L’IA fait baisser le prix du savoir

Pendant longtemps, les universités ont fonctionné selon un principe simple : le savoir était rare. Il fallait payer les frais de scolarité, assister aux cours, réaliser les devoirs et, au final, obtenir un diplôme. Ce processus a eu deux effets : il vous a donné accès à des connaissances difficiles à trouver ailleurs et il a signalé aux employeurs que vous aviez investi du temps et des efforts pour maîtriser ces connaissances.

Le modèle fonctionnait parce que la courbe d’offre d’informations de haute qualité se situait très à gauche, ce qui signifie que les connaissances étaient rares et que le prix – les frais de scolarité et les primes salariales – restait élevé.

La courbe s’est désormais déplacée vers la droite, comme l’illustre le graphique ci-dessous. Lorsque l’offre évolue vers la droite – c’est-à-dire lorsqu’un produit devient plus accessible –, la nouvelle intersection avec la demande se situe plus bas sur l’axe des prix. C’est pourquoi les primes de scolarité et les avantages salariaux des diplômés sont désormais sous pression.

Selon le cabinet de conseil international McKinsey, l’IA générative pourrait générer entre 2 600 et 4 400 milliards de dollars d’augmentation annuelle de la productivité mondiale. Pourquoi ? Parce que l’IA ramène le coût marginal de production et d’organisation de l’information vers zéro.

Les grands modèles linguistiques ne se contentent plus de récupérer des faits ; ils expliquent, traduisent, résument et rédigent presque instantanément. Lorsque l’offre explose ainsi, les principes économiques fondamentaux prévoient une chute des prix. La « prime du savoir » que les universités ont longtemps vendue se dégonfle en conséquence.

Les employeurs ont déjà agi

Les marchés réagissent plus vite que les programmes d’études. Depuis le lancement de ChatGPT, les offres d’emploi de débutant au Royaume-Uni ont diminué d’environ un tiers . Aux États-Unis, plusieurs États suppriment les exigences de diplôme pour les postes du secteur public.

Dans le Maryland, par exemple, la part des offres d’emploi dans la fonction publique exigeant un diplôme est passée d’environ 68 % à 53 % entre 2022 et 2024.

En termes économiques, les employeurs revalorisent le travail, car l’IA remplace désormais de nombreuses tâches routinières et codifiables autrefois effectuées par les diplômés. Si un chatbot peut effectuer le travail à un coût marginal proche de zéro, la prime salariale versée à un analyste junior diminue.

Mais la valeur du savoir ne diminue pas partout au même rythme. Des économistes comme David Autor et Daron Acemoglu soulignent que la technologie se substitue à certaines tâches tout en en complétant d’autres :

Les connaissances codifiables – des documents structurés et fondés sur des règles, tels que les codes fiscaux ou les modèles de contrats – sont confrontées à une substitution rapide par l’IA.

Les connaissances tacites – des compétences contextuelles telles que la capacité à diriger une équipe à travers un conflit – agissent comme un complément, de sorte que leur valeur peut même augmenter.

Les données le confirment. Lightcast , société d’analyse du marché du travail , note qu’un tiers des compétences recherchées par les employeurs ont évolué entre 2021 et 2024. L’ American Enterprise Institute prévient que les travailleurs du savoir de niveau intermédiaire, dont les emplois dépendent d’une expertise reproductible, sont les plus exposés à la pression salariale.

Alors oui, les connaissances de base restent importantes. Elles sont nécessaires pour stimuler l’IA, évaluer ses résultats et prendre les bonnes décisions. Mais la prime salariale d’équilibre – c’est-à-dire le surcroît de rémunération offert par les employeurs une fois l’offre et la demande de ces connaissances stabilisées – décroît rapidement.

Qu’est-ce qui est rare maintenant ?

Herbert Simon, économiste et spécialiste des sciences cognitives , lauréat du prix Nobel , l’a clairement exprimé il y a plusieurs décennies : « Une abondance d’informations engendre une pauvreté d’attention. » Lorsque les faits deviennent peu coûteux et abondants, notre capacité limitée à les filtrer, à les juger et à les appliquer devient le véritable goulot d’étranglement.

C’est pourquoi les ressources rares se déplacent de l’information elle-même vers ce que les machines ont encore du mal à copier : une attention concentrée, un jugement sûr, une éthique forte, la créativité et la collaboration.

Je regroupe ces compléments humains sous ce que j’appelle le cadre CREATER :

pensée critique – poser des questions intelligentes et repérer les arguments faibles

résilience et adaptabilité – rester stable lorsque tout change

intelligence émotionnelle – comprendre les gens et diriger avec empathie

responsabilité et éthique – assumer la responsabilité des décisions difficiles

travail d’équipe et collaboration – bien travailler avec des personnes qui pensent différemment

créativité entrepreneuriale – identifier les lacunes et construire de nouvelles solutions

réflexion et apprentissage continu – rester curieux et prêt à grandir.

Ces capacités constituent la véritable rareté du marché actuel. Elles complètent l’IA, et non la remplacent, ce qui explique pourquoi leurs rendements salariaux se maintiennent, voire augmentent.

Ce que les universités peuvent faire dès maintenant

1. Cours d’audit : si ChatGPT peut déjà obtenir d’excellents résultats à un examen, la valeur marginale de l’enseignement de ce contenu est quasi nulle. Orientez l’évaluation vers le jugement et la synthèse.

2. Réinvestissez dans l’expérience d’apprentissage : investissez des ressources dans des projets encadrés, des simulations concrètes et des laboratoires de décision éthiques où l’IA est un outil et non un exécutant.

3. Accréditer ce qui compte : créer des micro-accréditations pour des compétences telles que la collaboration, l’initiative et le raisonnement éthique. Ces compétences témoignent de la complémentarité de l’IA, et non de son remplacement, et les employeurs le remarquent.

4. Collaborez avec l’industrie, mais privilégiez la collaboration : invitez les employeurs à co-concevoir les évaluations, sans les imposer. Un bon partenariat fonctionne comme un studio de design plutôt que comme un simple bon de commande. Les universitaires apportent leur expertise pédagogique et leur rigueur, les employeurs fournissent des cas d’utilisation concrets, et les étudiants contribuent à tester et à affiner les idées.

Les universités ne peuvent plus compter sur la rareté pour fixer le prix d’une forme d’information organisée et certifiée qui était autrefois difficile à obtenir.

L’avantage comparatif réside désormais dans le développement de compétences humaines complémentaires à l’IA. Si les universités ne s’adaptent pas, le marché – étudiants comme employeurs – évoluera sans elles.

L’opportunité est claire. Il faut faire évoluer le produit de la diffusion de contenu vers la formation du jugement. Apprendre aux étudiants à penser avec, et non contre, les machines intelligentes. Car l’ancien modèle, celui qui valorisait la connaissance comme un bien rare, est déjà en train de glisser sous son seuil de rentabilité économique.

Patrick Dodd

Chargé de cours professionnel, École de commerce, Université d’Auckland, Waipapa Taumata Rau