Le gouverneur de la Réserve fédérale Michael S. Barr a averti que les gains de l'intelligence artificielle risquent d'être partagés de manière plus étroite que ceux des révolutions technologiques précédentes, dans un discours présentant de nouvelles données montrant que les inégalités de richesse et de revenu aux États-Unis se situent actuellement parmi les niveaux les plus élevés du siècle dernier.

Dans une intervention intitulée « American Inequality and the Future of AI » prononcée à l'Université Yale à New Haven, dans le Connecticut, le 12 novembre 2026, Barr a soutenu que l'inégalité est une caractéristique de toute économie et que comprendre son ampleur et son évolution aux États-Unis peut aider à se forger une vision claire des perspectives économiques et de la manière dont l'économie est susceptible de réagir aux nouveaux développements. L'aggravation des inégalités peut également, selon de nombreux facteurs, refléter un déclin des opportunités économiques pour de nombreuses personnes, ce qui peut limiter la capacité productive de l'économie, a-t-il déclaré.

Ce discours s'appuyait sur des propos tenus plus tôt dans l'année par Barr, explorant les scénarios dans lesquels l'IA pourrait affecter l'inégalité économique, en bien ou en mal. Cette fois, il a inversé l'angle d'analyse : résumer d'abord l'état actuel des inégalités économiques aux États-Unis à l'aide des nouveaux résultats d'une enquête de longue date de la Réserve fédérale auprès des ménages, puis replacer ces chiffres dans un siècle de contexte historique, et enfin examiner les forces qui ont façonné les inégalités et ce qu'elles peuvent indiquer sur la manière dont l'IA est susceptible d'affecter la répartition des richesses et des revenus.

« À mon sens, c'est maintenant que la société doit commencer à réfléchir à la manière d'aborder ces défis potentiels — alors que l'adoption de l'IA en est à ses débuts relativement précoces — afin que nous puissions en récolter les bénéfices à long terme pour la société », a déclaré Barr.

Concentration de la richesse et des revenus aujourd'hui

Les informations les plus récentes et les plus détaillées sur les inégalités américaines proviennent de la dernière édition de l'enquête triennale de la Réserve fédérale sur les finances des consommateurs, menée en 2025 et publiée en octobre 2026. Près de 4 500 ménages et familles d'une seule personne ont été interrogés. L'enquête confirme que la richesse et le revenu sont tous deux très concentrés, et que l'inégalité est plus forte pour la richesse que pour le revenu.

Les ménages du top 10 % des revenus perçoivent près de la moitié de tous les revenus aux États-Unis, et le top 1 % environ un cinquième. Côté patrimoine, les 10 % de ménages les plus riches détiennent près des trois quarts de la richesse totale, et le top 1 % environ un tiers — soit près de 60 000 milliards de dollars. À l'inverse, la moitié inférieure des ménages, mesurée en termes de patrimoine, ne détient que 2 % de la richesse. Barr a noté qu'un patrimoine faible rend également plus difficile le quotidien : l'enquête annuelle de la Fed sur l'économie et la prise de décision des ménages a révélé que 31 % des répondants en 2025 n'avaient pas les liquidités pour couvrir une dépense imprévue de 500 dollars ou plus.

La concentration est encore plus marquée au sommet. Les 0,1 % de ménages les plus riches — soit seulement 135 000 individus et familles — possèdent un sixième de la richesse nationale. Un ménage à la limite inférieure du top 1 % dispose de 75 fois la richesse du ménage médian : 16,3 millions de dollars contre 215 000 dollars. Un ménage à la limite inférieure des 0,1 % les plus riches dispose de 300 fois la richesse du ménage médian.

La concentration de la richesse a également augmenté au sommet. En combinant le classement Forbes des 400 individus les plus riches avec les données de l'enquête sur les finances des consommateurs, Barr a offert une estimation approximative selon laquelle leur part de la richesse totale américaine est passée de 3 % en 2022 à 4 % dans la dernière enquête. Forbes recense près de 1 000 milliardaires américains.

Les actifs commerciaux, moteurs d'une richesse concentrée au sommet

En analysant les sources de l'aggravation des inégalités, Barr a indiqué que la richesse des plus fortunés est principalement détenue sous forme d'actifs commerciaux. Des recherches utilisant les données de l'enquête sur les finances des consommateurs depuis les années 1940 montrent que les rendements des fonds propres d'entreprise ont été une source majeure de l'aggravation des inégalités de richesse au fil des décennies. La majeure partie des revenus des ménages fortunés provient de revenus du capital — intérêts, dividendes, plus-values en capital et bénéfices d'entreprise — plutôt que de salaires. Pour les ménages de la classe moyenne, en revanche, la majeure partie des revenus provient des salaires, ce qui rend plus difficile la constitution d'un patrimoine.

Bien que la classe d'actifs la plus importante pour les ménages fortunés soit généralement les actions et autres actifs financiers, une part substantielle de leurs revenus du capital provient également de la possession d'entreprises privées. Celles-ci se divisent en deux grandes catégories : une entreprise gérée activement — telle qu'une entreprise de plomberie, un commerce de détail ou une entreprise manufacturière — et un investissement passif dans une entreprise, communément appelé capital-investissement (private equity). Posséder et diriger une entreprise a longtemps été un moyen pour les ménages de s'enrichir, mais les investissements en capital-investissement sont gérés passivement et généralement accessibles uniquement aux individus et familles les plus fortunés. Ces investissements privés ont généré des rendements supérieurs à la répartition typique des actifs détenus par les ménages à revenu intermédiaire. Dans la dernière enquête de la Fed, les investissements en capital-investissement représentaient 12 % des actifs des 0,1 % de ménages les plus riches.

Pour les ménages situés au-dessus de la médiane mais en dessous du 90e centile de richesse, les actifs les plus répandus sont le logement et les actions, bien que la valeur des fonds propres immobiliers ait augmenté plus lentement que celle des fonds propres d'entreprise. Environ trois quarts des ménages de ce groupe détiennent des actions, principalement via des comptes de retraite. Alors que la possession d'entreprises cotées s'est généralisée sur l'ensemble du spectre des revenus avec la généralisation des plans 401(k) au cours des dernières décennies, la détention d'actions en valeur reste fortement concentrée parmi les ménages les plus riches : les ménages situés entre le 50e et le 90e centile de richesse ne détiennent que 17 % de la valeur totale des actions cotées.

Enfin, en net, les ménages de la moitié inférieure de la distribution de la richesse ne détiennent qu'un peu plus de 2 % de la richesse totale, soit une moyenne de 52 000 dollars. Environ 40 % d'entre eux ont des fonds propres dans leur logement, et près de 40 % détiennent des fonds propres d'entreprise, soit via un compte de retraite, soit en tant qu'entrepreneurs — mais les valeurs sont faibles comparées aux ménages de la moitié supérieure.

Un siècle d'élargissement et de rétrécissement

Selon de nombreuses estimations, les niveaux d'inégalité actuels figurent parmi les plus élevés des 100 dernières années. Mais les inégalités de richesse et de revenu en Amérique ont considérablement évolué au cours de l'histoire du pays, s'élargissant et parfois se réduisant, sous l'effet de facteurs divers, notamment les cycles d'expansion et de krach des actifs financiers, les mutations structurelles de l'économie et les évolutions des politiques fiscales et réglementaires.

À l'âge d'or (Gilded Age), environ de 1870 à 1910, les revenus ont fortement augmenté pour la plupart des gens, mais c'était aussi l'époque où de grandes fortunes s'accumulaient entre les mains des industriels et de leurs familles. Sans impôt sur le revenu ni droits de succession pour les plus fortunés, et avec une éducation publique limitée pour tous, l'écart entre les plus riches et la plupart des autres s'est creusé.

Au cours des décennies suivantes, en particulier pendant le New Deal, les changements juridiques et institutionnels ont renforcé le pouvoir des travailleurs, et l'introduction et l'élargissement des impôts progressifs sur le revenu et les successions ont contribué à limiter la concentration des revenus et des richesses. Les inégalités se sont réduites dans les décennies qui ont suivi la Seconde Guerre mondiale, une ère d'expansion économique rapide qui a profité à de nombreux ménages, soutenue par l'amélioration de l'éducation publique, notamment le GI Bill, des modifications fiscales rendant les taux plus progressifs, et une syndicalisation croissante qui a augmenté les salaires des travailleurs.

À partir de la fin des années 1970, cependant, les inégalités de richesse et de revenu ont recommencé à augmenter, dans une période de croissance économique plus lente et parfois d'inflation élevée. Les taux marginaux supérieurs d'imposition sur le revenu ont diminué, et moins de ménages étaient assujettis aux droits de succession. Comme dans les années 1910 et 1920, les fonds propres d'entreprise ont augmenté en part des actifs totaux, aidant les ménages les plus riches à s'enrichir davantage. Le logement — l'actif typique de la classe moyenne — a généré de la richesse mais à un rythme plus lent que les actifs d'entreprise, un écart aggravé par la baisse de la richesse immobilière lors de la crise financière mondiale. Sur la même période, les salaires réels ont progressé lentement, et les lois sur le salaire minimum n'ont pas suivi l'inflation et la croissance de l'économie.

La leçon de cette histoire, a déclaré Barr, est que le niveau d'inégalité de la société américaine n'est pas immuable — il évolue dans le temps. Ces schémas historiques suggèrent que les choix politiques jouent un rôle crucial dans la formation des niveaux d'inégalité, même si la croissance économique, le changement technologique, l'éducation et la mondialisation jouent également des rôles clés.

La part décroissante du travail dans le revenu national

Certaines de ces tendances se manifestent le plus clairement dans la baisse de la part du revenu national allouée au travail au cours des 25 dernières années. Les ménages à revenus faible et intermédiaire dépendant fortement des salaires, la répartition entre revenus du travail et revenus du capital — dividendes, intérêts et bénéfices d'entreprises privées — constitue un angle d'analyse utile des inégalités, même si les ménages de tous horizons détiennent une partie des fonds propres d'entreprise.

Après la Seconde Guerre mondiale, la part du travail dans le revenu national est restée relativement stable entre 60 % et 65 %, mais elle a commencé à baisser par à-coups à partir de 2001. Le déclin s'est accéléré après la pandémie et a été particulièrement marqué l'année dernière, atteignant un minimum historique de 52,8 % au deuxième trimestre 2026. Barr a reconnu qu'une partie de cette forte baisse post-pandémie reflète la montée relative des industries moins intensives en main-d'œuvre, et que des problèmes de mesure liés à l'allocation des revenus entre travail et capital au fil du temps jouent également un rôle — un article de recherche estime que le déclin entre 1986 et 2017 est surestimé d'environ un tiers en raison du passage aux sociétés translucides (pass-through). Mais même après ajustement de ces facteurs, a-t-il dit, une tendance baissière claire demeure.

La recherche économique identifie trois causes de ce déplacement séculaire des revenus du travail vers les revenus du capital, chacune très pertinente pour les effets potentiels de l'IA sur les inégalités : les innovations technologiques qui ont réduit la demande de travail et fait baisser les salaires ; la concentration du pouvoir de marché dans de nombreuses industries dominées par un petit nombre d'entreprises ; et la réduction corrélative du pouvoir de négociation des travailleurs.

Technologie, concentration et pouvoir des travailleurs

Le remplacement du travail par la technologie se poursuit depuis des siècles, mais les nouvelles technologies peuvent aussi accroître la productivité des emplois existants et créer de nouveaux emplois, y compris des emplois difficiles à imaginer au moment de l'adoption initiale de la technologie — un point que Barr a dit avoir souligné dans plusieurs discours. Internet et les entreprises qu'il a créées ont réduit l'emploi dans certaines professions — comme les agents de voyage — et en ont supprimé d'autres, comme les employés de vidéoclubs. Pourtant, les nouvelles technologies ont créé des emplois dans d'autres domaines : des millions de créateurs de contenu sur les réseaux sociaux gagnent aujourd'hui leur vie aux États-Unis, chose impensable il y a dix ans.

Ce qui compte pour les inégalités, a soutenu Barr, c'est la comparaison entre les rendements du travail et ceux du capital issus de l'adoption de nouvelles technologies. Les données disponibles dans le monde entier suggèrent que les avancées de la technologie numérique ont abaissé le prix de l'investissement technologique par rapport au travail. Quand le capital est moins cher par rapport au travail, les entreprises en utilisent relativement plus, et le capital peut se substituer au travail — par exemple via l'adoption de l'automatisation et des robots. Certaines données montrent que les entreprises adoptant des robots peuvent devenir plus productives et accroître leur main-d'œuvre, mais dans cette expansion le travail est dépassé par l'expansion du capital, visible dans la hausse des bénéfices et l'appréciation des fonds propres, ce qui creuse les inégalités. Barr a déclaré qu'il serait important de suivre ces évolutions de près compte tenu des investissements colossaux consentis dans le secteur de l'IA.

La concentration des marchés est un autre facteur de la baisse de la part du travail. Les chercheurs estiment que la concentration a significativement augmenté dans les trois quarts des industries américaines depuis 2000, et depuis cette date les salaires ont progressé plus lentement que la productivité du travail. Les plus grandes entreprises étant souvent plus productives, ces nouvelles technologies peuvent à leur tour contribuer à la consolidation des marchés, produisant les fameuses entreprises « superstar ». Ces entreprises affichent des parts du travail plus faibles dans le revenu car elles peuvent établir des marges de produits plus élevées — la différence entre leurs coûts et leur prix de vente — là où la concurrence sur les prix est moindre et les alternatives pour les clients plus rares. Dans le même temps, même avec des marges plus élevées, leur capacité à déployer de nouvelles technologies peut leur permettre de pratiquer des prix inférieurs à ceux d'avant, ce qui pourrait encore accroître leur taille et se traduire par des coûts moindres pour les consommateurs.

Ensemble, a dit Barr, le changement technologique, la concentration des marchés et le déclin du pouvoir de négociation des travailleurs ont pu contribuer à la baisse de la part du revenu du travail au fil du temps — et tous ces changements ont eu tendance à favoriser ceux aux revenus et patrimoines les plus élevés, creusant davantage les inégalités de richesse.

Comment l'IA pourrait remodeler la part du travail

La discussion sur les entreprises « superstar », a observé Barr, évoque probablement la poignée de sociétés qui dominent l'IA : les hyperscalers et les laboratoires d'IA de pointe. Le secteur de l'IA a connu des investissements considérables, et les plans annoncés suggèrent que l'approfondissement du capital dans ce secteur continuera de s'intensifier. L'IA pourrait s'avérer être ce que certains chercheurs appellent une innovation biaisée vers le capital, dans laquelle les rendements vont principalement au capital plutôt qu'au travail.

Dans des interventions précédentes, Barr a exploré les scénarios d'évolution de l'IA comme technologie et son impact possible sur les marchés du travail. Les questions clés incluent la mesure dans laquelle l'IA se substituera aux travailleurs humains ou les complètera principalement, le degré auquel elle créera de nouveaux emplois, et la manière dont la concurrence sur les marchés et le pouvoir de négociation des travailleurs affecteront la part du revenu du travail. La nature de l'IA — en particulier sa capacité à apprendre à accomplir des tâches complexes et non routinières exigeant des connaissances étendues difficiles à atteindre pour les humains — soulève la question de savoir si ses effets sur le marché du travail seront plus forts que ceux d'autres technologies. Ayant précédemment exploré si le déplacement du travail pourrait être plus important que par le passé, Barr a dit avoir examiné dans ce discours le risque que les bénéfices de cette révolution technologique soient partagés plus étroitement que ceux des précédentes.

Le scénario de concentration

Certains chercheurs estiment que l'IA possède des caractéristiques qui, dans les exemples passés d'avancées high-tech, ont renforcé la concentration du pouvoir de marché. L'IA dépend de l'accès aux données, à l'amélioration des modèles et à la puissance de calcul, de sorte qu'elle bénéficie d'économies d'échelle et de champ. L'IA elle-même est un outil puissant pour entraîner et accélérer le développement de nouveaux modèles d'IA, notamment via l'apprentissage auto-renforcé. L'ampleur de l'avantage détenue par les leaders de l'IA pourrait s'avérer sans précédent.

Si un petit nombre d'entreprises d'IA dominent le marché et reçoivent la part du lion des rendements des investissements, la richesse des dirigeants et des propriétaires de ces entreprises explosera, a déclaré Barr. Les grandes entreprises pourraient se permettre les investissements en IA et continuer de croître, tandis que les plus petites verraient leurs parts de marché décliner. Dans ce scénario, la grande majorité des entreprises et de leurs employés auraient un accès limité à des ressources d'IA en constante amélioration, ce qui signifierait des rendements moindres. Globalement, la part du revenu du travail déclinerait, la concentration des marchés augmenterait, et les inégalités se creuseraient.

Le scénario d'un large accès

Alternativement, la concurrence et l'innovation distribuée pourraient faire de l'IA une commodité bon marché et omniprésente, avec des gains largement partagés. Dans ce cas, la plupart des entreprises auraient accès à des ressources d'IA suffisantes pour soutenir l'amélioration de la productivité et l'innovation, et l'IA pourrait démocratiser l'accès aux compétences et aux informations nécessaires à l'essor des petites entreprises. Certains estiment que de nombreuses entreprises constateront que la plupart de leurs besoins en IA peuvent être satisfaits par des modèles linguistiques de moindre envergure, n'ayant pas besoin d'être à la pointe de la technologie — et dans ce cas, les bénéfices seraient plus largement partagés.

Jusqu'ici, a dit Barr, les déplacements de travailleurs par l'IA sont restés relativement limités, et des éléments significatifs montrent que la transition vers l'IA accroît la productivité de certains travailleurs, augmente la demande dans certains secteurs et crée même de nouvelles professions. La concurrence vigoureuse entre les entreprises d'IA a maintenu un accès à l'IA relativement large. Mais aussi rapide qu'ait été la croissance de l'IA, son déploiement reste encore limité, et personne ne sait dans quelle mesure ses bénéfices seront partagés.

Des signes de substitution du travail émergent déjà dans certains secteurs, en particulier parmi les travailleurs plus jeunes et moins expérimentés. Les tâches facilement automatisables, avec des garde-fous clairs et des résultats prévisibles, pourraient connaître une substitution rapide de la main-d'œuvre, tandis que les tâches exigeant du jugement humain, de la gestion, de la coordination et des relations, de la créativité, ou produisant des résultats difficiles à mesurer, pourraient voir davantage d'augmentation du travail (augmentation des capacités humaines).

Le rythme du changement compte, a dit Barr. Si les changements du marché du travail surviennent rapidement, il sera difficile pour les travailleurs de s'ajuster et les bouleversements pourraient être importants, alors qu'une adoption plus progressive permettrait des ajustements plus ordonnés. Néanmoins, la société devrait se préparer à la possibilité de perturbations graves à court terme du marché du travail, qui devront être gérées efficacement pour garantir que les bénéfices de l'IA soient réalisés à long terme. Si l'IA s'avère capable de travaux remplaçant les humains, l'ampleur de la perturbation du marché du travail dépendra en partie de la question de savoir si la société entreprend les investissements nécessaires en création de nouveaux emplois et formation des travailleurs, en mise en relation des travailleurs avec de nouveaux emplois, et d'autres efforts visant à atténuer les effets adverses à long terme.

Barr a conclu que la concentration du pouvoir de marché pourrait contribuer à creuserer des inégalités qui mettraient à rude épreuve le rêve américain, et que la société devrait commencer dès maintenant à réfléchir à la manière d'aborder ces défis potentiels, alors que l'adoption de l'IA en est à ses débuts relativement précoces, afin d'en réaliser les bénéfices à long terme.

Notes

Barr a souligné que les opinions exprimées dans ce discours sont les siennes et ne reflètent pas nécessairement celles de ses collègues du Conseil des gouverneurs de la Réserve fédérale ou du Comité fédéral de l'open market.

Références sélectionnées citées dans le discours :

• Michael S. Barr (2026), "Will Artificial Intelligence Broadly Raise Living Standards or Drive Income and Wealth Inequality?" discours prononcé à "Next-Gen Financial Inclusion", troisième conférence annuelle sur l'inclusion financière organisée par le Conseil des gouverneurs de la Réserve fédérale, Washington, 14 juillet — federalreserve.gov
• Board of Governors of the Federal Reserve System (2026), Economic Well-Being of U.S. Households in 2025, Washington, mai
• Chase Peterson-Withorn et Matt Durot (2026), "Forbes 400: The Definitive Ranking of America's Richest People 2026," Forbes, 15 septembre,
• Moritz Kuhn, Moritz Schularick et Ulrike I. Steins (2020), "Income and Wealth Inequality in America, 1949–2016," Journal of Political Economy, vol. 128, pp. 3469–3519
• Emmanuel Saez et Gabriel Zucman (2016), "Wealth Inequality in the United States since 1913: Evidence from Capitalized Income Tax Data," Quarterly Journal of Economics, vol. 131, pp. 519–78 ; Vincent J. Geloso, Phillip Magness, John Moore et Philip Schlosser (2022), "How Pronounced Is the U-Curve? Revisiting Income Inequality in the United States, 1917–60," Economic Journal, vol. 132, pp. 2366–91
• Peter H. Lindert et Jeffrey G. Williamson (2016), Unequal Gains: American Growth and Inequality since 1700, Princeton University Press
• Jesse Bricker, Joseph Briggs, Sarah Friedman et Kamila Sommer (2025), "The Business Cycle Dynamics of the Wealth Distribution," Journal of Political Economy Macroeconomics, vol. 3, pp. 343–81
• Ann Harrison (2024), "Disentangling Various Explanations for the Declining Labor Share: Evidence from Millions of Firm Records," NBER Working Paper Series 32015 — nber.org
• Richard Audoly, Miles Guerin, Srinidhi Narayanan et Rachel Schuh (2026), "The Post-COVID Decline in the Labor Share," Federal Reserve Bank of New York, Liberty Street Economics (blog), 24 juin — newyorkfed.org
• Matthew Smith, Danny Yagan, Owen Zidar et Eric Zwick (2022), "The Rise of Pass-Throughs and the Decline of the Labor Share," American Economic Review: Insights, vol. 4, pp. 323–40
• Michael S. Barr (2026), "What Will Artificial Intelligence Mean for the Labor Market and the Economy?" discours prononcé à la New York Association for Business Economics, New York, 17 février — federalreserve.gov
• Mark Schaefer (2023), "How Big Is the Creator Economy? Three Times Larger Than We Thought!" LinkedIn, 14 novembre,
• Loukas Karabarbounis et Brent Neiman (2014), "The Global Decline of the Labor Share," Quarterly Journal of Economics, vol. 129, pp. 61–103
• Daron Acemoglu et Pascual Restrepo (2020), "Robots and Jobs: Evidence from U.S. Labor Markets," Journal of Political Economy, vol. 128, pp. 2188–2244 ; Daron Acemoglu, Claire Lelarge et Pascual Restrepo (2020), "Competing with Robots: Firm-Level Evidence from France," AEA Papers and Proceedings, vol. 110, pp. 383–88
• Roc Armenter (2015), "A Bit of a Miracle No More: The Decline of the Labor Share," Federal Reserve Bank of Philadelphia, Business Review — philadelphiafed.org ; Gustavo Grullon, Yelena Larkin et Roni Michaely (2019), "Are U.S. Industries Becoming More Concentrated?" Review of Finance, vol. 23, pp. 697–743
• Emin Dinlersoz et Zoltan Wolf (2024), "Automation, Labor Share, and Productivity: Plant-Level Evidence from U.S. Manufacturing," Economics of Innovation and New Technology, vol. 33, pp. 604–26
• David Autor, David Dorn, Lawrence F. Katz, Christina Patterson et John Van Reenen (2020), "The Fall of the Labor Share and the Rise of Superstar Firms," Quarterly Journal of Economics, vol. 135, pp. 645–709
• Gene M. Grossman et Ezra Oberfield (2022), "The Elusive Explanation for the Declining Labor Share," Annual Review of Economics, vol. 14, pp. 93–124 ; Anna Stansbury et Lawrence Summers, "The Declining Worker Power Hypothesis"
• David H. Autor (2025), "Polanyi's Paradox and the Shape of Employment Growth," in Re-Evaluating Labor Market Dynamics: A Symposium Sponsored by the Federal Reserve Bank of Kansas City, pp. 129–77
• Anton Korinek et Jai Vipra (2025), "Concentrating Intelligence: Scaling and Market Structure in Artificial Intelligence," Economic Policy, vol. 40, pp. 225–56
• Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar et Ruyu Chen (2026), "No Widespread Displacement, but the AI Employment Gap for Young Workers Has Widened to 19%," Stanford Digital Economy Lab, 12 août — stanford.edu ; David Autor, Caroline Chin, Anna M. Salomons et Bryan Seegmiller (2026), "What Makes New Work Different from More Work?" NBER Working Paper 34986 — nber.org ; Isabella Loaiza et Roberto Rigobon (2024), "The EPOCH of AI: Human-Machine Complementarities at Work," MIT Sloan Research Paper No. 7236-24 ; Wilbur Xinyuan Chen, Suraj Srinivasan et Saleh Zakerinia (2024), "Displacement or Complementarity? The Labor Market Impact of Generative AI," Harvard Business School Working Paper 25-039 ; Kathryn Bonney, Cory L. Breaux, Emin Dinlersoz, Lucia S. Foster, John C. Haltiwanger et Aditya A. Pande (2026), "The Microstructure of AI Diffusion: Evidence from Firms, Business Functions, and Worker Tasks," NBER Working Paper 35141 — nber.org

Source : American Inequality and the Future of AI — propos du gouverneur Michael S. Barr, Réserve fédérale