Vue normale

Il y a de nouveaux articles disponibles, cliquez pour rafraîchir la page.
À partir d’avant-hierintelligence artificielle (IA) – The Conversation

Robots, IA, numérique : et si les syndicats accéléraient la transformation technologique ?

Robots, intelligence artificielle, numérique : à mesure que les technologies transforment le travail, les syndicats sont souvent présentés comme un obstacle à l’innovation. Sur quelles preuves repose cette opinion ? Et si, loin de freiner la transformation technologique, le dialogue social pouvait aussi l’accélérer… Au-delà des discours à l’emporte-pièce, les syndicats de salariés constituent-ils vraiment un frein à l’innovation technologique ? Ou sont-ils, dans certains contextes, un atout ?


Profondément ancrée, la représentation des syndicats comme étant par nature hostiles aux innovations et au changement technologique repose davantage sur des idées reçues que sur des résultats empiriques robustes. Les statistiques internationales disponibles ne suggèrent pas de relation mécanique négative entre syndicalisation et adoption de nouvelles technologies (Figure 1).

En effet, les pays nordiques, caractérisés par une forte syndicalisation, figurent parmi ceux où l’usage de l’IA est le plus répandu, tandis que plusieurs pays faiblement syndiqués affichent de façon égale des niveaux d’adoption modestes. Cette dispersion suggère que la présence syndicale, en elle-même, n’explique pas les écarts d’adoption technologique. Ces écarts invitent plutôt à s’intéresser aux cadres institutionnels et aux modalités du dialogue social.

Figure 1 – Syndicalisation et adoption de l’IA dans les entreprises européennes en 2024

Un débat ancien et loin d’être tranché

En fait, la relation entre syndicats et investissement productif est l’un des grands classiques de l’économie du travail.

Avec mon collègue Chris Doucouliagos, nous avions d’ailleurs proposé, il y a quelques années, une méta-analyse de la littérature sur cette question. Cette étude montrait que les effets des syndicats sur l’investissement et l’innovation étaient loin d’être univoques et dépendaient fortement des contextes institutionnels.

Elle mettait en évidence une opposition récurrente entre deux visions théoriques :

  • d’un côté, les syndicats comme freins à l’investissement ;
  • de l’autre, les syndicats comme acteurs du dialogue social susceptibles de favoriser des stratégies de long terme.

C’est précisément dans le prolongement de ce débat que s’inscrit, aujourd’hui, la question de l’adoption des technologies numériques avancées.


À lire aussi : La responsabilité sociale des entreprises, un outil pour court-circuiter les syndicats ?


Débats théoriques

La théorie économique n’offre pas une prédiction unique quant au rôle des syndicats. Dans une représentation néoclassique standard, la présence syndicale est associée à la hausse du coût du travail. À technologie donnée, cette augmentation du salaire relatif incite les entreprises à substituer du capital au travail, ce qui peut se traduire par davantage d’investissement productif ou technologique.

À l’inverse, la théorie dite du hold-up, proposée initialement par les économistes américains Benjamin Klein, Robert Crawford et Armen Alchian, souligne un mécanisme de désincitation à investir. En anticipant qu’une partie des gains liés à l’investissement pourra être captée plus tard par les salariés (à travers la négociation salariale, par exemple), l’entreprise peut renoncer à certaines technologies pourtant techniquement accessibles, conduisant à un sous-investissement.

Enfin, une troisième approche met l’accent sur le rôle des syndicats comme mécanismes de voix collective. En facilitant la coordination, la formation et l’acceptation du changement, le dialogue social peut rendre l’investissement plus efficace et plus durable.

L’influence du cadre institutionnel de négociation

L’importance relative de ces mécanismes dépend étroitement du cadre institutionnel dans lequel s’exerce la représentation syndicale, comme l’ont souligné les économistes Justus Haucap et Christian Wey. En particulier, l’effet des syndicats sur l’adoption des technologies numériques dépend étroitement du niveau auquel s’organise la négociation collective et du rôle concret que jouent les représentants du personnel dans l’entreprise.

Avec sa négociation salariale largement centralisée et son dialogue social de proximité, l’Italie est un terrain d’observation particulièrement éclairant. En Italie, la négociation salariale est largement centralisée au niveau des branches tandis que la représentation syndicale en entreprise porte davantage sur l’organisation du travail, la formation et les conditions d’emploi. Cette configuration limite les comportements de captation de rente au niveau de l’entreprise et renforce le rôle des syndicats comme acteurs du dialogue social local.

C’est dans ce contexte qu’une étude récente des économistes Fabio Berton, Stefano Dughera et Andrea Ricci, menée sur plusieurs milliers d’entreprises italiennes, analyse l’adoption des technologies numériques avancées, en mobilisant une méthodologie rigoureuse visant à corriger les biais de causalité.

Des résultats clairs… et contre-intuitifs

Pour dépasser ce problème classique de causalité, les auteurs ont eu recours à une méthode dite des variables instrumentales. Ils exploitent notamment un indicateur original : le niveau de dons de sang par habitant observé au niveau provincial dans les années 1990. Le don du sang reflète des dispositions altruistes et un sens du collectif, qui favorisent la présence syndicale, sans lien direct avec les choix technologiques des entreprises plusieurs décennies plus tard. Combiné à des informations sur la diffusion passée des syndicats par secteur et par région, cet outil permet d’isoler un effet propre de la représentation du personnel sur la transformation numérique des entreprises.

Le constat est sans ambiguïté : les entreprises dotées d’une représentation syndicale ont une probabilité significativement plus élevée d’adopter des technologies numériques avancées. En moyenne, cette probabilité est supérieure d’environ 15 points de pourcentage par an par rapport aux entreprises non syndiquées. Ces entreprises n’adoptent pas seulement plus souvent une technologie, mais en adoptent également un plus grand nombre, signe d’une transformation numérique plus profonde.

Des syndicats pour mieux identifier les résistances internes

Plusieurs mécanismes permettent de comprendre ce résultat. D’abord, la présence syndicale peut réduire les résistances internes face au changement. En donnant aux salariés une possibilité de s’exprimer, elle permet d’anticiper les conflits et de négocier les modalités de la transition technologique.

Ensuite, les entreprises « syndiquées » investissent davantage dans la formation et connaissent une plus grande stabilité de l’emploi. Or, les technologies numériques avancées nécessitent souvent des compétences spécifiques et une accumulation de savoirs internes, qui s’accommodent mal d’un fort turnover.

CFDT Cadres, 2019.

Enfin, le dialogue social contribue à instaurer un climat de confiance propice à l’investissement de long terme. La transformation numérique n’est pas seulement une affaire de machines, mais aussi d’organisation et de coopération.

Les élus du personnel, des agents favorables à la transformation ?

Ces résultats ne signifient pas que la présence syndicale favorise partout et toujours l’innovation. Ils soulignent surtout l’importance du cadre institutionnel. Dans des systèmes où la négociation est très décentralisée et où les syndicats disposent d’un fort pouvoir de fixation des salaires au niveau de l’entreprise, les effets peuvent être différents. Ils mettent également en lumière une limite importante de l’étude italienne : les auteurs ne distinguent pas la nature des organisations syndicales présentes dans l’entreprise.

Or, cette dimension est loin d’être anodine. Dans des contextes marqués par un fort pluralisme syndical, comme l’Italie – ou la France –, les syndicats peuvent poursuivre des stratégies différenciées et entretenir des relations variées avec les employeurs, susceptibles d’influencer les dynamiques d’innovation. Au fond, ce n’est donc pas tant la présence de syndicats qui importe que leurs modes d’action : selon les configurations, ils peuvent tout autant freiner l’innovation que la rendre possible.

À l’heure où l’intelligence artificielle et l’automatisation suscitent de fortes inquiétudes sociales, ces résultats invitent à dépasser une opposition simpliste entre innovation et protection des salariés. La transformation technologique est aussi un processus social, qui gagne à être négocié plutôt qu’imposé. Dès lors, plutôt que d’affaiblir le dialogue social au nom de la compétitivité, il pourrait être plus efficace de le renforcer pour accompagner la transition numérique des entreprises.

The Conversation

Patrice Laroche dirige le programme WAVE (Workplace Arrangements and Voice Effects) financé par l'Agence nationale de la recherche (ANR) au sein du CEREFIGE (Université de Lorraine)

  • ✇intelligence artificielle (IA) – The Conversation
  • IA : bombe énergétique ou levier écologique ?
    Menace ou opportunité, telle est la question concernant l’impact de l’intelligence artificielle sur l’environnement. Si cette technologie est terriblement énergivore, elle offre aussi des outils pour mieux utiliser et optimiser la consommation des ressources naturelles. Laquelle de ces deux forces l’emportera ? La stratégie adoptée par les grands ensembles continentaux (États-Unis, Chine et Union européenne) dépend en partie de la réponse apportée à la question. Qui a fait le bon choix ? Cet ar

IA : bombe énergétique ou levier écologique ?

Menace ou opportunité, telle est la question concernant l’impact de l’intelligence artificielle sur l’environnement. Si cette technologie est terriblement énergivore, elle offre aussi des outils pour mieux utiliser et optimiser la consommation des ressources naturelles. Laquelle de ces deux forces l’emportera ? La stratégie adoptée par les grands ensembles continentaux (États-Unis, Chine et Union européenne) dépend en partie de la réponse apportée à la question. Qui a fait le bon choix ?

Cet article est publié dans le cadre du partenariat les Rencontres économiques d’Aix–The Conversation. L’édition 2025 de cet événement a pour thème « Affronter le choc des réalités ».


L’intelligence artificielle pousse encore d’un cran le dilemme classique des technologies de l’information : alors que s’annonce une explosion de la demande électrique liée à cette famille de technologies, l’IA s’affirme dans le même temps comme une « boîte à outils » pour la lutte contre le changement climatique. La voie est étroite entre la tentation de vouer l’IA aux gémonies (au regard de son empreinte en énergie, eau, matières premières, espaces…) et l’espérance d’un technosolutionnisme en considérant la multiplicité de ses usages climatiques. Tentons d’esquisser un chemin entre ces deux écueils.

Selon l’Agence internationale de l’énergie (AIE), la demande d’électricité des centres de données devrait plus que doubler d’ici à 2030 pour tendre vers les 1000 térawattheures (TWh), l’équivalent de la consommation totale du Japon. Le FMI présente des projections encore plus alarmistes, considérant que les besoins en électricité induits par les usages de l’IA pourraient pousser ces consommations jusqu’à 1500 TWh, surpassant toutes autres sources de demande émergentes (véhicules électriques compris) et avoisinant la demande électrique de l’Inde.

Plus de charbon : un retour vers le futur énérgétique

Cette poussée pourrait ajouter 1,7 Gt aux émissions mondiales de gaz à effet de serre (GES) entre 2025 et 2030. Anticipant cette pression, le président des États-Unis,Donald Trump a signé en avril 2025 une série de quatre décrets destinés à doper les usages du charbon, justifiant cette décision par la nécessité de répondre à l’essor de l’IA (dans le contexte d’un « état d’urgence énergétique », déclaré dès janvier). Alors que les États-Unis avaient franchi pour la première fois en mars 2025 le seuil symbolique de moins de 50 % d’électricité fossile, l’IA risque d’inverser cette tendance.

En outre, si l’adaptation des moyens de production (notamment renouvelables) et des infrastructures de transport et de distribution devait ne pas suivre au bon rythme, une hausse des prix de l’électricité en résulterait mécaniquement, frappant ménages et entreprises. Aux États-Unis, cette hausse pourrait atteindre 10 % en 2030.

Certes, l’émergence de modèles d’IA plus sobres, tels que DeepSeek, fait planer un voile d’incertitude sur ces scénarios prospectifs, car les améliorations algorithmiques tendent à réduire les besoins en calcul et la demande en électricité. Mais, cette incertitude risque aussi de retarder des investissements cruciaux en électricité décarbonée, et de concourir à exploiter les centrales thermiques et à pousser les prix à la hausse.


À lire aussi : Après le sommet sur l’IA, Emmanuel Macron peut-il faire émerger une troisième voie européenne ?


Une profusion d’expérimentations orientées vers l’action climatique

En contrepoint, un rapide inventaire permet de dévoiler un foisonnement d’applications susceptibles de contribuer à l’action climatique ou de mieux anticiper les dérèglements à venir.

L’IA améliore tout d’abord les prévisions météorologiques et climatiques. Le Centre européen de prévision estime que la précision de ses modèles IA dépasse celle des modèles classiques de 20 %. Météo-France a développé un modèle à échelle régionale, utile également pour simuler les climats futurs. GraphCast de Google DeepMind surpasse les systèmes officiels de 20 à 25 % pour la prévision de trajectoires cycloniques, tandis qu’Aurora, soutenu par Microsoft, améliore le suivi des phénomènes extrêmes.

Dans le secteur de l’énergie, l’IA transforme la gestion des systèmes complexes. L’optimisation des réseaux électriques permet une prévision de la demande et de l’offre énergétiques plus précise, réduit les pertes et détecte les pannes. En Allemagne, des projets pilotes ont démontré que l’IA pouvait diminuer les congestions réseau de 40 %, évitant des investissements en infrastructure. Ce potentiel vaut aussi pour les systèmes de transport, avec une optimisation de la circulation en se basant sur les données issues de capteurs, caméras et systèmes GPS. Les Advanced Traffic Management Systems (ATMS) régulent ainsi les feux de signalisation pour fluidifier le trafic tout en diminuant les émissions de CO2 associées aux arrêts et redémarrages fréquents.


Du lundi au vendredi + le dimanche, recevez gratuitement les analyses et décryptages de nos experts pour un autre regard sur l’actualité. Abonnez-vous dès aujourd’hui !


Stratégies de fertilisation adaptées

L’IA en agriculture de précision améliore l’utilisation des ressources en analysant les données de sol, météorologiques et de culture pour recommander des stratégies de fertilisation ciblées. L’analyse des niveaux d’humidité et de la disponibilité des nutriments permet de recommander des stratégies de fertilisation adaptées. Des prévisions météorologiques affinées guident les programmes d’irrigation et de plantation, surveillant également la santé des cultures via l’imagerie satellitaire et des capteurs pour prévenir les maladies ou carences nutritionnelles.

Dans la gestion de l’eau, les algorithmes d’IA analysent les données historiques, intègrent les informations météorologiques en temps réel et les conditions opérationnelles pour optimiser les performances des pompes, vannes et autres équipements critiques. En ajustant dynamiquement les débits, dosages chimiques et cycles de filtration, l’IA minimise la consommation d’énergie, tout en respectant les normes de qualité.

Action en faveur de la biodiversité

L’IA joue aussi un rôle croissant dans la conservation de la biodiversité. Les modèles d’apprentissage automatique entraînés sur l’imagerie satellite et l’ADN environnemental peuvent répertorier la répartition des espèces avec une précision inégalée. Le projet Allen Coral Atlas cartographie ainsi les récifs coralliens et détecte leur blanchissement, augmentant l’efficacité des mesures de conservation. En foresterie, OCELL développe des jumeaux numériques pour améliorer la gestion forestière. Dans la conservation marine, l’IA a permis de réduire significativement le risque de collisions entre navires et baleines, une cause majeure de mortalité des cétacés.

Pour éviter un effet catalogue, on mentionnera simplement les perspectives en économie circulaire, à la fois pour améliorer le tri des déchets et pour développer des produits plus faciles à réparer, recycler et réutiliser.

IA frugale : des perspectives au-delà de l’oxymore ?

Face à cette dualité, des efforts sont déployés pour esquisser le contour d’une IA frugale, soit une approche systémique combinant efficacité matérielle, optimisation algorithmique et questionnement des usages. Les trois principes de l’IA frugale (démontrer la nécessité du recours à l’IA, adopter de bonnes pratiques environnementales et questionner les usages dans les limites planétaires) constituent un cadre pour guider l’action.

France 24 – 2024.

La stratégie nationale française, dans sa troisième phase lancée en 2025, érige l’IA frugale en boussole. Cette approche vise à minimiser les besoins en ressources matérielles et énergétiques tout en garantissant la performance des systèmes d’IA. Le référentiel général pour l’IA frugale (AFNOR Spec 2314), élaboré par Ecolab avec plus d’une centaine d’experts, propose des méthodologies concrètes pour mesurer et réduire l’impact environnemental des projets.

Souverain et durable

L’Union européenne déploie un plan d’action pour devenir “le continent de l’IA”. Cette approche européenne privilégie une régulation fondée sur les risques, classant les systèmes d’IA selon leur niveau de dangerosité. Les futures giga-usines d’IA visent à développer une [infrastructure souveraine],tout en intégrant des critères de durabilité.

De son côté, la Chine coordonne le développement des centres de données avec ses infrastructures d’énergies renouvelables. Le plan d’action publié en juin 2025 par l’Administration nationale de l’énergie prévoit d’implanter les centres de données dans des régions riches en ressources renouvelables comme le Qinghai, le Xinjiang et le Heilongjiang. Cette stratégie s’appuie sur la capacité chinoise à déployer rapidement de nouvelles capacités électriques : en 2024, la Chine a ajouté 429 GW de nouvelles capacités de production, soit plus de 15 fois celles des États-Unis sur la période.

Une déréglementation totale

Ce qui, à l’évidence, ne constitue pas une préoccupation pour les États-Unis qui ont adopté une approche résolument pro-innovation débridée sous l’administration Trump II. Cette dernière a d’ores et déjà abrogé le décret de Joe Biden sur la sécurité de l’IA, qui imposait aux entreprises de communiquer leurs données lorsque leurs programmes présentaient des “risques sérieux”.

Cette décision s’inscrit dans une logique de déréglementation totale et « un développement de l’IA fondé sur la liberté d’expression et l’épanouissement humain ». Aux antipodes, dans ce domaine également, de l’approche de l’UE avec son IA Act.


Cet article est publié dans le cadre d’un partenariat de The Conversation avec les Rencontres économiques organisées par le Cercle des économistes, qui se tiennent du 3 au 5 juillet, à Aix-en-Provence.

The Conversation

Patrice Geoffron est membre fondateur de l'Alliance pour la Décarbonation de la Route

❌
❌