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Physical AI et paradoxe de la productivité : attention aux fausses évidences


Par Dr Az-Eddine Bennani

L’émergence de la Physical AI – cette intelligence artificielle intégrée aux systèmes physiques autonomes, des robots aux usines intelligentes – soulève une question centrale : annonce-t-elle la fin programmée des avantages comparatifs fondés sur le coût du travail ?

La question est légitime. Elle est même salutaire. Mais elle mérite d’être replacée dans un cadre analytique plus large et éprouvé : celui du paradoxe de la productivité, mis en évidence dès la fin du XXᵉ siècle et que j’ai développé dans mes travaux de recherche.



Comme l’avait formulé avec lucidité Robert Solow : « You can see the computer age everywhere but in the productivity statistics. »

Physical AI et paradoxe de la productivité : attention aux fausses évidences
Autrement dit, l’innovation technologique ne se traduit pas mécaniquement par des gains de productivité mesurables. Ce paradoxe n’est ni conjoncturel ni accidentel. Il est structurel.

L’histoire récente l’a montré à plusieurs reprises : informatique dans les années 1980, Internet dans les années 2000, transformation numérique dans les années 2010. À chaque fois, les promesses technologiques ont précédé – parfois de très loin – les gains réels de productivité globale.

La Physical AI ne fait pas exception. Elle n’abolit pas le paradoxe de la productivité ; elle en déplace les termes. Certes, elle augmente la capacité de production, automatise des tâches complexes et réduit certains coûts.

Mais capacité productive accrue ne signifie pas nécessairement productivité durable, si les organisations, les compétences, les processus et la gouvernance ne suivent pas.

C’est là que le débat sur les avantages comparatifs doit être nuancé.

Ce qui s’érode aujourd’hui, ce n’est pas l’avantage comparatif en tant que tel, mais une vision réductrice de celui-ci, limitée au seul coût du travail. L’avantage comparatif a toujours été aussi organisationnel, cognitif, institutionnel et systémique.

Les pays qui se contenteront d’importer des robots, des logiciels et des plateformes d’IA sans maîtriser la conception, l’adaptation, la maintenance, la gouvernance des données et l’ingénierie locale risquent moins une “fin” de leurs avantages comparatifs qu’un déplacement de leur dépendance.

Le risque est alors bien connu : une industrialisation sans emploi significatif, sans montée en compétences, et sans gains mesurables de productivité globale.

La valeur ajoutée se concentre en amont – plateformes, brevets, logiciels – tandis que les économies locales peinent à capter les bénéfices réels de la transformation.

La question centrale n’est donc pas de savoir si la Physical AI met fin aux avantages comparatifs, mais qui saura la transformer en productivité systémique durable.

Cela suppose des investissements massifs dans les compétences, une gouvernance souveraine des données, une capacité locale d’ingénierie et, surtout, un alignement stratégique entre technologie, organisation et vision de long terme.

La Physical AI n’est ni une solution miracle ni une menace en soi.

Elle agit comme un révélateur. Révélateur des économies capables de penser la technologie comme un système cohérent, et de celles qui continueront à la consommer comme un simple produit.

À ce titre, le paradoxe de la productivité demeure plus actuel que jamais.

Par Dr Az-Eddine Bennani


Jeudi 8 Janvier 2026