Cette analyse prolonge celle consacrée à l'énergie : « Abondance ou pénurie : qui se trompe, RTE ou Mistral ? ».
L'aveu rare d'un dirigeant de l'IA
Il est rare qu'un champion de l'intelligence artificielle vienne parler de chômage. Le 12 mai 2026, devant la commission d'enquête de l'Assemblée nationale sur les dépendances du secteur numérique, Arthur Mensch, directeur général de Mistral AI, l'a pourtant fait sans détour. Créée en février 2026 pour sonder les vulnérabilités numériques de la France, cette commission n'attendait sans doute pas son moment le plus frappant d'un fondateur de l'IA française. Oui, a-t-il dit, l'IA fera reculer l'emploi dans certains métiers. Et la valeur produite glissera du travail vers le capital.
Le mécanisme de ce glissement est simple : tant qu'une tâche exige une personne, sa valeur passe par un salaire ; dès qu'un système d'IA la réalise, elle passe par le profit de celui qui possède le système. Reste la vraie question, que la série a laissée ouverte après le premier volet consacré à l'énergie : une fois cette valeur créée, qui la captera ?
Ce que Mensch a réellement dit
Devant les députés, Arthur Mensch n'a pas joué la prudence d'usage. Il a décrit des gains de productivité considérables, et reconnu qu'ils s'accompagneraient d'un recul de l'emploi dans plusieurs métiers exposés : la traduction, une partie du conseil juridique, la production de code, les tâches administratives répétitives. Il avait déjà décrit l'IA comme une industrie qui transforme de l'électricité en intelligence ; il en tire ici la conséquence sociale.
Surtout, il a posé un diagnostic que peu de dirigeants formulent aussi clairement : la valeur dégagée par ces gains se déplace du travail vers le capital, c'est-à-dire des salaires vers les profits des détenteurs de la technologie. Ce sont ses mots devant la commission, pas une interprétation. Et il a immédiatement ajouté la précision qui fait basculer le sujet de l'économie vers la géopolitique : ce capital, aujourd'hui, n'est largement pas européen.
Un capital largement non européen
C'est le cœur de son alerte. Les grands modèles, la puissance de calcul et les centres de données qui transforment l'électricité en intelligence appartiennent pour l'essentiel à une poignée d'acteurs américains. Concrètement, chaque requête traitée par un modèle américain est une petite redevance versée outre-Atlantique, multipliée par des milliards d'usages. Si l'Europe consomme cette intelligence sans la produire, la valeur captée par l'IA quittera le continent. Mensch a résumé le risque d'une formule qui a fait le tour des rédactions : importer toute son intelligence artificielle reviendrait à devenir un « État vassal ». Le calendrier presse, d'ailleurs : les opérateurs américains du cloud signent déjà des contrats d'électricité de long terme avec EDF, alors que le surplus français n'est que d'environ neuf gigawatts. La fenêtre est étroite.
Il avance un ordre de grandeur spectaculaire : un déficit commercial qui pourrait atteindre 1 000 milliards d'euros par an pour l'Europe. Ce chiffre mérite d'être manié avec précaution. Il provient d'une extrapolation : la consommation d'IA représente déjà environ 10 % de la masse salariale de Mistral, proportion qu'il applique à l'économie européenne sur 3 à 4 ans, sous des hypothèses très fortes. Il faut aussi garder en tête que Mensch dirige l'unique champion européen du secteur : dramatiser l'enjeu de souveraineté sert aussi ses intérêts. Le diagnostic n'en est pas faux pour autant, mais il se lit en connaissance de cause.
Ce que ce raisonnement laisse de côté
Le raisonnement a sa force, il a aussi ses angles morts. D'abord, l'extrapolation des 1 000 milliards suppose des prix stables, alors que le coût d'un jeton, l'unité de base facturée par les modèles, chute d'environ un facteur dix par an depuis 2023. Ce que l'Europe achète cher aujourd'hui coûtera bien moins demain, et le déficit redouté se calcule sur une cible mouvante.
Ensuite, l'histoire des révolutions de productivité invite à la nuance : la mécanisation, l'informatique et l'automatisation ont détruit des emplois, elles en ont aussi créé, souvent ailleurs et plus tard. Le distributeur automatique de billets, souvent cité, n'a pas fait disparaître les guichetiers : il a déplacé leur métier vers le conseil et accompagné l'ouverture de nouvelles agences. Enfin, le recul de la part des salaires dans la richesse produite n'a pas attendu l'IA : il est observé dans les économies avancées depuis une trentaine d'années, et ses causes restent débattues, entre automatisation, mondialisation, concentration des marchés et affaiblissement du pouvoir de négociation des salariés. L'IA s'inscrit dans cette tendance plus qu'elle ne l'invente. Ni catastrophe annoncée, ni simple continuité : un mouvement réel, dont l'ampleur reste indéterminée.
Le maillon oublié : l'entreprise
Ce débat se joue à un niveau qui saute, comme par réflexe, l'échelon où tout se décide vraiment : l'entreprise. Travail contre capital, Europe contre États-Unis, ces oppositions sont justes à l'échelle macroéconomique, mais elles laissent croire que l'issue se joue au-dessus des organisations. Or c'est dans l'entreprise, et nulle part ailleurs, que se décide ce que devient un gain de productivité. Aucune loi économique ne tranche à la place du dirigeant ce qu'il fait des heures que l'outil libère.
Prenons un exemple. Une même tâche confiée à l'IA peut conduire une entreprise à réduire ses effectifs, ou à faire monter son équipe vers des missions à plus forte valeur. Même outil, deux issues opposées. La capacité technique d'automatiser ne dit rien du résultat : elle ouvre une bifurcation, elle ne la tranche pas. Et en France, où l'adoption réelle de l'IA dans les processus de travail reste faible derrière les annonces, rien n'est encore joué. Entre les communiqués et le quotidien des équipes, l'écart demeure large : beaucoup d'expérimentations, peu de déploiements qui changent vraiment la façon de travailler.
Travail contre capital, un dilemme mal posé
C'est ici que le dilemme se révèle mal posé. Présenté comme une mécanique, le transfert de la valeur vers le capital est en réalité la trajectoire par défaut : celle qu'on emprunte quand on choisit de remplacer le travail plutôt que de le transformer. Rien, dans la technologie, n'impose ce choix. Le même modèle qui permet de se séparer de la moitié d'une équipe permet aussi de doubler ce qu'une équipe maintenue peut produire. La technologie est identique ; la décision, non.
À l'échelle d'une organisation, qu'un gain de productivité se traduise par une suppression de postes, par une redéfinition des métiers ou par une valeur recapturée par le travail dépend des décisions prises sur les rôles, les compétences et l'organisation du travail. C'est la conviction que je défends de manière constante : le problème de l'IA n'est pas technique, c'est un problème de modèles de travail. Tant que ces modèles ne changent pas, l'IA ne produit aucune valeur exploitable ; et lorsqu'ils changent, la question de savoir qui capte la valeur cesse d'être subie pour devenir un choix.
Le problème de l'IA n'est pas technique, c'est un problème de modèles de travail.
Olivier Indovino, IARH Consulting
Trois questions avant de subir le mouvement
Pour un comité de direction, le sujet se ramène à trois questions concrètes. Première question : pour chaque gain de productivité visé, avons-nous décidé s'il finance une réduction d'effectifs ou une montée en compétence ? Tant que ce choix n'est pas explicite, il se fait tout seul, dans le sens du transfert vers le capital.
Deuxième question : nos métiers sont-ils cartographiés assez finement pour distinguer les tâches que l'IA peut absorber des compétences que nous voulons faire grandir ? Troisième question : qui, dans la gouvernance, arbitre ce partage, et selon quels critères ? Laisser cet arbitrage au seul pilotage des coûts revient à le confier au hasard. Une organisation qui répond clairement à ces trois questions ne subit pas le déplacement de la valeur : elle le pilote. C'est précisément l'objet d'un cadrage de gouvernance : nommer qui décide de ce que devient chaque gain de productivité, avant que le seul réflexe des coûts ne le décide à votre place.
Le transfert n'est pas écrit
Arthur Mensch a raison sur un point essentiel : la valeur produite par l'IA va se déplacer. Mais sa destination n'est pas écrite dans la technologie. Elle s'écrira, entreprise par entreprise, dans la manière dont chacune redessinera le travail. Les organisations qui se contenteront de remplacer verront la valeur leur échapper ; celles qui transformeront pourront en garder une part, et la faire fructifier. Ce n'est pas une question de moyens, mais de choix d'organisation : la même technologie, au même coût, peut appauvrir le travail ou l'enrichir.
La question n'est donc pas de savoir si l'IA déplacera la valeur, mais qui décidera de sa destination. En France, où presque tout reste à faire, la réponse appartient encore à celles et ceux qui dirigent.