Brett Hemenway Falk
Block licencie environ 5 000 personnes en février 2026 — soit près de la moitié de ses effectifs — et son PDG Jack Dorsey annonce que la majorité des entreprises arriveront « à la même conclusion » dans l'année qui vient.
Plus de 100 000 emplois dans la tech ont disparu aux États-Unis en 2025, avec l'IA citée comme cause primaire dans plus de la moitié des cas (CNBC). Le PDG d'Anthropic, Dario Amodei, prévient que le déplacement à venir sera « inhabituellement douloureux », « beaucoup plus large » et « beaucoup plus rapide » que les chocs technologiques précédents.
Et pourtant, chaque firme qui licencie sait — au moment de le faire — que les salaires qui disparaissent se traduisent dans les faits par des clients qui disparaissent. Aucune ne s'arrête pourtant.
C'est ce paradoxe qu'une étude publiée par Brett Hemenway Falk (University of Pennsylvania) et Gerry Tsoukalas (Boston University). Les deux chercheurs construisent un modèle économique simple qui démontre une chose précise : la course à l'automatisation par l'IA n'est pas une fatalité technologique, c'est une défaillance de marché.
La connaître ne suffit pas à l'arrêter. Aucune des réponses politiques classiques — revenu universel, taxe sur le capital, marchandage entre acteurs privés — n'y change rien. Une seule intervention, technique et impopulaire, désarme le mécanisme : une taxe du type "pollueur-payeur" appliquée à chaque tâche automatisée.
Le papier s'appelle The AI Layoff Trap. Vu son ambition, il vaut la peine de comprendre exactement ce qu'il dit, parce qu'il déplace le débat public sur l'IA et l'emploi d'une manière qui ne se laisse pas facilement défaire.
Le mécanisme : 100% des économies, 1/N des dégâts
Le cœur du raisonnement tient en une phrase. Quand une firme remplace ses travailleurs par de l'IA, elle capture l'intégralité des économies de coût générées par ce remplacement. Mais la perte de pouvoir d'achat agrégée provoquée par ces licenciements — l'argent que ces salariés ne dépensent plus dans l'économie — ne retombe pas sur elle seule. Elle se répartit sur l'ensemble des firmes du secteur. Pour un secteur composé de N firmes, chacune ne supporte donc qu'environ 1/N de la perte de demande qu'elle a elle-même contribué à créer. Les (N-1)/N restants tombent sur les concurrentes.
Falk et Tsoukalas écrivent, dans la section conclusive de leur papier : « Chaque firme empoche l'intégralité des économies réalisées en remplaçant ses propres travailleurs, mais ne supporte qu'une infime part de la demande qu'elle détruit ; le reste retombe sur ses rivales » [« Each firm reaps the full savings of replacing its own workers yet bears only a sliver of the demand it destroys; the rest lands on rivals », arXiv 2603.20617, p.30]. La phrase est froide, mais ses conséquences ne le sont pas.
Première conséquence : la décision d'automatiser est rationnelle pour chaque firme prise isolément, et destructrice pour le collectif des firmes prises ensemble. Le calcul individuel et le résultat agrégé pointent en sens opposés.
Deuxième conséquence : automatiser devient ce que les économistes appellent une « stratégie strictement dominante ». La formulation a un sens précis. Cela veut dire qu'une firme a intérêt à automatiser quel que soit le choix de ses concurrentes. Si elles automatisent, elle doit automatiser pour préserver ses marges. Si elles ne le font pas, elle doit automatiser pour capter l'avantage. Aucune configuration ne lui donne raison de freiner.
C'est cette propriété — la dominance stricte — qui rend le piège si difficile à défaire.
Pourquoi la lucidité ne suffit pas
Le modèle de Falk et Tsoukalas a une particularité importante. Il suppose, en hypothèse de départ, que les firmes ont une transparence totale sur ce qui se passe. Chacune voit comment sa décision d'automatiser détruit la demande agrégée. Chacune voit que les autres feront pareil. Chacune voit que toutes seraient gagnantes si toutes freinaient.
Et pourtant, à l'équilibre, toutes automatisent. La prévoyance, écrivent les auteurs, ne suffit pas à empêcher la course.
La raison technique est que le problème n'est pas un défaut de communication. Ce n'est pas un problème de coordination qu'une conférence sectorielle pourrait résoudre. Les auteurs renvoient explicitement à Crawford et Sobel (1982) : dans cette configuration, la communication est ce que la théorie des jeux appelle du cheap talk — des paroles sans portée stratégique. Même si toutes les firmes admettent que la retenue collective augmenterait les profits de toutes, l'action individuellement rationnelle reste inchangée. C'est l'externalité — pas l'ignorance, pas la mauvaise foi, pas un manque de bonne volonté — qui produit le résultat.
Cette nuance disqualifie d'avance toute une catégorie de réponses qu'on entend régulièrement dans le débat public : les chartes éthiques sectorielles, les engagements volontaires de modération, les codes de bonne conduite entre entreprises sur l'usage de l'IA. Le Corollaire 3 du papier établit formellement qu'aucun partage volontaire de profits ne peut émerger spontanément à l'équilibre. La structure du jeu l'interdit.
Le double piège : travailleurs et propriétaires perdent
Ici, le papier produit son résultat le plus contre-intuitif. L'intuition courante est que la sur-automatisation par l'IA opère un transfert : les travailleurs perdent, les actionnaires gagnent. Ce serait, dans cette lecture, un problème distributif. Et la solution serait redistributive : taxer les profits de l'IA, redistribuer aux déplacés.
Falk et Tsoukalas démontrent que cette lecture est fausse. La Proposition 2, partie (iii) de leur papier — qu'ils nomment « dominance de Pareto » — établit : « L'équilibre de Nash est dominé au sens de Pareto par l'optimum coopératif : les travailleurs comme les propriétaires de firmes sortent strictement perdants » [« The Nash equilibrium is Pareto dominated by the cooperative optimum: workers and firm owners are both strictly worse off », arXiv 2603.20617, p.11].
Autrement dit : à l'équilibre où toutes les firmes ont sur-automatisé, les profits agrégés sont eux-mêmes plus bas que ce qu'ils seraient si aucune n'avait automatisé au-delà du niveau coopérativement efficient. Les actionnaires aussi sortent perdants. Pas par un transfert vers les salariés — qui perdent aussi — mais par une perte sèche. Une deadweight loss, dans le vocabulaire de l'économie standard.
La conséquence politique est importante : aucune redistribution interne entre actionnaires et salariés ne peut rendre l'issue efficace. Le problème n'est pas que la valeur soit captée par les mauvaises personnes — c'est qu'une partie de la valeur soit détruite avant même de pouvoir être captée par quiconque.
Plus de concurrence aggrave le problème, pas l'inverse
Une deuxième contre-intuition suit. Dans la grammaire économique standard, la concurrence est ce qui discipline les firmes au bénéfice des consommateurs. Plus de concurrence devrait, en principe, atténuer les effets pervers.
Ici, c'est l'inverse. Le modèle établit que l'écart entre l'équilibre Nash et l'optimum coopératif croît avec N, le nombre de firmes en concurrence. Plus le secteur est fragmenté, plus chaque firme dilue dans le collectif la perte de demande qu'elle produit — et plus son incitation privée à se retenir s'effondre. Un monopoliste, à l'opposé, internalise la totalité de l'externalité : il sait que les pertes de demande retomberont sur lui, et automatise donc à un niveau plus modéré.
Les auteurs en tirent une conclusion empirique testable : ce ne sont pas les firmes technologiques dominantes (les fournisseurs d'IA eux-mêmes, en oligopole) qui devraient subir la distorsion la plus forte, mais « les industries fragmentées qui déploient l'IA la plus puissante » [« fragmented industries deploying the most capable AI », arXiv 2603.20617, p.30]. Ils nomment trois terrains de vérification : le support client à grande échelle, les services logiciels où un ingénieur peut désormais faire ce que faisait une équipe entière, et le back-office des institutions financières.
Pour qui suit le secteur des médias, cette caractérisation devrait sonner familièrement.
Plus l'IA progresse, plus elle pousse à l'utiliser
Le papier disqualifie ensuite un argument couramment mobilisé dans les discours technophiles. L'argument tient à peu près en ceci : plus l'IA sera puissante, plus elle créera de valeur, et plus elle paiera elle-même les transitions qu'elle déclenche.
Falk et Tsoukalas montrent, par leur Proposition 6 — qu'ils baptisent « effet Reine Rouge » en référence à De l'autre côté du miroir —, qu'une IA plus productive creuse au contraire l'écart entre comportement individuel rationnel et optimum collectif. Le gain de productivité crée un motif de part de marché supplémentaire qui s'annule à l'équilibre symétrique (toutes les firmes captent la même part, donc personne ne capture rien de plus que les autres), mais l'externalité, elle, grossit avec la productivité de l'outil. Plus l'outil est bon, plus la course s'intensifie.
L'implication renverse le slogan technophile : ce n'est pas la maturité de l'IA qui résout le problème, c'est elle qui l'aggrave.
Le revenu universel, le marchandage privé, la taxe sur le capital : pourquoi rien de tout cela ne marche
La quatrième moitié du papier est consacrée à un audit méthodique des six instruments politiques disponibles. Les auteurs les passent au crible un par un, et établissent un résultat sans ambiguïté : seul l'un d'entre eux corrige l'externalité.
Le revenu universel échoue parce qu'il opère sur le mauvais paramètre. Il ajoute du pouvoir d'achat agrégé en aval, mais ne change rien au calcul marginal d'une firme qui se demande s'il vaut le coup d'automatiser une tâche supplémentaire. Le papier établit même un résultat plus dérangeant : en élevant la demande de base, le revenu universel peut, via l'entrée endogène de nouvelles firmes attirées par les marges, élargir l'externalité qu'il prétend amortir.
La taxe sur le capital échoue pour la même raison : elle ponctionne le résultat de l'automatisation, pas la décision marginale qui la produit.
Le marchandage coasien, popularisé par les approches « données comme travail » (Posner-Weyl), échoue parce que l'externalité circule de firme à firme via le marché des produits, pas via le contrat d'emploi. Aucune négociation bilatérale entre une firme et ses travailleurs ne peut atteindre la marge inter-firmes où l'externalité s'exerce.
La reconversion et la participation aux profits réduisent partiellement l'écart, sans le fermer.
Reste un seul instrument : une taxe pigouvienne sur l'automatisation, fixée au coût externe par tâche automatisée. Les auteurs la nomment τ* et la calibrent précisément. Cette taxe est conçue pour s'auto-éteindre : si elle finance des programmes de reconversion efficaces, le taux de réabsorption des travailleurs augmente, l'externalité diminue, et la taxe optimale diminue avec elle. C'est une intervention dimensionnée pour disparaître à mesure qu'elle réussit.
Falk et Tsoukalas concluent : « Par le principe de Tinbergen, une défaillance de marché distincte exige un instrument distinct ; seule une taxe pigouvienne sur l'automatisation fournit cet instrument. Aucun programme de reconversion, aucun soutien au revenu, aucune négociation ne ralentira la course aux armements ; seule une taxe sur l'automatisation elle-même change le calcul qui la pilote » [« By Tinbergen's principle, a distinct market failure requires a distinct instrument; only a Pigouvian automation tax supplies it. […] only a tax on automation itself changes the calculus that drives it », arXiv 2603.20617, p.31].
La fausse sortie par l'ajustement salarial
Il existe pourtant, dans la théorie économique standard, un mécanisme correcteur automatique. Quand l'automatisation déplace des travailleurs, ceux-ci reviennent sur le marché de l'emploi, la pression à la baisse sur les salaires s'enclenche, les salaires baissent, l'incitation à automatiser faiblit, l'équilibre se stabilise. C'est l'argument classique d'Acemoglu et Restrepo (2018), qui structure une grande partie de la littérature économique sur l'IA et l'emploi.
Falk et Tsoukalas reconnaissent que ce mécanisme existe — et lui consacrent leur Section 5.3. Leur conclusion est cinglante :
« Un marché du travail qui "s'auto-corrige" uniquement en appauvrissant sa main-d'œuvre a transformé le déplacement en niveaux de vie déprimés. Plus généralement, la flexibilité salariale change le moment où l'externalité mord, pas le fait qu'elle existe » [« a labor market that "self-corrects" only by impoverishing its workforce has transmuted displacement into depressed living standards. More generally, wage flexibility changes when the externality bites, not whether it exists », arXiv 2603.20617, p.27].
L'argument est sec : si la baisse des salaires résout le problème de l'externalité, c'est en alignant les revenus des travailleurs sur le coût de l'IA — c'est-à-dire en remplaçant le chômage par la pauvreté laborieuse. Le marché s'équilibre, mais l'équilibre lui-même est une régression sociale. Présenter cette dynamique comme une solution serait jouer sur les mots.
Ce que le modèle ne dit pas
Les auteurs ne cachent pas leurs limites. Leur modèle est délibérément simple : un seul secteur, une seule période, des firmes symétriques. Ils précisent à plusieurs reprises que chacune de ces hypothèses est conservatrice — c'est-à-dire qu'elle minimise plutôt qu'elle n'amplifie le problème. Une économie multi-sectorielle introduirait des cascades de demande d'un secteur à l'autre. Des firmes asymétriques (oligopole IA verticalement intégré, par exemple) compliqueraient mécaniquement le tableau, sans contredire la thèse de fond.
Plus important pour qui veut tester le modèle : la signature empirique distinctive de l'externalité — une érosion des profits coïncidant avec des licenciements massifs dans un secteur fragmenté — n'est pas encore observable à l'échelle requise pour confirmer le diagnostic. Les auteurs le disent franchement : si la réabsorption des travailleurs déplacés tient le rythme de l'automatisation, l'externalité reste trop petite pour être détectée, et le papier identifie alors « une vulnérabilité structurelle plutôt qu'une crise active » [« a structural vulnerability rather than diagnosing an active crisis », arXiv 2603.20617, p.30].
Honnêteté intellectuelle qu'on ne trouve pas souvent dans les papiers à forte ambition politique. Elle compte ici, parce qu'elle distingue ce modèle d'un manifeste : c'est une grammaire d'analyse offerte aux décideurs publics, pas un acte d'accusation.
Ce qui change dans le débat sur l'IA et l'emploi
Au-delà du résultat technique, le papier déplace les termes du débat public sur l'IA et l'emploi.
Pendant trois ans, ce débat a oscillé entre deux pôles. À un bout : la course est inéluctable, et les pouvoirs publics doivent organiser la « transition » par la reconversion et le revenu universel. À l'autre : la course est une fatalité productive qui paiera elle-même ses transitions, à condition de la laisser se déployer. Falk et Tsoukalas introduisent un troisième terme — et c'est, plus que tout le reste, ce qui rend leur contribution importante.
Ce troisième terme dit : la course n'est pas inéluctable. Elle est l'effet prévisible d'une structure d'incitations mal calibrée, et donc d'une défaillance de marché. Une défaillance peut se corriger — pas par la redistribution des gains après coup, mais par la modification des règles qui produisent le résultat.
Cette reformulation a des conséquences immédiates. Elle disqualifie le revenu universel comme remède principal, sans pour autant disqualifier la protection sociale (la nuance compte). Elle déplace l'efficacité espérée des chartes éthiques sectorielles et des engagements volontaires, dont le modèle démontre qu'ils ne peuvent pas tenir. Elle reconnecte la régulation de l'IA à un registre que la politique climatique a déjà exploré — taxation marginale, mécanismes d'ajustement aux frontières, coordination multilatérale.
Le papier de Falk et Tsoukalas n'est pas une réponse. C'est un déplacement de la question. La lucidité collective sur la falaise n'a jamais arrêté la course. Reste à savoir qui, et à quelle échelle, voudra réécrire les règles du jeu — ou se contentera d'organiser la chute.
Je m'appelle Damien Van Achter, Je suis journaliste, prof et consultant en innovation et en pédagogie entrepreneuriale. Depuis 2005, j'essaye de comprendre et de raconter comment fonctionnent nos systèmes informationnels.
Au cours du temps, j'ai développé des outils d'analyse qui repèrent les pièges tendus par les entreprises de la tech et certains états, et j'explore des pistes pour tenter de s'en libérer, positivement et avec discernement.
J'explique ici ma démarche, inspirée récemment des travaux de l'historien Timothy Snyder, comment ces analyses sont produites techniquement et humainement, ainsi que leurs limites.
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