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Comment la technologie détruit des emplois
L'automatisation réduit le besoin de personnes dans de nombreux emplois. Sommes-nous confrontés à un avenir de revenus stagnants et d'aggravation des inégalités ? 12 juin 2013
Compte tenu de son attitude académique calme et raisonnée, il est facile de rater à quel point l'affirmation d'Erik Brynjolfsson est vraiment provocante. Brynjolfsson, professeur à la MIT Sloan School of Management, et son collaborateur et coauteur Andrew McAfee soutiennent depuis un an et demi que les avancées impressionnantes de la technologie informatique, de l'amélioration de la robotique industrielle aux services de traduction automatisés, sont en grande partie à l'origine de la lenteur croissance de l'emploi au cours des 10 à 15 dernières années. Encore plus inquiétant pour les travailleurs, les universitaires du MIT prévoient de sombres perspectives pour de nombreux types d'emplois, car ces nouvelles technologies puissantes sont de plus en plus adoptées non seulement dans le travail de fabrication, de bureau et de vente au détail, mais aussi dans des professions telles que le droit, les services financiers, l'éducation et la médecine.
Que les robots, l'automatisation et les logiciels puissent remplacer les gens peut sembler évident pour quiconque a travaillé dans la fabrication automobile ou en tant qu'agent de voyages. Mais l'affirmation de Brynjolfsson et McAfee est plus troublante et controversée. Ils pensent que le changement technologique rapide a détruit des emplois plus vite qu'il n'en crée, contribuant à la stagnation du revenu médian et à la croissance des inégalités aux États-Unis. Et, soupçonnent-ils, quelque chose de similaire se produit dans d'autres pays technologiquement avancés.
Cette histoire faisait partie de notre numéro de juillet 2013
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Selon Brynjolfsson, la preuve la plus accablante est peut-être un graphique que seul un économiste pourrait aimer. En économie, la productivité - la quantité de valeur économique créée pour une unité donnée d'intrant, telle qu'une heure de travail - est un indicateur crucial de la croissance et de la création de richesse. C'est une mesure du progrès. Sur le graphique que Brynjolfsson aime montrer, des lignes distinctes représentent la productivité et l'emploi total aux États-Unis. Pendant des années après la Seconde Guerre mondiale, les deux lignes se sont étroitement suivies, avec des augmentations d'emplois correspondant à des augmentations de productivité. Le schéma est clair : à mesure que les entreprises ont généré plus de valeur de leurs travailleurs, le pays dans son ensemble est devenu plus riche, ce qui a alimenté plus d'activité économique et créé encore plus d'emplois. Puis, à partir de 2000, les lignes divergent ; la productivité continue d'augmenter vigoureusement, mais l'emploi fléchit soudainement. En 2011, un écart important apparaît entre les deux lignes, montrant une croissance économique sans augmentation parallèle de la création d'emplois. Brynjolfsson et McAfee appellent cela le grand découplage. Et Brynjolfsson se dit convaincu que la technologie est à l'origine à la fois de la croissance saine de la productivité et de la faible croissance de l'emploi.
C'est une affirmation surprenante car elle menace la confiance que de nombreux économistes placent dans le progrès technologique. Brynjolfsson et McAfee croient toujours que la technologie stimule la productivité et enrichit les sociétés, mais ils pensent qu'elle peut aussi avoir un côté sombre : le progrès technologique élimine le besoin de nombreux types d'emplois et laisse le travailleur typique dans une situation pire qu'avant. Brynjolfsson peut pointer vers un deuxième graphique indiquant que le revenu médian n'augmente pas alors même que le produit intérieur brut monte en flèche. C'est le grand paradoxe de notre époque, dit-il. La productivité est à des niveaux records, l'innovation n'a jamais été aussi rapide, et pourtant, en même temps, nous avons un revenu médian en baisse et nous avons moins d'emplois. Les gens prennent du retard parce que la technologie avance si vite et que nos compétences et nos organisations ne suivent pas le rythme.
Brynjolfsson et McAfee ne sont pas des Luddites. En effet, ils sont parfois accusés d'être trop optimistes sur l'ampleur et la rapidité des avancées numériques récentes. Brynjolfsson dit qu'ils ont commencé à écrire Course contre la machine , le livre de 2011 dans lequel ils ont exposé une grande partie de leur argumentation, car ils voulaient expliquer les avantages économiques de ces nouvelles technologies (Brynjolfsson a passé une grande partie des années 1990 à flairer des preuves que la technologie de l'information augmentait les taux de productivité). Mais il est devenu clair pour eux que les mêmes technologies rendant de nombreux emplois plus sûrs, plus faciles et plus productifs réduisaient également la demande de nombreux types de travailleurs humains.
Les preuves anecdotiques que les technologies numériques menacent l'emploi sont, bien sûr, partout. Les robots et l'automatisation avancée sont courants dans de nombreux types de fabrication depuis des décennies. Aux États-Unis et en Chine, les puissances manufacturières mondiales, moins de personnes travaillent dans le secteur manufacturier aujourd'hui qu'en 1997, grâce au moins en partie à l'automatisation. Les usines automobiles modernes, dont beaucoup ont été transformées par la robotique industrielle dans les années 1980, utilisent régulièrement des machines qui soudent et peignent de manière autonome des pièces de carrosserie, des tâches qui étaient autrefois gérées par des humains. Plus récemment, des robots industriels comme Baxter de Rethink Robotics (voir The Blue-Collar Robot , mai/juin 2013), plus flexibles et beaucoup moins chers que leurs prédécesseurs, ont été introduits pour effectuer des tâches simples pour les petits fabricants dans divers secteurs. Le site Web d'une startup de la Silicon Valley appelée Industrial Perception présente une vidéo du robot qu'elle a conçu pour être utilisé dans les entrepôts pour ramasser et lancer des boîtes comme un éléphant qui s'ennuie. Et des sensations telles que la voiture sans conducteur de Google suggèrent ce que l'automatisation pourrait accomplir un jour prochain.
Un changement moins spectaculaire, mais avec un impact potentiellement beaucoup plus important sur l'emploi, se produit dans le travail de bureau et les services professionnels. Des technologies telles que le Web, l'intelligence artificielle, les mégadonnées et les analyses améliorées, rendues possibles par la disponibilité toujours croissante d'une puissance de calcul et d'une capacité de stockage bon marché, automatisent de nombreuses tâches de routine. D'innombrables emplois traditionnels de cols blancs, comme beaucoup dans la poste et dans le service à la clientèle, ont disparu. W. Brian Arthur, chercheur invité au laboratoire des systèmes d'intelligence du Xerox Palo Alto Research Center et ancien professeur d'économie à l'Université de Stanford, appelle cela l'économie autonome. C'est beaucoup plus subtil que l'idée que les robots et l'automatisation effectuent des tâches humaines, dit-il : cela implique que des processus numériques communiquent avec d'autres processus numériques et créent de nouveaux processus, nous permettant de faire beaucoup de choses avec moins de personnes et de rendre obsolètes d'autres tâches humaines.
C'est cet assaut de processus numériques, explique Arthur, qui explique principalement comment la productivité a augmenté sans augmentation significative du travail humain. Et, dit-il, les versions numériques de l'intelligence humaine remplacent de plus en plus même les emplois que l'on croyait autrefois nécessiter des personnes. Cela changera chaque profession d'une manière que nous avons à peine vue, prévient-il.
McAfee, directeur associé du MIT Center for Digital Business de la Sloan School of Management, s'exprime rapidement et avec une certaine admiration lorsqu'il décrit des avancées telles que la voiture sans conducteur de Google. Pourtant, malgré son enthousiasme évident pour les technologies, il ne voit pas revenir les emplois récemment disparus. La pression sur l'emploi et les inégalités qui en résultent ne feront qu'empirer, suggère-t-il, à mesure que les technologies numériques, alimentées par suffisamment de puissance de calcul, de données et de geeks, poursuivront leurs avancées exponentielles au cours des prochaines décennies. J'aimerais me tromper, dit-il, mais quand toutes ces technologies de science-fiction seront déployées, pourquoi aurons-nous besoin de tout le monde ?
Nouvelle économie ?
Mais ces nouvelles technologies sont-elles vraiment responsables d'une décennie de faible croissance de l'emploi ? De nombreux économistes du travail affirment que les données sont, au mieux, loin d'être concluantes. Plusieurs autres explications plausibles, dont les événements liés au commerce mondial et aux crises financières du début et de la fin des années 2000, pourraient expliquer la relative lenteur de la création d'emplois depuis le début du siècle. Personne ne le sait vraiment, dit Richard Freeman, économiste du travail à l'Université Harvard. C'est parce qu'il est très difficile de séparer les effets de la technologie d'autres effets macroéconomiques, dit-il. Mais il est sceptique quant au fait que la technologie changerait un large éventail de secteurs d'activité assez rapidement pour expliquer les chiffres récents de l'emploi.
Les tendances de l'emploi ont polarisé la main-d'œuvre et vidé la classe moyenne.
David Autor, économiste au MIT qui a longuement étudié les liens entre les emplois et la technologie, doute également que la technologie puisse expliquer un changement aussi brutal de l'emploi total. Il y a eu une forte baisse de l'emploi à partir de 2000. Quelque chose a changé, dit-il. Mais personne n'en connaît la cause. De plus, il doute que la productivité ait, en fait, fortement augmenté aux États-Unis au cours de la dernière décennie (les économistes peuvent être en désaccord sur cette statistique car il existe différentes manières de mesurer et de peser les intrants et les extrants économiques). S'il a raison, cela soulève la possibilité que la faible croissance de l'emploi soit simplement le résultat d'une économie atone. Le ralentissement soudain de la création d'emplois est un gros casse-tête, dit-il, mais il n'y a pas beaucoup de preuves qu'il soit lié aux ordinateurs.
Certes, selon Autor, les technologies informatiques modifient les types d'emplois disponibles, et ces changements ne sont pas toujours bénéfiques. Au moins depuis les années 1980, dit-il, les ordinateurs ont de plus en plus pris en charge des tâches telles que la comptabilité, le travail de bureau et les travaux de production répétitifs dans le secteur manufacturier, qui fournissaient généralement un salaire à la classe moyenne. Dans le même temps, les emplois mieux rémunérés nécessitant de la créativité et des compétences en résolution de problèmes, souvent assistés par des ordinateurs, se sont multipliés. Il en va de même pour les emplois peu qualifiés : la demande a augmenté pour les employés de la restauration, les concierges, les aides-soignants à domicile et d'autres personnes effectuant des travaux de service presque impossibles à automatiser. Le résultat, dit Autor, a été une polarisation de la main-d'œuvre et un évidement de la classe moyenne, ce qui s'est produit dans de nombreux pays industrialisés au cours des dernières décennies. Mais c'est très différent de dire que la technologie affecte le nombre total d'emplois, ajoute-t-il. Les emplois peuvent changer beaucoup sans qu'il y ait de changements énormes dans les taux d'emploi.
De plus, même si les technologies numériques d'aujourd'hui freinent la création d'emplois, l'histoire suggère qu'il s'agit très probablement d'un choc temporaire, quoique douloureux ; à mesure que les travailleurs ajustent leurs compétences et que les entrepreneurs créent des opportunités basées sur les nouvelles technologies, le nombre d'emplois va rebondir. Cela, du moins, a toujours été le modèle. La question est donc de savoir si les technologies informatiques d'aujourd'hui seront différentes, créant un chômage involontaire à long terme.
Au moins depuis le début de la révolution industrielle dans les années 1700, les améliorations technologiques ont modifié la nature du travail et détruit certains types d'emplois au cours du processus. En 1900, 41 pour cent des Américains travaillaient dans l'agriculture ; en 2000, il n'était que de 2 %. De même, la proportion d'Américains employés dans le secteur manufacturier est passée de 30 % dans les années qui ont suivi la Seconde Guerre mondiale à environ 10 % aujourd'hui, en partie à cause de l'automatisation croissante, en particulier au cours des années 1980.
Alors que de tels changements peuvent être douloureux pour les travailleurs dont les compétences ne correspondent plus aux besoins des employeurs, Lawrence Katz, un économiste de Harvard, affirme qu'aucun schéma historique ne montre ces changements conduisant à une diminution nette des emplois sur une période prolongée. Katz a effectué des recherches approfondies sur la façon dont les progrès technologiques ont affecté les emplois au cours des derniers siècles, décrivant, par exemple, comment les artisans hautement qualifiés du milieu du XIXe siècle ont été déplacés par des travailleurs moins qualifiés dans les usines. Bien qu'il puisse falloir des décennies aux travailleurs pour acquérir l'expertise nécessaire pour de nouveaux types d'emploi, dit-il, nous n'avons jamais manqué d'emplois. Il n'y a pas de tendance à long terme à éliminer le travail pour les gens. Sur le long terme, les taux d'emploi sont assez stables. Les gens ont toujours été capables de créer de nouveaux emplois. Les gens proposent de nouvelles choses à faire.
Pourtant, Katz ne rejette pas l'idée qu'il y a quelque chose de différent dans les technologies numériques d'aujourd'hui, quelque chose qui pourrait affecter un éventail encore plus large de travaux. La question, dit-il, est de savoir si l'histoire économique servira de guide utile. Les interruptions d'emploi causées par la technologie seront-elles temporaires à mesure que la main-d'œuvre s'adapte, ou verrons-nous un scénario de science-fiction dans lequel des processus automatisés et des robots dotés de compétences surhumaines prendront en charge un large éventail de tâches humaines ? Bien que Katz s'attend à ce que le modèle historique se maintienne, c'est vraiment une question, dit-il. Si la technologie perturbe suffisamment, qui sait ce qui se passera ?
Dr. Watson
Pour avoir un aperçu de la question de Katz, il vaut la peine d'examiner comment les technologies les plus avancées d'aujourd'hui sont déployées dans l'industrie. Bien que ces technologies aient sans aucun doute repris certains emplois humains, trouver des preuves de travailleurs déplacés par des machines à grande échelle n'est pas si facile. L'une des raisons pour lesquelles il est difficile de déterminer l'impact net sur les emplois est que l'automatisation est souvent utilisée pour rendre les travailleurs humains plus efficaces, pas nécessairement pour les remplacer. L'augmentation de la productivité signifie que les entreprises peuvent effectuer le même travail avec moins d'employés, mais cela peut également leur permettre d'augmenter la production avec leurs employés existants et même de pénétrer de nouveaux marchés.
Prenez le robot orange vif Kiva, une aubaine pour les entreprises de commerce électronique naissantes. Créés et vendus par Kiva Systems, une startup fondée en 2002 et achetée par Amazon pour 775 millions de dollars en 2012, les robots sont conçus pour parcourir de grands entrepôts, récupérer des racks de marchandises commandées et livrer les produits aux humains qui emballent les commandes. Dans le grand entrepôt de démonstration et l'installation d'assemblage de Kiva à son siège social à l'extérieur de Boston, des flottes de robots se déplacent avec une énergie apparemment sans fin : certaines machines nouvellement assemblées effectuent des tests pour prouver qu'elles sont prêtes à être expédiées aux clients du monde entier, tandis que d'autres attendent pour démontrer à un visiteur comment il peut répondre presque instantanément à une commande électronique et apporter le produit souhaité au poste de travail.
Un entrepôt équipé de robots Kiva peut gérer jusqu'à quatre fois plus de commandes qu'un entrepôt non automatisé similaire, où les travailleurs peuvent passer jusqu'à 70 % de leur temps à marcher pour récupérer des marchandises. (Par coïncidence ou non, Amazon a acheté Kiva peu de temps après qu'un article de presse a révélé que les travailleurs de l'un des entrepôts géants du détaillant parcouraient souvent plus de 16 km par jour.)
Malgré le potentiel d'économie de main-d'œuvre des robots, Mick Mountz, fondateur et PDG de Kiva, dit qu'il doute que les machines aient mis de nombreuses personnes au chômage ou le feront à l'avenir. D'une part, dit-il, la plupart des clients de Kiva sont des détaillants de commerce électronique, certains d'entre eux se développant si rapidement qu'ils ne peuvent pas embaucher assez rapidement. En rendant les opérations de distribution moins chères et plus efficaces, la technologie robotique a aidé nombre de ces détaillants à survivre et même à se développer. Avant de fonder Kiva, Mountz a travaillé chez Webvan, une entreprise de livraison d'épicerie en ligne qui était l'une des plus tristement célèbres flambées de l'ère des dot-com des années 1990. Il aime montrer les chiffres démontrant que Webvan était condamné dès le départ ; une commande de 100 $ a coûté 120 $ à l'entreprise pour l'expédition. Le point de vue de Mountz est clair : quelque chose d'aussi banal que le coût de la manutention des matériaux peut condamner une nouvelle entreprise à une mort prématurée. L'automatisation peut résoudre ce problème.
Pendant ce temps, Kiva elle-même recrute. Des ballons oranges, de la même couleur que les robots, survolent plusieurs cabines de son bureau tentaculaire, signalant que les occupants sont arrivés au cours du dernier mois. La plupart de ces nouveaux employés sont des ingénieurs logiciels : alors que les robots sont les porte-drapeaux de l'entreprise, ses innovations moins connues résident dans les algorithmes complexes qui guident les mouvements des robots et déterminent où dans l'entrepôt les produits sont stockés. Ces algorithmes contribuent à rendre le système adaptable. Il peut apprendre, par exemple, qu'un certain produit est rarement commandé, il doit donc être stocké dans une zone éloignée.
Bien que des avancées comme celles-ci suggèrent comment certains aspects du travail pourraient être soumis à l'automatisation, elles illustrent également que les humains excellent toujours dans certaines tâches, par exemple, emballer divers articles ensemble. De nombreux problèmes traditionnels de la robotique, tels que comment apprendre à une machine à reconnaître un objet comme, par exemple, une chaise, restent en grande partie insolubles et sont particulièrement difficiles à résoudre lorsque les robots sont libres de se déplacer dans un environnement relativement non structuré comme une usine. ou bureau.
Les techniques utilisant de grandes quantités de puissance de calcul ont beaucoup aidé les robots à comprendre leur environnement, mais John Leonard, professeur d'ingénierie au MIT et membre de son laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle (CSAIL), affirme que de nombreuses difficultés familières subsistent. Une partie de moi voit les progrès s'accélérer ; l'autre partie de moi voit les mêmes vieux problèmes, dit-il. Je vois à quel point il est difficile de faire quoi que ce soit avec des robots. Le grand défi est l'incertitude. En d'autres termes, les gens sont encore bien meilleurs pour faire face aux changements de leur environnement et réagir aux événements inattendus.
Pour cette raison, dit Leonard, il est plus facile de voir comment les robots pourraient fonctionner avec humains que seuls dans de nombreuses applications. Les personnes et les robots travaillant ensemble peuvent se produire beaucoup plus rapidement que les robots remplaçant simplement les humains, dit-il. Cela ne se produira pas de mon vivant à grande échelle. Le taxi semi-autonome aura toujours un chauffeur.
L'un des robots les plus conviviaux et les plus flexibles destinés à travailler avec les humains est le Baxter de Rethink. La création de Rodney Brooks, le fondateur de l'entreprise, Baxter a besoin d'une formation minimale pour effectuer des tâches simples comme ramasser des objets et les déplacer dans une boîte. Il est destiné à être utilisé dans des installations de fabrication relativement petites où les robots industriels conventionnels coûteraient trop cher et présenteraient trop de danger pour les travailleurs. L'idée, dit Brooks, est de faire en sorte que les robots s'occupent de tâches ennuyeuses et répétitives que personne ne veut faire.
Il est difficile de ne pas aimer instantanément Baxter, en partie parce qu'il semble si désireux de plaire. Les sourcils sur son écran se lèvent d'un air interrogateur lorsqu'il est perplexe ; ses bras se retirent docilement et doucement lorsqu'ils sont heurtés. Interrogé sur l'affirmation selon laquelle de tels robots industriels avancés pourraient éliminer des emplois, Brooks répond simplement qu'il ne le voit pas de cette façon. Les robots, dit-il, peuvent être pour les ouvriers d'usine comme les perceuses électriques le sont pour les ouvriers du bâtiment : cela les rend plus productifs et efficaces, mais cela ne prend pas de travail.
Les machines créées chez Kiva et Rethink ont été intelligemment conçues et construites pour fonctionner avec les gens, prenant en charge les tâches que les humains ne veulent souvent pas faire ou pour lesquelles ils ne sont pas particulièrement bons. Ils sont spécifiquement conçus pour améliorer la productivité de ces travailleurs. Et il est difficile de voir comment même ces robots de plus en plus sophistiqués remplaceront bientôt les humains dans la plupart des emplois manufacturiers et industriels. Mais les emplois de bureau et certains emplois professionnels pourraient être plus vulnérables. C'est parce que le mariage de l'intelligence artificielle et des mégadonnées commence à donner aux machines une capacité plus humaine à raisonner et à résoudre de nombreux nouveaux types de problèmes.
Même si l'économie ne fait que traverser une transition, celle-ci est extrêmement douloureuse pour beaucoup.
Dans la banlieue nord de New York, IBM Research pousse l'informatique ultra-intelligente dans les domaines de professions telles que la médecine, la finance et le service client. Les efforts d'IBM ont abouti à Watson, un système informatique connu pour avoir battu des champions humains dans le jeu télévisé. Péril! en 2011. Cette version de Watson se trouve maintenant dans un coin d'un grand centre de données du centre de recherche de Yorktown Heights, marqué d'une plaque rougeoyante commémorant ses jours de gloire. Pendant ce temps, les chercheurs testent déjà de nouvelles générations de Watson en médecine, où la technologie pourrait aider les médecins à diagnostiquer des maladies comme le cancer, à évaluer les patients et à prescrire des traitements.
IBM aime l'appeler l'informatique cognitive. Essentiellement, Watson utilise des techniques d'intelligence artificielle, un traitement et une analyse avancés du langage naturel et des quantités massives de données tirées de sources spécifiques à une application donnée (dans le cas des soins de santé, cela signifie des revues médicales, des manuels et des informations collectées à partir du médecins ou hôpitaux utilisant le système). Grâce à ces techniques innovantes et à d'énormes quantités de puissance de calcul, il peut rapidement proposer des conseils, par exemple les informations les plus récentes et les plus pertinentes pour guider le diagnostic et les décisions de traitement d'un médecin.
Malgré la capacité remarquable du système à donner un sens à toutes ces données, le Dr Watson n'en est qu'à ses débuts. Bien qu'il ait des capacités rudimentaires pour apprendre de modèles spécifiques et évaluer différentes possibilités, il est loin d'avoir le type de jugement et d'intuition dont un médecin a souvent besoin. Mais IBM a également annoncé qu'il commencerait à vendre les services de Watson aux centres d'appels de support client, qui nécessitent rarement un jugement humain aussi sophistiqué. IBM indique que les entreprises loueront une version mise à jour de Watson pour une utilisation en tant qu'agent de service client qui répond aux questions des consommateurs ; il a déjà signé sur plusieurs banques. L'automatisation n'a rien de nouveau dans les centres d'appels, bien sûr, mais la capacité améliorée de Watson pour le traitement du langage naturel et sa capacité à puiser dans une grande quantité de données suggèrent que ce système pourrait parler clairement avec les appelants, leur offrant des conseils spécifiques même sur des questions techniques et complexes. des questions. Il est facile de le voir remplacer de nombreux réfractaires humains dans son nouveau domaine.
Les perdants du numérique
L'affirmation selon laquelle l'automatisation et les technologies numériques sont en partie responsables du manque d'emplois d'aujourd'hui a évidemment touché un point sensible pour de nombreuses personnes inquiètes pour leur propre emploi. Mais ce n'est qu'une conséquence de ce que Brynjolfsson et McAfee considèrent comme une tendance plus large. L'accélération rapide du progrès technologique, disent-ils, a considérablement élargi l'écart entre les gagnants et les perdants économiques – les inégalités de revenus dont de nombreux économistes s'inquiètent depuis des décennies. Les technologies numériques ont tendance à favoriser les superstars, soulignent-ils. Par exemple, quelqu'un qui crée un programme informatique pour automatiser la préparation des déclarations de revenus pourrait gagner des millions ou des milliards de dollars tout en éliminant le besoin d'innombrables comptables.
Les nouvelles technologies empiètent sur les compétences humaines d'une manière tout à fait sans précédent, selon McAfee, et de nombreux emplois de la classe moyenne sont dans le mille ; même le travail relativement hautement qualifié dans les domaines de l'éducation, de la médecine et du droit est touché. Le milieu semble s'éloigner, ajoute-t-il. Le haut et le bas sont clairement de plus en plus éloignés. Alors que la technologie n'est peut-être qu'un facteur, selon McAfee, elle a été sous-estimée et elle est susceptible de devenir de plus en plus importante.
Tout le monde n'est pas d'accord avec les conclusions de Brynjolfsson et McAfee, en particulier l'affirmation selon laquelle l'impact des récents changements technologiques pourrait être différent de tout ce qui a été vu auparavant. Mais il est difficile d'ignorer leur avertissement selon lequel la technologie creuse l'écart de revenu entre les férus de technologie et les autres. Et même si l'économie ne fait que traverser une transition similaire à celles qu'elle a connues auparavant, c'est une transition extrêmement douloureuse pour de nombreux travailleurs, et il faudra y remédier d'une manière ou d'une autre. Katz de Harvard a montré que les États-Unis ont prospéré au début des années 1900 en partie parce que l'enseignement secondaire est devenu accessible à de nombreuses personnes à une époque où l'emploi dans l'agriculture se tarissait. Le résultat, au moins jusqu'aux années 1980, a été une augmentation du nombre de travailleurs instruits qui ont trouvé des emplois dans les secteurs industriels, augmentant les revenus et réduisant les inégalités. La leçon de Katz : les conséquences douloureuses à long terme pour la main-d'œuvre ne découlent pas inévitablement des changements technologiques.
Brynjolfsson lui-même dit qu'il n'est pas prêt à conclure que le progrès économique et l'emploi ont divergé pour de bon. Je ne sais pas si nous pouvons récupérer, mais j'espère que nous pourrons, dit-il. Mais cela, suggère-t-il, dépendra de la reconnaissance du problème et de la prise de mesures telles qu'investir davantage dans la formation et l'éducation des travailleurs.
Nous avons eu de la chance et la productivité en constante augmentation a permis à tous les bateaux d'augmenter pendant une grande partie du 20e siècle, dit-il. Beaucoup de gens, en particulier des économistes, sont arrivés à la conclusion que c'était exactement la façon dont le monde fonctionnait. J'avais l'habitude de dire que si on s'occupait de la productivité, tout le reste s'occuperait de lui-même ; c'était la statistique économique la plus importante. Mais ce n'est plus vrai. Il ajoute : C'est l'un des sales secrets de l'économie : le progrès technologique fait croître l'économie et crée de la richesse, mais il n'y a pas de loi économique qui dit que tout le monde en bénéficiera. Autrement dit, dans la course contre la machine, certains sont susceptibles de gagner alors que beaucoup d'autres perdent.