Jack Clark, cofondateur du laboratoire d'IA Anthropic, a déclaré devant un auditoire de ministres des Finances et de banquiers centraux que l'intelligence artificielle pourrait porter le produit intérieur brut américain à environ 44 000 milliards de dollars d'ici 2030 — contre un peu plus de 30 000 milliards de dollars aujourd'hui.

Clark a présenté cette projection le 17 octobre 2026, lors des assemblées annuelles du Fonds monétaire international (FMI) et de la Banque mondiale à Bangkok, en l'accompagnant d'un appel à une coopération réglementaire internationale sur l'IA.

Trois scénarios, un plafond saisissant

La projection est tirée du modèle économique interne d'Anthropic, que l'entreprise a publié en septembre 2026 sous la forme d'un explorateur de scénarios économiques. Le modèle délimite trois trajectoires possibles pour l'économie américaine d'ici 2030 :

• Modéré : le PIB américain atteint 34 100 milliards de dollars, soit une croissance de 1,6 %.
• Substantiel : le PIB s'élève à 36 300 milliards de dollars, soit une croissance de 8,3 %.
• Extrême : le PIB atteint 44 400 milliards de dollars, soit une hausse de 32,4 %.

Le scénario extrême suppose que l'IA atteint des niveaux élevés d'autonomie et d'efficacité, et exige des systèmes d'IA récursivement auto-améliorants — capables d'améliorer leurs propres conceptions, chaque cycle de progrès alimentant le suivant — pour produire pleinement ses effets. L'écart entre la trajectoire la plus basse et la plus élevée dépasse 10 000 milliards de dollars de production annuelle d'ici 2030.

Un calendrier raccourci pour l'IA auto-améliorante

Clark a également avancé sa propre estimation quant à l'arrivée de cette capacité, indiquant qu'il s'attend désormais à une auto-amélioration récursive complète d'ici 2027. Il a relié cette estimation révisée aux progrès accélérés de la technologie IA — un point important, car le scénario de PIB extrême dépend précisément de la concrétisation de cette capacité.

Les attentes du public restent toutefois en deçà du résultat le plus audacieux. Les enquêtes indiquent que les opinions des sondés correspondent le plus étroitement au scénario de croissance substantielle, les personnes interrogées estimant une hausse du PIB de 10 % associée à un taux de chômage de 5 %.

Pourquoi l'auditoire du FMI était particulièrement concerné

Les discussions lors des assemblées ont reflété des inquiétudes plus larges sur la manière dont les politiques financières et de l'emploi devraient s'adapter à l'IA. Pour les ministres des Finances et les banquiers centraux présents, les trajectoires de PIB ne sont pas abstraites : les hypothèses de croissance alimentent les projections de recettes, la souten de la dette et la marge budgétaire dont disposent les gouvernements pour répondre aux ralentissements. Le modèle d'Anthropic pointe des répercussions concrètes d'une automatisation accrue, notamment des risques accrus de déplacement pour les travailleurs du savoir et, dans les cas extrêmes, une flambée du chômage.

Ce que cela signifie pour les décideurs politiques

Pour les décideurs politiques, le message central est que planifier autour d'un scénario unique ne suffit pas. Le cadre d'Anthropic décrit trois futurs très différents, chacun exigeant une réponse distincte : une trajectoire modérée vers 34 100 milliards de dollars ressemblerait à une progression régulière, tandis qu'une trajectoire extrême vers 44 400 milliards de dollars — associée à d'éventuelles pics de chômage — mettrait à l'épreuve simultanément les filets de sécurité sociale, les systèmes fiscaux et la politique du travail.

Ce contexte éclaire l'insistance de Clark sur la coopération internationale. La recherche vise à combler les lacunes des connaissances sur l'impact économique de l'IA et à susciter un débat sur la forme que devraient prendre les cadres législatifs.

Se pose également la question de savoir qui produit la prévision. Anthropic construit des systèmes d'IA de pointe, ce qui signifie qu'un modèle projetant d'importants gains économiques issus de l'IA provient d'une entreprise directement concernée par la perception et la régulation de cette technologie.

La variable clé à surveiller est le calendrier d'auto-amélioration de 2027, charnière entre les résultats substantiel et extrême. La seconde est la donnée de l'emploi : si le déplacement des travailleurs du savoir commence à apparaître dans les chiffres de l'emploi, le débat pourrait rapidement passer des panels de conférences à la législation.