Dans son article "The dead economy theory", Owen McGrann prolonge la « théorie de l'internet mort » — où les bots génèrent des contenus pour d'autres bots — vers une crise plus profonde : la « théorie de l'économie morte », là où la capacité productive de la civilisation a été capturée par un système dans lequel vous n'avez aucune part, aucune voix, aucun vote.
L'industrie de l'IA a investi des centaines de milliards, voire des projections en trillions. Pour justifier ces valorisations (OpenAI à plus de 800 milliards, Anthropic profitable en un an), il ne existe qu'un marché assez vaste : le marché mondial du travail. Le produit vendu, malgré les euphémismes (« copilote », « assistant »), est le remplacement des humains. Les benchmarks internes (GDPVal d'OpenAI, AI Productivity Index) ciblent explicitement des professions : banquier d'affaires, consultant, avocat, médecin. Un responsable évaluation d'OpenAI affirme que les modèles atteignent désormais « plus de 80 % de taux de victoire contre des professionnels humains ».
L'auteur décrit trois tours de spirale destructrice.
- Premier tour : une entreprise licencie pour adopter l'IA, ses coûts chutent, sa marge et son cours de bourse s'envolent (exemple : Block de Jack Dorsey, +25 % après la suppression de près de la moitié des effectifs).
- Deuxième tour : les salariés remerciés perdent leur revenu, réduisent leur consommation, les entreprises qu'ils fréquentaient voient leurs revenus baisser.
- Troisième tour : l'entreprise qui a « optimisé » découvre que ses clients étaient, agrégés, les salariés d'autres entreprises. La souscription IA, censée être un investissement, devient une contribution à la destruction de son propre marché.
Les économistes Brett Hemenway Falk et Gerry Tsoukalas (Wharton) nomment ce phénomène « le piège des licenciements par IA ». Dans un marché concurrentiel, chaque firme capture la totalité des économies de coûts mais ne subit qu'une fraction de la destruction de la demande (un vingtième si vingt concurrents). Cela crée un dilemme du prisonnier : rationnellement, chacun automatise au-delà du niveau socialement optimal, car l'incentive individuel à couper les coûts salariaux l'emporte toujours sur la conséquence diffuse et partagée. L'amélioration de l'IA aggrave la course : plus la productivité des modèles augmente, plus l'écart de profit entre celui qui automatise et celui qui hésite se creuse, intensifiant l'escalade vers la ruine collective. Parfois, les licenciements précèdent même la preuve que l'IA fonctionne : effet de troupeau déguisé en innovation.
Les optimistes invoquent les transitions agricole (140 ans) et industrielle (70 ans avant reprise des salaires). Mais l'auteur rappelle que ces « courts termes » ont duré des vies entières, avec stagnation des salaires, effondrement de la part du travail dans le revenu, inégalités explosives et révoltes sociales (Chartisme). L'IA vise à compresser cela en deux ans, avec une pression immense des investisseurs pour rentabiliser rapidement. Contrairement aux automations passées (métier à tisser, tableur), qui remplaçaient des tâches étroites, l'IA généraliste menace l'ensemble du travail cognitif simultanément. Wassily Leontief avait comparé le travail humain aux chevaux : 21 millions en 1900, effondrement de 88 % en 60 ans après le moteur à combustion. Il n'existe aucune loi économique empêchant le même sort pour les humains.
Daron Acemoglu (prix Nobel 2024) constate que de 1987 à 2017, l'effet de déplacement des technologies a largement dépassé leurs effets de productivité et de recréation d'emplois. Pour l'IA, il estime que seulement 4,6 % des tâches sont actuellement rentables à automatiser et que l'impact sur la productivité sera de 0,66 % sur la décennie. L'automation « moyenne » (so-so automation) — médiocre mais assez bon marché — détruit des emplois sans gains réels. Plus de 90 % des entreprises interrogées en 2025 n'ont constaté aucun impact mesurable sur emploi ou productivité, malgré un quart de trillion d'investissements.
Une économie sans travail humain est une crise politique inédite. La démocratie repose sur un contrat : les gouvernants ont besoin des gouvernés (travail, impôts, consommation, service militaire). Cette dépendance distribue le pouvoir. Si la valeur est générée par des IA détenues par quelques entreprises déjà expertes en optimisation fiscale, toute la fiscalité publique s'appauvrit. La négociation collective devient vestigiale (on ne négocie pas avec ceux qu'on n'emploie pas). La consommation, liée au revenu du travail, se contracte. L'inégalité s'accélère : l'IA rompt le dernier lien entre accumulation du capital et besoin de travail humain. Sans redistribution, « à terme, presque tout appartiendra aux plus riches au moment de la transition ».
La recherche fondatrice (transformers, semi-conducteurs) a été financée par le public (universités, DARPA). Le public a porté le risque, les entreprises privées ont capturé la récompense. Dario Amodei (CEO d'Anthropic) reconnaît lui-même : « L'équilibre de pouvoir de la démocratie repose sur le fait que la personne moyenne a du levier par la création de valeur économique. Si ce n'est pas présent, les choses deviennent effrayantes. » Il construit pourtant cette technologie. Peter Thiel écrivait dès 2009 que liberté et démocratie étaient incompatibles. Cette vision gagne du terrain : les autocraties (Arabie saoudite, Émirats, Singapour) sont de meilleures clientes pour l'IA, car elles n'ont pas d'électorat à qui répondre et gagnent un dividende de surveillance. L'appui de la Silicon Valley à Trump et au MAGA s'explique par ce calcul : achetable, sans loyauté démocratique.
Toute solution proposée (revenu universel, reconversion, « économie des loisirs ») traite le problème comme une question de distribution. C'est un aveuglement historique. Les recherches de Anne Case et Angus Deaton sur les « morts de désespoir » montrent que la disparition de la fonction économique dans une communauté engendre suicide, overdose, alcoolisme, violence domestique et baisse de l'espérance de vie — non seulement par pauvreté, mais par perte de statut social et d'avenir. Molly Kinder (Brookings) relie explicitement les peurs des étudiants diplômés d'aujourd'hui à celles des ouvriers déclassés du Midwest. Guy Standing documente le « précariat » : la précarité permanente corrode la cohérence sociale, indépendamment du fait que le loyer soit payé. Les sondages montrent que le revenu universel est impopulaire aux États-Unis ; une garantie d'emploi fédérale, en revanche, a du soutien. Les gens veulent du travail, du sens.
Pire que le déplacement : le « deskilling » actif. La recherche d'Anthropic elle-même montre que les juniors utilisant des agents de codage IA ne vont pas beaucoup plus vite et comprennent moins leur travail lorsqu'interrogés. La technologie dégrade l'expertise de la prochaine génération tout en concurrençant ses emplois. Joseph Stiglitz prévient que l'IA va frapper les « emplois de cols blancs routiniers », la classe professionnelle qui constitue l'épine dorsale de la stabilité politique. Des millions de personnes en âge de travailler, sans fonction économique, sans perspective, conscients que ceux qui les ont mis dans cette situation sont les plus riches de l'histoire : cela crée des conditions d'instabilité politique. Alex Karp (CEO de Palantir) l'a dit publiquement : « Le plus grand défi de l'IA dans ce pays, c'est le trouble politique. Si j'étais en privé avec mes pairs, je leur dirais que le pays pourrait exploser politiquement. » Des actes de violence ont déjà émergé (tentative d'attentat contre la maison de Sam Altman, attaque contre un élu ayant approuvé un data center).
Les fondateurs de Mechanize (automatisation totale de l'économie) justifient leur démarche : « le seul vrai choix est d'accélérer cette révolution nous-mêmes ou d'attendre que d'autres l'initient en notre absence. » C'est le même argument que les marxistes envoyant les dissidents au goulag : l'Histoire a une direction, la révolution exige des sacrifices. L'auteur invoque Albert Camus, qui a rompu avec Sartre sur cette question précise : peut-on traiter les vivants d'aujourd'hui comme des dommages collatérables acceptables pour un avenir meilleur ? Sartre et les marxistes ont dit oui. Camus a dit non. Toute pensée qui subordonne les personnes existantes à un futur hypothétique commet l'erreur morale fondamentale. Une fois ce principe accepté, aucune atrocité n'est plus interdite.
Le projet d'accélération IA repose exactement sur cet abandon. Il demande aux vivants de supporter des coûts pour des bénéfices futurs qu'ils ne verront peut-être jamais, distribués par une classe auto-proclamée qui s'est isolée des conséquences. La « compute universelle » d'Altman est du féodalisme avec un meilleur marketing. Les dirigeants tech expriment « des inquiétudes plus extrêmes en privé » mais deviennent soudain optimistes dès que le micro est allumé. Ils savent ce qu'ils construisent. Ils savent ce que cela fera. Ils continuent.
La capture réglementaire est déjà avancée : les investissements IA représentaient 39 % de la croissance américaine sur les trois premiers trimestres 2025, liant l'intérêt fédéral au maintien de la bulle. Les interventions possibles sont connues : participation publique aux infrastructures IA, antitrust agressif, taxation du travail automatisé, fonds de richesse publique. Aucune n'est technologiquement difficile. Toutes nécessitent des institutions démocratiques fonctionnant et ayant la volonté de défier les entreprises les plus riches de l'histoire — qui dépensent des millions pour défaire les politiciens qui les proposent.
L'économie morte n'est pas un monde où rien ne se produit. Le PIB peut même augmenter, porté par les investissements IA. C'est un monde où beaucoup se produit et où rien ne vous nécessite. Où la capacité productive de la civilisation a été capturée par un système dans lequel vous n'avez aucune part, aucune voix, aucun vote. Où ceux qui l'ont bâti vous ont dit qu'ils ne pensaient pas que vous deviez en avoir.
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