Thibaut Marqueyrol – Dans cet article, nous entendons continuer notre propos concernant l’intelligence artificielle et les enjeux qui en découlent pour les pays occidentaux et singulièrement pour les catholiques, aspects qui ont été largement ignorés dans la dernière encyclique du Saint Père.
Les révolutions industrielles ont toujours commencé par écrémer par le bas. D’abord la force motrice : la machine à vapeur a remplacé les bras et les bêtes. Puis la vitesse et la précision : le métier à tisser mécanique a tué le travail artisanal des tisserands. Ensuite les tâches répétitives et de basse qualité : la chaîne de montage fordiste a transformé l’ouvrier en simple exécutant. À chaque fois, ce sont les travailleurs les moins qualifiés, ceux dont la valeur ajoutée était principalement physique ou routinière, qui ont été les premiers touchés. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle semble suivre le même schéma… mais en partie seulement.
Pour les employés les moins qualifiés dans les tâches purement physiques ou manuelles, l’IA ne changera probablement pas grand-chose à court terme. Les robots et l’automatisation existent depuis longtemps dans l’industrie ; ils n’ont pas supprimé tous les postes de manutention ou d’assemblage. Plus récemment, les plus vulnérables sont déjà devenus, en quelques années, les esclaves des big data : les chauffeurs Uber, les livreurs Deliveroo ou Pizza Hut, les travailleurs des plateformes. Leur «patron» est un algorithme qui optimise en temps réel les trajets, les prix dynamiques, les pénalités et les désactivations. Ils ne négocient pas leur salaire ; ils subissent un scoring permanent. L’IA ne les remplace pas encore complètement (les robotaxis arrivent, mais lentement), mais elle les contrôle déjà de manière totale. C’est la version moderne de l’usine du XIXe siècle : la machine ne remplace pas l’homme, elle l’asservit plus efficacement.
Sur le marché manufacturier, la grande révolution de l’automatisation et de la concurrence mondiale (Chine, robotique, délocalisations) est déjà passée. Beaucoup d’usines ont fermé ou se sont modernisées. Pourtant, des secteurs subsistent — notamment en Suisse et en Europe — où la compétitivité ne repose plus (ou plus seulement) sur le coût horaire de la main-d’œuvre, mais sur la performance globale de l’entreprise : environnement fiscal, maîtrise des frais de structure, qualité, agilité et fiabilité. Dans ces niches, le coût élevé du travail humain est compensé par d’autres facteurs.
L’IA bouleverse cet équilibre. Elle ne se limite plus à l’automatisation des gestes physiques ou répétitifs. Elle s’attaque désormais aux tâches cognitives et relationnelles : traitement de données, rédaction, service client, support RH ou diagnostics techniques. Ce qui relevait jusqu’ici des «cols blancs» et des fonctions supports devient scalable à grande vitesse et à moindre coût.
Tout n’est pas noir pour autant
L’IA automatise en priorité ce qui est répétitif, codifiable ou facilement imitable. Les processus administratifs basiques, les synthèses de données standardisées et l’assistance client de premier niveau entrent ainsi dans le domaine du mécanisable. Les entreprises y voient un gain évident de productivité. Cette évolution prolonge une logique historique : après la mécanisation des corps vient celle d’une partie de l’esprit et de la relation.
Le bémol de l’énergie
Cette mécanisation a toutefois un coût réel, souvent sous-estimé. Selon les estimations de l’Agence internationale de l’énergie (IEA) publiées en 2025-2026, la consommation électrique des data centers a augmenté de 17 % en 2025, avec une hausse de 50 % pour les infrastructures dédiées à l’IA. Les projections situent cette consommation autour de 945 TWh en 2030 dans le scénario de base, soit près de 3 % de l’électricité mondiale. L’inférence — c’est-à-dire l’utilisation quotidienne des modèles — représente aujourd’hui 80 à 90 % de cette consommation énergétique. Une requête courte consomme en moyenne 0,3 à 0,4 Wh, mais une interaction longue ou avec raisonnement peut en demander plusieurs dizaines. À l’échelle de centaines de millions de requêtes quotidiennes, le poids énergétique devient massif, même si l’optimisation future des puces et des algorithmes viendra corriger la trajectoire.
Ce gouffre énergétique met en lumière l’efficacité prodigieuse du cerveau humain. Celui-ci assure l’ensemble de ses fonctions (calcul, mémoire, analyse, émotions, décisions) avec une puissance continue d’environ 20 watts. L’IA, à l’inverse, doit mobiliser des infrastructures gigantesques pour traiter par des calculs statistiques de masse ce que l’esprit humain résout de manière ciblée. Notre cerveau tire sa sobriété de sa capacité à naviguer dans l’incertitude sans avoir besoin de calculer de perpétuelles corrélations de données.
L’impasse de la statistique face au réel
C’est face à l’imprévu et à la rareté des données que l’illusion computationnelle se dissipe. Les modèles de langage actuels excellent tant qu’ils naviguent dans le périmètre de leur base d’entraînement. Dès que la réalité dévie de la norme statistique — qu’il s’agisse d’un contexte inédit, de données contradictoires ou d’un besoin de raisonner par analogie plutôt que par probabilité —, la machine commet des erreurs grossières. Ces défaillances ne sont pas de simples anomalies techniques réversibles ; elles illustrent une divergence de nature entre le calcul et la pensée. Le secteur des véhicules autonomes en fournit une illustration parfaite. Constructeurs et législateurs se heurtent à un obstacle juridique et éthique majeur : celui de la responsabilité. Face à un accident provoqué par une situation inédite et non répertoriée par les capteurs (un comportement piétonnier aberrant ou des conditions climatiques extrêmes), l’imputabilité de la faute s’avère impossible à fixer. Qui doit répondre des dommages : l’ingénieur, la firme automobile ou le conducteur ? Le problème demeure entier car un algorithme fournit une probabilité, jamais un acte de conscience responsable. Faute d’un agent moral capable de répondre de ses actes devant un tribunal ou sa conscience, l’usage autonome pourrait se révéler plus contrôlé que prévu.
Cette barrière n’est pas quantitative, elle est d’ordre ontologique. L’esprit humain ne se réduit pas à une table de correspondances statistiques. Il s’appuie sur la connaissance tacite, la logique causale et l’acceptation du risque en situation d’incertitude. L’IA, prisonnière de son historique de données, demeure impuissante face au cas unique.
Dès lors, la résistance des compétences techniques de haut niveau (hard skills) à l’automatisation ne tient pas à leur complexité technique, mais à leur nature profonde. Elles exigent un discernement et une capacité de validation de la machine que le calcul probabiliste ne peut pas toujours générer de manière efficace. Maîtriser un art ou une technique, c’est savoir repérer les biais de l’algorithme, décider dans le doute et assumer les conséquences du résultat.
Le rempart des vertus et le sens du travail
Ce que la technologie ne pourra jamais simuler, ce sont les vertus au sens de la tradition aristotélicienne : ces forces de l’âme forgées par l’expérience et guidées par la prudence (la sagesse pratique). La justice, la tempérance, le courage ou l’humilité ne sont pas des programmes informatiques exécutables. Elles requièrent une vie intérieure, une confrontation charnelle avec le réel et une tension vers un bien supérieur. L’IA peut imiter la syntaxe de la compassion ou optimiser une chaîne de décision équitable ; elle n’a pas pour autant de dimension morale ni de responsabilité propre.
Le conflit majeur de notre époque se situe sur ce terrain éthique et existentiel. Le travail peut être abordé sous un angle purement transactionnel : un échange mécanique de services contre un salaire, régi par la seule logique du profit mutuel. Ce modèle mercenaire dégrade l’activité humaine et condamne l’employé à l’obsolescence face à la machine.
À l’inverse, si le travail est conçu comme une contribution au bien commun, exigeant un engagement personnel sincère — le goût de l’œuvre bien faite, la fidélité aux engagements, la transmission du métier et la charité envers le prochain —, il échappe à l’emprise technologique. Ce dévouement n’est pas une simple clause de style éthique ; c’est un ancrage existentiel concret qui confère à l’action humaine une densité que l’algorithme le plus sophistiqué ne saurait contrefaire.
L’irruption de l’intelligence artificielle agit comme un révélateur de cette frontière. En prenant en charge les tâches standardisées, elle nous somme de redéfinir et de préserver la spécificité irréductible de l’agir humain. Ceux qui adossent leur valeur professionnelle à une authentique exigence de vertu couplée à une expertise technique éprouvée possèdent une assise que l’automatisation ne pourra pas ébranler. En revanche, ceux qui se contentent d’une posture relationnelle superficielle ou d’une logique de pure exécution contractuelle se découvrent d’une extrême fragilité.
L’IA n’annonce pas l’effondrement du travail de l’homme, mais possiblement la faillite d’un modèle de travail déshumanisé, réduit à la tâche mécanique et à la simulation. Elle redonne paradoxalement leurs lettres de noblesse et une valeur renouvelée aux professions qui réclament un caractère solide, une véritable maîtrise technique et le souci du bien commun. C’est dans ce retour au réel et à l’excellence morale que pourrait bien résider la véritable souveraineté des travailleurs et des entreprises pour les temps à venir. Nous l’appelons de nos vœux. —