Chez microagi, nous allons déployer un milliard de robots. Lorsque cela se produira, les conséquences économiques et sociétales seront profondes.
Nous pensons que cela mènera à un monde d'abondance, car les robots augmenteront la productivité et la production à un point tel que la rareté matérielle, qui constitue l'hypothèse de base de la plupart des modèles économiques, cessera d'exister. Presque tous les modèles économiques reposent sur le principe de l'offre et de la demande, avec pour postulat fondamental la rareté des ressources. Lionel Robbins l'a formulé en 1932 en définissant l'économie « comme une relation entre des fins et des moyens rares ayant des usages alternatifs ». Nous croyons que les robots feront disparaître cette rareté. Dans un tel monde, le niveau de vie de tous dépassera largement ce dont quiconque bénéficie aujourd'hui, et les possibilités de ce que l'humanité peut accomplir seront infinies.
Cependant, nous devons aussi reconnaître que dans ce monde d'abondance créé par une robotique généralisée, l'une des conséquences sera la disparition du besoin d'une grande partie du travail physique humain tel que nous le connaissons aujourd'hui. Par le passé, lorsque les machines ont augmenté l'offre et fait baisser les prix, la demande a ensuite augmenté et l'emploi s'est accru pour y répondre. Cette fois-ci, toutefois, la robotique polyvalente sera capable de satisfaire cette demande par elle-même. Si notre système économique reste tel quel, cela signifierait la perte de millions d'emplois actuels et pourrait priver les gens de leurs revenus, de leur statut et, pour beaucoup, de leur raison d'être.
Nous sommes confrontés à un dilemme que la majorité de la communauté robotique n'a jusqu'à présent pas réussi à reconnaître publiquement, et encore moins à résoudre. La technologie nécessaire pour améliorer concrètement nos vies les transformera inévitablement de manière radicale. Surtout, si nous ne parvenons pas à apporter une solution adéquate à ce problème, nous n'atteindrons jamais un tel monde d'abondance. La majorité des gens s'unira contre la diffusion de l'intelligence dans le monde physique et, sous cette pression, les gouvernements stopperont les déploiements de robots.
Cet essai est notre tentative d'examiner ce dilemme. Nous décrivons où en est la technologie, pourquoi les modèles économiques dominants de substitution sont insuffisants face à ce qui arrive, et pourquoi la question de savoir qui seront les individus lorsqu'ils n'auront plus besoin de travailler déterminera si l'abondance adviendra ou non. Nous nous tournons ensuite vers l'Europe, en partie parce que nous sommes une entreprise européenne, mais surtout parce que l'Europe est extrêmement exposée à ce dilemme. Les États-providence européens sont financés en grande partie par des impôts sur le travail, l'industrie européenne emploie encore des millions de personnes dans le type de métiers que les robots apprennent à exercer, et l'Europe construit peu de ces robots elle-même. Nous décrivons trois futurs possibles pour notre continent. Il y en a deux que nous devons éviter, et un que nous avons l'intention de bâtir.
La course au moment GPT de la robotique
Tout au long de l'histoire humaine, le confort matériel a dépendu du travail de quelqu'un. Il fallait cultiver la nourriture, construire les maisons et transporter les marchandises d'un endroit à un autre. La robotique promet d'automatiser ce travail physique, de faire chuter le coût des biens et de permettre une expansion de la production aboutissant à l'abondance matérielle. Cet avenir est à portée de main, et il approche rapidement.
Pour illustrer à quelle vitesse, considérons uniquement les dix-huit derniers mois.
Les humanoïdes 02 de Figure AI ont achevé un déploiement de onze mois dans l'usine BMW de Spartanburg, en Caroline du Sud. Au dixième mois, les robots effectuaient des journées complètes de dix heures, soulevant des tôles depuis des bacs pour les placer sur des gabarits de soudage avec une tolérance de cinq millimètres. Au cours du programme, ils ont chargé plus de 90 000 pièces et contribué à la production de plus de 30 000 BMW X3. Bien qu'ils aient été retirés en novembre 2025, cela indique clairement la direction des progrès.
En avril 2026, Generalist a rapporté que son modèle GEN-1 avait fait passer le taux de réussite moyen sur certaines tâches physiques de 64 % à 99 %, fonctionnant environ trois fois plus vite que les approches précédentes pour le pliage de boîtes et l'emballage de téléphones, avec seulement une heure de données robotiques par tâche. Ses démonstrations incluaient le pliage de boîtes en carton 200 fois de suite sans intervention humaine. Il s'agit encore d'évaluations internes aux entreprises, mais la fiabilité et la vitesse sont précisément les qualités qui transforment une prouesse technique en production utile : un robot qui réussit 64 % du temps suffit pour une démo, mais un robot qui réussit 99 % du temps pourrait remplacer un employé.
Le 30 juillet de cette année, Google DeepMind a lancé Gemini Robotics 2, plaçant les jambes, le torse, les bras et les mains à cinq doigts d'un humanoïde sous le contrôle d'une politique unique entraînée, avec une version embarquée et la capacité de s'adapter à une toute nouvelle morphologie en quelques heures. Le 25 août, Skild AI a annoncé S1, un modèle qui regarde une seule vidéo d'une personne accomplissant une tâche inconnue puis l'exécute, avec des tâches pouvant durer jusqu'à dix minutes et comporter des dizaines d'étapes. Sur son benchmark interne, Skild rapporte 66 % de réussite sur des tâches inédites, contre 9 % pour les modèles guidés par le langage entraînés à la même échelle.
Toutes ces entreprises rivalisent pour créer le « moment GPT de la robotique », ce qui signifierait qu'un modèle robotique fondamental pourrait être invité à accomplir presque n'importe quelle tâche physique et le faire suffisamment bien pour être utile. ChatGPT a réalisé cela pour le langage en novembre 2022, transformant une curiosité de recherche en un outil utilisé quotidiennement par des centaines de millions de personnes.
La grande différence avec les capacités des modèles de langage est que, dans le monde physique, les tâches sont beaucoup plus vérifiables ; c'est particulièrement vrai pour celles réalisées en milieu industriel ou sur de courts horizons temporels (par exemple, emballer une boîte ou fabriquer une pièce d'équipement). Les tâches vérifiables peuvent être automatisées, de sorte que l'impact des systèmes d'IA sera bien plus visible dans le monde physique.
La tentative la plus rigoureuse à ce jour pour mesurer ce que cela implique pour le travail a été publiée par les économistes d'Anthropic le 30 septembre. En utilisant le catalogue O*NET d'environ 19 000 tâches professionnelles, Russell Legate Yang et Maxim Massenkoff constatent que les robots existants aujourd'hui peuvent accomplir 74 % des tâches physiques aux États-Unis, soit 34 % de toutes les heures travaillées, bien que principalement dans des environnements construits à cet effet ou structurés. Combinées aux grands modèles de langage, environ 80 % des tâches professionnelles en termes de temps de travail sont exposées à l'une ou l'autre de ces technologies. Leur rétro-test sur cinquante ans montre que les emplois les plus exposés aux robots de leur époque ont vu les salaires et l'emploi chuter dans les décennies suivantes, et que chaque année, les robots deviennent capables d'effectuer environ 2 % du travail physique qu'ils ne pouvaient pas réaliser auparavant.
Le débat public ignore le risque lié à la robotique
Une plus grande productivité ne garantit pas, à elle seule, la sécurité matérielle ou le contentement. À ce sujet, ceux qui construisent l'intelligence artificielle ont commencé à s'exprimer avec une franchise inhabituelle, et il vaut la peine d'écouter attentivement ce qu'ils disent, ainsi que ce qu'ils omettent.
En mai 2025, Dario Amodei a averti que l'IA pourrait éliminer la moitié des emplois de bureau d'entrée de gamme et pousser le chômage entre 10 % et 20 % d'ici un à cinq ans, décrivant un monde où « le cancer est guéri, l'économie croît de 10 % par an, le budget est équilibré – et 20 % des gens n'ont pas de travail ». Trois mois plus tard, des économistes de Stanford, utilisant les registres du plus grand gestionnaire de paie des États-Unis, ont découvert que les travailleurs âgés de 22 à 25 ans dans les professions les plus exposées à l'IA avaient subi un déclin relatif de l'emploi de 13 % depuis la propagation de l'IA générative, tandis que leurs collègues plus âgés occupant les mêmes postes n'étaient pas affectés.
Cela laisse de côté l'impact potentiel de l'IA physique. Le document Scenarios for our Economic Future publié par Anthropic en septembre présente trois modèles d'impact sur le marché du travail. Dans le scénario substantiel, l'IA peut effectuer la moitié de tout le travail intellectuel et les salaires des travailleurs du savoir restent globalement stables. Dans le scénario extrême, le PIB américain augmente d'environ un tiers, la part du travail dans les revenus tombe à environ 45 %, les salaires des travailleurs du savoir baissent de plus de 10 % et le chômage augmente « au-delà des niveaux typiques d'une récession ».
La finance est parvenue à des conclusions similaires par un chemin différent. En août 2026, Nir Bar Dea, directeur général de Bridgewater, et Greg Jensen, directeur des investissements, ont soutenu dans The New York Times que, puisque seul le travail est taxé, le code fiscal encourage activement le remplacement des humains par des machines. Ils ont proposé une taxe sur la consommation des jetons d'IA afin de réduire les impôts sur le travail et de financer des participations dans des entreprises d'IA qui pourraient être partagées « avec tous les citoyens ». Fin septembre, Bar Dea mettait publiquement en garde contre un « effondrement sociétal » si la transition était mal gérée.
S'il est encourageant de voir les laboratoires de modèles fondamentaux et le plus grand fonds spéculatif du monde au moins reconnaître le potentiel d'un impact social majeur, nous pensons que leurs projections sous-estiment fondamentalement l'ampleur du choc sur le marché du travail qui se prépare.
Même leur scénario le plus extrême « n'inclut pas » la possibilité que « l'humanité développe des robots hyper performants ». Et l'alternative pour les travailleurs du savoir déplacés est explicitement physique : ils doivent « se tourner vers des métiers comme électricien ou infirmier, qui sont moins exposés à l'IA », une transition que les auteurs reconnaissent difficile et lente pour beaucoup. Chaque modèle de substitution cognitive repose, quelque part, sur ce même postulat silencieux : que le travail cognitif remplacé finira par se transférer vers des rôles physiques.
Cependant, dès que le déploiement généralisé de la robotique deviendra réalisable, ce postulat sera gravement mis à mal. Le consultant ne passera pas des années à se reconvertir en électricien s'il s'attend à ce qu'un robot câble le bâtiment peu après l'obtention de son diplôme. L'assistant juridique ne se tournera pas vers les soins si elle s'attend à ce qu'une machine soulève le patient. La porte de sortie des économistes face à l'automatisation cognitive mène directement à l'automatisation physique qui arrive en sens inverse.
Quand l'Abondance arrivera-t-elle ?
Bien que les robots puissent actuellement accomplir 74 % des tâches physiques dans au moins certains contextes, comme l'indique l'article de Legate Yang et Massenkoff, ils ne sont compétitifs en termes de coûts par rapport au travail humain que pour 0,3 % d'entre elles. Si les prix des robots continuent de baisser à leur rythme historique d'environ 3 % par an, il faudrait environ 40 ans pour que cette part atteigne 10 %. Selon leur scénario rapide, les robots ne deviennent compétitifs en termes de coûts pour la moitié du travail physique actuel qu'en 2050. Cependant, cela mesure le taux de changement passé et le projette dans le futur, et ses propres auteurs concèdent que « les robots alimentés par l'IA pourraient surpasser notre échelle ».
Nous pensons que ce sera le cas. Notre raisonnement est le suivant :
1. D'ici 2027, les systèmes d'IA mèneront de véritables recherches en robotique et le cycle de développement s'effondrera
En juin 2025, Sam Altman, directeur général d'OpenAI, a prédit que 2026 apporterait des systèmes capables de produire des idées novatrices, et que 2027 pourrait amener « des robots capables d'accomplir des tâches dans le monde réel ». En septembre 2026, OpenAI a déclaré avoir construit un « stagiaire de recherche automatisé », un système capable d'effectuer des tâches de recherche qui prendraient quelques jours à un chercheur humain qualifié, et vise désormais un chercheur IA entièrement automatisé d'ici mars 2028. Les mesures indépendantes vont dans le même sens. METR a constaté que la durée des tâches logicielles que les agents IA de pointe peuvent accomplir avec 50 % de fiabilité double environ tous les sept mois depuis six ans. La robotique est, entre autres, un problème logiciel, un problème de simulation et un problème de données. Ce sont exactement les problèmes pour lesquels ces systèmes progressent le plus rapidement.
Appliqué à la robotique, cela va effondrer le cycle de développement. Le matériel a toujours été lent parce que chaque conception devait être construite, cassée et reconstruite, et chaque nouvelle compétence devait être enseignée sur un vrai robot, une démonstration téléopérée à la fois. Ces deux goulots d'étranglement cèdent. L'IA peut désormais proposer un actionneur, écrire la politique de contrôle et lire les journaux d'erreurs avant le matin, de sorte que l'itération avance à une vitesse proche de celle du logiciel.
Les sources de données sont aujourd'hui nettement plus variées que la téléopération traditionnelle. En février, NVIDIA a pré-entraîné un modèle de robot sur 20 854 heures de vidéos à la première personne de personnes utilisant leurs mains, avec seulement quatre heures de téléopération robotique, soit moins de 0,1 % du mélange d'entraînement. L'entreprise a constaté que les performances s'amélioraient de manière prévisible à mesure que les heures de vidéo humaine augmentaient. NVIDIA et ses collaborateurs universitaires ont entraîné le modèle mondial DreamDojo sur plus de 44 000 heures du même type d'images (NVIDIA, DreamDojo, 2026). La confiance accordée au rôle des données égocentriques se reflète dans les plus de 700 millions de dollars levés au cours des dix-huit derniers mois par des startups de données d'entraînement pour robots. L'apprentissage à partir d'une seule vidéo de Skild et le transfert inter-morphologies de DeepMind indiquent également que l'étape coûteuse consistant à collecter des données pour chaque nouvelle tâche, sur chaque nouveau corps, est en train de disparaître.
2. D'ici 2029, les robots seront techniquement capables d'accomplir toutes les tâches économiquement importantes
Pour que cela se produise, nous n'avons pas nécessairement besoin d'un robot système unique et complet capable de tout accomplir. Il s'agit plutôt de la combinaison d'une intelligence robotique générale capable de fonctionner sur de nombreux corps, de systèmes humanoïdes pour les environnements adaptés et de morphologies spécialisées pour des tâches industrielles spécifiques et précieuses.
En février, Physical Intelligence a présenté son modèle fondamental π0.6, affiné pour chaque tâche, faisant fonctionner les robots d'autres entreprises dans des contextes commerciaux réels : pliant le linge des clients dans une laverie de San Francisco, et emballant de vraies commandes e-commerce dans un entrepôt pendant une journée complète avec 96,4 % d'autonomie. Là où le lieu de travail peut être repensé autour de la machine, il le sera, comme ce fut le cas pour la chaîne de montage. Là où ce n'est pas possible, la machine apprend à s'adapter au lieu de travail : les robots d'entrepôt de cet essai ont été conçus pour s'intégrer aux postes de travail existants et commencer à travailler en quelques heures.
3. Les effets sociaux arriveront avec la capacité, pas avec l'adoption
C'est le cœur de notre argumentation. Les courbes de diffusion décrivent quand les robots seront partout, mais elles ne décrivent pas quand les gens croiront que les robots seront partout, et prendront leurs décisions en conséquence. Un travailleur n'attendra pas qu'un robot le remplace pour comprendre ce qu'une telle évolution pourrait signifier pour l'avenir de ses enfants. En Europe, les gens anticipent déjà le pire : dans le propre sondage de la Commission, 66 % estiment que l'IA détruira plus d'emplois qu'elle n'en créera. Ce chiffre a été enregistré au printemps 2024, avant qu'un seul humanoïde n'ait effectué une journée de production complète où que ce soit dans le monde. Les conséquences sociales qui nous préoccupent ne nécessitent pas une diffusion immédiate, seulement la conviction qu'elle arrive.
Si le récit dominant est que l'économie apprend à fonctionner sans les humains, alors la politique agira sur cette base bien avant que cela ne se reflète nécessairement dans les statistiques économiques.
C'est pourquoi nous avons intitulé ce texte Abondance 2029. Bien sûr, tous les entrepôts d'Europe ne seront pas automatisés d'ici là ; la substitution cognitive que nous avons décrite dans la section précédente pourrait prendre 5 à 10 ans, la substitution physique peut-être même plus longtemps. Mais d'ici 2029, les capacités de l'IA physique seront très claires, la trajectoire — les étincelles de l'Abondance, pour ainsi dire — sera visible pour tous, et les décisions qui détermineront quel avenir attend l'Europe auront déjà été prises.
Comment les humains ont gagné leur place dans la société
Pour comprendre comment les gens réagiront à la capacité d'abondance, nous devons revenir en arrière dans l'histoire.
Il y a soixante-dix mille ans, comme l'écrit Yuval Noah Harari dans Sapiens, les humains aimaient, jouaient, nouaient des amitiés et rivalisaient pour le statut et le pouvoir, mais les chimpanzés, les babouins et les éléphants aussi. « Il n'y avait rien de spécial chez eux (les humains) ». Pourtant, le désir de compter les uns pour les autres était déjà là.
La force physique offrait une voie vers le statut : la capacité de gagner un combat, de défendre le groupe ou d'imposer sa volonté. Mais en tant que primates physiquement quelconques, sans griffes et avec peu de chances face à un lion, nous avons développé d'autres avantages. Nous avons appris à aiguiser un bâton, à coordonner une chasse grâce au langage, à faire du feu. Nous avons surpassé tout ce qui se trouvait au-dessus de nous dans la chaîne alimentaire parce que nous pouvions transmettre des connaissances utiles, permettant à chaque génération de commencer là où la précédente s'était arrêtée. Chaque génération, cependant, doit d'abord apprendre ce que la précédente savait, et ainsi le développement de nouvelles connaissances et de l'innovation devient plus difficile et exige plus de spécialisation. Benjamin Jones a appelé cette dynamique le « fardeau de la connaissance », car pour se hisser sur les épaules des géants, « il faut d'abord grimper sur leur dos ». Un savoir qui prend des années à acquérir est détenu par peu de gens, il est donc rare et par conséquent jugé précieux.
Dans les petits groupes, la compétence suscitait le respect. Quelqu'un qui pouvait fabriquer un meilleur outil ou guider les autres à travers un hiver difficile donnait à ses pairs une raison de faire confiance à son jugement. Mais le respect au sein d'un groupe n'est pas la même chose qu'un ordre social bâti sur l'intelligence, et pendant la majeure partie de l'histoire européenne, un tel ordre n'existait pas.
L'avènement de la philosophie des Lumières a modifié ce système existant de hiérarchie sociale. La devise de Kant pour cette époque, sapere aude, ose savoir, était une injonction à penser par soi-même, et elle portait une nouvelle idée de ce qui rendait une personne digne de respect : la raison, plutôt que la naissance ou la piété. L'intelligence est devenue de plus en plus la caractéristique à laquelle la richesse monétaire s'accumulait et à laquelle, par conséquent, le statut social était conféré.
Aujourd'hui, le salaire du trader quantitatif et le prestige de l'avocat sont des expressions modernes de cette dynamique. L'économie moderne traite l'intelligence comme une ressource rare, et donc précieuse, et récompense ceux qui sont censés la posséder par un statut à la fois matériel et social. Pour ceux dont le travail était physique, il existait une échelle parallèle, plus ancienne que les Lumières et enracinée dans les corporations : le maître artisan, le Meister, le chef d'équipe qui connaissait la ligne mieux que les ingénieurs, le soudeur dont les cordons ne cédaient jamais. L'habileté manuelle était sa propre forme d'intelligence, et elle aussi était honorée.
Le travail, en somme, est l'institution par laquelle la plupart des gens gagnent non seulement leur vie, mais aussi leur place dans la société. Il procure un sentiment de sens et de but, une défense contre les questions existentielles qui surgissent sinon à trois heures du matin. Alors, que se passe-t-il lorsque les capacités sur lesquelles les gens ont bâti leurs moyens de subsistance et leur standing ne sont plus rares, et donc plus précieuses ? Que se passe-t-il lorsque la machine est plus intelligente que l'avocat et plus stable que le soudeur, en même temps ?
Une coalition probable
Les progrès de l'automatisation du travail cognitif provoquent déjà des débats, et à juste titre. Mais pour la plupart des gens, la perspective que McKinsey ait besoin de moins de consultants suscite compréhensiblement peu de sympathie. La menace devient beaucoup plus difficile à balayer lorsqu'un collègue perd son emploi et qu'une machine très tangible et physique prend sa place le lendemain matin.
L'automatisation a le potentiel d'amener des personnes aux revenus, à l'éducation et aux allégeances politiques très différents à la même conclusion : que l'économie commence à fonctionner sans eux. Un consultant et un ouvrier industriel n'ont pas besoin de s'accorder sur la façon dont la société devrait être organisée pour convenir que sa direction menace leur place en son sein. Une telle coalition ne nécessiterait pas que le chômage de masse soit déjà arrivé. L'anticipation de l'exclusion pourrait suffire à créer un intérêt politique commun. Et lorsque des groupes aux griefs différents en viennent à identifier un adversaire commun, l'histoire suggère qu'un changement dramatique suit souvent peu après.
En France en 1789, une partie de la haute bourgeoisie voulait le pouvoir politique, les ouvriers urbains voulaient du pain abordable et les paysans voulaient être soulagés des fardeaux féodaux. Leurs griefs différaient, mais ils ont convergé contre le même ordre. Le prix du pain à Paris a atteint son pic la semaine même de la chute de la Bastille. Marie-Antoinette est devenue le symbole haï des privilèges de cet ordre, son extravagance exagérée pour expliquer la détresse du pays. En Russie en 1917, l'opposition au Tsar s'étendait de même des intellectuels libéraux aux ouvriers et aux soldats. La promesse de Lénine de « la paix, la terre et le pain » a relié différents griefs à un programme unique, et un régime qui avait survécu trois siècles est tombé en quelques mois.
L'histoire plus récente de la technologie elle-même est tout aussi instructive. Entre 1811 et 1816, les luddites des Midlands et du Nord de l'Angleterre ont brisé les larges métiers à bas et les machines à tondre qui menaçaient le travail textile qualifié, et le Parlement a répondu par le Frame Breaking Act de 1812, qui faisait de la destruction de machines un crime passible de la peine de mort. Les luddites sont restés dans les mémoires comme des ennemis du progrès. En réalité, c'étaient des travailleurs qualifiés qui voyaient clairement que les bénéfices d'une nouvelle technologie iraient à d'autres tandis que ses coûts retomberaient sur eux, et de leur vivant, ils avaient raison.
En Grande-Bretagne, la production par travailleur a augmenté pendant environ un demi-siècle tandis que les salaires réels stagnaient, une période que l'historien de l'économie Robert Allen appelle la « pause d'Engels ». Les hommes qui ont brisé les métiers n'ont pas vécu assez longtemps pour voir les bénéfices, et le travail qui a remplacé le leur était souvent pire. Adam Smith, pourtant loin d'être un ennemi de l'industrie, craignait qu'une vie passée à répéter quelques opérations simples ne rende un travailleur « aussi stupide et ignorant qu'il est possible pour une créature humaine de le devenir ».
Là où les luddites se sont trompés, c'est sur le long terme. Briser les machines n'a pas arrêté la révolution industrielle, et celle-ci a fini par rendre les gens ordinaires plus riches qu'aucune génération avant eux, comme nous nous attendons à ce que la robotique le fasse. Et tout au long de ce processus, le travail était toujours là.
Ce qui distingue la révolution actuelle de l'IA et de la robotique, c'est la vitesse et l'ampleur des progrès. Bill Gates a établi une distinction similaire en août : les transitions précédentes, comme le passage des fermes aux emplois de bureau, se sont déroulées sur plusieurs générations et ont créé de nouveaux emplois nécessitant la cognition humaine. Cependant, avec une IA dépassant nos capacités dans la plupart des domaines, et à un rythme bien plus soutenu, « de nombreux emplois disparaîtront à jamais », a-t-il écrit. Les gains de la révolution industrielle ont atteint les gens ordinaires par le travail : par les emplois qu'elle a créés et les salaires qu'ils versaient. Si la robotique crée l'abondance sans créer de travail, ces gains devront emprunter un autre chemin pour atteindre les gens, et les gens auront besoin d'une autre source de reconnaissance.
Jusqu'à ce que ce chemin existe, les personnes de tout le spectre politique et économique auront intérêt à résister à ce changement technologique, et la convergence de 1789 et de 1917 pourrait redevenir possible. Si les gouvernements et les entreprises technologiques ne parviennent pas à montrer comment ces avancées profitent aux travailleurs, l'abondance matérielle qui améliorerait le niveau de vie de chacun ne sera pas atteinte, même là où elle est techniquement réalisable. Et si les gouvernements et le secteur technologique échouent effectivement, qui peut reprocher aux gens d'en arriver à une telle conclusion ?
La coalition est déjà en formation
Ces dynamiques sont déjà visibles dans la bataille autour des centres de données. Aux États-Unis, Data Center Watch a recensé 18 milliards de dollars de projets bloqués et 46 milliards retardés par l'opposition locale sur environ deux ans, dans les États rouges comme bleus, motivée par les factures d'électricité, l'eau, le bruit et l'occupation des sols. Rien qu'au premier trimestre 2026, l'organisation a enregistré au moins 75 projets d'une valeur d'environ 130 milliards de dollars perturbés, le chiffre trimestriel le plus élevé jamais enregistré. En Irlande, où les centres de données ont consommé 23 % de toute l'électricité mesurée en 2025, le gestionnaire de réseau EirGrid a cessé de proposer de nouveaux raccordements pour les centres de données dans la région de Dublin jusqu'en 2028.
L'incapacité des gouvernements et des développeurs de modèles à montrer comment leur technologie améliorerait la vie des gens ordinaires a produit une alliance contre les centres de données qui traverse la gauche et la droite. Cela concerne directement la robotique. Chaque robot polyvalent dépend de la puissance de calcul pour l'entraînement et, de plus en plus, pour l'inférence. Un continent incapable de construire des centres de données ne peut pas faire fonctionner l'IA physique à grande échelle.
Le 8 juin 2025, des manifestants du centre-ville de Los Angeles ont incendié au moins cinq robotaxis Waymo, et l'entreprise a suspendu son service dans la zone. La protestation portait sur les raids liés à l'immigration, et non sur l'automatisation. Lorsqu'une société est en colère, la machine qui se trouve dans la rue devient le symbole de ce qui provoque cette colère. En octobre 2024, 45 000 dockers de l'International Longshoremen's Association ont paralysé 36 ports du Maine au Texas, et la protection contre l'automatisation figurait parmi leurs revendications centrales.
Il incombe à chaque entreprise de robotique de ne pas répéter les erreurs des constructeurs de centres de données : reconnaître les impacts sociaux qui vont se produire et veiller à ce que la transition vers l'abondance profite à tous. Plus les gens vivront brutalement l'automatisation comme une perte de revenus et de statut sans remplacement crédible ni participation à l'avenir, plus forte sera la demande pour freiner le système à l'origine de cette disruption. Une société peut posséder la technologie nécessaire pour bâtir une intelligence abondante et refuser malgré tout de la déployer.
Une réponse crédible à la question du maintien du statut, du pouvoir et du sens pour les individus doit donc précéder le déploiement complet.
Le talon d'Achille de l'Europe
La personne qui apporte cette réponse dépend de celle qui possède les machines. En tant qu'entreprise européenne, notre préoccupation est de savoir si l'Europe sera capable de l'apporter. Une grande partie de ce qui suit s'applique ailleurs, mais la combinaison européenne — vieillissement démographique, syndicats puissants, États-providence généreux, savoir-faire industriel profond et faiblesse des positions tant dans l'IA que dans la fabrication de robots — en fait le cas le plus pertinent à examiner.
L'IA physique comporte deux moitiés : l'intelligence qui permet à un robot de voir, de raisonner et d'agir, et le corps qui exécute ces tâches. La géographie de ces deux éléments est déjà figée, et l'Europe ne détient ni l'un ni l'autre.
Les États-Unis dominent la couche d'intelligence. Les modèles de fondation qui permettent à un robot de voir, de raisonner et d'agir sont massivement développés dans des laboratoires et des startups américains : Gemini Robotics de Google DeepMind, Physical Intelligence, Skild, Generalist, OpenAI Robotics, ainsi que les plateformes Cosmos et GR00T de NVIDIA. Ce sont les « cerveaux », et ils progressent selon des cycles logiciels accélérés.
La Chine domine le corps, ainsi que la capacité de le fabriquer à grande échelle. En 2024, la Chine a installé 295 000 robots industriels, un record représentant plus de la moitié des installations mondiales, contre 67 800 pour l'ensemble de l'Union européenne et 26 982 pour l'Allemagne. Les fournisseurs chinois détiennent désormais 57 % de leur marché intérieur, contre environ 28 % dix ans plus tôt. Dans le domaine des humanoïdes, l'asymétrie est encore plus marquée. Sur les 13 318 robots humanoïdes livrés dans le monde en 2025, AgiBot en a expédié plus de 5 100 et Unitree environ 4 200, les entreprises chinoises occupant la majorité du top dix. Unitree a fait son entrée sur le STAR Market de Shanghai en août 2026 avec une valorisation d'environ 9 milliards de dollars, après que les revenus de ses humanoïdes ont dépassé pour la première fois ceux de ses quadrupèdes.
En novembre 2023, le ministère chinois de l'Industrie et des Technologies de l'information a publié ses Avis directeurs sur l'innovation et le développement des robots humanoïdes, visant à construire le « cerveau, le cervelet et les membres » d'un robot d'ici 2025 et à intégrer profondément les humanoïdes à l'économie réelle d'ici 2027. Il a traité les humanoïdes comme une technologie de l'envergure de l'ordinateur et du smartphone, puis a agi en conséquence.
L'Amérique apprend à la machine à penser. La Chine apprend à la construire moins cher que quiconque. L'Europe risque de ne rien posséder dans cet avenir, alors même qu'elle a besoin de cette technologie plus que les deux autres. Une analyse de la Commission européenne révèle qu'avec les projections démographiques actuelles et un niveau d'éducation inchangé, la main-d'œuvre de l'UE pourrait diminuer de 18,8 millions de personnes d'ici 2050.
La robotique pourrait résoudre la crise la plus prévisible de l'Europe, ou provoquer la suivante.Trois avenirs
Avenir 1 : l'Europe bloque les déploiements
L'Europe ne parvient à comprendre ni l'ampleur du risque de déplacement à long terme lié au manque d'automatisation, ni la forme des solutions possibles. Les syndicats, les campagnes locales et les politiciens de tous bords finissent par percevoir la robotique comme beaucoup perçoivent déjà les centres de données : quelque chose qui consomme de l'énergie, de l'eau, des terres et des emplois, et qui rend peu aux populations vivant à proximité. Les raccordements au réseau sont refusés, comme c'est déjà le cas à Dublin. Les permis de construire s'enlisent. Des règles de sécurité rédigées pour des bras industriels en cage sont appliquées à des machines mobiles et apprenantes d'une manière qui rend leur déploiement pratiquement impossible. Les craintes des travailleurs, qui ont longtemps freiné l'automatisation traditionnelle dans les usines européennes, se cristallisent en un veto politique solide ; dès lors, aucun politicien ne prend le risque de mener campagne sur une plateforme qui ne s'oppose pas explicitement à l'accélération des déploiements de robots.
Nous pensons que ce sera la trajectoire par défaut si rien ne change. Deux tiers des Européens croient déjà que l'IA détruira plus d'emplois qu'elle n'en créera, et personne ne leur a encore donné de raison de croire le contraire. Par conséquent, les sociétés démocratiques occidentales bloquent le déploiement des robots pendant que leurs concurrents avancent. La Chine, libérée des mêmes contraintes démocratiques, continue de faire baisser les coûts de production. Ses usines installent déjà plus de quatre robots industriels pour chaque robot installé dans l'ensemble de l'Union européenne. La production se délocalise, emportant avec elle les investissements, les réseaux de fournisseurs et le savoir-faire pratique.
Nous pouvons déjà apercevoir les contours de cet avenir dans le présent. L'industrie allemande a supprimé environ 124 000 emplois pour la seule année 2025, soit près du double des pertes de l'année précédente, et environ 266 000 depuis 2019, le secteur automobile ayant perdu à lui seul 111 000 emplois, soit 13 % de ses effectifs, en six ans. En novembre 2025, BASF a lancé la production sur son nouveau site Verbund de Zhanjiang, dans le sud de la Chine, un investissement d'environ 8,7 milliards d'euros, le plus grand projet unique de l'histoire de l'entreprise. Ludwigshafen, berceau de l'entreprise depuis 160 ans, ferme quant à lui des usines. C'est la réponse rationnelle à des conditions économiques nationales intenables.
Le Mittelstand, colonne vertébrale de l'industrie allemande, perd ses clients. Son génie a toujours résidé dans le savoir tacite : l'ingénieur qui sait exactement comment un alliage particulier se comporte à une température donnée. À mesure que la production se délocalise, les entreprises européennes externalisent d'abord leur fabrication, puis découvrent que leur propriété intellectuelle dépend de plus en plus de cette fabrication à l'étranger, avant de constater finalement que le savoir lui-même a disparu.
Les travailleurs industriels perdent leur emploi. Parallèlement, les professions intellectuelles font face à l'automatisation cognitive des systèmes d'IA américains que l'Europe ne peut pas interdire par voie réglementaire, car elle n'en a pas les moyens. Les deux vagues de déplacements arrivent simultanément.
En 2024, les impôts sur le travail, y compris les cotisations sociales, représentaient 51,5 % de l'ensemble des recettes fiscales de l'UE. L'État-providence européen repose fondamentalement sur le financement assuré par des personnes ayant un emploi. Dans le même temps, le ratio de dépendance des personnes âgées devrait passer de 36 % en 2022 à 59 % d'ici 2070, soit d'environ trois personnes en âge de travailler pour chaque personne de plus de 65 ans à moins de deux. Mario Draghi a qualifié la situation démographique et productive de l'Europe de « défi existentiel ».
Dans l'Avenir 1, ces tendances convergent. Les besoins sociaux augmentent, car davantage de personnes sont sans emploi et davantage sont retraitées. L'assiette fiscale se réduit, car les entreprises européennes ne produisent ni ne vendent suffisamment pour la financer. Les gouvernements se retrouvent face à trois options : laisser les services se dégrader, augmenter les impôts sur une assiette rétrécie, ou laisser la dette s'accumuler davantage. Toutes sont indésirables ou intenables. Dans les cas extrêmes, l'État-providence devient incapable de tenir ses promesses. Une politique destinée à protéger les travailleurs finit par ne protéger ni leurs emplois, ni les institutions conçues pour les soutenir.
L'Europe peut stopper la robotique à l'intérieur de ses propres frontières. En revanche, elle ne peut pas l'arrêter à Shenzhen ou à San Francisco, et elle ne peut pas empêcher de façon réaliste leurs produits d'arriver dans ses ports à des prix qu'aucune usine européenne ne peut égaler. Bloquer le déploiement de la robotique en Europe reviendrait à entrer dans un nouveau chapitre du progrès technologique en passant totalement à côté de ses bénéfices.
Avenir 2 : l'Europe se résigne
Dans ce deuxième avenir, l'Europe ne bloque pas le déploiement généralisé de la robotique, et des améliorations substantielles des conditions de vie matérielles de chacun se produisent effectivement. Pourtant, l'avenir tourne quand même mal.
Les entreprises confrontées à des concurrents étrangers dotés d'« usines noires » entièrement automatisées ripostent de la même manière. Au lieu de repenser le travail autour des humains, la décision économique rationnelle consiste simplement à retirer les humains de l'équation. Acemoglu et Restrepo ont constaté que, sur les marchés du travail locaux américains, chaque robot supplémentaire pour mille travailleurs réduisait le ratio emploi-population d'environ 0,2 % et les salaires d'environ 0,42 %. Leur étude portait sur les robots des années 1990 et 2000 : enfermés dans des cages, mono-tâches et aveugles. Les conséquences de la robotique polyvalente que nous envisageons d'ici 2029 seront bien plus significatives.
Un problème secondaire est celui de la propriété. L'Europe a inventé une grande partie de la science qui sous-tend l'économie numérique, puis a regardé d'autres bâtir les entreprises : Amazon, Microsoft et Google détiennent aujourd'hui environ 70 % du marché européen du cloud, tandis que l'ensemble des fournisseurs européens en détient environ 15 %, contre près de 29 % en 2017. Les modèles de pointe que les Européens utilisent quotidiennement sont entraînés en Californie, sur des puces américaines, sous le droit américain. La robotique pourrait suivre une trajectoire similaire. Un manque d'investissement dans des capacités de calcul et une fabrication matérielle suffisantes, combiné à un environnement défavorable aux entreprises européennes, conduit à une pénétration agressive du marché par les États-Unis et la Chine. L'intelligence américaine est installée dans des corps chinois, et les deux sont installés dans les usines européennes.
L'Europe a déjà subi les effets d'une telle dépendance géopolitique. En avril 2025, la Chine a imposé des licences d'exportation sur les aimants à terres rares, dont dépendent la plupart des moteurs haute performance, y compris ceux présents dans chaque articulation de robot. En deux mois, plusieurs lignes de production européennes avaient dû s'arrêter, et certaines demandes d'utilisation de technologies chinoises exigent désormais la divulgation d'informations sensibles liées à la propriété intellectuelle. Une Europe dont les usines, les hôpitaux, les fermes et les entrepôts fonctionneraient avec des robots étrangers pourrait voir Pékin retenir les corps et la Californie éteindre les esprits.
Dans un tel scénario, les gains de l'automatisation profitent aux propriétaires de modèles et de matériels étrangers, tandis que les coûts restent sur place. Le chômage de masse survient sans l'assiette fiscale nécessaire pour l'absorber, puisque la valeur s'accumule dans d'autres juridictions, et les fractures socio-économiques s'aggravent. Les gouvernements tenteront de combler cet écart avec tout ce qu'ils pourront encore taxer. Cela pourrait se traduire par une taxe sur la consommation des jetons d'IA du type proposé par Bridgewater, des participations publiques dans les automatisations auxquelles les gouvernements peuvent accéder, et des taxes sur les ressources foncières, énergétiques et de calcul susceptibles de rester rares pendant un certain temps. Redistribués sous une forme de revenu universel, ces fonds pourraient éviter la pauvreté matérielle en maintenant le pouvoir d'achat. Mais surtout, les personnes rémunérées restent sans emploi.
Dans Condition de l'homme moderne, Hannah Arendt avertissait que l'automatisation risquait de nous livrer à « une société de travailleurs sans travail », une société qui avait glorifié le travail comme source de toute valeur et qui se verrait ensuite privée de la seule activité qui lui restait. « Assurément, écrivait-elle, rien ne pourrait être pire. » Keynes, écrivant en 1930, pensait que ses petits-enfants feraient face exactement à cela, et prédisait « une "dépression nerveuse" générale » chez ceux qui avaient été formés pendant des générations à l'effort.
Comme mentionné précédemment, pour beaucoup d'entre nous, le travail constitue une part importante de notre identité, et un transfert financier ne suffit pas à le remplacer. Le statut et notre désir de l'obtenir ne s'évaporent pas ; ils se déplacent plutôt vers tout ce qui peut encore les conférer : la richesse, l'attention, le ressentiment ou l'appartenance à un groupe défini selon des critères arbitraires. Ce changement sera déstabilisant en soi, indépendamment de l'état des conditions matérielles.
Le problème central de l'Avenir 2 est le bouleversement sociétal. Les entreprises se ruent vers les usines noires, ce qui produit des disparités économiques, et ces disparités engendrent des bouleversements. Même si un certain degré de redistribution atténue les effets économiques, le problème humain restera entier.
Un tel bouleversement peut détruire les conditions politiques dont dépend l'abondance : le consentement à continuer de construire des centres de données, de déployer des machines et d'entretenir les robots. Une Europe dotée d'abondance mais privée de sens pourrait voter, dans son malheur, pour démanteler les systèmes qui la nourrissent. Au mieux, l'Avenir 2 est un mauvais avenir. Au pire, il n'est que le chemin le plus long pour revenir à l'Avenir 1.
Avenir 3 : l'Europe adopte la robotique et bâtit une nouvelle économie
Dans le troisième avenir, l'Europe adopte pleinement la robotique et développe la capacité de la façonner. Nous concevons les modèles, fabriquons les robots et construisons l'infrastructure qui les alimente. L'industrie européenne reste compétitive, une plus grande part du savoir, de la propriété et des revenus étant conservée ici. La coopération internationale se poursuit, mais l'Europe dispose de la force technologique pour négocier ses conditions et de la capacité productive pour soutenir ses institutions publiques.
L'Europe a l'opportunité de bâtir cet avenir à partir de forces qu'elle possède déjà. Elle dispose d'une recherche de classe mondiale en apprentissage robotique, d'une base manufacturière qui emploie encore des millions de personnes et d'une tradition d'ingénierie capable de transformer une intelligence robotique générale en milliers d'applications spécifiques. Elle a commencé à financer la puissance de calcul : en février 2025, la Commission a annoncé InvestAI, visant à mobiliser 200 milliards d'euros pour l'IA, dont 20 milliards pour des « gigafactories » d'IA. Ce qui lui a manqué, c'est la conviction que l'IA physique est le domaine où l'Europe peut encore prendre les devants, car l'IA physique récompense précisément ce dans quoi l'Europe excelle : la fabrication de précision, l'expertise sectorielle approfondie et la patience nécessaire pour rendre les machines fiables.
De plus, les revenus issus de la robotique devraient être taxés en Europe. L'Alaska verse depuis 1982 un dividende annuel à chaque résident éligible issu de sa richesse pétrolière, et le fonds souverain norvégien, constitué grâce au pétrole de la mer du Nord, détient aujourd'hui en moyenne 1,5 % de toutes les sociétés cotées au nom de ses citoyens. Un dividende robotique européen, financé par les machines elles-mêmes, suivrait le même modèle. Mais comme le montre l'Avenir 2, le revenu seul ne donne pas de rôle aux individus, et si nos ambitions restent là où elles sont, il restera très peu de rôles à distribuer.
Des robots capables de faire presque tout ce que nous faisons finiront, tôt ou tard, par accomplir tout ce que nous souhaitons actuellement voir réalisé, nous laissant avec une abondance matérielle sans aucune participation à sa production. Pourtant, les humains resteront humains. Nous voudrons toujours que nos efforts soient reconnus, avoir des opportunités de progression et appartenir à des communautés où notre absence serait remarquée ; rien de tout cela ne survit dans un monde où notre travail n'est nécessaire pour rien de ce qui nous tient à cœur.
Notre réponse est un principe que nous appelons Interstellar. Essentiellement, l'ambition de l'humanité doit toujours dépasser sa capacité de production. Si les robots dont nous disposons peuvent réaliser mille projets, nous devrions en tenter mille et un. Chaque machine étant déjà occupée, le travail restant, aussi faible soit-il en proportion du total, revient aux humains. Les robots construiront d'autres robots et combleront l'écart ; ainsi, chaque fois que nos machines rattrapent nos ambitions, nos ambitions doivent se déplacer à nouveau. À cette condition, les humains restent nécessaires, même dans un monde où les machines sont meilleures qu'eux dans presque tout.
Que nous atteignions un jour les étoiles ou non, ce nom désigne un objectif qui se situe toujours au-delà de ce que nous sommes actuellement capables de faire. Robert Browning exprimait cette idée en 1855 : « la portée d'un homme devrait dépasser sa saisie… Sinon, à quoi sert le paradis ? ». Le précédent le plus proche est Apollo. À l'Université Rice en 1962, John F. Kennedy a déclaré que l'Amérique irait sur la Lune et ferait « les autres choses, non pas parce qu'elles sont faciles, mais parce qu'elles sont difficiles ». À son apogée, le programme mobilisait quelque 400 000 personnes issues des administrations, de l'industrie et des universités, soutenues par plus de 20 000 entreprises. Ingénieurs, soudeurs, mathématiciens et couturières ayant assemblé les combinaisons spatiales se sont retrouvés acteurs de la réalisation humaine la plus visible de leur siècle.
Peu d'entre eux avaient été formés pour le vol spatial, mais ils ont mis leurs compétences et leur expertise au service d'un objectif qui avait besoin d'eux. Les grands objectifs de l'Europe exigeront la même chose des personnes dont les robots reprendront le rôle, et la plupart auront besoin d'aide pour effectuer cette transition. C'est le rôle que nous imaginons pour shift : une plateforme de formation continue, de reconversion et de travail porteur de sens, construite en partenariat avec les gouvernements, les employeurs et les institutions locales. L'objectif est que shift aide à former les personnes au travail nécessaire à la marge et à les y connecter.
Si une entreprise privée peut améliorer l'accès à l'apprentissage et créer des opportunités, les droits relatifs aux revenus, aux financements publics et à l'accès équitable doivent rester du ressort des institutions démocratiques, car ils importent davantage que la fortune ou les priorités d'une entreprise individuelle. La gestion de la transition peut s'étendre de la protection des revenus avant le déplacement jusqu'à une part des gains de l'automatisation (en utilisant certains des mécanismes décrits ci-dessus), en passant par des parcours financés via shift vers le travail créé par ce grand objectif.
Aucune entreprise ne peut non plus assumer seule la responsabilité de définir une ambition de cette ampleur. Cela nécessite un accord dans lequel entreprises, travailleurs et autorités publiques s'entendent sur ce que l'Europe, et l'humanité plus largement, entend faire de son abondance.
Nous ne pouvons pas déployer cette technologie à grande échelle de manière responsable sans un tel accord, et il est nécessaire rapidement. Nous ne pouvons pas encore dire quel sera le travail à la marge, ni s'il pourra offrir aux gens ce sentiment de contribution qu'un emploi procure aujourd'hui. Mais l'alternative est une société dont les ambitions seraient entièrement satisfaites par ses machines, et l'Avenir 2 a montré où cela mène.
Il n'y a pas de fin prévisible à ce que l'humanité pourrait choisir d'entreprendre. Nous pourrions trouver de nouvelles façons de guérir les maladies, restaurer les écosystèmes que nous avons endommagés, explorer les océans, établir la vie au-delà de la Terre et, à terme, atteindre d'autres étoiles. Chaque accomplissement révélerait de nouvelles possibilités, et chacune exigerait de nous plus que ce que les machines de son époque pourraient fournir seules. Une civilisation qui continue de se fixer des objectifs de cette envergure ne manquera jamais de travail pour ses habitants, car chaque objectif atteint lui en dévoile un plus grand. Voilà, plus que n'importe quelle destination, ce que nous entendons par Interstellar.
Quelle que soit la capacité des robots, l'ampleur de ce que nous entreprenons préserverait une place pour les humains, et avec cette place viendraient la reconnaissance, le statut et le sentiment de contribution que le travail offre aux gens depuis des générations.
Sources @ bercankilic.com
