Dans la ronde des découvertes et inventions technologiques, l’ouverture au grand public des procédés d’intelligence artificielle (IA) mérite très certainement le titre de grande innovation de la décennie. Le lancement de ChatGPT en novembre 2022 sera sans doute la date retenue par les générations futures pour marquer la nouvelle ère qui se déploie devant nous.

Les questions qu’on peut se poser sur l’IA sont vastes, et dans de très nombreux domaines. Entre savoir si l’IA pourra un jour être consciente, évaluer l’impact du remplacement de certaines tâches jusque-là réservées à la main et à l’esprit de l’homme, mesurer le danger pour l’information posé par la génération facile d’images, de vidéos, de sons, il n’y a en effet qu’à se baisser. Toutes ces questions mériteraient des textes et des articles fouillés et détaillés¹, mais on va se cantonner ici à réfléchir à ce que le mode de production capitaliste est susceptible de faire quand il se confronte à une technologie telle que l’est l’IA. Et même réduit à ce domaine, on ne couvrira pas tous les aspects, qui vont des conditions de production des bases de données dont ont besoin les IA² jusqu’aux modifications sur le temps long des chaînes de valeur mondialisées, en passant par les ressources énergétiques et matérielles nécessaires. Ici, il va s’agir surtout d’appréhender ce qui se passe à notre époque, et quel est le futur probable que nous préparent les mécanismes habituels du capitalisme en regard de l’intelligence artificielle.

Malgré son apparence magique, l’IA est un bête programme informatique. Il est spécifique en ce qu’il semble marquer une rupture avec le fonctionnement habituel des ordinateurs, qui ont peu ou prou envahi notre quotidien. Même si le monde entier n’est pas encore connecté, surtout dans les pays pauvres et leurs zones rurales, aujourd’hui c’est environ 6 milliards de personnes (un peu moins de 75 % de la population mondiale) qui utilisent Internet, majoritairement par leur téléphone³. Cette couverture est essentielle : sans Internet, l’IA telle que nous la connaissons ne peut tout simplement pas exister. Les programmes utilisent une quantité phénoménale de données créées par des utilisateurs humains (données qui leur sont souvent volées) pour s’entraîner, et les programmes d’IA eux-mêmes sont « stockés » sur une quantité phénoménale de serveurs informatiques. Pour faire de l’IA, puissance au-delà des capacités de chacun de nos esprits individuels, il faut en réalité beaucoup de travail bêtement humain pour entraîner les programmes, miner les matières premières nécessaires aux serveurs informatiques, produire l’énergie électrique.

Là où on avait l’habitude, depuis la Révolution Industrielle, de remplacer des bras par des machines automatisées, l’intelligence artificielle fond sur le domaine narcissiquement réservé à l’humain, c’est-à-dire le domaine intellectuel. Les anthropologues nous apprennent que la division entre travail manuel et travail intellectuel est une vieille tendance qui court dans le passé de l’histoire humaine, qui aboutit au mépris du travail manuel pour y préférer les choses de l’esprit, plus hautes et plus valorisées. Mais on se tromperait en considérant l’IA comme la venue d’un nouveau messie qui aurait toujours raison, de par la grâce de son raisonnement infaillible ; dans le fond, les diverses IA sont des programmes informatiques qui traitent des bases de données, et qui nous renvoient les réponses sous une forme textuelle qui serait semblable à celle qu’userait un humain⁴. La créativité dont est capable par exemple ChatGPT est bornée par ce que les données d’entrée permettent, puisque le programme fait des paris statistiques sur la meilleure réponse probable, compte tenu du contexte d’énonciation. C’est là en vérité la nouveauté de ces IA : elles traitent d’énormes, de colossales quantité de données, et savent prendre en compte le contexte dans lequel est faite la demande de l’utilisateur. L’IA automatise des tâches « intellectuelles », celles que se réservaient la bourgeoisie et les couches supérieures du prolétariat, et qui leur permettait à la fois d’exiger de hauts salaires et de mépriser les besogneux aux gros bras. Sauf que le travail intellectuel en question se ramenait en réalité souvent à l’accomplissement de tâches répétitives et simples, grâce au travail de simplification des actions qu’avait réussi à produire l’application des principes de l’organisation, dite « scientifique », du travail. Aussi, l’IA est-elle la continuité de l’automatisation du travail, qui opère non pas une transformation matérielle, mais informationnelle.

Avant de s’intéresser aux potentialités que l’IA charrie, il peut être important de comprendre un peu en détail l’état économique réel dans lequel cette nouvelle industrie se déploie.

Des nouvelles des marchés

Qu’on ne s’y trompe pas : même si OpenAI, propriétaire de ChatGPT, est à l’origine uniquement une association, ses statuts déclarent, à sa fondation, que son but est de « garantir que l’intelligence artificielle générale (IAG) — par laquelle nous entendons des systèmes hautement autonomes qui surpassent les humains dans la plupart des travaux économiquement valorisés — profite à toute l’humanité »⁵. C’est une entreprise lucrative, ce qui lui permet, pour pouvoir lever les fonds colossaux dont elle a besoin pour pérenniser son activité et développer ses infrastructures, de faire des levées de fonds. La plupart de ces entreprises de l’IA ont, d’une façon ou d’une autre, une représentation dans les marchés financiers, que ce soit le NYSE (New York Stock Exchange) ou son concurrent le NASDAQ⁶. Leur environnement économique et législatif est donc tributaire des règles institutionnelles et des tendances économiques américaines, aussi est-il important de faire un point d’étape sur le capitalisme des États-Unis d’Amérique. Car même si les OpenAI, Microsoft, Google et consorts déploient leurs produits dans l’entièreté du monde, l’État américain reste extrêmement interventionniste en ce qui concerne ses champions, et les contraint à suivre la législation locale.

Cotation en bourse⁷

Commençons donc par voir quelle est la valorisation boursière des entreprises de Hi-Tech américaines. Un indice est créé à partir des valuations des actions d’entreprises spécifiques. Ainsi le célèbre indicateur « Dow Jones » est un chiffre unique issu de la combinaison des valeurs boursières de certaines entreprises, et cet indicateur est censé refléter raisonnablement la valeur de l’ensemble du marché des actions américain. La valorisation d’une action d’une entreprise est le prix moyen auquel une action de l’entreprise considérée a été vendue puis achetée à la Bourse. Si le prix d’une action augmente, c’est à priori parce qu’il y a beaucoup d’acheteurs potentiels présents sur le marché qui voudraient acheter des actions dans cette entreprise, lui ouvrant ainsi droit à une partie des profits générés par l’activité de l’entreprise. On entend alors souvent l’expression comme quoi cette entreprise a « la confiance des marchés ». La monnaie échangée contre l’action est reversée à l’entreprise qui l’a émise, amputée de frais de gestions (traders, informatique, etc.) ; l’action est donc un moyen pour une entreprise de débloquer des fonds pour l’investissement, régler des dettes, payer des fournisseurs, et cetera.

Aux États-Unis, un groupe de quelques entreprises a un tel poids dans la capitalisation boursière depuis 2023 qu’elles en sont venues à gagner un nom : les Sept Magnifiques (The Magnificent Seven en version originale). Il s’agit des fameux GAFAM (Google/Alphabet, Amazon, Facebook/Meta, Apple, Microsoft) auxquels s’ajoutent le fabricant de cartes graphiques NVIDIA⁸ et Tesla, l’entreprise du fascistoïde bien trop connu Elon Musk. Toutes ces entreprises ont pour base commune leur participation aux technologies électroniques, et plus spécifiquement liées à l’IA.

Sur le graphique suivant, on peut voir la progression des cours de bourse des « Sept Magnifiques » tout au long de l’année 2023⁹ ; le plus mauvais élève du lot, Apple, a tout de même augmenté de 50 % sa valorisation, tandis que le premier de la classe, NVIDIA, l’a augmenté de 250 %. Pour avoir une comparaison, une action « moyenne » a une augmentation de sa valeur en bourse (un « rendement ») de 7 % par an.

Dans la vulgate économique, on peut lire que « la performance du cours des Sept Magnifiques est tirée par l’innovation technologique, la domination des marchés, la performance financière, la valeur de leur marque respective, la recherche et développement, et les conditions économiques mondiales »¹⁰. Même si cela paraît gros comme le nez au milieu de la figure, l’auteur n’a pas la présence d’esprit de citer la perspective de profit comme cause tirante des cours boursiers de ces entreprises. Le capital investit là où il pense que seront les profits futurs. Grâce à l’argent gagné sur le travail des prolétaires¹¹, le capital concentré dans les activités de finance achète massivement des produits qui lui permettent de s’assurer qu’il aura une part du gâteau : ce peuvent être aussi bien des actions d’entreprises, que des crypto-monnaies (OpenAI, entreprise/association possédant ChatGPT, a ainsi lancé sa propre crypto-monnaie pour financer ses investissements).

Gonflement

Dire que c’est la faim insatiable de profit qui est la cause fondamentale de l’investissement dans les technologies d’intelligence artificielle est bien sûr moins glamour que de dire que c’est l’innovation technologique qui pousse ces cours à la hausse. Si cela était le cas, le moindre ingénieur en électronique pourrait devenir millionnaire en quelques mois après avoir mis au point un gadget quelconque ; la vérité est que ce n’est pas l’innovation qui importe, mais l’espoir que ces innovations vont se vendre massivement, et qu’elles représentent le futur des méthodes de production. Cet espoir est si fort dans les milieux financiers que les cours en bourse deviennent extravagants, à tel point que les analystes économiques les plus respectables parlent d’une bulle économique.

Le magazine américain pro-business bien connu Fortune, s’appuyant sur une étude de la grande banque d’affaire allemande Deutsche Bank, publie le 23 septembre 2025 un article au titre tonitruant : « Le boom de l’IA est insoutenable à moins que les dépenses de la Tech ne deviennent “paraboliques”, et la Deutsche Bank prévient : “C’est hautement improbable” »¹². Le titre de l’article n’est pas trompeur, comme le montrent par exemple les dépenses d’investissement de l’entreprise de cartes graphiques NVIDIA dans OpenAI : un chiffre démentiel de 100 milliards de dollars. Bien évidemment, NVIDIA ne possède pas en liquide, sur son compte en banque, autant d’argent : une part de cette somme est un « don » en cartes graphiques fait à OpenAI, dont l’équivalent monétaire couvre une partie de ces 100 milliards, et, pour le reste, d’emprunts faits à des banques, emprunts qui sont gagés¹³ sur la valorisation boursière de NVIDIA.

Une bulle économique est donc « simplement » une hausse du cours des actions dans un secteur industriel particulier qui « ne reflète pas » le « vrai prix » des actions : les actions sont « bien au-dessus » de leur « valeur réelle ». Les guillemets sont ici de rigueur : il n’existe pas de « vrai » prix ou de « vraie » valeur, puisque, dans les termes de la finance¹⁴, il n’y a que le prix élaboré par la rencontre entre l’offre et la demande. Alors existent de nombreux indicateurs différents pour essayer de rendre compte de ces mécanismes d’inflation déraisonnable des prix, en les comparant à d’autres variables économiques.

Un indicateur intéressant pour voir s’il y a une bulle financière en formation est le rapport entre la valeur attribuée aux entreprises par les marchés financiers et la richesse effectivement produite par l’économie l’année précédente. L’indicateur de Buffett, du nom d’un spéculateur légendaire de New York, permet donc de vérifier l’écart entre la réalité économique et la prétention des spéculateurs¹⁵. Dans le graphique ci-dessous, on peut voir que cet indicateur est dans le rouge, « fortement surévalué », ce qui était le cas lors de la bulle internet début 2000, et qui l’a été à la sortie du confinement de 2020.

Ce qui est notable, c’est que, empiriquement parlant, l’indicateur ne peut rester longtemps aussi haut sans être suivi d’une redescente plus ou moins rapide.

Quelle est la pertinence de cet indicateur ? Les études économétriques ont montré qu’il existe une corrélation forte et consistante entre le taux de croissance des États-Unis et le taux de croissance du profit des entreprises américaines, profit issu de l’exploitation économique et réalisé lors de la vente des marchandises. Les mêmes études montrent également qu’il y a une faible corrélation entre le taux de croissance de l’économie américaine et le rendement des actions d’entreprise, c’est-à-dire la quantité d’argent qui est rendue au possesseur d’actions d’une entreprise ; c’est ce dernier point qui est à la base du principe de l’indicateur de Buffett, puisque lorsque les profits faits uniquement sur la vente et l’achat d’actions dépassent les profits faits par les entreprises (qui sont comptabilisés via la croissance du PIB), de faibles retours monétaires sur la possession d’actions sont à prévoir.

Vers la crise ?

Est-ce que, pour autant, il y a là tous les ingrédients pour avoir une crise économique ? Pour cela, un seul indicateur n’est pas suffisant. Voyons donc ce que disent d’autres indicateurs, trouvables sur le même site.

Tout d’abord, les indicateurs portant sur la valeur des cours en bourse :

Les voyants sur la valeur des marchés sont donc au rouge, globalement.

Si la bourse américaine semble être dans un mécanisme de bulle financière, tout éclatement de bulle ne conduit pas forcément à ce que l’économie soit impactée violemment lorsque les bourses plongent : une économie n’entre pas forcément en récession lorsqu’une bulle éclate. Qu’en est-il donc des risques de récession aux États-Unis ? Une autre série d’indicateurs permet de se rassurer :

Un seul indicateur sur trois est dans le rouge, ce qui est plutôt bon signe, non ? Oui… mais non. Non, parce que l’indicateur « The Sahm Rule » ne considère que la question du taux d’emploi aux États-Unis pour établir une « prédiction », et donc ne prend son sens qu’une fois la crise déclenchée¹⁶ ; non, parce que l’indicateur « State Coincidence Indicator » est un calcul complexe sur les variables économiques de chaque État américain, et que lui aussi ne prend pleinement son sens qu’une fois que le crash s’est produit¹⁷. Ces trois derniers indicateurs ne sont donc pas conclusifs.

Il faut donc se pencher sur l’indicateur phare, le taux de croissance, qui permet de savoir si l’économie du pays considéré est en expansion, en contraction, ou stagne. Quelle est donc la tendance de la croissance américaine, quelle est la variation du PIB¹⁸ ?

Même si la croissance a été négative au premier trimestre 2025, tout semble bon pour le moment, non ? Regardons un peu plus en détail comment la croissance est affectée par les dépenses du monde de l’IA et de la technologie, comme donné dans l’article de Fortune :

La vérité se dévoile soudain : le gros de la croissance des États-Unis ne vient que des dépenses faites dans les technologies de la « tech », c’est-à-dire, finalement, des investissements qui se font dans les Sept Magnifiques. Ainsi, la croissance du pays le plus riche du monde est basée sur une bulle spéculative, qui risque d’exploser à tout moment.

C’est encore plus visible sur ce graphique¹⁹, qui montre le taux d’accroissement de la capitalisation boursière des Sept Magnifiques (en vert), contre la variation de valeurs boursières selon la valeur des 500 plus importantes entreprises américaines cotées en bourse (en bleu foncé). En bleu clair, on voit la variation de la valeur des 493 plus grandes entreprises américaines, en excluant les Sept Magnifiques.

Ainsi, non seulement il existe une bulle spéculative sur l’intelligence artificielle, mais encore cette bulle est la source principale de la croissance américaine. Aussi, un éclatement de la bulle a toutes les chances d’avoir des conséquences désastreuses sur l’économie des États-Unis qui, argentiers du monde, aura très certainement des suites sur l’économie mondiale. On peut raisonnablement penser que cet éclatement aurait des conséquences également géopolitiques, accélérant l’autonomisation de la Chine et de ses alliés contre la mondialisation sous hégémonie américaine²⁰.

Si on assiste bel et bien à une bulle, alors elle devra se résorber d’une manière ou d’une autre : soit éclater violemment, soit se dégonfler avec calme, même si cela est peu probable quand on analyse les autres indicateurs de la santé économique des États-Unis, y compris ceux qui n’ont pas été évoqués ici (chômage, endettement des entreprises et des ménages, taux de profit, etc.), et qui ne tendent pas à faire une analyse optimiste. Lorsque les investisseurs auront trop attendu des retours qui ne viennent pas, y aura-t-il un emballement pour revendre les actions, amenant à une panique financière ? Ce n’est absolument pas exclu, tout dépendra de la patience des boursicoteurs. Au moment où cet article a été rédigé, début novembre 2025, déjà les alertes étaient fortes sur le mécanisme de bulle ; au moment de sa relecture finale mi-janvier 2026, celles-ci n’ont pas faibli. Ainsi sommes-nous à tel point dans l’aliénation que nous voyons fondre sur nous le possible tsunami, bien clairement, conformément à tout ce que l’économétrie peut nous apprendre, et pourtant ne change : rien dans les règles du jeu n’a été violé, après tout, et les mécanismes de la spéculation nous dépassent tous. Ce sera une fois la digue cédée que les conséquences devront être sources d’avertissement. Comme la dernière fois, il y a presque vingt ans, à présent.

Mais quoi qu’il en soit, toute cette spéculation financière se base sur l’idée que l’intelligence artificielle sera à terme profitable à l’économie, en augmentant la productivité des entreprises. Il est donc temps de se poser une question immorale.

Et si l’IA n’était pas si profitable ?

C’est l’éléphant au milieu de la pièce : l’intelligence artificielle, selon les financiers, va amener à une hausse sans commune mesure de la productivité du travail, accroissant la création de richesses dans toute l’économie, comme a pu le faire l’adoption de la machine à vapeur au XIXème siècle. Les entreprises portant ces technologies gagneront donc des montagnes d’argent, et ceux qui possèdent des actions dans celles-ci profiteront des profits mirifiques à venir. Aussi, pour élaborer sur la pertinence de ces espoirs capitalistes, il y a besoin d’avoir une idée de comment fonctionnent les mécanismes de la production dans une économie capitaliste. Et, tout d’abord, comprendre comment se forment les prix des marchandises.

Une théorie des prix

Si les entreprises d’IA sont si hautes dans les valorisations boursières, c’est parce que ceux qui achètent des actions dans ces entreprises pensent qu’elles deviendront des colosses, et que ce qu’elles produisent sera acheté massivement par d’autres entreprises, parce que cela augmenterait leurs productions de marchandises qui, une fois vendues, feront de nouveaux profits. L’IA devrait permettre de produire plus de marchandises, que ce soit par la réduction du coût du travail, le remplacement des salariés, ou par l’augmentation de la productivité. La bulle sur les actions de l’IA traduit l’espoir des spéculateurs dans une nouvelle Révolution Industrielle, c’est-à-dire dans l’espoir d’une nouvelle société plus productive.

On l’a vu, mesurer l’écart entre un prix en bourse et le « vrai prix » est nécessaire pour mettre en évidence un mécanisme de spéculation ou une bulle en formation. Pour cela, il est nécessaire d’avoir une théorie des prix qui rende compte objectivement de leur formation, sinon on en est réduit, comme pour l’indicateur de Buffett, à sous-entendre que le PIB d’un pays est la richesse réelle de celui-ci – le prix objectif, donc – et que la valorisation en bourse vit dans un monde parallèle à l’économie « réelle ». Mais pour le courant dominant dans les sciences économiques, il n’existe pas de vrai prix objectif, puisque tous les prix dépendent de la rencontre, dans un marché, entre ceux qui veulent vendre une certaine quantité de biens à un prix donné et de ceux qui veulent acheter une autre quantité du même bien à un prix donné différent. Par « négociation », on aboutirait à ce qu’un prix autre soit « décidé²¹ », et que ce prix permette l’échange d’une quantité de marchandises entre acheteur et vendeur ; c’est le fonctionnement de la fameuse « loi de l’offre et de la demande ». Mais pourquoi ce prix-ci et cette quantité-là sont proposés par le vendeur ou l’acheteur ?

Les économistes classiques (d’Adam Smith à leur critique Karl Marx) posent qu’il existe une théorie des prix objective qui décrit que les prix établis par le marché reposent sur une base objective. Tout d’abord, il y a le constat que toute marchandise existe parce qu’elle est utile à quelqu’un, quelle que soit la raison : elle est une valeur d’usage. Mais une marchandise a aussi une autre valeur, une valeur qui lui permet d’être échangée contre une autre : c’est la valeur d’échange d’une marchandise. Cette valeur d’échange est équivalente au temps de travail qui aura été utilisé pour produire la marchandise. Aussi, quand on échange deux marchandises entre elles, on le fait parce qu’elles renferment en elles le même temps de travail utilisé pour leur production. Marx fera un pas important en expliquant que la valeur d’échange se base sur le temps de travail des travailleurs, et que les capitalistes exploitent ces derniers en ne les rémunérant pas entièrement pour la totalité de leur temps de travail ; c’est le cœur de la théorie de la valeur-travail, dans son extension marxiste. Le prix d’une marchandise que vend le capitaliste est donc formé par la valeur de la marchandise mesurée en un temps de travail donné, et ce prix doit permettre de rembourser le coût des matières premières employées, de l’usure des machines utilisées, du travail payé et non payé pour le changer – c’est ce travail non payé qui est la source de la valeur ajoutée, ou plus-value, de la marchandise produite. Et son profit est réalisé grâce au temps de travail qu’il n’a pas payé aux salariés. Mais s’il existe d’autres entreprises produisant la même marchandise, le profit que le capitaliste tire de cette exploitation des travailleurs est en réalité modifié par la concurrence en un « profit moyen » : la concurrence dans un même secteur productif amène à ce que toutes les entreprises finissent par utiliser les mêmes machines et techniques, ce qui tend à faire s’égaliser le taux de profit entre elles. Il faut donc modifier légèrement l’hypothèse de la valeur initiale uniquement composée des matières premières employées, de l’usure des machines utilisées, du travail payé et non payé pour le changer par ce nouveau prix composé des matières premières employées, de l’usure des machines utilisées, du travail payé, et d’un taux de profit moyen : c’est ce qu’on nomme le prix de production. Cette hypothèse, très forte, est testable empiriquement et l’a été de multiples fois de manière convaincante²².

Ainsi donc, le « vrai prix » d’une marchandise serait son prix de production sous-jacent. Armé d’un tel concept, on peut commencer effectivement à établir de nouvelles hypothèses sur la déviation d’un prix de marché comparativement à son prix de production. Il faut pourtant ajouter une nouvelle subtilité, qui a trait à la productivité ou non-productivité du travail.

L’homme et la machine

À quoi ressemblera l’arrivée massive des intelligences artificielles dans nos économies capitalistes, et quel en sera l’impact sur la productivité du travail ? Commençons par nous accorder sur les domaines dans lesquels l’IA va faire son entrée : ce seront majoritairement des tâches de type intellectuelles, que sa puissance de calcul permet d’automatiser et d’accélérer.

Une fois cela établi, remarquons qu’il y a deux tournures principales pour l’intégration de l’IA dans le tissu économique : soit en remplaçant des tâches effectuées par des travailleurs, soit en tant que supports de tâches effectuées par les travailleurs, c’est-à-dire en tant qu’outil.

Considérons le premier cas, celui du remplacement de personnes humaines²³. On sait par exemple que les programmes d’intelligence artificielle permettent d’effectuer des travaux administratifs en les automatisant. Ainsi, pour un secrétariat d’une entreprise donnée E, on peut passer d’une dizaine de personnes autonomes à une seule outillée par une intelligence artificielle, tout comme une machine est contrôlée par un ouvrier au sein de l’usine. Lorsque seule l’entreprise E, au milieu de ses concurrentes de la même branche industrielle, entreprend le remplacement de son secrétariat par une seule personne, elle fait des économies en ressources humaines, et donc ses marchandises sont moins chères à produire. Elle peut continuer à vendre ses produits au même prix que ses concurrentes et empocher un profit supplémentaire, ou baisser ses prix pour remporter des parts de marché supplémentaires sur leur dos. Mais ce sont des choix qui sont gagnants uniquement relativement à ses concurrentes, et dès lors que celles-ci mettront en place les mêmes outils d’intelligence artificielle, l’avantage (comparatif) de l’entreprise E sera réduit à néant, et les prix baisseront pour tout le monde²⁴. Si on se place dans ce cadre-là, l’IA ne créera rien de nouveau.

Passons au second cas, et supposons à présent que nous soyons une entreprise H vendant des sites internet à des particuliers ou des entreprises. Auparavant, il fallait un codeur par projet, mais avec l’intelligence artificielle, ce qui était fait autrefois en une journée prend à présent une heure, grâce aux opérateurs compétents. Ainsi avec sa masse salariale de dix personnes, l’entreprise H ne pouvait prendre que dix projets par jour. Mais grâce à l’IA, elle peut donc renvoyer une partie de ses salariés, disons la moitié, et, en supposant qu’il y ait la demande suffisante, elle peut produire 35 sites par jour (5 salariés х 7 heures par jour х 1 site par heure). L’entreprise produit donc plus de marchandises, et sa productivité croît tandis que le coût des sites qu’elle fabrique baisse. L’IA augmente la production globale de richesses.

Qu’est-ce qui sépare fondamentalement ces deux exemples ? La qualité productive, ou non, des activités de l’entreprise considérée.

Des valeurs d’usage

Pour établir cette distinction fondamentale entre travail productif et travail improductif, on va se baser sur les travaux des économistes marxistes Shaikh et Ahmet Tonak²⁵. Ces deux auteurs ont fait un patient et rigoureux travail d’adaptation des catégories économiques habituelles (« bourgeoises », si on veut) pour pouvoir être applicables dans le cadre d’analyse marxiste, et leurs travaux sont régulièrement repris dans les études économiques marxistes.

Distinguer le travail productif du travail improductif n’est pas distinguer les activités nécessaires des activités « superflues » : le ménage est une activité nécessaire dans une entreprise, mais elle ne crée pas de richesse supplémentaire ; de même, distinguer le travail productif du travail improductif n’est pas distinguer moralement les « bonnes » des « mauvaises » activités : produire de l’amiante pour l’isolation est manifestement une mauvaise activité, mais c’est une production de nouvelle richesse ; distinguer également le travail productif du travail improductif n’est pas distinguer les productions matérielles des productions immatérielles : le compositeur d’une musique destinée à un film participe directement à la création d’une nouvelle marchandise, et d’une nouvelle richesse ; enfin, distinguer le travail productif du travail improductif n’est pas une distinction politique, c’est-à-dire qu’elle n’a pas vocation à distinguer quel ensemble mériterait d’avoir un soutien politique de la part des militants ouvriers : certains travailleurs improductifs peuvent être d’un grand intérêt politique stratégiquement parlant, par exemple ceux qui travaillent dans les secteurs de la logistique et des flux de marchandises, sans faire partie de la catégorie des travailleurs productifs mais tout en étant exploités. La distinction entre travail productif et travail improductif est analytique, c’est-à-dire qu’elle est une abstraction et qu’elle a pour but la meilleure compréhension de l’activité économique réelle ; on garde donc à l’esprit que la réalité combine souvent des moments de travail productifs et improductifs dans une même entreprise ou dans le travail effectif d’un même travailleur, mais on utilise l’abstraction pour appréhender des phénomènes importants dans les processus de production économique.

Rappelons que les biens matériels ou les services immatériels prodigués par une entreprise ont une valeur parce qu’ils sont utiles à quelque chose ; c’est parce qu’ils sont utiles qu’ils peuvent être achetés par quelqu’un. On dira donc dans ce qui va suivre qu’un bien ou service est une valeur d’usage.

Pour qu’existe une valeur d’usage, il est essentiel qu’il y ait un travail dépensé pour la produire. Mais selon ce qu’on considère, le travail lui-même peut être une valeur d’usage ou plus encore :

si le travail est utilisé dans un processus de production (fabrication) de quelque chose, alors le travail est considéré comme une simple valeur d’usage, ayant une utilité pour faire quelque chose : c’est la façon dont les humains considèrent leur activité quotidienne ;
si le travail est une vente de force de travail d’un travailleur à un capitaliste contre un revenu ou un salaire, alors le travail est considéré comme une valeur d’usage qui a une valeur d’échange : c’est le point de vue du salarié sur son activité ;
si le travail est acheté parce qu’il permet la création de profit, alors le travail est considéré comme valeur d’usage, valeur d’échange, et comme source de la plus-value²⁶ : c’est le sens que lui donne le détenteur de capital et ses délégués.

C’est cette dernière conception du travail qui nous intéresse pour dévoiler les mécanismes du capitalisme : le point de vue où le travail est lui-même un capital servant à produire du nouveau capital.

Ceci étant posé, questionnons-nous d’abord sur les différents types d’activité participant de la reproduction sociale en général, dans une société. Pour la reproduire, il faut d’abord faire en sorte que ce qui existe perdure à l’identique. Il faut d’abord produire des valeurs d’usage, ensuite distribuer ces valeurs d’usage, et enfin consommer individuellement ces valeurs d’usage ; de plus, il y a un secteur d’activité qui se charge de maintenir le système social tel qu’il existe. Production de valeur d’usage, distribution de valeur d’usage, consommation de valeur d’usage, maintenance du système social.

De ces quatre phases, trois demandent à ce que soit effectué un travail, c’est-à-dire qu’il y ait une transformation en autre chose d’une valeur d’usage socialement utile : la production de valeur d’usage, la distribution de valeur d’usage, la maintenance du système social. En effet, la production est l’utilisation de valeurs d’usage pour la création de nouvelles valeurs d’usage, tandis que la distribution est le transfert de valeurs d’usage existantes d’un possesseur à un autre ; enfin, la maintenance du système social est l’utilisation de valeurs d’usage dans l’administration, la maintenance et la reproduction de l’ordre social par le gouvernement, le système judiciaire, la sécurité privée, etc. Dans le premier cas, celui de la production, on produit des valeurs d’usage qui seront utilisées dans les deux derniers cas, la distribution et la maintenance du système social ; aussi, il est important de distinguer les travaux qui sont productifs de valeurs d’usage de ceux qui ne le sont pas.

Le productif et le stérile

Quand une valeur d’usage quelconque est utilisée pour produire autre chose, qu’elle est un intrant pour la production, elle est détruite telle qu’elle était – il y a une « consommation productive » – pour créer une nouvelle richesse ; ainsi de la quantité d’aluminium fondue pour devenir partie d’un profilé nécessaire à la construction d’un bâtiment, ou de la quantité de sucre incorporée dans une pâtisserie. Il y a également certains types de travail qui partagent avec la consommation une même propriété, à savoir l’utilisation de richesses existantes sans création directe de nouvelle richesse ; le travail administratif dans l’industrie est typiquement un exemple de cela : c’est un travail nécessaire pour la création de la valeur d’usage, mais l’activité en elle-même n’en produit aucune nouvelle.

De même, certains travaux similaires peuvent être productifs ou improductifs selon le contexte : dans une même entreprise, le transport d’une marchandise du point de production au point de vente fait partie du chemin nécessaire à ce que la valeur d’échange puisse « naître » et exister, et la valeur d’usage ne change pas de propriétaire (la marchandise garde la même qualité d’objet d’usage social) ; mais le transport de la même marchandise d’un point de vente à un autre est un simple changement de propriétaire, et n’est donc pas nécessaire pour que la valeur d’usage soit mise au monde, parce que la marchandise existe déjà en tant que telle (la marchandise est un simple objet de possession et d’appropriation pour chacun des marchands successifs).

Ce dernier point permet de caractériser le caractère productif ou non des activités de publicité et de commerce : celles-ci ne changent pas la valeur d’usage de la marchandise, ce qui indique que ces activités ne sont pas dans le domaine du travail productif, et ce ne sont donc pas des consommations productives de la marchandise considérée. De la même manière, les activités qui se chargent de la circulation monétaire (banque et finance) sont des activités qui se préoccupent de la monnaie en tant que moyen de circulation, ce qui fait entrer ces activités dans la catégorie économique de la distribution, et donc elles ne sont pas des activités productives.

Enfin les activités qui sont chargées du maintien et de la reproduction de l’ordre social, dans le public comme dans le privé (police, armée, pompiers, vigiles, éducateurs spécialisés, etc.), utilisent bien des valeurs d’usage en amont de leur activité, mais n’en produisent aucune nouvelle ; elles sont de ce fait des activités non productives.

Bref, les activités de distribution et de maintien de l’ordre social nécessitent un travail mais ne produisent pas de nouvelles richesses, ce sont des travaux non productifs, et donc des formes de consommation sociale.

Mais on cherche à comprendre le travail non pas dans toute société, mais dans une société particulière, à savoir la société capitaliste ; on s’intéresse à comprendre comment les activités productives transfèrent les valeurs d’usage dans l’ensemble de la société, et on cherche en particulier à isoler quelles sont les activités productrices de nouveaux capitaux. Il faut donc que les activités soient à la fois productives de valeurs d’usage tout en utilisant des capitaux. Ainsi un travail peut être qualifié de productif dans le capitalisme, ou capitalistiquement productif, ou productif en capital, s’il obéit à deux critères :

c’est un travail salarié d’abord échangé contre du capital : travail capitalistique ;
c’est un travail créant ou transformant des valeurs d’usage : travail de production.

Notons par ailleurs que le travailleur, qu’il soit productif de capital ou pas, est un travailleur exploité capitalistiquement s’il est payé moins que l’argent gagné par la vente de ce qu’il fabrique. Ainsi, la distinction entre travail productif et travail improductif ne sert pas à légitimer politiquement un travailleur plutôt qu’un autre, mais bel et bien à mettre en lumière les attributs nécessaires pour l’analyse de la production dans une économie capitaliste.

Qui remplace quoi ?

Armés de ce concept de travail capitalistiquement productif, on peut avancer un peu plus dans la réflexion.

Les activités de l’intelligence artificielle sont du type « intellectuel », c’est-à-dire des activités qui ne demandent pas une transformation consciente et volontaire de biens matériels, mais des activités de réassemblage de l’information contenue dans ces objets, et l’un des attributs de cette activité est sa facilité de reproductibilité, accentuée par l’usage d’appareils électroniques. Typiquement, une IA va produire un texte, une image numérique, un programme informatique ; ce sont des productions dont le support matériel importe peu, l’important étant l’information qu’elles transportent. Le propre de la tâche intellectuelle a toujours été le dépassement de la forme physique qu’elle pouvait prendre. Le produit de la réflexion mentale peut, pour des raisons de partage de l’information, prendre à un moment donné une forme physique, forme qui n’en est qu’un représentant donné ou, si on préfère, qui n’en est qu’un support. C’est la même chose dans le domaine artistique : lorsque l’illustrateur produisait une œuvre, avant l’invention du digital painting, il était possible d’accorder charitablement un supplément d’âme à l’objet physique unique qu’il produisait ; aux temps de la reproductibilité technique (quasi-)infinie, où la notion d’œuvre originale n’est pertinente que pour établir la chronologie et déterminer l’auteur de l’œuvre, cette prépondérance de l’originalité n’a plus lieu d’être : la copie de fichiers informatiques est un acte d’une facilité et d’une évidence telles qu’on ne prend même plus garde à tout ce qu’elle implique en termes philosophiques.

En fait, on peut considérer que la valeur des fichiers informatiques en eux-mêmes est quasiment nulle, leur copie ne nécessitant le plus souvent qu’un ou deux clics de souris. Pourtant, accéder à ces copies peut souvent être payant, comme cela se voit dans le cas de l’informatique à des fins industrielles, entrepreneuriales, ou économiques au sens large. Aussi, après que la vente des fichiers ait couvert les frais initiaux de confection, les acheteurs suivants paieront pour payer les locaux et les frais de l’entreprise informatique, et non plus pour le fichier en lui-même : on rentre dans un mécanisme de rente, qui permet à l’entreprise de collecter des profits sans proposer de nouvelles innovations²⁷. C’est le modèle économique dominant sur les biens informatiques lucratifs, où les logiciels sont soit disponibles gratuitement en version bridée, soit utilisables sous abonnement ou achat de licence d’utilisation.

Quoi qu’il en soit, la question informationnelle est primordiale en ce qui concerne les IA, et c’est leur capacité à utiliser des quantités de données faramineuses qui leur permet de se mettre au même niveau qu’un humain, dans le dernier domaine qu’il pensait réservé à son espèce, l’intellect. Cependant, lorsqu’on considère le concret de l’activité intellectuelle, nombre de ses tâches demandent beaucoup moins de ténacité, de talent et d’expertise qu’on aimerait le croire : remplir des tableurs informatiques toute la journée demande des compétences, certes, mais l’abrutissement que ce travail peut induire chez le travailleur se rapproche parfois grandement de celui du travail à la chaîne des temps modernes. Pour ceux qui travaillent dans des bureaux, il y a parfois de longs moments de travail qui consistent à tirer des informations d’un fichier pour les transférer dans un autre fichier, utilisé par un programme différent : travail intellectuel, certes, mais travail dont l’automatisation demande factuellement une intelligence artificielle pour gérer les opérations. L’intelligence artificielle peut donc se développer aisément dans des activités de comptabilité, de logistique, de création d’outils informatiques, de rédaction de contenus, d’aide à la décision, et dans bien d’autres domaines.

Tous ceux-ci ne sont pas pour autant, et on en revient au propos initial, également productifs de capitaux. Ainsi une personne dédiée à l’enregistrement administratif dans des tableurs de ce qui est produit dans l’usine : elle est nécessaire à la production, mais ne produit pas elle-même de capitaux nouveaux. Ou on pourrait concevoir le cas où le personnel administratif, surtout s’il est en faible nombre, serait outillé par un programme quelconque d’IA : dans ce cas, le travail fait auparavant en quelques heures n’en prendrait qu’une, dévouant le temps libéré à une autre activité de l’entreprise, ou supprimant des heures pour mettre le personnel en ¾ ou ½ temps. Il n’y a pas besoin de produire plus de tableurs informatiques, donc pas de besoin à augmenter la capacité de travail administratif. Dans ce cas, le remplacement potentiel par de l’IA ne ferait pas bouger la croissance économique, mais l’éviction d’une partie du prolétariat de l’emploi salarié grossirait les rangs de l’« armée de réserve », les chômeurs, dont la (faible) rémunération se fait par ponction sur la valeur produite collectivement.

On peut considérer ensuite le cas où l’intelligence artificielle va mettre au chômage, ou réduire le temps de travail rémunéré, d’une personne dans le secteur productif. Pensons par exemple à une entreprise dédiée à la création de contenus sur Internet : ce qui était produit par une armée de petites mains peut être généré rapidement par quelques programmes. On peut donc produire à très faibles coûts des lignes de texte, des images, des sons et des vidéos, et cela avec une masse salariale réduite à l’os. Ce secteur est donc productif de capital, mais comme seul le travail humain est productif de valeur économique sur le moyen terme, la valeur produite dans ce secteur est elle aussi extrêmement faible parce que son nombre de salariés humains l’est : une autre ferme à contenus peut entrer en concurrence avec elle, et leurs coûts de fonctionnement baisseront les prix drastiquement, jusqu’à ne prendre en compte que les frais fixes (ordinateurs, électricité, locaux, programmes, etc.), plus un profit moyen. Dans ce cas, la croissance économique sera impactée provisoirement à la hausse, mais baissera ensuite une fois les mécanismes de concurrence enclenchés.

Le troisième cas est celui de la production hybride, où travail humain et travail informatisé se complètent pour augmenter la production totale. C’est celui que les spéculateurs sur l’IA et les économistes mainstream ont en tête en permanence. Il se résume à la formule « plus de productivité, c’est plus de croissance » ; mais productivité de quoi ? Pour les marxistes, c’est la productivité du travail humain qui amène à plus de croissance du capital, alors que les bourgeois et leurs affidés posent que la productivité du capital amène la croissance économique. Qui a raison ?

Un petit paradoxe (pour ceux qui veulent bien y croire)

Il est un lieu commun, celui de dire que nous vivons une nouvelle Révolution Industrielle – la troisième – depuis l’arrivée de l’informatique. Que l’ensemble de notre vie soit impacté par l’informatique, c’est une évidence, mais ce n’est pas cela qui est en jeu : nous vivrions une nouvelle poussée de la productivité du travail grâce à l’informatique, depuis les années 1970.

Voyons voir le taux de croissance mondial, qui va bien sûr refléter ce miracle²⁸.

Ah… Bon, tout cela ne semble pas si évident.

En fait, on voit même une baisse globale du taux de croissance au fur et à mesure que le temps passe depuis les années 60, et la tendance moyenne, en pointillés rouges, est effectivement à la baisse : le taux de croissance est globalement positif, ce qui veut dire qu’il y a de plus en plus de richesses produites (ce qui est souhaitable, si la population augmente), mais c’est un accroissement de moins en moins important. Et pourtant nous sommes entourés par des ordinateurs, partout, et les entreprises en font un grand usage, alors comment cela est-il possible ?

Il n’y a pas ici de rupture frappante dans la productivité des entreprises entre les années 60 et notre époque. Et ce fait est en réalité reconnu comme tel depuis relativement longtemps : en 1987, l’économiste pro-capitalisme Robert Solow notait dans un article un « paradoxe » : « Vous pouvez voir les ordinateurs partout, sauf dans les statistiques de la productivité²⁹ ». La phrase qui précède cette relativement célèbre citation est intéressante : « [Certains économistes], comme tout le monde, sont d’une manière ou d’une autre embarrassés par le fait que ce que tout le monde ressent comme une révolution technologique, comme un changement drastique dans nos vies productives, a été accompagné partout […] d’un ralentissement de la croissance de la productivité, et pas d’un accroissement. » Que ce soit Robert Solow qui fasse cet aveu est intéressant, parce que cet économiste est le théoricien, dans l’économie théorique dominante, de la théorie de la croissance économique, et qu’il postulait que tout accroissement de la productivité provenait des facteurs techniques et technologiques ; bref en une seule phrase, Solow reconnaît indirectement la non pertinence de son travail théorique. Mais la question est donc : comment expliquer ce soi-disant paradoxe de la productivité ?

Qui veut tuer son chien l’accuse d’avoir la rage, et qui veut conserver son pré-requis idéologique accuse ses indicateurs : si les statistiques ne montrent pas de hausse de la productivité, c’est que ces statistiques sont mal calibrées pour tenir compte de l’informatique. C’est la première stratégie, celle du déni. On peut aussi dire qu’il y a un retard à l’allumage, qu’il faut du temps pour que les effets de l’informatisation se fassent sentir dans le décompte de la productivité : deuxième stratégie ; mais les statistiques sont claires, il n’y a pas de rebond dans la trajectoire du PIB, comme le graphique suivant le montre clairement³⁰.

Au rang des autres explications que les économistes bourgeois ont pu trouver, il y a l’idée que les salariés seraient déconcentrés par les téléphones portables et qu’ils seraient donc moins productifs, ou tout simplement que l’informatique n’est que très peu productive, point à la ligne. Des études auraient mis en évidence une faible hausse de productivité due à l’arrivée de l’informatique, mais qu’il ait fallu faire des études poussées a posteriori pour établir ce fait démontre que la productivité a globalement été plus faible qu’espérée. On peut lire par exemple³¹ que l’informatique a bel et bien entraîné des hausses de productivité dans les secteurs qui l’ont déployé à plein, mais que les emplois qui ont été détruits par l’arrivée de l’informatique et les emplois qui ont été créés en conséquence sont peu productifs, ce qui, au total, donne une productivité faible. Bien évidemment, les mêmes stratégies de rationalisation s’appliquent en ce qui concerne le déploiement de l’intelligence artificielle dans l’économie³².

Ces économistes pro-capitalistes manquent d’une théorie de la valeur, et n’ont pas dans leurs outils théoriques la distinction entre travail productif et improductif (de capitaux), telle qu’elle a été décrite un peu plus haut. Il n’y a en réalité pas de mystère : l’informatique a surtout été développée pour des tâches qui :

soit n’avaient pas pour but d’augmenter la quantité de travail humain mais à le remplacer entièrement : c’est la cas des robots automatisant toute une partie du travail humain. Alors, la valeur économique n’étant produite que par les humains, il n’y a pas de nouveau capital disponible à terme, et donc le PIB n’augmente pas ;
soit remplaçaient des tâches qui n’ont pas pour but la production de plus de marchandises : le travail administratif manuscrit passant directement par l’ordinateur en est un exemple, puisque la quantité de documents n’augmente pas, mais est traitée différemment et directement. Ce travail n’est pas productif, et donc n’entre pas en compte dans le calcul de la richesse produite ;
soit complétaient des travaux productifs effectués par des humains : c’est par exemple le cas de l’ordinateur qui sert à suivre une procédure de fabrication dans une usine, ce qui permet la production de plus de marchandises pour le même temps de travail. Ici, il y a bien production de plus de valeurs d’usage par du travail humain, permise par un avantage technologique, et d‘une plus grande plus-value.

Il n’y a aucune raison a priori pour que toute intervention de l’informatique et de l’automatisation augmente forcément la quantité de richesses produites, et donc la productivité du travail, et qu’elle ait une influence sur la croissance. Et de la même manière, rien ne prédit que l’IA se déploie dans des secteurs productifs, et que la production supplémentaire permise puisse être écoulée sur les marchés ; on peut même prévoir que la surproduction soit un motif de crise économique dans les secteurs concernés, n’arrivant pas à écouler les biens produits en surnombre face aux besoins des entreprises.

L’IA suivra sans nul doute une trajectoire similaire à l’informatique, tant les promesses de productivité semblent cantonnées à des secteurs non productifs ou dont les produits ne peuvent trouver acheteur ; et les économistes bon teint auront les mêmes angoisses existentielles sur ces mystérieux paradoxes de la faible productivité de l’intelligence artificielle. Et on voit à quel point l’idéologie n’a pas seulement des conséquences politiques, mais des conséquences sur la production de connaissances scientifiques elle-même.

Pour qu’il y ait une véritable nouvelle Révolution Industrielle sous le capitalisme, il faudrait qu’il y ait l’introduction d’une ou de plusieurs nouvelles technologies permettant une plus grande production de marchandises et que, dans le même temps, la capacité d’achat de cette production nouvelle puisse se déployer ; ces deux contraintes limitent les marges de manœuvre de la productivité économique capitaliste réelle, et donc les attentes qu’on peut avoir sur l’IA en tant que facteur de production nouvelle. S’il fallait faire une estimation au doigt-mouillé de ce que l’intelligence artificielle va permettre en tant qu’outil à la disposition du Capital, partons de l’hypothèse que la productivité ne sera pas plus impactée que lors de l’introduction de l’outil informatique et de l’automatisation de la production de biens matériels. Cela, bien sûr, ne dit rien de ce que l’IA peut avoir comme conséquences dans la société en tant que telle.

En guise de conclusion

L’intelligence artificielle a toutes les chances de permettre une nouvelle création d’objets et de besoins, mais rien ne dit que cela soit pour autant une possibilité pour l’économie de retrouver une nouvelle jeunesse. Lorsqu’on tient compte des autres données économiques, en effet, la situation ne semble pas propice à une telle expansion ; et si on tient compte du contexte politico-social plus large, rien n’indique non plus que la situation s’améliore d’elle-même. La haute valorisation boursière des entreprises de l’IA est le reflet de l’espoir que les entreprises du secteur seront à la base de hausses faramineuses de productivité dans toute l’économie – et il y a donc formation d’une bulle financière sur les actions de ces entreprises. Parce qu’il y a une telle euphorie, les entreprises de l’IA font des investissements colossaux dans les infrastructures informatiques et informationnelles, ce qui est comptabilisé dans les hausses du PIB des États-Unis. Mais si on enlève ces investissements, la croissance américaine est en réalité très faible, voire en récession.

On devrait s’intéresser à d’autres indicateurs économiques, comme les taux d’endettement, le taux d’investissement dans les entreprises, les cycles économiques de long terme, etc. pour pouvoir sereinement défendre une position, mais même en l’absence de ce travail, les chances d’une crise économique d’ici cinq ans, ou moins, ne sont pas minces. À la charge des organisations politiques anticapitalistes de se préparer à ce choc, parce que le contexte politique ne semble pas être pour le moment propice à une réponse internationaliste si tel évènement devait arriver.

Pour ceux que ces questions intéressent malgré tout, voici les réponses sèches à chacune d’elles, dans l’ordre respectif : « oui » ; « il y aura toujours un artisanat de la pensée et de l’activité humaine » ; « nous nous éduquerons collectivement à ne plus croire aux images, et devrons faire confiance à des institutions fiables ».
On peut trouver en ligne plusieurs ressources concernant les « petites mains » de l’IA ; citons-en un seul, le documentaire de la chaîne Arte « Madagascar : les petites mains de l’IA » (disponible jusqu’au 20 août 2028).
Selon le Digital Report.
En réalité, la forme dont répond une IA, avec sa positivité forcée, sa disponibilité totale, son absence de confrontation, relève plus du fantasme de l’employé tel que rêvé par les patrons que de l’être humain véritable.
Tiré de la page Wikipédia correspondante (à date du 11 novembre 2025).
Pour ceux qui ne sont pas au courant, il faut savoir que les bourses dans lesquelles ont lieu les transactions financières sont elles-mêmes des entreprises, qui ont pour fonction de gérer les divers ordres d’achat et de vente. À ce titre, en tant que sociétés, elles sont elles-mêmes cotées sur leur propre bourse respective.
Une grande partie de cette section s’appuie sur l’article de blog « The AI bubble and the US economy » (en anglais), de l’économiste marxiste Michael Roberts.
Les cartes graphiques sont essentielles, grâce à leurs capacités de calcul, pour faire fonctionner les logiciels d’entraînement des différentes IA.
On peut trouver des données actualisées dans l’article « Magnificent 7 Stocks: What You Need To Know » du site Investopedia au 14 novembre 2025.
Dans l’article « Magnificent 7 Stocks : What You Need To Know » déjà cité (traduction personnelle). On peut trouver des appréciations proches sur des sites comme Boursorama, par exemple, même si cet article, publié au début du mois de novembre 2025, laisse percevoir une pointe de stress.
On exploite une ressource naturelle, comme une mine de charbon, parce que ce qui est nécessaire en investissements pour miner est moindre que ce qui sera obtenu après la vente du charbon. De même, pour les marxistes, un travailleur dans le capitalisme est dit exploité parce que ce que le capitaliste paie en salaire est moindre que ce qu’il obtient en vendant ce qui a été fabriqué par le travailleur.
À retrouver ici (en anglais).
La banque accepte de faire un prêt si elle juge qu’elle sera remboursée au terme du contrat. Comme la valeur en bourse de NVIDIA est élevée (près de 5 milliards de dollars à date du 13 novembre 2025), et qu’on juge que l’entreprise fera assez de bénéfice dans les années qui viennent, la banque estime qu’elle sera remboursée ; dans le pire des cas, elle retrouvera tout ou partie de la somme par la vente des actions de l’entreprise NVIDIA.
Pour avoir droit à utiliser les expressions « vrai prix » ou « vraie valeur », encore faudrait-il que ceux qui les emploient aient une théorie objective de ce que sont les prix, en regard de la marchandise à laquelle ils sont censés correspondre. La plus grande partie des économistes n’a pas de telle base, à la différence des marxistes qui prêchent quasiment seuls dans le désert. Mais cela n’empêche pas les praticiens des marchés de faire abstraction des lubies des théoriciens.
Issu de la page dédiée du site currentmarketvaluation.com.
Comme on peut le constater sur le site de la FRED.
On peut s’en rendre compte sur les graphiques de ce site.
Données issues du Bureau d’Analyses Économiques des États-Unis.
Issu de cet article, dont le titre est clairement tourné vers l’hypothèse d’un éclatement de la bulle technologique : « Les investisseurs en actions dramatiquement surexposés à l’IA ».
Voir notre article sur la militarisation, qui évoque la politique impérialiste chinoise.
Les guillemets servent à mettre en garde : dans la théorie économique dominante, il n’y a pas choix volontaire et concerté entre l’acheteur et le vendeur pour déterminer le prix et la quantité de marchandise qui satisfassent vendeurs et négociateurs, mais un mécanisme de marché qui produit cet équilibre. En réalité, la version originale de cet équilibre, appelé équilibre walrasien, est un processus de tâtonnement qui implique systématiquement l’existence d’un commissaire priseur qui annoncerait prix et quantité d’équilibre. On peut se référer à l’article « Y’a-t-il quelque chose à garder dans la microéconomie ? » de l’économiste Bernard Guerrien pour plus d’informations.
On peut se référer à cette page du site de l’économiste Michel Husson, dans laquelle se trouvent de nombreuses études et ouvrages sur la question. Décédé en 2021, les études confirmant la consistance et la cohérence de la théorie de la valeur-travail postérieure à son décès ne s’y trouvent pas, mais elles existent.
Notons que dans une société correctement ordonnée, le remplacement par des machines, virtuelles ou physiques, du travail humain devrait être une bonne nouvelle : donnant plus de temps libre, il est une bénédiction, comme peut le défendre Paul Lafargue dans son célèbre « Droit à la paresse » ; mais nous vivons dans le capitalisme, où la perte d’emploi est souvent le précurseur au déclassement social. Une société capitaliste n’est pas une société bien réglée.
Sauf s’il y a entente pour garder des prix élevés (les entreprises forment donc un cartel), mais on fait l’hypothèse charitable que les entreprises ne sont pas diaboliques.
Anwar M. Shaikh et E. Ahmet Tonak, Measuring the Wealth of Nations. The political economy of national accounts, Cambridge University Press, 2007, page 20 et suivantes (en anglais).
Pour avoir plus de détails sur cette question de la plus-value et sur la centralité du travail humain dans l’origine de la valeur, on pourra consulter soit cet article ou celui-ci sur notre site, soit la page Wikipédia consacrée, soit ce diagramme du Monde Diplomatique, entre mille autres possibilités.
C’est aussi, typiquement, le fonctionnement des loyers immobiliers.
Données issues de macrotrends.net.
Robert Solow, « We’d better watch out », New York Times Book Review, 12 Juillet 1987, page 36 : « You can see the computer age everywhere but in the productivity statistics. »
À retrouver ici.
À retrouver en lecture intégrale ici (en anglais). Notons que jamais dans l’article ne sont définis « plus » ou « moins productif » autrement que par la mesure directe qu’il y a plus de choses produites dans un domaine que dans l’autre.
Par exemple dans ce billet publié sur le site des Échos.