Après le litre d'essence, la fiche de paie : les technologies déplacent la valeur plus vite que l'État ne déplace ses impôts.
La menace principale de l'IA pour le modèle social français ne prendra peut-être pas la forme d'un grand plan social. Elle pourrait avancer sans bruit : départ non remplacé, recrutement annulé, poste junior jamais créé, chiffre d'affaires en hausse sans effectif supplémentaire. L'électrification automobile montre déjà comment une transition souhaitée déplace la valeur hors d'une ancienne assiette fiscale. Claude Président pose donc la question utile : quelle part de la richesse passera encore par une fiche de paie soumise aux cotisations ?
Le premier dossier de Claude Président
Dans l'acte I, Claude Président n'était ni un chef d'État artificiel ni un oracle. C'était une IA souveraine, publique, auditable et consultative : elle tenait le diagnostic du pays, simulait des scénarios, signalait les contradictions et publiait ses sources comme ses incertitudes. Le pouvoir de décider restait aux humains.
Son premier dossier ne demanderait pas combien d'emplois l'IA « supprimera ». Un emploi peut changer sans disparaître ; une entreprise peut automatiser une tâche, recruter moins ou réinvestir ailleurs. Le bilan dépend du secteur, du délai, de la qualité obtenue et du partage des gains.
La question serait donc financière avant d'être spectaculaire : que devient le modèle social lorsque davantage de valeur est produite avec des logiciels, des agents IA puis des robots qui ne reçoivent pas de salaire et ne cotisent pas ? Ce n'est un procès ni contre la technologie ni contre les entreprises. C'est l'examen d'une architecture conçue autour du travail humain déclaré.
Claude Président séparerait le fait — les revenus du travail financent encore largement la protection sociale — de l'hypothèse : si la valeur quitte la fiche de paie, cette assiette pourrait progresser moins vite que les besoins. Il dirait d'abord ce qui est mesuré.
Le précédent de la voiture électrique
La voiture électrique offre une démonstration déjà observable. Pendant des décennies, chaque litre vendu passait par un point de mesure et de taxation. En exécution 2024, l'accise métropolitaine sur les produits pétroliers a produit environ 31,6 milliards d'euros bruts, dont 16,0 milliards nets pour l'État, 11,9 milliards transférés aux collectivités et 1,7 milliard à l'AFITF. Cette recette n'est pas une caisse exclusivement réservée aux routes, mais elle alimente des budgets qui financent infrastructures et services publics.
L'État encourage parallèlement l'électrification pour réduire émissions et dépendance aux carburants fossiles. C'est cohérent écologiquement et déstabilisant fiscalement. Les voitures entièrement électriques représentaient 16,9 % des immatriculations de voitures particulières neuves en 2024, mais 2,9 % du parc au 1er janvier 2025. L'érosion reste progressive, mais son mécanisme n'est plus théorique.
Le CGDD l'a isolé sur un périmètre précis : pour la cohorte 2022 de la prime à la conversion, soit plus de 90 000 primes, il estime environ 27 millions d'euros de pertes cumulées actualisées de TICPE et de TVA. La politique atteint son objectif environnemental et réduit simultanément une recette attachée à l'ancien produit.
L'électricité est taxée elle aussi, mais le même kilowattheure peut alimenter un chauffage, une usine ou une voiture, et provenir du réseau ou d'une production locale. Son accise est pilotable mais volatile : les recettes sont passées d'environ 7,837 milliards d'euros en 2019 à 1,518 milliard en 2024 pendant le bouclier tarifaire, avant une prévision d'environ 5,630 milliards en 2025.
La réussite écologique ne supprime pas le besoin de financer les routes ; elle le dissocie de la vente d'essence. Mieux vaut préparer l'assiette suivante avant l'effacement de l'ancienne.
Du litre d'essence à la fiche de paie
Le litre d'essence et la fiche de paie avaient la même qualité pour l'État : ils étaient simples à mesurer et simples à taxer. Le carburant passait par la pompe ; le salaire, par une déclaration, un employeur et des organismes de recouvrement.
Le kilowattheure et le token d'inférence ont la qualité inverse : ils se mélangent aux autres usages et traversent les frontières. Une inférence peut être noyée dans un abonnement, exécutée sur un serveur interne ou achetée à l'étranger. On mesure la facture informatique ; on l'attribue beaucoup moins facilement à une tâche, à un recrutement évité ou à une valeur produite en France.
L'impôt suit historiquement la valeur là où elle devient mesurable : impôt sur le revenu en 1914, TVA en 1954. La CSG, créée en 1991 pour diversifier le financement de la Sécurité sociale, reconnaissait déjà qu'une protection élargie ne pouvait reposer sur les seuls salaires.
Depuis les assurances sociales bismarckiennes de 1883, la France appartient à une tradition largement financée par les cotisations. Un modèle davantage assis sur l'impôt général est structurellement moins exposé à l'érosion de la fiche de paie, sans échapper pour autant à la mobilité des profits.
Le mécanisme commun apparaît dans ce schéma : les anciennes assiettes diminuent, les besoins collectifs demeurent.
flowchart TB
T["Voiture thermique"] --> E["Essence ou gazole"]
E --> TF["Accise et TVA"]
TF --> I["Recettes et infrastructures"]
VE["Voiture électrique"] --> K["Électricité"]
K --> NK["Fiscalité moins directement liée au kilomètre"]
NK --> I
H["Travail humain"] --> S["Salaire"]
S --> C["Cotisations"]
C --> P["Protection sociale"]
IA["Automatisation"] --> API["API, cloud ou serveur local"]
API --> NC["Peu ou pas de cotisations sociales directes"]
NC --> PLa « subvention » que personne n'a votée
Le mot est provocateur et doit être désamorcé aussitôt. Il n'existe aucune subvention budgétaire générale accordée à l'IA parce qu'elle remplace du travail. Il existe une asymétrie structurelle entre deux circuits de production.
Un salarié génère cotisations patronales et salariales, CSG-CRDS, impôt sur le revenu puis consommation du ménage. Un service d'IA génère une facture logicielle, de la TVA selon les règles applicables et, indirectement, éventuellement de l'impôt sur les bénéfices. Les montants, les bénéficiaires et le moment du prélèvement diffèrent. Si le fournisseur est américain ou chinois, une partie de la dépense quitte le territoire.
L'écart fiscalo-social est réel, sans autoriser une fausse équivalence. Pour un célibataire au salaire moyen en France, le coin fiscalo-social représentait 47,2 % du coût total du travail en 2025, au troisième rang parmi les trente-huit pays de l'OCDE. Ce taux agrège impôts et cotisations ; il n'est ni un taux patronal universel ni une somme intégralement affectée à la Sécurité sociale.
La progressivité compte aussi. Grâce aux allègements généraux, le prélèvement patronal effectif au niveau du SMIC est passé de 42,6 % en 1991 à 6,9 % en 2022, tandis qu'au-delà des seuils d'allègement il atteignait 47,3 %. Le système protège fortement l'emploi peu rémunéré, mais prélève davantage sur le travail qualifié, dont certaines tâches cognitives sont exposées aux nouveaux outils.
Un abonnement ChatGPT Pro, lancé à 200 dollars par mois en décembre 2024, illustre seulement l'assiette. Il ne remplace pas un cadre : tâches, volumes, intégration, erreurs, contrôle humain, cybersécurité et responsabilité restent à comparer.
Face à l'ubérisation, un juge peut requalifier un faux indépendant en salarié et rétablir les cotisations. Une API n'offre aucun humain à requalifier.
Une cotisation française peut ainsi devenir une facture étrangère. Ce n'est pas une aide votée, mais un avantage relatif produit par l'architecture des prélèvements.
Le poste supprimé que personne ne verra
L'ajustement le plus important peut passer par l'attrition : un départ non remplacé, une équipe prévue plus petite, un poste junior retiré du budget avant d'avoir existé. Un licenciement produit une statistique. Un recrutement qui n'a jamais lieu ne produit presque aucun bruit.
Les données disponibles suggèrent cette voie sans permettre d'en mesurer l'ampleur française. Dans son Employment Outlook 2023, l'OCDE classait environ 27 % de l'emploi de sa zone dans des métiers à haut risque d'automatisation. Dans ses enquêtes d'employeurs, les licenciements pour ajuster les effectifs à l'IA restaient minoritaires : 17 % dans la finance et 14 % dans l'industrie. Exposition ne signifie toutefois ni automatisation complète ni suppression certaine.
Deux working papers repèrent surtout un ralentissement des embauches de débutants. Celui du Stanford Digital Economy Lab, dans sa version d'août 2026, estime un retrait d'environ 13 % de l'emploi des vingt-deux à vingt-cinq ans dans les métiers américains les plus exposés, sans hausse des séparations. Un autre observe, dans les entreprises adoptant l'IA générative, un emploi junior inférieur d'environ 9 % après six trimestres par rapport à des entreprises comparables, là encore par ralentissement des embauches. Ce sont des estimations économétriques, pas des lois universelles.
En France, l'INSEE constate qu'au quatrième trimestre 2025 l'emploi salarié des quinze à vingt-neuf ans, hors alternants, reculait sur un an de 7,4 % dans l'informatique, 5,8 % dans l'édition et 3,7 % dans le conseil en gestion, contre −0,7 % dans l'ensemble du privé. Cette lecture sectorielle n'établit aucune causalité avec l'IA. Surtout, aucune série publique ne mesure les non-remplacements ou les postes jamais créés qui lui seraient attribuables.
Klarna illustre une substitution partielle et réversible. En février 2024, l'entreprise attribuait à son assistant 2,3 millions de conversations en un mois, « l'équivalent » selon elle de sept cents agents. Elle a ensuite réinvesti dans l'humain après une qualité dégradée rapportée en 2025.
Le problème des débutants
Les tâches répétitives, les premières recherches et les contrôles simples ont longtemps servi d'école professionnelle. Si l'IA les absorbe, comment un débutant devient-il expert capable de détecter ses erreurs ?
La réponse n'est pas d'interdire l'outil, mais de reconstruire l'apprentissage : tutorat explicite, simulations, cas réels, justification des corrections et entraînement au contrôle des sorties. Un junior doit apprendre à obtenir une réponse, mais surtout à reconnaître quand elle est fausse.
Sinon, l'entreprise gagne du temps aujourd'hui mais érode sa réserve d'experts. C'est un risque organisationnel à anticiper, pas la prédiction d'une génération sacrifiée.
Quand la productivité quitte la fiche de paie
Une économie peut produire davantage et fragiliser ses recettes sociales si les gains se concentrent dans les profits, partent à l'étranger ou réduisent la valeur distribuée en salaires. IS et TVA peuvent en récupérer une part, pas nécessairement pour les mêmes organismes.
La dépendance française au salaire est importante sans être totale. En 2024, les ressources de la protection sociale atteignaient 997,8 milliards d'euros : 554,4 milliards de cotisations sociales, soit 55,6 %, environ 30 % d'impôts et taxes affectés et environ 13 % de contributions publiques. Environ 44 % du financement ne reposait donc déjà plus sur les cotisations. Le déplacement vers des assiettes plus larges a commencé bien avant l'IA.
Or ces comptes sont déjà sous tension : le déficit de la Sécurité sociale a atteint 15,3 milliards d'euros en 2024 puis 21,6 milliards en 2025, et le Conseil d'orientation des retraites projette un besoin de financement d'environ 0,9 point de PIB vers 2045. Une assiette qui s'effrite frapperait un système déjà déficitaire.
La contre-preuve est essentielle. La rémunération des salariés représentait 65,6 % de la valeur ajoutée des sociétés non financières en 2025, contre 64,9 % en 2024 et 64,0 % en 2000. La série oscille dans une bande stable depuis le début du siècle. Aucun décrochage attribuable à l'IA n'apparaît aujourd'hui.
Les promesses de croissance miraculeuse ne sont pas davantage acquises. Daron Acemoglu estime les gains de productivité globale des facteurs dus à l'IA à au plus 0,66 % en cumul sur dix ans, avec des variantes plus basses.
Le paradoxe reste à tester : la croissance générée par l'IA pourrait enrichir l'économie tout en appauvrissant son système social si l'architecture fiscale reste inchangée. Claude Président construirait les indicateurs du basculement au lieu de l'annoncer.
Des garages aux bureaux : tout un écosystème se déplace
Une technologie déplace compétences, marges et territoires. Les stations-service sont passées d'environ 47 500 en 1975 à 10 764 fin 2025, et les raffineries de 24 en 1975 à 7 en activité aujourd'hui. Cette contraction, largement antérieure à l'électrique, montre une recomposition sans rupture unique.
L'électrification déplace à son tour la valeur des vidanges, échappements et embrayages vers les batteries, l'électronique de puissance, les bornes, le logiciel et le recyclage. Dans la filière automobile amont, une étude prospective recense 336 000 emplois en 2024 et projette une baisse d'environ 17 %, soit 56 000 postes, d'ici 2035, tout en intégrant environ 19 000 créations dans les batteries. C'est un scénario, pas une certitude : disparitions, créations et reconversions coexistent.
Le travail cognitif connaîtra probablement le même mélange. Certaines tâches standardisées se contracteront ; d'autres activités croîtront autour des données, de l'intégration, de la sécurité, du contrôle, de la relation humaine et de la responsabilité. Mais une valeur autrefois distribuée entre employeurs, formateurs et prestataires locaux peut aussi se concentrer chez quelques fournisseurs de modèles, de GPU et de cloud.
| Automobile | Intelligence artificielle |
|---|---|
| Le litre de carburant est facilement mesurable et taxable | Le salaire est déclaré et soumis aux cotisations |
| La voiture électrique supprime la consommation de carburant fossile | L'automatisation réduit certaines tâches et certains recrutements |
| Le kilowattheure est difficile à rattacher à un kilomètre routier | L'inférence est difficile à rattacher à un poste remplacé |
| Une partie de la valeur migre vers les batteries et le logiciel | Une partie de la valeur migre vers les modèles, les GPU et le cloud |
| L'écosystème des garages se transforme | L'écosystème du travail cognitif se transforme |
| Les routes doivent toujours être financées | La protection sociale doit toujours être financée |
| Une nouvelle fiscalité de la mobilité devient nécessaire | Une nouvelle assiette sociale devient nécessaire |
Le token n'est pas le nouveau litre, mais leur mesurabilité pose le même problème. L'enjeu est de savoir où passe la valeur produite par les machines.
Si les machines produisent, qui consomme ?
Si les revenus du travail progressent moins vite que la production ou se concentrent entre moins de personnes, qui achète ce qui est produit ? Des prix plus bas, de nouveaux emplois et de nouveaux revenus peuvent compenser. Rien ne permet d'en fixer d'avance le solde.
Les réponses ne ciblent pas le même problème. Participation, intéressement et actionnariat salarié partagent gains ou capital. Dividende social, revenu universel ou impôt négatif dissocient du revenu de l'emploi. Temps de travail, formation, fiscalité sur la valeur ajoutée et redistribution agissent autrement. Aucune voie ne suffit seule.
En 2024, l'épargne salariale a distribué 27,2 milliards d'euros bruts et couvrait 54,0 % des salariés. Mais la formule légale de participation dépend notamment de la masse salariale. Si la valeur se crée avec moins de salaires, le partage se calcule sur une assiette rétrécie, même si les salariés restants reçoivent davantage.
Le revenu universel mérite la même sobriété. L'expérimentation finlandaise a versé 560 euros par mois à deux mille chômeurs tirés au sort en 2017 et 2018. L'effet moyen a été d'environ six jours travaillés supplémentaires sur un an, tandis que la satisfaction de vie atteignait 7,3 contre 6,8 dans le groupe témoin. Ni miracle ni catastrophe : une expérience limitée à des chômeurs, dans un pays et une période précis.
La réponse dépendra donc du diagnostic. Concentration des profits : partage du capital. Défaut de compétences : formation. Assiette sociale devenue trop étroite : fiscalité plus générale. Claude Président comparerait les mécanismes au lieu de transformer l'un d'eux en slogan.
Les réponses possibles de l'État
La formule « taxe robots » cache la vraie question : faut-il taxer une machine, un logiciel, une dépense, un bénéfice ou une valeur ajoutée ? En 2017, l'idée débattue au Parlement européen n'a pas été retenue dans la résolution finale sur la robotique. La Corée du Sud, souvent présentée comme pionnière, avait seulement réduit jusqu'à deux points une déduction fiscale de 3 à 7 % sur les investissements d'automatisation. Il faut comparer des assiettes, pas des slogans.
En France, la taxe robots défendue par Benoît Hamon en 2017 n'a jamais été adoptée, et le Sénat n'y a consacré qu'un rapport d'information fin 2019 : le débat est resté embryonnaire.
| Scénario | Avantage potentiel | Risque principal |
|---|---|---|
| Augmenter les cotisations sur les salariés restants | Recettes immédiates | Accélération de la substitution |
| Taxer les API ou l'inférence | Faire contribuer certains usages de l'IA | Assiette difficile à définir et contournement |
| Taxer davantage les bénéfices | Récupérer une partie des gains de productivité | Mobilité internationale des profits |
| Taxer la valeur ajoutée | Se rapprocher de la richesse réellement produite | Risque pour les entreprises à faible marge |
| Élargir la fiscalité générale | Assiette plus stable | Effets redistributifs et acceptabilité politique |
| Renforcer le partage des gains | Maintenir revenus et demande | Application complexe lorsque les effectifs diminuent |
Taxer les API laisse échapper modèles auto-hébergés, forfaits et fonctions intégrées ; taxer toute inférence frapperait aussi l'assistance au salarié. Les bénéfices sont plus proches du gain mais mobiles. La valeur ajoutée est large, au risque des faibles marges. Seuils, coordination européenne et évaluation sont indispensables.
L'automobile rend l'arbitrage concret. Le Conseil des prélèvements obligatoires chiffre la fiscalité énergétique à 59,7 milliards d'euros en 2024 et projette environ 7 à 10 milliards de pertes annuelles d'accise sur les carburants dès 2030, puis 15 à 30 milliards en 2050. Il examine électricité, contribution kilométrique, détention, poids, péages et impôt général.
Le nouvel usage est déjà taxé ailleurs. L'Islande applique depuis 2024 une contribution kilométrique aux véhicules électriques d'environ quatre centimes d'euro par kilomètre. Le Royaume-Uni en a annoncé une pour avril 2028, avec environ 1,4 milliard de livres attendu en 2030. Vie privée, équité territoriale et collecte restent à traiter. Mais la question est déjà posée : faut-il continuer à taxer l'ancien produit, ou commencer à taxer le nouvel usage ?
Souveraineté ou performance : le faux choix
Taxer les API étrangères rendrait relativement plus attractifs les modèles à poids ouverts, l'auto-hébergement et les infrastructures européennes. Cela pourrait aussi renchérir un outil performant sans alternative crédible. La souveraineté ne consiste pas à imposer un modèle moins bon.
Les dépendances sont pourtant fortes. AWS, Microsoft et Google détiennent ensemble environ 70 % du marché européen du cloud, contre 15 % pour les acteurs européens. Selon une étude Asterès pour le Cigref, non une statistique officielle, entreprises et administrations françaises dépensent environ 66 milliards d'euros par an en cloud et logiciels, dont 83 % auprès d'acteurs américains. Elle n'isole pas l'IA : c'est précisément une donnée manquante.
L'écosystème européen n'est pas vide pour autant : Mistral AI publie des modèles à poids ouverts sous licence Apache 2.0. Il reste petit face aux moyens américains, mais il change la nature du choix : l'auto-hébergement performant n'est plus une hypothèse d'école.
Une politique crédible combine performance, contrôle des données, auditabilité, réversibilité, interopérabilité, maîtrise du calcul et de l'énergie, compétences, cybersécurité et capacité juridique d'agir. Aucun critère ne remplace les autres.
Un modèle ouvert américain ou chinois hébergé en France peut offrir plus de contrôle qu'une API distante : données locales, version figée, service auditable. Ce n'est pas une souveraineté complète ; poids, GPU, outils et gouvernance gardent leur origine.
Open source, sécurité, transparence, hébergement local et souveraineté ne sont pas synonymes. Des poids accessibles ne révèlent pas tout l'entraînement, et un serveur français peut dépendre de composants étrangers. Il faut juger la chaîne, pas l'étiquette.
Ce que mesurerait une IA souveraine
Claude Président suivrait ce qui reste en salaires, devient bénéfice, part en logiciel ou traverse la frontière. Son tableau distinguerait le mesurable des données à créer.
| Indicateur | Mesurable aujourd'hui ? | Source | Limite |
|---|---|---|---|
| Masse salariale du secteur privé | Oui | Urssaf | Ne couvre pas tout l'emploi et n'isole pas l'IA |
| Part des salaires dans la valeur ajoutée | Oui, agrégée | INSEE | La moyenne masque secteurs, tailles et territoires |
| Cotisations sociales collectées | Oui | DREES | Périmètres et calendriers diffèrent |
| Créations et suppressions d'emplois | Partiellement | INSEE et DARES | Les flux ne donnent ni la tâche ni la cause |
| Départs non remplacés et gels d'embauche | Non | Aucune série publique dédiée | Motifs multiples et déclaratifs |
| Postes juniors et postes jamais créés | Très partiellement | INSEE | Un poste jamais budgété est un contrefactuel invisible |
| Dépenses logicielles et d'IA | Partiellement | Asterès-Cigref | Cloud, abonnements et IA sont mêlés |
| Part des fournisseurs d'IA étrangers | Non officiellement | Balance des paiements à enrichir | Filiales et facturation intragroupe brouillent l'origine |
| Bénéfices et productivité | Oui, agrégés | INSEE ; CNP | Attribuer une variation à l'IA exige un contrefactuel |
| Participation et intéressement | Oui | DARES | Seulement les salariés couverts et présents |
| Recettes carburants et électricité | Oui | Ministère de la Transition écologique | L'électricité de mobilité est difficile à isoler |
| Parc automobile et dépendances industrielles | Partiellement | SDES | Le parc est connu, l'origine complète de la valeur beaucoup moins |
Trois lacunes sont centrales : départs non remplacés, postes jamais créés, part des dépenses d'IA versée à l'étranger. Une administration qui n'observe que les licenciements verra trop tard une érosion conduite par les embauches. Une comptabilité qui confond IA et logiciel ne saura pas où part la valeur.
L'IA simulerait ensuite des trajectoires à cinq, dix et vingt ans. Chaque scénario publierait ses hypothèses d'adoption, l'évolution supposée de la masse salariale, des bénéfices et des achats numériques, les recettes attendues par assiette et la sensibilité du résultat. Il montrerait gagnants, perdants, effets territoriaux, transferts entre organismes et possibilités de correction.
Il faudrait au moins une trajectoire sans rupture salariale, une substitution limitée à certaines tâches et une accélération. Pas un chiffre central faussement précis : des fourchettes, des hypothèses et l'aveu clair de ce qui manque.
Le verdict de Claude Président
Le verdict ne serait ni « taxons les robots » ni « laissons faire ». La France finance une part majeure de sa protection sociale par des flux que l'automatisation peut contourner sans fraude, simplement parce que la dépense change de nature. Rien ne prouve aujourd'hui l'effondrement de cette assiette. Tout justifie de la surveiller.
Claude Président proposerait une comptabilité expérimentale et des pilotes réversibles. Il comparerait recettes, collecte, emploi, innovation, prix, territoires et souveraineté. Une mesure inefficace ou contournée serait abandonnée.
Ce que l'on sait / Ce que l'on ignore encore
Ce que l'on sait
- Les cotisations sociales représentaient 55,6 % des ressources de la protection sociale en France en 2024. Le salaire reste central, mais n'est déjà plus exclusif.
- L'électrification réduit des recettes attachées aux carburants sur des cohortes observées, comme les quelque 27 millions d'euros estimés pour la cohorte 2022 de la prime à la conversion.
- La part salariale des sociétés non financières ne montre aucun décrochage en 2025. Le billet décrit un risque prospectif, pas une tendance acquise.
- Des études repèrent un ralentissement d'embauches jeunes dans des activités exposées, mais les résultats français restent sectoriels et non causaux.
Ce que l'on ignore encore
- La vitesse réelle de substitution, secteur par secteur.
- Le nombre de départs non remplacés, de gels et de postes jamais créés à cause de l'IA.
- La part des dépenses d'IA restant en France et celle rémunérant des fournisseurs étrangers.
- Le comportement des nouvelles assiettes : contournement, délocalisation, prix et coût de collecte.
- Les effets redistributifs entre salariés, indépendants, détenteurs de capital, consommateurs, territoires et générations.
Le diagnostic serait public et contradictoire. Syndicats, entreprises, chercheurs, administrations et citoyens pourraient contester les hypothèses. La machine n'aurait ni voix délibérative ni droit de trancher. Impôt, décision et responsabilité resteraient humains.
La signature de l'acte I demeure : l'IA ne décide pas à la place des humains. Elle rend visibles les conséquences que les humains préféreraient parfois ne pas regarder. Ici, la conséquence tient en une phrase : la protection sociale ne peut pas dépendre éternellement de la forme historique prise par la production.
Conclusion : après l'essence, la fiche de paie
Après le litre d'essence, la fiche de paie : l'État encourage des transitions qui déplacent les assiettes sur lesquelles il s'était construit. Ce n'est un argument ni contre la voiture électrique, ni contre l'IA, ni contre la productivité. C'est un argument pour adapter le financement collectif avant que la réussite technique ne devienne une surprise budgétaire.
La voiture électrique ne supprime pas le besoin de financer les routes. L'intelligence artificielle ne supprime pas le besoin de financer la protection sociale. Dans les deux cas, l'ancienne assiette ne coïncide plus avec le besoin.
L'acte III devra examiner les postes juniors, la formation, la transmission des compétences et l'arrivée de la robotique dans le monde physique. Car derrière « qui cotise ? » vient une autre question : qui apprend encore à faire, à vérifier et à répondre des décisions prises avec les machines ?