DUBAÏ – Pendant deux siècles, les marchés du travail ont été ancrés dans cette relation. Les salaires, les contrats et les protections sociales partaient tous du principe que le temps était un indicateur fiable de la production. Mais l'IA a rompu ce lien.
Les radiologues qui ont passé des années à maîtriser leur métier sont désormais en concurrence avec des systèmes qui traitent les cas en quelques secondes. Les avocats équipés d'agents IA peuvent accomplir en quelques minutes des tâches qui leur prendraient autrement des heures. La question n'est plus de savoir si les salaires minimums risquent d'être trop élevés, mais si la rémunération basée sur le temps a encore un sens.
Que faire ? Pour commencer, les cadres fiscaux doivent reconnaître le temps machine comme un facteur de production distinct et le tarifer en conséquence. Il ne s'agit pas de suggérer une "taxe sur les robots", mais plutôt quelque chose qui s'apparente davantage à une taxe sur les intrants mesurés, utilisant des données déjà suivies en temps réel.
Tenter de taxer directement les entreprises en fonction de leur "degré d'automatisation" n'a jamais fonctionné, car ces processus sont opaques sur le plan organisationnel. La prise de décision algorithmique intégrée dans les logiciels est presque invisible, et les tentatives de définition d'un "robot" se sont avérées juridiquement absurdes (Excel en est-il un ?). De plus, l'automatisation est depuis longtemps considérée comme essentielle pour maintenir la compétitivité mondiale, ne posant souvent un "problème" qu'à ceux qui offrent un travail manuel.
Les politiques qui pénalisent la productivité ont tendance à être vouées à l'échec. L'initiative la plus marquante a eu lieu en 2017, lorsque le Parlement européen a examiné une proposition – intégrée dans le rapport de la députée européenne Mady Delvaux sur la robotique et l'IA – visant à imposer une "taxe sur les robots" aux entreprises qui remplaçaient leurs travailleurs par des systèmes automatisés. Cette idée était présentée comme un moyen de financer la protection sociale et la reconversion professionnelle, mais elle a été explicitement rejetée lors du vote final en plénière, car on craignait que cette mesure ne nuise à l'innovation et à la compétitivité de l'Europe. Depuis lors, les propositions de taxe sur les robots sont restées largement théoriques dans les États membres de l'UE : dans la réalité politique, les politiques que l’on perçoit comme pénalisant la productivité ont du mal à progresser.
La solution pourrait consister à taxer les "heures d'IA", c'est-à-dire le temps de calcul consommé par les systèmes d'IA qui effectuent des tâches économiquement productives. Étant donné que le temps de calcul est déjà mesuré avec précision à des fins de facturation dans le secteur du cloud, qui sous-tend la plupart des services d'IA destinés aux entreprises, les heures d'IA constituent l'une des rares bases d'imposition dotées de pistes d'audit intégrées et automatiquement enregistrées.
Prenons l'exemple d'un cabinet d'avocats de taille moyenne aux États-Unis, qui automatise l'examen des contrats à l'aide d'un système d'IA, remplaçant ainsi 25 assistants juridiques à temps plein, gagnant en moyenne 65.000 dollars par an. Le taux horaire de cette main-d'œuvre remplacée est de 32,50 dollars (calculé en divisant 65.000 dollars par 2.000 heures de travail standard par an). Si le cabinet consomme 50.000 heures d'IA par an dans le cadre de cette automatisation, la valeur imposable du remplacement est de 1.625.000 dollars (50.000 heures × 32,50 dollars). Une taxe de 15% sur cette valeur de remplacement générerait 243.750 dollars de recettes fiscales annuelles. Ce cadre taxe la valeur économique du travail humain remplacé par les systèmes d'IA, s'adapte automatiquement en fonction des niveaux de salaire des différentes professions et lie la charge fiscale à l'ampleur du remplacement de la main-d'œuvre.
Cela peut sembler modeste, mais ce montant serait significatif s'il pesait sur l'ensemble des services juridiques, des analyses financières et des diagnostics médicaux. D'ici 2028, les dépenses des entreprises en infrastructures d'IA atteindront 200 milliards de dollars à l'échelle mondiale.
Il est vrai que l'edge computing, qui traite les données à proximité de leur source, compliquerait les choses, car les journaux d'utilisation sont locaux. Mais dans ces cas, l'assiette fiscale passerait des flux de données à des indicateurs de capacité, tels que les spécifications des puces et la consommation d'énergie. Étant donné que les régulateurs utilisent déjà ces indicateurs pour les rapports sur l'empreinte carbone et les audits énergétiques, les entreprises n'auraient qu'à enregistrer le matériel compatible avec l'IA au-delà de certains seuils et à soumettre des estimations d'utilisation trimestrielles, vérifiées par rapport à la capacité et à la télémétrie de la consommation d'énergie.
Bien sûr, il existe un risque que les entreprises contournent le système afin de bénéficier de taux d'imposition plus bas. Il est évident que les définitions auront une importance capitale. Les deux mots clés qui nécessitent le plus de clarté sont "augmentation" et "substitution". L'augmentation fait référence aux cas où les humains utilisent l'IA mais restent la principale autorité décisionnelle. La substitution se produit lorsqu'une IA exécute l'intégralité des flux de travail, les humains n'intervenant que dans des circonstances exceptionnelles. Un radiologue qui examine les anomalies signalées par l'IA mais qui pose le diagnostic final a été augmenté. Un système d'IA qui approuve automatiquement 95% des demandes de prêt se substitue aux humains.
Une fois ces termes clairement définis, une taxe sur les heures d'IA pourrait être échelonnée, par exemple à 5% pour l'augmentation et à 15% pour la substitution. Des audits des flux de travail détermineraient les classifications. Si une entreprise revendique une augmentation, mais que les humains traitent de manière significative moins de 40% des cas, le système serait reclassé. Si les taux exacts peuvent faire l'objet d'un débat, le principe fondamental reflète la distinction fiscale existante entre les dépenses d'exploitation et les dépenses en capital. Et même avec une taxe de 15%, les heures d'IA resteraient nettement moins chères que la main-d'œuvre humaine.
L'objectif d'une telle taxe serait d'inciter les entreprises à adopter des systèmes hybrides où le jugement humain améliore les résultats, plutôt que des configurations entièrement autonomes. Cela rendrait le remplacement de la main-d'œuvre légèrement plus coûteux que l'augmentation, sans pour autant freiner l'innovation. L'industrie elle-même devrait accueillir favorablement une telle politique. La véritable menace pour le progrès de l'IA n'est pas la taxation, mais la réaction politique. Une taxe prévisible et fondée sur des règles pourrait garantir un mandat social pour l'IA en assurant le partage des gains.
Mais qu'en est-il de la dimension mondiale ? À mesure que les heures d'IA deviennent essentielles à la production, les biens et services créés avec du temps machine non tarifé pourraient concurrencer ceux qui ne le sont pas. Heureusement, nous disposons déjà d'un moyen de faire face à cet arbitrage. Un mécanisme d'ajustement numérique aux frontières (DBAM) pourrait obliger les entreprises à divulguer le contenu en heures d'IA des biens échangés et des services numériques transfrontaliers, à l'image des mécanismes d'ajustement carbone aux frontières déjà en vigueur. La mise en œuvre ne serait pas difficile, car les règles de prix de transfert obligent déjà les multinationales à fournir des documents comparables.
Une taxe sur les heures d'IA serait très populaire. Les entreprises bénéficieraient de règles prévisibles au lieu de politiques salariales ad hoc ; les travailleurs disposeraient d'un mécanisme leur permettant de capter le surplus technologique (sans bloquer l'adoption) ; les conservateurs fiscaux bénéficieraient d'une stabilité alors que les charges sociales s'érodent ; les progressistes disposeraient d'un outil pour réduire les inégalités sans avoir à recourir à des impôts sur la fortune, constitutionnellement douteux.
La coordination reste le principal défi. Les premiers à adopter ce système pourraient être confrontés à des pressions concurrentielles à court terme jusqu'à ce que les régimes DBAM arrivent à maturité. Mais des accords plurilatéraux, comme pour la tarification du carbone, pourraient créer une masse critique.
Débattre pour savoir si le salaire minimum devrait être de 16 ou 30 dollars passe à côté de l'essentiel. Les systèmes d'IA fonctionnent en continu à un coût négligeable. Sans un nouveau cadre fiscal, nous continuerons à dériver vers une économie dont l'assiette fiscale ne cesse de diminuer. Une taxe sur les heures d'IA peut convertir la productivité des machines en recettes publiques sans freiner l'innovation. C'est la meilleure réponse possible.
