Quand la richesse cesse de suivre le travail

L’Europe demande davantage d’efforts au moment où les règles économiques commencent à évoluer

L’Europe doit aujourd’hui absorber plusieurs contraintes qui se renforcent mutuellement. Le vieillissement de la population augmente certaines dépenses sociales, la transition énergétique réclame des investissements considérables, les infrastructures numériques doivent être modernisées et les dépenses de défense progressent rapidement. Plusieurs États cherchent en parallèle à réduire leurs déficits ou à stabiliser une dette déjà élevée.

Les politiques menées autour de l’emploi, des retraites, des dépenses publiques et de la compétitivité répondent en partie à cette situation. Leur logique à court terme repose sur des tensions budgétaires réelles.

Une autre évolution commence cependant à modifier le cadre dans lequel ces politiques ont été conçues. L’intelligence artificielle automatise certaines tâches intellectuelles tandis que la robotique poursuit son développement dans l’industrie, la logistique et plusieurs activités physiques. Leur effet futur sur l’emploi reste incertain. Leur intérêt économique est plus facile à identifier : obtenir un résultat avec moins de temps, moins de ressources ou une organisation plus productive.

Ce gain d’efficacité ne devient toutefois une ressource publique qu’à travers les revenus qu’il génère ensuite. Du temps économisé dans une entreprise ne produit pas mécaniquement des recettes fiscales. Il faut encore qu’il se transforme en salaire, en consommation, en bénéfice ou en autre revenu taxable. Cette distinction compte particulièrement en Europe, où une grande partie des recettes fiscales et sociales reste liée au travail.

Une économie peut augmenter sa production sans faire progresser dans les mêmes proportions le nombre d’heures travaillées. Si ce mouvement prend de l’ampleur, les circuits par lesquels la richesse devient salaire, cotisation, impôt ou consommation peuvent évoluer à leur tour. Le sujet dépasse alors la question spectaculaire des emplois qui disparaîtraient. Il porte sur la manière dont la valeur produite circule et sur la part que les États peuvent encore capter.

Des contraintes budgétaires déjà présentes

Les besoins d’investissement européens donnent une première mesure de la difficulté. Une analyse publiée par la Banque centrale européenne en juillet 2025 estimait à près de 1 200 milliards d’euros par an, en moyenne entre 2025 et 2031, les dépenses stratégiques supplémentaires nécessaires aux transitions verte et numérique ainsi qu’à la défense. En reprenant les parts historiques de financement public dans ces différents domaines, environ 510 milliards devraient provenir des budgets publics.

Même dans un scénario jugé optimiste, les instruments existants laisseraient au moins 106 milliards d’euros par an à financer.

Ces montants restent des estimations dépendantes des hypothèses retenues. Ils donnent surtout un ordre de grandeur des investissements envisagés au moment où plusieurs États disposent déjà de marges réduites. Selon Eurostat, la dette publique de l’Union représentait 80,7 % du PIB en 2024. Douze États membres affichaient cette année-là un déficit public égal ou supérieur à 3 % du PIB.

Les situations nationales restent très différentes, mais une partie importante de l’Union doit engager de nouveaux investissements sans grande latitude budgétaire.

Dans ce contexte, soutenir le taux d’emploi conserve une logique immédiate. Davantage de personnes en activité génèrent des revenus, des cotisations, des impôts et de la consommation. Le vieillissement démographique renforce encore cette nécessité dans plusieurs pays. Cette réponse reste cohérente tant que le financement collectif dépend fortement du nombre de personnes occupées et des revenus qu’elles perçoivent.

La difficulté apparaît sur un horizon plus long. Les technologies censées améliorer la compétitivité européenne peuvent réduire la quantité de travail nécessaire pour produire une même valeur. Cette transformation reste aujourd’hui bien plus modeste que les contraintes budgétaires déjà présentes, mais elle introduit une question différente : que devient une base fiscale très dépendante du travail si la production progresse plus vite que les revenus issus de ce travail ?

Une diffusion rapide de l’IA, des effets encore limités

Les chiffres sur l’exposition des emplois à l’intelligence artificielle sont souvent interprétés comme des estimations de suppressions d’emplois. Ils mesurent en réalité le degré auquel certaines tâches peuvent être affectées par ces technologies.

L’Organisation internationale du travail estime qu’environ un quart des emplois dans le monde présentent un certain degré d’exposition à l’intelligence artificielle générative. Cette proportion atteint environ 34 % dans les pays à hauts revenus. Son analyse considère la transformation des professions comme plus probable que leur automatisation complète, notamment parce qu’un métier regroupe plusieurs tâches dont l’exposition varie fortement.

Un juriste assisté par un outil de recherche, un développeur utilisant un système de génération de code ou un employé administratif automatisant une partie du traitement documentaire peuvent conserver leur emploi tout en accomplissant certaines tâches beaucoup plus rapidement. Le changement porte alors moins sur l’existence du poste que sur la quantité de temps nécessaire pour produire un résultat donné.

La BCE commence à mesurer cette évolution dans la zone euro. Son enquête menée auprès d’environ 20 000 personnes dans onze pays montre une progression rapide de l’usage de l’intelligence artificielle au travail. La proportion de travailleurs déclarant l’utiliser est passée d’environ 26 % en 2024 à 52 % en 2026. Rapportées à l’ensemble des heures travaillées, les économies de temps déclarées correspondent à un gain d’efficacité agrégé proche de 3,8 %.

Ce chiffre doit rester à sa juste place. Une heure économisée devient une heure de production supplémentaire seulement lorsque l’entreprise dispose d’une activité qui permet de réutiliser cette capacité. Le temps libéré peut aussi servir à contrôler un résultat, corriger des erreurs, améliorer la qualité, absorber de nouvelles tâches ou ne produire aucun revenu supplémentaire.

Les estimations de la BCE situent l’effet potentiel moyen de l’IA sur la croissance annuelle de la productivité de la zone euro autour de 0,35 point de pourcentage. L’incertitude reste importante. Les résultats dépendront de la diffusion des outils, de l’organisation des entreprises, des compétences disponibles et des investissements complémentaires.

À cette échelle, l’IA ne finance évidemment pas les centaines de milliards d’euros de besoins stratégiques européens. Le vieillissement, l’énergie, la défense, les infrastructures et le service de la dette exercent aujourd’hui une pression beaucoup plus immédiate sur les budgets. La diffusion rapide de l’IA et ses effets macroéconomiques encore limités appartiennent donc à deux niveaux qu’il vaut mieux distinguer.

Une automatisation qui dépasse déjà le seul travail intellectuel

La robotisation industrielle inscrit cette transformation dans une histoire plus longue. En 2024, environ 542 000 robots industriels ont été installés dans le monde. Les installations annuelles ont plus que doublé en dix ans, passant d’environ 229 000 unités en 2014 à 542 000 en 2024. Le parc mondial atteignait parallèlement 4,664 millions de robots industriels en fonctionnement, en hausse de 9 % sur un an.

La géographie de ces investissements mérite autant d’attention que leur volume. L’Asie représentait 74 % des nouvelles installations en 2024, l’Europe 16 % et les Amériques 9 %. La Chine concentrait à elle seule 54 % des installations mondiales, avec environ 295 000 robots déployés au cours de l’année.

Ces données décrivent une infrastructure productive déjà importante. Elles ne permettent pas de déduire directement l’évolution future de l’emploi. L’automatisation peut supprimer certaines tâches, compenser des pénuries de main-d’œuvre, déplacer des salariés vers d’autres fonctions ou permettre une hausse de production suffisante pour maintenir les effectifs. Plusieurs de ces trajectoires peuvent coexister selon les secteurs.

L’IA ajoute progressivement de nouvelles capacités à cette infrastructure. Certaines machines peuvent associer perception, traitement de l’information, langage et action. Leur diffusion dans le monde physique restera probablement plus lente que celle des logiciels dans de nombreux domaines, compte tenu du coût du matériel, des exigences de sécurité, de la maintenance et de la complexité des environnements réels.

Le mouvement commun à ces technologies tient dans l’augmentation du rapport entre production et ressources mobilisées. Le temps de travail humain fait partie de ces ressources. Pour les finances publiques, l’effet dépend ensuite de la manière dont la valeur supplémentaire est répartie et du lieu où elle est captée.

La valeur produite ne reste pas toujours là où le travail s’effectue

En 2024, les États membres de l’Union européenne ont collecté environ 7 100 milliards d’euros de recettes fiscales. Les prélèvements sur le travail, cotisations sociales comprises, représentaient 51,5 % du total. La consommation comptait pour 26,8 % et le capital pour 21,6 %.

Les recettes liées au travail continuaient à progresser en 2024, soutenues par l’évolution des salaires et de l’emploi. Les données disponibles ne montrent aucune érosion généralisée de cette base fiscale. Le risque examiné ici concerne une évolution possible à plus long terme.

Une entreprise qui gagne en productivité grâce à l’IA peut produire davantage avec les mêmes salariés, augmenter les rémunérations, réduire ses prix, investir, accroître ses bénéfices ou développer de nouvelles activités. Ces différentes trajectoires peuvent maintenir ou augmenter les recettes publiques par plusieurs canaux.

Une situation différente apparaît lorsque la production augmente plus rapidement que la masse salariale. L’entreprise absorbe alors une croissance qui aurait auparavant nécessité davantage d’embauches. Une fraction plus importante de la valeur peut se retrouver dans les bénéfices, le capital, les logiciels, la propriété intellectuelle ou les infrastructures techniques. La masse salariale peut continuer à augmenter tout en représentant progressivement une part plus faible de la valeur produite.

Un taux d’emploi élevé reste lui aussi compatible avec ce mouvement.

Le point à surveiller pour les finances publiques tient à ce découplage relatif entre croissance de la production et croissance des revenus du travail. Il reste hypothétique en 2026. Les vagues précédentes de mécanisation et d’informatisation ont détruit certaines tâches tout en créant de nouvelles activités. La productivité a progressé sans entraîner une baisse régulière et continue de la part du travail dans les revenus.

Les soins, les services, la maintenance, la coordination et de nombreuses activités de proximité peuvent encore absorber beaucoup de travail humain.

L’intelligence artificielle mérite malgré tout une attention particulière en raison de l’étendue des tâches cognitives qu’elle peut toucher à partir d’une infrastructure commune. Des fonctions administratives, techniques, analytiques ou créatives peuvent être affectées simultanément, avec des effets encore difficiles à mesurer sur l’emploi, les salaires et les recettes publiques.

La géographie de cette transformation ajoute une difficulté supplémentaire.

Les 18 et 19 septembre 2026, à Dublin, Kristalina Georgieva s’est adressée aux ministres européens des finances sur la place de l’Europe dans la compétition mondiale autour de l’intelligence artificielle. Le FMI y présente l’IA comme une source potentielle de productivité et de croissance, tout en soulignant ses effets possibles sur la répartition des revenus.

Kristalina Georgieva invite notamment les ministres à revoir la fiscalité à mesure que l’intelligence artificielle modifie la distribution entre travail et capital.

Son intervention insiste également sur la nécessité pour l’Europe de conserver une place dans la chaîne de valeur technologique. ASML et Mistral figurent parmi les exemples cités. Le FMI relève aussi la fragmentation du capital-risque européen et le poids croissant des infrastructures numériques dans la consommation électrique. Les centres de données représentent déjà environ 3 % de la consommation d’électricité européenne et leur demande pourrait tripler d’ici 2030 avec le développement de l’IA.

L’institution souligne parallèlement le bon positionnement de plusieurs pays européens dans ses indicateurs de préparation à l’intelligence artificielle.

Ce discours ne démontre aucune érosion déjà engagée de la base fiscale liée au travail et ne fournit pas de scénario public chiffrant une éventuelle compensation par une taxation accrue du capital. Il attire surtout l’attention sur la manière dont la valeur créée par l’IA peut se répartir entre travail, capital et territoires.

Une entreprise européenne peut augmenter sa productivité grâce à un service d’intelligence artificielle fourni par un acteur américain, exécuté sur une infrastructure cloud appartenant à un autre groupe étranger et reposant sur du matériel dont une partie de la chaîne de valeur se trouve hors de l’Union. Le gain de productivité apparaît dans l’entreprise européenne, tandis qu’une fraction de la marge liée à l’outil est captée ailleurs.

Si cette technologie permet en parallèle d’absorber une croissance qui aurait auparavant nécessité une embauche, le salaire et les cotisations correspondant à cette embauche potentielle n’apparaissent pas. Une part du revenu technologique généré par l’outil est, elle, captée hors du territoire européen.

Aucun scénario de chômage massif n’est nécessaire pour que ce mécanisme devienne pertinent. Il suffit qu’une part croissante de la productivité européenne repose sur des infrastructures, des modèles, des logiciels ou du matériel dont la rente est captée ailleurs.

La mobilité internationale des bénéfices rend en outre la fiscalité du capital plus difficile à manier que celle du travail. Une région peut améliorer sa productivité tout en récupérant une part limitée des revenus associés si elle ne possède pas suffisamment les technologies qui rendent cette productivité possible.

Trois horizons à penser ensemble

Les politiques européennes travaillent aujourd’hui sur des temporalités différentes. Le vieillissement démographique, les déficits publics et les besoins d’investissement existent déjà. Ils justifient des politiques destinées à soutenir l’emploi et à préserver les recettes publiques. L’usage de l’intelligence artificielle progresse rapidement, tandis que ses effets macroéconomiques restent encore modestes.

Les gains de temps existent, mais leur conversion en production et en revenus dépend fortement de l’organisation des entreprises.

À plus long terme, une diffusion beaucoup plus large de l’IA et de la robotique pourrait modifier la relation entre heures humaines, masse salariale et valeur produite. Cette trajectoire reste ouverte. Elle peut coexister avec des pénuries de main-d’œuvre dans les soins, la construction, la maintenance ou d’autres secteurs difficiles à automatiser. Une économie peut chercher à augmenter son taux d’emploi tout en automatisant certaines fonctions administratives ou industrielles.

Le problème apparaît lorsque ces questions restent traitées séparément. Le taux d’emploi, la productivité, la fiscalité et la propriété des infrastructures décrivent différents moments d’une même circulation de la valeur. Une modification durable de l’un finit par agir sur les autres.

L’emploi participe à la production et distribue une grande partie du revenu qui permet ensuite d’accéder aux biens et aux services produits. Une forte hausse de productivité peut modifier la première fonction plus rapidement que la seconde. Si une heure humaine permet demain de produire ce qui en demandait deux auparavant, le gain peut devenir salaire, baisse des prix, réduction du temps de travail, investissement, bénéfice, revenu du capital ou combinaison de plusieurs de ces usages.

La technologie ne détermine pas seule cette répartition. La concurrence, les rapports de négociation, les structures de propriété, les choix fiscaux et la localisation des entreprises influencent le résultat.

Les politiques de l’emploi répondent aux contraintes présentes. Elles deviennent insuffisantes si elles restent la seule réponse à une économie où une part croissante de la valeur se déplace vers des revenus moins liés au travail ou captés hors du territoire européen.

Les données disponibles en 2026 montrent une diffusion rapide de l’IA, des gains de temps déjà mesurables et une part importante de la chaîne de valeur technologique détenue hors de l’Union. Elles ne montrent pas une base fiscale européenne déjà détachée du travail.

Le risque consiste à attendre que cet écart apparaisse clairement dans les recettes publiques avant de rapprocher ce qui est encore traité séparément : la quantité de travail nécessaire, la valeur produite, l’endroit où cette valeur est captée et celui où elle peut être taxée.