2036 ── L'IA et la société en 2036 : non pas un chômage de masse, mais une classe moyenne de bureau en recul et une politique de la répartition

*Intelligence Synthesis / Rédigé le 2026-10-10 / Horizon 2036*

1. Thèse

En 2036, les États-Unis ne connaîtront toujours pas de chômage de masse dû à l'IA : le taux de chômage restera dans sa fourchette habituelle et l'emploi total sera supérieur à celui de 2026. Mais la classe moyenne de bureau diplômée de l'enseignement supérieur, née de la troisième révolution industrielle, sera plus restreinte, plus âgée et plus difficile d'accès ; l'essentiel du travail de bureau consistera à diriger et à vérifier des systèmes d'IA ; et la croissance nette de l'emploi viendra principalement de la santé, des services de soins, des métiers qualifiés et des services en présentiel. Comme lors de la « pause d'Engels » de la première révolution industrielle, les gains de production devanceront les gains de salaires pour la plupart des travailleurs, et la politique se concentrera sur la propriété du capital de l'IA, sur qui paie son électricité et sur le partage des gains.

2. La société en 2036

Tout ce qui figure dans cette section relève de l'inférence (inference) à partir des preuves de la section 3 et de l'historique de la section 4. Les probabilités des points clés figurent dans la section 5.

Structure sociale

• Le groupe soumis à la plus forte pression est celui des personnes entrées, ou ayant tenté d'entrer, dans le travail de bureau entre 2024 et 2034 environ : des diplômés visant l'information, la finance, le logiciel, l'assistance juridique, le marketing et le back-office. En 2036, ils ont entre la fin de la vingtaine et environ quarante ans. Comme les postes de bureau juniors étaient rares, ils gagnent moins, à un âge donné, que les diplômés de dix ans leurs aînés au même âge. Beaucoup se sont tournés vers la santé, l'enseignement, les métiers manuels, la vente ou la fonction publique.
• Les groupes qui ont conservé leur position ou progressé sont les professionnels en milieu et en fin de carrière détenant des licences, des relations clients et une responsabilité juridique (médecins, avocats qui signent, ingénieurs, managers) ; les propriétaires d'entreprises qui utilisent l'IA ; et les actionnaires du petit nombre d'entreprises qui possèdent les modèles, les puces et les centres de données. La part du travail dans le revenu national est inférieure à celle de 2026 (Prévision 1).
• La prime salariale liée au diplôme universitaire pour les jeunes travailleurs est plus faible qu'en 2026 (Prévision 2). Un diplôme rapporte toujours en moyenne, mais de manière moins fiable, et les certificats et l'apprentissage pèsent davantage.
• Parmi les régions, les comtés qui accueillent des centres de données reçoivent des recettes fiscales et des emplois de construction et de maintenance, mais font aussi face à des différends sur les prix de l'électricité, l'eau et le foncier [C05]. La demande de bureaux dans le centre-ville des grandes villes est plus faible. Les centres régionaux dotés d'hôpitaux, d'universités, de plateformes logistiques et d'activités liées au réseau électrique s'en sortent comparativement bien.
• In families, young adults with slow career starts live with their parents for longer (Forecast 8). As the baby-boom generation reaches its late seventies and eighties, households spend more time and money on elder care.

Emploi et travail

• Le taux de chômage se situe dans sa fourchette habituelle (Prévision 3), et l'emploi total est supérieur à celui de 2026.
• L'emploi dans l'information et la finance est inférieur à celui de 2026 (Prévision 4). Dans les emplois de bureau qui subsistent, une journée type consiste à confier des tâches à des agents d'IA, à vérifier leurs résultats, à traiter les exceptions, à échanger avec les clients et les collègues, et à assumer la responsabilité juridique des résultats. Peu de personnes rédigent des rapports, du code ou des analyses à partir de zéro.
• La santé et l'assistance sociale représentent une part plus importante de l'emploi (Prévision 5). Les soins infirmiers, les soins à domicile, la thérapie, les travaux électriques pour les centres de données et le réseau, l'installation et la réparation d'équipements, ainsi que les services en personne se développent. Ces emplois utilisent l'IA pour les dossiers, la planification et l'aide au diagnostic, mais la présence d'une personne sur place reste au cœur du travail.
• En raison des pénuries, les salaires dans les soins et les métiers qualifiés augmentent plus vite que la moyenne dans de nombreuses régions. Une grande partie des gains de productivité des bureaux va aux profits plutôt qu'aux salaires (déduction).
• Le nombre moyen d'heures des salariés à temps plein ne baisse guère. La semaine de quatre jours existe dans certaines entreprises et certains accords syndicaux, mais n'est pas une règle générale (inférence).
• Careers start in new ways. More people begin with apprenticeships, paid traineeships and certificates, and employers weigh demonstrated work more than degrees. Mid-life career changes are more common and public and employer retraining is larger than in 2026, but many retrained workers earn less than before (inference).

Attitudes et valeurs

• Confiance : la plupart des adultes utilisent l'IA chaque semaine mais ne font pas confiance aux entreprises d'IA (Prévision 6). La confiance va à des personnes et institutions précises qui vérifient les résultats de l'IA : médecins, enseignants, organes de presse locaux, tribunaux. Les étiquettes indiquant si une personne a vérifié un contenu sont largement utilisées.
• Sens du travail : pour les employés de bureau, la fierté passe de la production de choses au jugement et à la prise de responsabilité. Beaucoup disent que leur travail est devenu moins satisfaisant. Les métiers en présentiel, comme les soins et les métiers manuels, gagnent en considération sociale, sans atteindre le niveau des professions libérales.
• Politique : l'IA est un sujet électoral récurrent (Prévision 7) : soutien aux transitions professionnelles, factures d'électricité, implantation des centres de données, taxation des profits de l'IA et protection des enfants. Le clivage n'oppose pas simplement la gauche à la droite ; il sépare ceux qui possèdent le capital de l'IA ou travaillent étroitement avec lui de ceux qui en supportent les coûts.

Vie quotidienne

• Foyer : les factures d'électricité des ménages augmentent plus vite que les prix en général (Prévision 10). Les assistants IA gèrent les agendas, les factures, les formulaires et les rendez-vous.
• Apprentissage : la plupart des élèves du secondaire utilisent chaque semaine un tutorat par IA (prévision 9). Les écoles ramènent les travaux notés en classe et recourent davantage aux examens oraux et en présentiel. Les enseignants consacrent plus de temps à la surveillance, à la discussion et à l'accompagnement individuel.
• Soins : l'IA sert à surveiller les personnes âgées qui vivent seules, à leur rappeler de prendre leurs médicaments et à tenir des dossiers. Le personnel soignant humain reste nécessaire, et sa pénurie constitue la principale limite.
• Relations : de nombreuses personnes, en particulier celles qui vivent seules, parlent régulièrement avec des compagnons IA. Les controverses sur les effets sur les enfants et les personnes isolées conduisent à des règles d'âge et de conception dans plusieurs États (inférence).
• Usage du temps : le temps gagné grâce à l'IA au travail n'est le plus souvent pas restitué sous forme de loisirs. À la maison, une partie du temps gagné sur les tâches administratives sert à vérifier les résultats de l'IA et à gérer les comptes (voir Cowan à la section 4).

3. Ce qui se passe actuellement

• Les emplois de bureau diminuent tandis que l'emploi total augmente. En septembre 2026, l'emploi dans le secteur de l'information s'élevait à 2 739 000, en baisse de 120 000 sur un an ; la conception de systèmes informatiques comptait 2 355 400 emplois (en baisse de 32 200) et les activités financières 9 082 000 (en baisse de 107 000). Dans le même temps, l'emploi salarié non agricole total atteignait 159 044 000 (en hausse de 496 000), les services professionnels et aux entreprises progressaient de 123 000, le taux de chômage était de 4,2 % (en baisse de 0,2 point) et le taux U-6 de 7,6 % (en baisse de 0,5 point) (BLS).
• Le total des licenciements n'augmente pas. Les licenciements et les départs contraints s'élevaient à 1 641 000 en août 2026, soit 191 000 de moins qu'un an auparavant, et les offres d'emploi à 7 079 000, en hausse de 160 000 (JOLTS). La pression semble passer par une baisse des embauches plutôt que par davantage de licenciements (déduction).
• Les suppressions d'emplois attribuées à l'IA ont augmenté, mais de façon inégale. Le décompte de ce site est passé de 7,800 au 2025-Q1 à 107,900 au 2026-Q2 (17 cas), puis est retombé à 17,183 au 2026-Q3 (10 cas). Le total des Q1-Q3 2026, soit 193,154, dépasse déjà le total de 2025, soit 124,543. Cela reste faible face aux quelque 1.6 million de licenciements au total par mois.
• La consommation d'énergie de l'IA et les préoccupations environnementales sont liées.Dans l'actualité de l'IA, « Énergie et centres de données » et « Environnement et ressources » ont affiché une corrélation de 0,8 sur 12 mois. Les titres évoquent une possible hausse de 32 % de la demande d'électricité aux États-Unis d'ici 2030, un réseau lent à rattraper son retard, des inquiétudes locales concernant l'électricité, l'eau et le refroidissement, ainsi qu'une enquête selon laquelle environ 70 % des utilisateurs d'IA s'inquiètent d'une hausse de la demande d'électricité [C05]. La part de l'environnement dans la couverture médiatique est passée de 0,32 % à 0,88 %, et celle de l'énergie et des centres de données de 1,08 % à 1,40 %.
• L'attention se déplace de l'adoption vers les risques et les règles. Sur 12 mois, « Sécurité et incidents » est passé de 6,80 % à 11,32 % de la couverture de l'IA et « Réglementation et droit » de 5,04 % à 7,52 %. « Adoption en entreprise » est tombé de 19,00 % à 15,92 % mais reste le thème le plus important. « Vie personnelle et relations » reste élevé, autour de 10-12 %, tandis que « Emploi et travail » s'établissait à 2,48 % le mois dernier, contre un pic de 4,04 %.

4. Ce que suggère l'histoire

Première révolution industrielle (v. 1760-1840, Grande-Bretagne : textile, vapeur, usines)

• Salaires et travail :Robert Allen (2009, « Engels' pause », Explorations in Economic History) montre qu'en Grande-Bretagne, des années 1790 environ aux années 1830, la production par travailleur a augmenté beaucoup plus vite que les salaires réels et que la part des profits dans le revenu a progressé ; les salaires réels n'ont nettement augmenté qu'à partir de 1840 environ. Les tisserands sur métier à bras, un vaste groupe de travailleurs qualifiés, ont vu leurs revenus baisser pendant des décennies à mesure que les métiers à tisser mécaniques se répandaient (E. P. Thompson, The Making of the English Working Class, 1963). Le bris de machines des luddites en 1811-1816 était une protestation d'ouvriers du textile dont les compétences et les salaires étaient menacés.
• Vie quotidienne : le travail est passé des foyers et des petits ateliers aux usines, avec des horaires fixes et une discipline de l'horloge (E. P. Thompson, « Time, Work-Discipline and Industrial Capitalism », 1967). Les gens se sont installés en ville ; d'après le recensement de 1851, plus de la moitié de la population de l'Angleterre et du pays de Galles vivait en zone urbaine.
• Institutions : les Factory Acts de 1802 et 1819 limitaient le travail des enfants dans les filatures de coton, mais la loi de 1833 fut la première efficace, car elle créait un corps d'inspecteurs des fabriques. La principale protection sociale était l'aide de la Poor Law, y compris l'aide à domicile, que le Poor Law Amendment Act de 1834 rendit plus stricte. L'assurance chômage n'a existé qu'avec le National Insurance Act de 1911.
• Combien de temps : environ cinquante ans entre la mécanisation précoce et les larges gains salariaux, avec des institutions bâties au cours des décennies suivantes.
• Similaire pour l'IA : les gains vont d'abord aux détenteurs de capital, et un groupe qualifié précis perd revenus et statut (les tisserands à la main alors, les employés de bureau débutants aujourd'hui).
• Différent pour l'IA : L'IA se diffuse en années, non en décennies ; elle touche les tâches cognitives des travailleurs instruits plutôt que le travail artisanal manuel ; les travailleurs déplacés disposent dès le départ d'une assurance chômage et d'autres protections ; et le capital appartient à quelques très grandes entreprises, et non à de nombreux petits propriétaires de filatures.

Seconde révolution industrielle (v. 1870-1914 : électricité, chimie, acier, production de masse)

• Productivité :Paul David (1990, « The Dynamo and the Computer », American Economic Review) montre que l'énergie électrique était disponible dès les premières centrales du début des années 1880, mais que les importants gains de productivité dans l'industrie manufacturière américaine ne sont apparus que dans les années 1920, après la refonte des usines autour de moteurs électriques individuels. Le délai a été d'environ quarante ans et a nécessité de nouveaux bâtiments, de nouveaux agencements et de nouvelles méthodes de gestion.
• Travail : la production de masse s'est répandue. Ford a introduit la chaîne de montage mobile en 1913 et le Five Dollar Day en 1914, en partie pour réduire le très fort taux de rotation des ouvriers (Raff et Summers, 1987). Les grandes entreprises ont créé de nombreux emplois administratifs et de gestion, et le travail de bureau est devenu l'une des principales voies d'accès des femmes au travail rémunéré (Claudia Goldin, Understanding the Gender Gap, 1990).
• Éducation et inégalités :Dans Goldin et Katz (The Race between Education and Technology, 2008), la technologie a accru la demande de travailleurs qualifiés, ce qui, à lui seul, creuse la prime salariale. Mais le mouvement du lycée (v. 1910-1940) a augmenté l'offre de travailleurs qualifiés plus vite que la demande, si bien que la prime s'est réduite dans la première moitié du XXe siècle.
• Vie quotidienne : l'électricité, l'eau courante et les appareils ont transformé la vie domestique en plusieurs décennies (Robert Gordon, The Rise and Fall of American Growth, 2016). Ruth Schwartz Cowan (More Work for Mother, 1983) a montré que les technologies domestiques n'ont pas réduit le temps de travail ménager des femmes autant qu'attendu, parce que les normes ont monté.
• Institutions : la semaine de 40 heures aux États-Unis est arrivée avec le Fair Labor Standards Act de 1938, des décennies plus tard.
• Similaire pour l'IA : les gains attendent une refonte de l'organisation ; Brynjolfsson, Rock et Syverson (2021) décrivent ce retard pour les technologies à usage général comme une « courbe en J » de la productivité. Les salaires dépendent de la façon dont l'offre de compétences réagit.
• Différent pour l'IA : L'IA arrive sous forme de logiciel via les réseaux et appareils existants, de sorte que son accès se diffuse plus vite que la construction des centrales électriques et des réseaux, même si les centres de données attendent encore le raccordement au réseau [C05]. La plus grande différence est que la réponse qui avait alors réduit les écarts, davantage de scolarisation, a moins de chances de fonctionner aujourd'hui, car l'IA exécute précisément les tâches pour lesquelles l'école formait les gens (inférence).

Troisième révolution industrielle (à partir des années 1970 : ordinateurs, Internet)

• Productivité :Robert Solow écrivait en 1987 que « l'on voit l'ère informatique partout, sauf dans les statistiques de productivité ». La croissance de la productivité aux États-Unis a augmenté du milieu des années 1990 au milieu des années 2000, plus de vingt ans après que les ordinateurs ont commencé à se répandre.
• Travail : Autor, Levy et Murnane (2003) ont montré que les ordinateurs remplacent les tâches routinières et complètent les tâches analytiques et interpersonnelles non routinières. Autor et Dorn (2013) ainsi que Goos et Manning (2007) ont documenté la polarisation de l'emploi : croissance des emplois de services à salaire élevé et à bas salaire, et déclin des emplois intermédiaires tels que le travail administratif et la production. La prime salariale liée au diplôme universitaire a augmenté à partir de 1980 (Goldin et Katz, 2008).
• Capital : Karabarbounis et Neiman (2014) ont montré que la part du travail dans le revenu a diminué dans de nombreux pays depuis le début des années 1980, en lien avec la baisse du prix des biens d'investissement.
• Vie quotidienne : les ordinateurs personnels, Internet et les smartphones ont transformé la communication, les achats et le télétravail en une trentaine d'années environ.
• Similaire pour l'IA : ce sont des tâches, et non des emplois entiers, qui sont automatisées en premier, et la composition des emplois change davantage que l'emploi total.
• Différent pour l'IA : L'IA atteint les tâches cognitives non routinières que les ordinateurs complétaient, si bien que les gagnants de la Troisième révolution industrielle sont désormais le groupe exposé. Elle se diffuse plus vite grâce au cloud et aux appareils existants. Son capital (modèles, puces, centres de données) est concentré et nécessite d'importantes quantités d'électricité [C05].

Ce que cela implique pour 2036

Dans les trois révolutions, les dix à vingt premières années ont apporté des changements dans la répartition des tâches entre les personnes et des conflits sur le partage de la valeur ; les hausses générales de salaires sont venues plus tard, et les institutions ont suivi plusieurs décennies après. Comme 2036 se situe environ dix ans après le début de la vague actuelle d'adoption en entreprise, la société en sera encore au début de la transition (inférence) : les changements dans la composition des emplois sont clairement visibles, les gains de productivité ont commencé, les hausses de salaires sont inégales et les institutions font encore l'objet de débats. L'analogie se brise sur trois points : le changement est comprimé dans le temps ; il touche les personnes diplômées ; et une protection sociale existe déjà. Le résultat est moins de misère que chez les tisserands sur métier à main, mais une pression politique plus forte de la part d'un groupe instruit et vocal (inférence).

5. Prévisions

• [Structure sociale] La part du travail diminue. La part du travail du BLS pour le secteur des entreprises non agricoles (moyenne annuelle) est inférieure d'au moins 1 point de pourcentage en 2036 par rapport à 2026. Probabilité de 60 %. Raisonnement : la part de la couverture consacrée à « Investissement et capital » est passée de 6,28 % à 8,32 %, et les gains vont aux entreprises qui possèdent les modèles, les puces et les centres de données ; cela correspond à la hausse de la part des profits chez Allen (2009) et à la baisse de la part du travail chez Karabarbounis et Neiman (2014). À vérifier : part du travail du BLS Productivity and Costs, 2026 contre 2036.
• [Structure sociale] La prime des jeunes diplômés se réduit. Pour les travailleurs à temps plein et à l'année âgés de 25 à 34 ans, le ratio entre le revenu médian des titulaires d'une licence et celui des diplômés du secondaire est plus faible en 2036 qu'en 2026. Probabilité de 60 %. Raisonnement : les premiers emplois dans l'information et la finance diminuent (section 3). Chez Goldin et Katz (2008), la prime s'est réduite parce que l'offre a dépassé la demande ; cette fois, c'est la demande elle-même qui baisse (inférence). À vérifier : Census Bureau CPS Annual Social and Economic Supplement.
• [Emploi] Le chômage reste dans sa fourchette habituelle. Le taux de chômage annuel moyen de 2036 se situe entre 3,5 % et 6,0 %. Probabilité de 75 %. Raisonnement : le taux est de 4,2 % actuellement et les emplois salariés ont augmenté de 496 000 en un an ; les suppressions attribuées à l'IA sont modestes comparées aux quelque 1,6 million de licenciements mensuels ; aucune des trois révolutions n'a produit de chômage de masse durable, mais chacune a changé la composition des emplois. Le principal risque est une récession en 2036 même. À vérifier : moyenne annuelle BLS LNS14000000.
• [Emploi] L'emploi dans le secteur de l'information recule. L'emploi dans le secteur de l'information (moyenne annuelle) est inférieur à 2 550 000 en 2036, contre 2 739 000 en septembre 2026. Probabilité de 65 %. Raisonnement : il a baissé de 120 000 en un an et la conception de systèmes informatiques recule aussi ; comme lors de la troisième révolution industrielle, l'automatisation frappe d'abord les secteurs les plus composés de tâches automatisables. À vérifier : BLS CES5000000001.
• [Emploi] Les soins de santé et l'assistance sociale gagnent des parts. Sa part dans l'emploi salarié non agricole est supérieure d'au moins 1,5 point de pourcentage en 2036 par rapport à 2026. Probabilité de 70 %. Raisonnement : le vieillissement de la population et la difficulté d'automatiser le travail en présentiel ; les emplois de services en présentiel à bas salaire ont augmenté lors de la Troisième Révolution industrielle (Autor et Dorn, 2013). Vérification : BLS CES6562000001 divisé par CES0000000001.
• [Attitudes] Les gens utilisent l'IA mais ne font pas confiance à ses concepteurs. Une enquête nationale de 2036 (par exemple du Pew Research Center ou de Gallup) constate que plus de 60 % des adultes américains utilisent l'IA au moins une fois par semaine et que moins de 40 % font confiance aux entreprises d'IA pour agir de manière responsable. Probabilité de 60 %. Raisonnement : « Sécurité et incidents » est passé de 6,80 % à 11,32 % de la couverture et « Confiance et opinion publique » de 3,92 % à 5,44 % ; environ 70 % des utilisateurs d'IA s'inquiètent de la demande en électricité [C05]. Vérification : les questions pertinentes dans les enquêtes nationales.
• [Attitudes et politique] L'IA devient un enjeu électoral. Lors de l'élection présidentielle de 2036, les programmes nationaux des deux grands partis contiennent des politiques précises sur l'IA et l'emploi (aide à la transition, formation ou revenu) ainsi que sur le coût de l'électricité des centres de données. Probabilité de 65 %. Raisonnement : la couverture « Réglementation et droit » augmente et les préoccupations liées au pouvoir sont locales et concrètes [C05] ; lors de la première révolution industrielle, le conflit de répartition a produit les Factory Acts et la réforme de la Poor Law, et lors de la seconde, les réformes de l'ère progressiste aux États-Unis. Vérification : le texte des deux programmes de 2036.
• [Vie quotidienne : famille] Davantage de jeunes adultes vivent chez leurs parents. La part des 25-34 ans vivant chez leurs parents est plus élevée en 2036 qu'en 2026. Probabilité de 55 %. Raisonnement : une cohorte aux premiers emplois retardés et aux revenus plus faibles (prévisions 2 et 4). Les coûts du logement et le moment du mariage comptent aussi, la probabilité est donc modeste. Vérification : Census Bureau, CPS, tableau des familles AD-1.
• [Vie quotidienne : apprentissage] Étudier avec l'IA devient une routine. Une enquête nationale constate que plus de 70 % des lycéens américains utilisent l'IA pour leur travail scolaire au moins une fois par semaine. Probabilité de 75 %. Raisonnement : « Éducation et compétences » reste élevé, autour de 6-8 % de la couverture ; comme Internet, l'IA s'utilise sur des appareils que les foyers et les écoles possèdent déjà. Vérification : enquêtes du Pew Research Center, de RAND ou du NCES.
• [Vie quotidienne : budget des ménages] Les factures d'électricité augmentent plus vite que les prix. Le prix moyen de l'électricité résidentielle aux États-Unis (EIA) augmente davantage entre 2026 et 2036 que l'indice des prix à la consommation CPI-U. Probabilité de 65 %. Raisonnement : une hausse possible de 32 % de la demande d'ici 2030 et un réseau lent à s'adapter [C05] ; la couverture de l'environnement ainsi que de l'électricité et des centres de données augmente ; les coûts du réseau sont répercutés sur les ménages par les tarifs (inférence). Vérification : EIA Electric Power Monthly, prix résidentiel moyen, et BLS CPI-U.

6. Scénarios

• Scénario de base : restructuration lente (60 %). La société décrite à la section 2. Un chômage dans sa fourchette habituelle, une classe moyenne de bureau en recul, une croissance dans la santé, les soins et les métiers manuels. La productivité augmente mais les gains salariaux sont inégaux, et la répartition et les factures d'électricité sont au cœur de la politique.
• Alternative 1 : déplacement rapide (25 %).Les agents d'IA prennent en charge une grande part des tâches de bureau d'ici le début des années 2030. L'information, la finance ainsi que les services professionnels et aux entreprises reculent de concert, et le chômage reste supérieur à 6 % pendant une période prolongée autour de 2030-2033. Le chômage des jeunes diplômés est élevé, et de fortes réponses politiques suivent : taxes sur les profits de l'IA, assurance salaire, emploi public. Même si le chômage est de nouveau plus bas en 2036, la part du travail a beaucoup plus diminué que dans le scénario de référence.
• Alternative 2 : changement lent (15 %).Les limites énergétiques, les coûts, la réglementation et la responsabilité juridique ralentissent l'adoption. L'emploi de bureau est à peu près stable et l'IA est utilisée principalement comme un outil. En 2036, le changement social ressemble à celui des ordinateurs dans les années 1980 : visible mais limité.

7. Indicateurs à surveiller

Les valeurs actuelles sont actualisées à partir des données de ce site (BLS récupéré quotidiennement) à chaque génération de la page.

8. Ce qui changerait cette analyse

• Si, d'ici 2029, le chômage dépasse 6 %, les offres d'emploi (JOLTS) tombent sous les 5 millions, et que l'information, la finance et les services aux entreprises et services professionnels perdent tous des emplois la même année, je relèverais fortement l'Alternative 1.
• Si l'emploi dans le secteur de l'information remonte au-dessus de 2 850 000 et que les suppressions attribuées à l'IA restent inférieures à 20 000 par an pendant deux ans, j'en conclurais que j'ai surestimé l'effet de l'IA sur l'emploi et je relèverais l'Alternative 2.
• Si, d'ici 2030, les salaires dans les professions de bureau à forte intensité d'IA augmentent plus vite que la moyenne et que la part du travail progresse, je réviserais la thèse sur la répartition : les années 2030 ressembleraient alors davantage à la fin de la seconde révolution industrielle, où les salaires ont augmenté de façon générale, qu'à la pause d'Engels.