Partie I - Economie et IA

L'IA permet aux entreprises de réduire leurs coûts en internalisant des tâches auparavant externalisées, augmentant ainsi leur compétitivité.

L'IA peut automatiser des tâches techniques, réduisant ainsi les coûts d'entrée sur certains marchés et permettant à de petites structures de concurrencer de grandes entreprises.

L'utilisation de l'IA pour automatiser des tâches administratives et de gestion entraîne une diminution de la demande pour ces métiers, en particulier dans le "middle management".

L'IA permet aux acteurs les plus demandés de travailler sur davantage de productions, réduisant ainsi la demande pour les acteurs moins connus.

L'IA peut générer des informations dans des domaines tels que la finance, le droit, la comptabilité et l'économie.

L'introduction du métier à tisser a entraîné une hausse de la productivité du secteur textile, mais a également conduit à une baisse de la demande pour les tisserands, car ils étaient remplacés par la machine. Ce phénomène a entraîné une baisse des salaires des tisserands malgré la hausse de la productivité.

L'automatisation, comme le métier à tisser, peut initialement entraîner une baisse des salaires en raison de la substitution de la main-d'œuvre par des machines. Cependant, à plus long terme, elle peut conduire à une hausse des salaires en raison de la baisse des prix, l'expansion des marchés et de la création de nouveaux emplois dans d'autres secteurs.

L'effet de substitution se produit lorsque les travailleurs sont remplacés par des machines ou des technologies plus efficaces, entraînant une baisse de la demande pour les travailleurs et une baisse des salaires.

L'effet de croissance se produit lorsque l'automatisation entraîne une baisse des coûts de production, ce qui permet de baisser les prix, d'augmenter la demande et d'engendrer de nouveaux emplois, ce qui peut alors faire augmenter les salaires.

L'impact de l'IA sur l'économie est comparable à celui du métier à tisser. L'IA peut automatiser des tâches, conduisant initialement à une diminution de la demande pour certains types de travailleurs et une baisse des salaires. Cependant, à plus long terme, l'IA peut conduire à un essor économique, à de nouveaux emplois et à une hausse des salaires.

Le remplacement des travailleurs par des machines, comme le métier à tisser, peut entraîner une baisse des salaires dans le secteur concerné, mais cela peut aussi entraîner une croissance économique globale en stimulant l'innovation et la création de nouveaux emplois dans d'autres secteurs.

L'introduction d'une nouvelle technologie, comme le métier à tisser, peut entraîner une baisse des coûts et une augmentation de la production, ce qui conduit à une baisse des prix et une augmentation de la demande dans les secteurs qui utilisent les produits du secteur innovant.

Le métier à tisser a initialement conduit à une baisse des salaires dans l'industrie textile, mais à long terme, l'impact positif de la révolution industrielle a créé de nouvelles opportunités et a conduit à une augmentation globale des revenus.

La mobilité des travailleurs, qu'un secteur perd des emplois, peut être bénéfique pour l'économie si les travailleurs peuvent facilement trouver de nouveaux emplois dans des industries en croissance.

L'amélioration de l'efficacité de la production grâce à des innovations technologiques et des processus optimisés libère les ressources qui peuvent être utilisées pour développer de nouveaux produits, services et industries.

L'IA, grâce à sa logique différente de l'esprit humain, peut créer des idées radicalement nouvelles et engendrer de nouveaux produits, voire de nouveaux secteurs économiques.

L'IA améliore la découverte de phénomènes impossibles à observer ou à comprendre par l'esprit humain. Par exemple, l'analyse statistique des mutations génétiques permet de prédire des pathologies.

L'IA facilite la création de modèles 3D de protéines pour simuler les effets de différents traitements, accélérant le processus de recherche et réduisant les coûts.

La médecine prédictive repose sur l'analyse statistique de données et des prédictions basées sur l'IA, ce qui peut rendre la compréhension des causes et les relations entre les maladies, les traitements et les phénomènes moins évidentes que dans la médecine traditionnelle.

L'IA rend possible l'analyse de vastes quantités de données, dépassant les capacités de l'esprit humain, afin de trouver des tendances et des schémas qui pourraient passer inaperçus autrement. Ce concept est parfois appelé "la fin de la théorie".