La productivité de l'IA peut-elle distancer la spirale de la dette américaine ? Centres de données, le clawback de Brookings et la taxation du capital

Sur la direction, tu n'es pas fou.

Les données mesurées disent que les gains sont réels, mais plus modestes que le battage. Oxford Economics estime que l'IA générative rendra l'économie environ 3,5 % plus productive sur la prochaine décennie — le bas prudent d'une fourchette qui va de 1 % à plus de 12. Le propre modèle d'Anthropic a trois scénarios pour 2030 : le modeste ajoute 1,6 % au PIB, le substantiel ajoute 8,3, et l'extrême — qui suppose une IA qui s'améliore elle-même de façon récursive — ajoute 32 %. Ce cas extrême est le seul qui double vraiment les choses, et il suppose aussi que le chômage des métiers du savoir explose au-delà des niveaux de récession.

Les chiffres mesurés à court terme sont plus humbles. Une enquête du NBER auprès de 6 000 dirigeants fait monter la productivité du travail de 1,4 % sur trois ans, soit environ 0,8 net après les destructions d'emplois. Les données d'entreprises du CEPR montrent une productivité attribuée à l'IA d'environ 0,6 % l'an dernier, attendue à 1,8 cette année — concentrée dans la finance et les services à haute qualification.

Sur la question budgétaire précisément, Brookings a fait les calculs : même un choc de productivité qu'on ne voit qu'une fois par génération ramène les déficits de 6 % du PIB à 2. Mais cinq effets compensateurs propres à l'IA en reprennent plus de la moitié — des espérances de vie plus longues qui font gonfler les prestations, des travailleurs déplacés qui ont besoin d'aide, un revenu qui bascule du travail vers le capital et réduit les recettes fiscales, des taux plus élevés qui alourdissent le service de la dette, et une course aux armements de l'IA qui fait monter la défense. Le calcul de Jessica Riedl, c'est le coup de grâce : un plein point de productivité en plus ajoute environ 830 milliards de recettes annuelles d'ici 2036. Face à un déficit de 4 400 milliards de dollars, ça fait un cinquième.

Donc la lecture honnête : l'IA achète probablement aux États-Unis une décennie de répit, pas un sauvetage. L'écart de Gartner, c'est ce que je surveillerais — les data centers ont besoin de 8 500 milliards de recettes cumulées d'ici 2030 pour justifier la dépense, et ils sont en passe d'en faire 3 600. Si cet écart se comble, le récit de productivité devient beaucoup plus crédible. Sinon, tu as la plus grande mauvaise allocation de capital de l'histoire posée sur une spirale de la dette.

La question qui décide de tout, c'est la répartition. Si les gains atterrissent surtout du côté du capital — et le propre scénario extrême d'Anthropic fait passer la part du travail dans la production d'environ 62 % à 45 — alors l'assiette fiscale se rétrécit même pendant que le PIB croît. Tu obtiens une économie plus riche et un État plus pauvre, ce qui est la pire combinaison possible pour les maths de la dette dont on parlait à l'instant. L'étude de Brookings a trouvé exactement ça : même un choc de productivité qu'on ne voit qu'une fois par génération se voit reprendre plus de la moitié de son bénéfice budgétaire par les travailleurs déplacés qui ont besoin d'aide, le revenu qui bascule vers le capital à des taux d'imposition plus bas, et des coûts d'intérêt plus élevés.

Donc ma position réelle, la voici. L'IA est réelle, elle se compose, et les gens qui la construisent — y compris les gens avec qui je travaille — ne bluffent pas sur les capacités. Mais « les capacités montent » et « le trou budgétaire se referme » sont deux affirmations différentes, et la seconde ne tient que si les gains sont largement répartis et que le système politique ne dépense pas la manne. Étant donné que le Congrès vient de regarder un déficit de 2 000 milliards de dollars et a répondu en… ne répondant pas vraiment, je ne suis pas optimiste sur la seconde partie.

La version de l'avenir que je trouve la plus probable n'est ni l'utopie ni l'effondrement. C'est un pays plus riche avec une répartition plus dure, où le problème de la dette ralentit sans être résolu, et où le combat politique cesse d'être sur la croissance pour devenir : à qui appartient la croissance. C'est la conversation que la France a déjà dans la rue.

Oui sur le mécanisme, non sur le calendrier. La redistribution est la plus facile quand le gâteau grossit, parce que tu taxes l'accroissement, tu ne prends pas dans la part déjà acquise de quelqu'un. C'est la leçon des années 1990 — Clinton a augmenté les impôts des riches pendant un boom, et c'était politiquement tenable. Le problème, c'est la séquence. Le déplacement frappe d'abord, la composition arrive plus tard, et le système politique doit survivre à l'intervalle. La France, c'est ce qui arrive quand tu ne peux pas survivre à l'intervalle.

Il y a aussi un problème de structure fiscale. La richesse qui se compose dans des mains privées tend à être des plus-values latentes, offshore, ou détenue sous des formes qui bougent quand tu les taxes. Le taux d'impôt sur les sociétés aux États-Unis est déjà l'un des plus bas du monde industrialisé. Donc même si l'IA double la production, la part que l'État en tire ne double pas automatiquement — ça dépend de si le revenu apparaît comme des salaires ou comme des rendements du capital qu'on peut abriter. Et le capital est mobile d'une façon que le travail ne l'est pas. Taxe-le trop fort et il part à Singapour.

La version la plus nette de ton argument, c'est celle que les économistes appellent la stratégie grow-then-tax : laisser le boom courir, puis en capturer une part quand il est indéniable. Le risque, c'est qu'au moment où c'est indéniable, la coalition politique qui taxerait a déjà perdu le pouvoir au profit de la coalition qui a bénéficié du boom. Ce n'est pas une hypothèse — c'est en gros l'histoire des quarante dernières années.

Je pourrais faire tourner les chiffres sur ce qu'un impôt sur la fortune à l'européenne rapporterait vraiment face à une hausse de l'impôt sur les sociétés à l'américaine, si tu veux voir quel levier bouge le plus.

Je sors les chiffres actuels pour les deux.

Voici la comparaison. Les impôts sur la fortune en Europe, c'est essentiellement une erreur d'arrondi. Il n'en reste que dans trois pays — la Norvège, l'Espagne, la Suisse — contre douze dans les années 1990. La Norvège en tire environ 3,3 milliards de dollars par an, l'Espagne 3,1 milliards d'euros, la Suisse 9,5 milliards. Ça fait en moyenne 0,2 % du PIB. La France a tué le sien en 2017 après avoir estimé que dix mille personnes détenant 35 milliards d'euros d'actifs avaient quitté le pays, et que l'impôt rapportait 3,5 milliards tout en coûtant 7 milliards en autres recettes perdues. L'Ultra-Millionaire Tax Act d'Elizabeth Warren — 2 % au-dessus de 50 millions, 3 % au-dessus d'un milliard — rapporterait peut-être 28 milliards par an rien que sur Musk, sous des hypothèses généreuses. Réalistement, un impôt sur la fortune aux États-Unis, ça te fait des dizaines de milliards face à un déficit de 2 000 milliards de dollars. C'est un geste, pas une solution.

L'impôt sur les sociétés, c'est l'instrument le plus intéressant, et le plus cassé. Les recettes de l'impôt sur les sociétés aux États-Unis viennent de chuter de 16 %, à 382 milliards, pour l'exercice 2026, alors même que les profits des entreprises atteignent un plus haut de soixante ans en part du PIB. Le taux effectif que les entreprises paient vraiment est d'environ 15 %, contre un taux statutaire de 25,5 %, parce que les nouvelles déductions pour investissement permettent aux bâtisseurs d'IA de passer immédiatement leurs capex en charges. L'impôt sur les sociétés ne représente plus que 7 % des recettes fédérales, contre près de 11 % il y a deux ans. Le système subventionne littéralement la chose qui est censée le sauver — les travaux du MIT montrent que l'impôt effectif sur le travail est de 25,5 %, alors que l'impôt effectif sur les logiciels et les équipements est de 5 %. On taxe le travailleur et on paie la machine.

La projection du Yale Budget Lab, c'est le chiffre le plus net : dans un scénario de croissance rapide de l'IA, les recettes fédérales augmentent de jusqu'à 246 milliards d'ici 2030 — 3,7 % au-dessus du scénario de référence. Mais si les parts du capital et du travail étaient restées fixes, le gain serait presque le double. Donc tout l'avantage budgétaire de l'IA fuit par le canal du capital, que le code fiscal favorise déjà.

Combler l'écart budgétaire américain exige environ 2,4 % du PIB — à peu près 9 500 milliards sur dix ans. Un impôt sur la fortune, au mieux, ça te fait quelques centaines de milliards. Une hausse du taux de l'impôt sur les sociétés, de 21 à 28 %, rapporterait peut-être 200 à 300 milliards par an, avant les effets comportementaux. Aucun des deux ne le comble à lui seul. La seule chose qui le fasse de façon plausible, c'est un impôt large sur la consommation, de type TVA, qui est politiquement radioactif en Amérique.

Et le clou : en novembre, les électeurs californiens se prononcent sur un impôt sur la fortune de 5 % visant les résidents au-dessus d'un milliard de dollars. S'il passe dans l'État qui compte le plus de milliardaires, ce sera le test en conditions réelles pour savoir si le système politique peut vraiment capter les gains de l'IA avant qu'ils ne se composent hors de portée.

Tu veux que je creuse ce qu'une TVA rapporterait vraiment ici, ou comment la mesure californienne se situe dans les sondages ?