L'intelligence artificielle n'est plus seulement une course technologique. Elle est devenue une lutte autour de la manière dont les économies créent de la valeur, de la façon dont les sociétés organisent le travail, et, en fin de compte, de qui détient le pouvoir. Alors que les États-Unis et la Chine poursuivent des stratégies d'IA radicalement différentes, ils proposent aussi des réponses opposées à l'une des grandes questions du XXIe siècle : qu'est-ce qui - ou qui - crée la valeur à l'ère des machines intelligentes ?
Un nouveau champ autour de la théorie de la valeur
Des chercheurs chinois vont jusqu'à développer ce qu'ils appellent le "marxisme de l'IA" (soit l'analyse de l'IA à travers une grille marxiste), un champ émergent qui revisite les théories classiques du travail et de la valeur à la lumière de l'intelligence artificielle. Leur question centrale est à la fois philosophique et économique : d'où vient la valeur, une fois que des systèmes intelligents accomplissent une part croissante du travail productif ? Est-elle produite par la machine elle-même, par les ingénieurs qui l'ont conçue, par les travailleurs qui la supervisent, ou par les systèmes sociaux et institutionnels qui rendent l'IA possible ? Ce débat dépasse le cadre académique : il influence de plus en plus la réflexion chinoise sur la politique industrielle, l'emploi et la souveraineté économique à long terme.
La théorie de la valeur travail, issue de Marx, sert de socle à ces débats : elle affirme que la valeur économique provient en fin de compte du travail humain, et non du capital ou des machines seules. Cette base théorique a été posée par Karl Marx dans Le Capital (Tome I, chapitre 1, "La marchandise"), où il développe les concepts de valeur d'usage, valeur d'échange et valeur, et explique que la substance de la valeur est le temps de travail socialement nécessaire.
Voici la formulation de Marx : "La valeur d'une marchandise est déterminée par la quantité de temps de travail socialement nécessaire à sa production." Selon lui, les machines ne font que transmettre leur propre valeur à ce qu'elles contribuent à produire ; seul le travail vivant crée de la nouvelle valeur. Cela nous amène à une question brûlante à l'ère de l'intelligence artificielle : des systèmes cognitifs autonomes comme l'IA peuvent-ils véritablement devenir des sources de valeur en soi, ou bien la racine de toute valeur demeure-t-elle humaine, même lorsque l'IA intervient ?
Dans cette perspective, les machines augmentent la productivité en transférant la valeur qui leur a été incorporée par du travail humain antérieur, mais elles ne génèrent pas, par elles-mêmes, de nouvelle valeur. L'avènement de l'intelligence artificielle remet en question ce principe, car elle accomplit désormais des tâches cognitives complexes autrefois réservées aux humains. D'où la question : les systèmes autonomes peuvent-ils eux-mêmes devenir source de valeur ?
Les chercheurs chinois du "marxisme de l'IA" estiment que l'IA ne remet pas en cause la théorie de la valeur travail de Marx, mais qu'elle en exige une réinterprétation.
Par exemple, Qiaoyu Cai avance que l'approche chinoise de l'IA s'inscrit dans une économie politique postsocialiste, où le développement technologique est compris comme une interaction entre planification étatique, forces du marché et conception socialiste de la valeur, plutôt que comme un simple déterminisme technologique. De ce point de vue, la valeur générée par l'IA reste fondamentalement ancrée dans la connaissance, le travail et l'organisation sociale humains, même si les machines assument des fonctions cognitives de plus en plus sophistiquées.
Si les algorithmes sont formés à partir de vastes ensembles de données et de savoirs humains, la valeur produite par l'IA reste, d'un certain point de vue, enracinée dans le travail collectif, bien que de façon plus diffuse et socialement distribuée. Ce débat dépasse la théorie et a des implications majeures pour la productivité, la structure des salaires, la propriété des données, la fiscalité de l'automatisation et la répartition future des richesses dans des économies où les machines intelligentes deviennent des forces productives centrales.
États-Unis et Chine : deux visions de l'IA
Cette divergence intellectuelle reflète deux visions géopolitiques fondamentalement différentes de l'intelligence artificielle.
Aux États-Unis, le développement de l'IA est largement porté par les entreprises technologiques privées. L'ambition de la Silicon Valley est de créer des systèmes de plus en plus autonomes, voire super-intelligents, capables d'accomplir - et potentiellement de remplacer - un nombre croissant de tâches humaines. L'administration Trump a adopté une régulation plutôt légère, considérant que la rapidité du progrès technologique est un impératif stratégique dans la compétition mondiale, quitte à laisser de côté les conséquences sociales plus larges.
La Chine, à l'inverse, a adopté une toute autre approche. Plutôt que de laisser seules les entreprises technologiques définir la trajectoire de l'IA, Pékin part d'une vision nationale du développement économique et de la stabilité sociale, puis se demande comment l'intelligence artificielle peut servir ces objectifs. Comme le soulignent Kyle Chan (Brookings Institution) et d'autres analystes, la stratégie chinoise en matière d'IA est indissociable de ses ambitions industrielles et géopolitiques : atteindre l'autosuffisance technologique, renforcer sa base industrielle, réduire ses vulnérabilités stratégiques et améliorer sa compétitivité nationale grâce aux gains de productivité offerts par l'IA.
C'est pourquoi la Chine cherche à intégrer l'IA dans quasiment tous les secteurs de son économie : pas seulement les industries de pointe comme la robotique, les semi-conducteurs ou les véhicules autonomes, mais aussi les secteurs traditionnels comme l'acier, le ciment, la logistique ou la fabrication. L'objectif va au-delà du leadership technologique : il s'agit de transformer la productivité sur l'ensemble de la base industrielle tout en réduisant la dépendance stratégique aux technologies, chaînes d'approvisionnement et intrants critiques étrangers.
Dans le même temps, les responsables chinois savent que l'automatisation massive comporte des risques politiques et sociaux majeurs. Maintenir l'emploi et la cohésion sociale est donc une préoccupation majeure. Plutôt que de considérer la disparition d'emplois comme une fatalité de l'innovation, l'État chinois cherche à gérer la transition, en équilibrant les gains de productivité avec les objectifs plus larges de stabilité économique et de légitimité politique.
Le contraste avec le modèle américain est frappant. La stratégie d'IA de la Chine est fondamentalement dirigée par l'État, le développement technologique devant servir les priorités nationales. Aux États-Unis, le modèle reste, pour l'essentiel, porté par le marché. Des entreprises comme OpenAI, Anthropic, Google ou Meta développent des IA toujours plus puissantes, non pas en vertu d'une stratégie industrielle nationale, mais parce qu'elles répondent à des incitations et à une dynamique concurrentielle propres au secteur privé. L'orientation de l'IA est donc le produit d'investissements privés, de capital-risque et de la concurrence sur le marché, plus que d'une politique publique coordonnée.
La leçon à tirer de la Chine n'est pas que les démocraties libérales doivent copier son administration centralisée ou sa relation État-secteur technologique. Un tel modèle n'est pas transposable dans la plupart des pays occidentaux. En revanche, l'expérience chinoise montre que les gouvernements conservent une capacité d'action réelle face au changement technologique. Les institutions publiques peuvent orienter les incitations, fixer des priorités stratégiques, influer sur les résultats sociaux et décider comment l'IA sert la compétitivité nationale, plutôt que de se contenter de suivre la trajectoire dictée par le marché.
Pendant ce temps, l'Europe se trouve à mi-chemin entre les visions américaine et chinoise. Pourtant, sous la pression américaine pour préserver le marché de ses géants du numérique, l'Europe peine à mettre en œuvre sa propre stratégie ou même à élaborer un plan clair pour l'IA.
En somme, je pense que l'avenir de l'intelligence artificielle ne doit pas être déterminé uniquement par les marchés et les algorithmes. Il doit résulter de choix politiques et d'arrangements institutionnels. Alors que les États-Unis et la Chine suivent des voies de plus en plus divergentes, portées par leurs conceptions concurrentes de l'organisation économique, la révolution de l'IA devient non seulement une bataille pour la suprématie technologique, mais aussi une compétition entre différents modèles de capitalisme, de gouvernance et de création de valeur. Ce sont les décisions humaines et l'intérêt des citoyens - et non le déterminisme technologique - qui doivent définir qui bénéficiera réellement de la prochaine ère de l'intelligence.
Ricardo Martins - Docteur en sociologie, spécialiste des politiques européennes et internationales ainsi que de la géopolitique
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