Dans cette tribune, Brahim Abdesslam, Vice-Président Exécutif de Keyrus, analyse l’impact structurel de l’intelligence artificielle sur l’économie. Selon lui, l’IA ne se limite plus à un outil de productivité : elle fait émerger une nouvelle classe sociale fondée sur la capacité à orchestrer les systèmes algorithmiques et à capter la valeur.
Dans certaines entreprises, une seule personne orchestre aujourd’hui le travail de dizaines d’agents d’intelligence artificielle. Elle rédige, analyse, planifie, synthétise, priorise, sans équipe. Ce n’est pas une démonstration technologique. C’est l’émergence d’une nouvelle classe sociale. Cette transformation dépasse largement la question des compétences : elle fait émerger une nouvelle forme de stratification économique, fondée sur l’orchestration algorithmique, avec des conséquences majeures sur le pouvoir, le travail et la création de valeur.
Selon les analyses récentes du Future of Jobs Report 2025 du World Economic Forum, l’intelligence artificielle accélère une polarisation croissante du travail entre rôles à forte valeur cognitive et fonctions standardisées. Autrement dit, elle ne se contente pas d’automatiser des tâches : elle redessine la hiérarchie du travail. Et pourtant, le discours dominant continue de présenter l’IA comme un simple outil de productivité. C’est une erreur stratégique. Ce que l’IA transforme aujourd’hui, ce n’est pas seulement la productivité des organisations, mais les rapports de pouvoir qui structurent l’économie.
Nous assistons à l’émergence d’une nouvelle classe sociale au sens économique du terme. Elle ne se définit ni par le diplôme ni par le statut, mais par une ligne de fracture simple. D’un côté, les orchestrateurs : ils délèguent, combinent, automatisent, arbitrent. Ils donnent des ordres aux machines. De l’autre, les exécutants augmentés : ils utilisent des copilotes dans des cadres définis par d’autres.
Les premiers conçoivent les règles du jeu. Les seconds les appliquent, augmentés, mais dépendants. L’image est claire : l’IA ne supprime pas le travail, elle redistribue le pouvoir de décider. Et ce pouvoir devient un levier disproportionné sur le travail, l’information et les revenus.
La productivité devient un marqueur de statut
Les dynamiques observées ces dernières années convergent : les gains de productivité liés à l’intelligence artificielle se concentrent désormais dans les métiers capables d’en orchestrer les usages avancés. Mais l’enjeu n’est pas seulement quantitatif. Il est structurel.
Cette transformation structurelle repose sur un mécanisme central, qu’est celui de la délégation. L’IA introduit une rupture décisive. Déléguer la rédaction, l’analyse, la planification, la synthèse, voire certaines décisions intermédiaires à des systèmes intelligents.
À mesure que se généralisent les agents d’IA, une personne peut aujourd’hui produire l’équivalent du travail d’une petite équipe, simplement en orchestrant des agents d’intelligence artificielle. L’écart de productivité se transforme alors en écart de statut économique. Ceux qui savent déléguer gagnent en autonomie, en influence et en pouvoir d’arbitrage. Les autres restent cantonnés à des usages assistés, standardisés et contraints.
La frontière ne passe plus seulement entre qualifiés et non-qualifiés. Elle sépare désormais ceux qui pilotent l’IA de ceux qui l’exécutent. Ce clivage se traduit très concrètement dans le fonctionnement des organisations.
Ce n’est pas le travail qui disparaît, c’est la manière d’agir dans l’économie qui se transforme : certains rôles gagnent en pouvoir d’arbitrage, quand d’autres deviennent structurellement substituables.
Une inégalité cognitive et structurelle
Cette recomposition du pouvoir repose sur une inégalité profonde : l’accès différencié aux ressources de l’IA. Tous les acteurs n’auront pas accès aux mêmes modèles, aux mêmes données, ni aux mêmes niveaux d’automatisation.
D’un côté, des organisations capables d’investir dans des architectures avancées, de personnaliser les modèles et de créer des boucles d’apprentissage continu. De l’autre, des entreprises et des travailleurs dépendants de solutions génériques, parfois bridées, surveillées et conçues pour des usages dits « low trust ».
En France, l’adoption de l’intelligence artificielle reste très inégale : selon l’Insee, 10 % des entreprises de 10 salariés ou plus déclarent utiliser au moins une technologie d’IA en 2024, une proportion qui atteint plus de 30 % dans les grandes entreprises mais reste marginale dans les PME et les ETI.
L’IA ne creuse donc pas seulement un écart technologique. Elle installe une inégalité cognitive et structurelle, qui conditionne l’accès au pouvoir économique.
Le véritable enjeu : redistribuer la capacité d’action
Face à cette transformation, la réponse ne peut pas être uniquement technologique. L’IA est devenue une infrastructure de pouvoir et appelle une réponse de politique économique.
L’enjeu central est de redistribuer la capacité d’action. Cela suppose un effort massif de formation, non pas à l’usage superficiel des outils, mais à la compréhension de leurs logiques de délégation, de contrôle et d’orchestration. Cela implique également de faciliter l’accès aux capacités avancées pour les PME et les ETI, afin d’éviter une concentration excessive de la valeur. Enfin, cette transformation pose la question du travail invisible qui soutient l’IA (annotation, supervision, correction) ainsi que des risques de surveillance et de précarisation algorithmique, qui doivent être pleinement intégrés au débat public.
Choisir le modèle économique que l’IA façonne
L’intelligence artificielle ne se contente pas d’optimiser l’existant. Elle redéfinit qui agit, qui décide et qui capte la valeur. En ce sens, elle fait émerger une nouvelle classe sociale économique, structurée autour du pilotage et de l’orchestration de l’intelligence.
La question n’est donc plus de savoir si l’IA transforme l’économie. Elle l’a déjà fait. La question est désormais stratégique et politique avec trois choix qui s’imposent à nous : faire de l’orchestration IA une compétence de base, comme lire et écrire ; garantir un accès équitable aux capacités avancées pour les PME et les ETI et imposer la traçabilité et la responsabilité des systèmes qui agissent.
