des gains de productivité sont plus durables que celles provenant d’un pouvoir de fixation des prix temporaire, et qu’elles sont plus largement réparties entre les secteurs. Cela offre une base plus solide aux valorisations boursières qu’un boom technologique concentré sur les mégacapitalisations. Les gains de productivité liés à l’IA devraient en effet bénéficier de plus en plus aux entreprises qui utilisent la technologie, et pas seulement à celles qui la créent, un argument en faveur d’un élargissement de la performance au-delà du cercle restreint des grandes valeurs technologiques.

La paradoxe du marché de l’emploi en début de carrière

Sullivan identifie une tension contre-intuitive : une forte croissance du PIB coexiste avec un marché d’entrée de carrière plus difficile. Lorsque les entreprises peuvent accroître leur production via la technologie plutôt qu’en augmentant leurs effectifs, le recrutement devient plus sélectif. Les postes d’entrée de carrière — qui servaient de terrain d’apprentissage pour les tâches de rédaction, nettoyage de données, analyses de base — sont précisément ceux où l’IA est la plus performante. La prime va désormais aux profils capables d’exercer un jugement, d’intégrer l’information et de superviser les productions automatisées.

Sullivan

« Il s’agit des premières étapes d’un régime de croissance tiré par l’IA. Non pas comme un scénario de science-fiction, ni comme une apocalypse de l’emploi, mais, pour l’instant, comme un ensemble d’outils permettant aux entreprises de tirer davantage de valeur des travailleurs dont elles disposent déjà. Les gains de productivité qui émergent aujourd’hui suggèrent que l’IA a franchi ce seuil, passant de la promesse à la production. »