J'ai récemment lu la note macroéconomique prospective de Citrini Research, LA CRISE MONDIALE DU RENSEIGNEMENT DE 2028La note part du principe que d'ici 2028, l'adoption rapide des agents d'IA pourrait entraîner un déplacement massif des emplois de cols blancs, affaiblir la demande des consommateurs et, en fin de compte, dégénérer en une crise financière systémique.
Cet article n'a pas pour but de prédire l'évolution du marché. Il s'agit plutôt de décomposer le récit en liens de cause à effet vérifiables et d'évaluer, à partir des signaux macroéconomiques et du marché du travail publics disponibles autour de février 2026, ainsi que des informations sur les investissements en IA et les contraintes d'offre, quels éléments sont plausibles et lesquels risquent davantage d'être contrariés dans la pratique. Enfin, je présente des stratégies pratiques de gestion des risques au niveau individuel.
Comment j'analyse la « chaîne d'effondrement systémique » de Citrini Research
À mon avis, la thèse de Citrini ne se résume pas à l'idée largement répandue selon laquelle « l'IA automatisera certaines tâches ». Il s'agit d'un argument plus solide en matière de boucle de rétroaction :
Déplacement des compétences → baisse des revenus des cols blancs
Hypothèse: Les agents d'IA deviennent suffisamment performants pour remplacer une grande partie du travail d'« exécution cognitive » (par exemple, le développement de logiciels, l'analyse financière, le conseil et certains niveaux de gestion), ce qui entraîne une compression rapide des revenus du travail.
Compression des revenus → baisse de la consommation et détérioration du crédit (en particulier des dettes à long terme comme les prêts hypothécaires)
Hypothèse: La perturbation des revenus chez les cols blancs bénéficiant d'une excellente solvabilité engendre des tensions sur les marchés des prêts hypothécaires, du crédit à la consommation et des flux de trésorerie des entreprises, créant ainsi les conditions d'un risque financier systémique.
« PIB fantôme »
Réclamer: Même si la productivité et les profits des entreprises augmentent, les gains se concentrent entre les mains des détenteurs de capitaux et des propriétaires d'infrastructures informatiques, sans être réinjectés dans la consommation générale. La production peut paraître forte tandis que la demande s'affaiblit, ce qui freine la croissance globale.
Trois points où le récit risque le plus d'être affaibli par les contraintes du monde réel
Je ne considère pas cette thèse comme « nécessairement fausse ». Je la perçois plutôt comme un scénario extrême qui nécessiterait plusieurs conditions strictes pour être vérifié. Les principaux points de friction, tels que je les vois, sont exposés ci-dessous.
La diffusion de l'IA n'est pas instantanée : les contraintes liées à l'offre ralentissent son adoption.
UN contre-argument Les travaux macroéconomiques de Citadel Securities soulignent que l'adoption de l'IA se heurte à des contraintes liées à la construction des centres de données, à l'approvisionnement énergétique, à la disponibilité des puces, aux délais de construction et à la réglementation. Dans ces conditions, la diffusion tend à suivre une courbe en S plutôt qu'une variation brutale.
Selon moi, tant que la vitesse de déploiement et les coûts de remplacement des unités resteront limités, il deviendra beaucoup plus difficile pour le discours de Citrini de former une boucle de rétroaction négative rapide au niveau macroéconomique dans un délai de deux à trois ans.
Les signaux du marché du travail début 2026 ne montrent pas de signes synchronisés de « déplacements massifs de type effondrement ».
À tout le moins, les signaux transversaux autour du début de 2026 incluent des points de données qui ne correspondent pas à l'idée que « les emplois dans le secteur du logiciel et les emplois similaires de cols blancs ont déjà été rapidement remplacés ». Citadel Securities, par exemple, souligne une augmentation des offres d'emploi d'ingénieurs logiciels d'une année sur l'autre.
J'interprète ce type de preuve comme suit : cela ne prouve pas que le déplacement n'aura pas lieu, mais cela suggère que la vitesse de substitution, l'ampleur de la diffusion industrielle et la force de la transmission macroéconomique pourraient ne pas réunir les conditions strictes requises pour un effondrement à court terme.
Affirmer que « la demande va s'effondrer » est une affirmation forte : historiquement, les chocs de productivité modifient plus souvent la structure de la demande
Un postulat crucial de la thèse de Citrini est l'hypothèse selon laquelle la baisse des revenus du travail l'emporte sur la baisse des prix et la création de nouvelle demande, entraînant ainsi une insuffisance persistante de la demande globale. J'estime que cette conclusion nécessite des éléments de preuve intermédiaires supplémentaires.
Historiquement, les grandes mutations technologiques coïncident souvent avec un repli des métiers et des secteurs d'activité traditionnels, ainsi qu'avec la création de nouveaux métiers, de nouveaux produits, de nouveaux formats de services et une évolution des modes de consommation. Cela ne signifie pas pour autant que la demande globale disparaît.
Ce point s'appuie sur une vaste perspective historique économique plutôt que sur une source unique. Dans le débat actuel, le cadre de référence commun à Citadel et à des médias tels que… Reuters et Barron's Citrini se rapproche davantage d'un test de résistance extrême gauche que d'un scénario de référence.
Mes stratégies pratiques de gestion des risques personnels : transformer l’approche en une liste de contrôle exécutable
Mon plan ne repose pas sur une vision binaire – « l’économie va s’effondrer » contre « elle ne s’effondrera pas ». Je pars du principe que les structures de l’emploi et la répartition des rendements entre le travail et le capital évoluent, et que les individus doivent renforcer leur résilience face à la volatilité.
Ne résistez pas à l'IA
Je commence par identifier les parties de mon flux de travail pour lesquelles un assistant de bureau IA, tel que… iWeaver L'automatisation peut simplifier de nombreux processus, notamment l'organisation de l'information, la synthèse, la rédaction d'une première version, la prise de notes en réunion et la recherche documentaire. En déléguant ces tâches à des outils, je peux consacrer davantage de temps à la recherche, à la vérification, à la formulation d'hypothèses et à la prise de décision.
Si je parviens à accumuler suffisamment d'informations concrètes, à les valider et à les organiser dans une base de connaissances structurée, ma capacité à anticiper les évolutions du marché se stabilise. Cela m'aide également à identifier les types de rôles les moins susceptibles d'être standardisés et substituables.
Le bon jugement est une ressource personnelle rare
Une citation attribuée à Jensen Huang, PDG de NVIDIA, a circulé en ligne : « L’intelligence est bon marché. Le goût est cher. » Je la considère comme une indication de tendance plutôt que comme une source primaire vérifiée. J’en conclus que, à mesure que les modèles réduisent le coût de l’exécution cognitive standardisée, la valeur personnelle dépend davantage de la définition du problème, de la fixation des contraintes, de l’organisation de la mise en œuvre et de la responsabilisation.
En pratique, je considère les capacités suivantes comme relativement rares :
- identifier la demande réelle du marché et traduire les besoins ambigus en objectifs, contraintes et priorités mesurables
- décomposer la livraison en tâches exécutables et organiser les personnes, les outils et les données pour boucler une boucle de bout en bout
- Clarifier les limites des responsabilités dans la collaboration interfonctionnelle et veiller à ce que les résultats soient atteints.
À mesure que la production d'informations devient moins coûteuse, la documentation de référence se multiplie, mais la part d'informations exploitables ne progresse pas nécessairement au même rythme. Je privilégie le filtrage et la vérification, puis je confronte les conclusions aux contraintes réelles de l'entreprise. Les outils peuvent générer des solutions potentielles, mais la responsabilité première des compromis, de la maîtrise des risques et de la mise en œuvre reste humaine.
Contrôler l'effet de levier à long terme
Si mes revenus dépendent fortement de secteurs susceptibles d'être perturbés par l'automatisation, je réduis mes engagements fixes à long terme, notamment les prêts hypothécaires à fort effet de levier et les dettes de consommation à long terme, afin de préserver la flexibilité de mon bilan. Par exemple, je maintiens un ratio d'endettement plus faible et je constitue une réserve de liquidités plus importante. Il ne s'agit pas d'une prévision concernant l'évolution des prix de l'immobilier, mais d'une décision de gestion des risques face à une incertitude accrue.
Maintenez un état d'esprit stable et une bonne santé physique.
Je considère la gestion de l'état d'esprit et la préparation physique comme faisant partie intégrante d'une stratégie à long terme. L'expérience historique montre que les transitions technologiques peuvent engendrer des chocs d'emploi ponctuels, mais n'impliquent pas nécessairement une stagnation durable de l'économie dans son ensemble. Face à l'incertitude, la stabilité émotionnelle, la qualité du sommeil, l'activité physique régulière et l'état de santé général influencent directement l'efficacité de l'apprentissage et la rapidité de récupération. Je privilégie des routines régulières, une activité physique soutenue et une bonne gestion du stress afin de limiter les risques d'erreurs de décision en période de volatilité conjoncturelle.
Je considère la note de Citrini Research comme un test de résistance utile, car elle met en lumière l'impact potentiel de l'IA sur la répartition des revenus, la transmission du crédit et la concentration des capitaux. Cependant, compte tenu des signaux macroéconomiques et d'emploi du début 2026 et des contraintes d'offre qui limitent la vitesse de diffusion de l'IA, je suis plutôt d'avis qu'une boucle d'effondrement systémique rapide n'est pas un scénario de base et nécessiterait des conditions intermédiaires plus fortes pour se concrétiser.
Personnellement, je me concentre sur le renforcement de la résilience au niveau individuel : réduire l’endettement, améliorer la stabilité physique et mentale, consolider les capacités difficiles à standardiser et maintenir une certaine exposition aux sources de revenus liées aux actifs productifs plutôt que de dépendre exclusivement des revenus salariaux.
