Bien que l'inflation soit un sujet brûlant dans le climat économique actuel, nous ne la corrélons généralement pas directement avec les logiciels. Cependant, l'héritage déflationniste des logiciels est un fait indéniable et a été un moteur des tendances économiques des dernières décennies. Dans cet article, nous explorons ces effets, puis nous examinons l'accélération potentielle de la déflation par l'IA, et ses implications pour l'économie et la société.

Forces déflationnistes du logiciel

Au cours des dernières décennies, l'industrie du logiciel s'est développée à pas de géant, devenant une partie intégrante de pratiquement tous les secteurs de l'économie. Comme le dit le proverbe, « le logiciel mange le monde » et son appétit insatiable a entraîné de profonds effets déflationnistes sur l'économie. Voici quelques-unes des façons dont les logiciels ont contribué à la déflation :

Rapport coût-efficacité

Les logiciels ont permis aux entreprises de devenir plus efficaces, ce qui a entraîné une baisse des coûts et, par conséquent, une baisse des prix pour les consommateurs. De l'automatisation des processus manuels à la rationalisation des flux de travail, les logiciels ont été un moteur de la rentabilité des entreprises.

Désintermédiation

En supprimant les intermédiaires, les logiciels ont révolutionné plusieurs secteurs, notamment la finance, les voyages et la vente au détail. En connectant directement les acheteurs et les vendeurs, les entreprises peuvent éliminer les coûts intermédiaires, ce qui entraîne une baisse des prix pour les consommateurs et accroît encore les pressions déflationnistes.

Productivité améliorée

En matière de gains de productivité, les logiciels ont changé la donne. De la rationalisation des flux de travail à l'optimisation de l'utilisation des ressources et à la facilitation de la communication et de la collaboration, les logiciels ont permis aux entreprises et aux particuliers d'en faire plus avec moins, élevant la barre de la productivité à tous les niveaux.

Évolutivité

De plus, l'évolutivité des logiciels a été un moteur de leur impact déflationniste. Au fur et à mesure que les entreprises grandissent, elles peuvent servir une clientèle plus large sans se ruiner, grâce à la nature évolutive des logiciels. Il en résulte des économies d'échelle et une pression à la baisse sur les prix.

Dématérialisation

La dématérialisation est une autre pièce du puzzle. Les logiciels ont permis la transition des produits et services physiques vers les produits numériques, réduisant les coûts de production et, par conséquent, les prix pour les consommateurs. Cette transition vers une économie numérique a encore contribué aux pressions déflationnistes.

Par exemple, l'essor de la musique numérique a entraîné une baisse de la vente de CD physiques, ce qui a entraîné une baisse des prix pour les consommateurs. De même, l'essor des livres numériques a entraîné une baisse de la vente de livres physiques, ce qui a également entraîné une baisse des prix pour les consommateurs.

Transparence des prix

Enfin, la transparence des prix a largement contribué à la déflation. Avec l'avènement d'Internet, les consommateurs ont accès à une mine d'informations sur les produits et services, ce qui leur permet de « magasiner » et de faire baisser les prix.

Répercuter les économies de coûts sur les consommateurs

Une hypothèse importante ici est que si une entreprise parvient à réduire ses coûts, elle répercutera les économies sur les consommateurs. Bien que ce ne soit pas toujours vrai, dans la plupart des cas, les entreprises répercutent les économies sur les consommateurs, sinon elles risquent d'être sapées par leurs concurrents.

Dans un marché concurrentiel, les entreprises recherchent constamment des moyens de prendre l'avantage sur leurs concurrents. Baisser les prix pour attirer plus de clients fait partie de ces stratégies. Lorsqu'une entreprise peut réduire ses coûts grâce à la mise en œuvre de logiciels ou d'IA, elle est susceptible de répercuter au moins une partie de ces économies sur les consommateurs sous la forme de prix plus bas. Ceci, à son tour, peut forcer les concurrents à baisser leurs propres prix ou risquer de perdre des parts de marché.

Cependant, il est important de noter que ce n'est pas toujours le cas. Dans certains cas, les entreprises peuvent choisir de maintenir leurs prix et d'investir plutôt les économies de coûts dans d'autres domaines, tels que la recherche et le développement ou l'amélioration de la qualité de leurs produits et services. De plus, sur les marchés où la concurrence est limitée, les entreprises peuvent être moins incitées à répercuter les économies de coûts sur les consommateurs.

Les inconvénients de l'économie numérique

Bien que ces effets sur la société soient importants, il est crucial de reconnaître les inconvénients de la croissance de l'économie numérique. Des défis tels que le déplacement d'emplois en raison d'une automatisation accrue, l'élargissement de la fracture numérique entre ceux qui ont et ceux qui n'ont pas accès à la technologie, l'escalade des problèmes de confidentialité dans le cadre d'une vaste collecte de données personnelles et les risques de sécurité accrus à mesure que nous devenons plus dépendants des services numériques, contribuent tous à la complexité entourant la transformation numérique. Ces questions méritent une attention particulière afin de faire face aux conséquences sociales et économiques d'un monde de plus en plus numérique. Mais pour l'instant, concentrons-nous sur l'héritage déflationniste des logiciels et sur l'accélération potentielle de la déflation par l'IA.

L'IA va-t-elle accélérer la déflation ?

Alors que l'IA continue de se développer et de s'intégrer davantage dans diverses industries, les effets déflationnistes des logiciels devraient encore s'accélérer. Voici quelques façons dont l'IA peut contribuer à la déflation :

Automatisation des tâches d'ordre supérieur

Les tâches d'ordre supérieur font généralement référence aux tâches qui nécessitent traditionnellement l'intelligence humaine, la créativité et les capacités de résolution de problèmes. Ces tâches impliquent souvent une réflexion critique, une prise de décision et un raisonnement abstrait, qui sont généralement associés à des professionnels hautement qualifiés tels que des ingénieurs, des médecins, des avocats et des chercheurs.

Avec les récentes avancées de l'IA, l'automatisation de ces tâches n'est plus un rêve lointain. Les systèmes d'IA sont désormais capables d'effectuer des tâches complexes qui étaient auparavant réservées aux humains, telles que diagnostiquer des maladies, conduire des voitures et écrire du code. Comme l'IA automatise les tâches d'ordre supérieur, les entreprises peuvent réaliser des économies importantes et, à leur tour, répercuter ces économies sur les consommateurs.

Meilleure accessibilité et inclusivité

Le potentiel de l'IA pour combler la fracture numérique et rendre la technologie plus accessible peut avoir un impact déflationniste en permettant à une population plus large de participer à l'économie numérique. À mesure que de plus en plus de personnes accèdent aux services numériques, les entreprises peuvent accéder à des marchés plus vastes, ce qui entraîne des économies d'échelle et une pression à la baisse sur les prix.

Par exemple, les outils de traduction linguistique basés sur l'IA, comme Google Translate, peuvent rendre le contenu en ligne plus accessible aux non-anglophones, ouvrant de nouveaux marchés pour les entreprises et favorisant la concurrence mondiale.

Un autre exemple est que les technologies d'interface naturelle comme ChatGPT permettront aux personnes handicapées ou aux personnes qui ne se considèrent pas férues de technologie d'effectuer des tâches qui étaient auparavant réservées aux utilisateurs expérimentés. Cela débloquera une plus grande participation et une plus grande création de valeur dans l'économie numérique.

Customisation et personnalisation

En exploitant la puissance de l'IA, les entreprises peuvent mieux comprendre les préférences, les comportements et les modèles de leurs clients, ce qui leur permet de développer des offres sur mesure qui répondent aux besoins individuels. Cette approche personnalisée permet aux entreprises d'optimiser la production et de réduire les déchets associés aux articles génériques produits en série, tout en répondant aux diverses demandes des consommateurs.

En conséquence, les entreprises peuvent fournir des produits et des services personnalisés de haute qualité à un coût comparable à la production de masse, en abaissant les prix pour les consommateurs et en exerçant une pression à la baisse sur l'inflation. Des exemples de personnalisation basée sur l'IA peuvent être trouvés dans diverses industries, des expériences d'achat personnalisées dans le commerce électronique aux plans de soins de santé sur mesure basés sur des données de santé individuelles. Cette évolution vers la personnalisation et la personnalisation, rendue possible par l'IA, redéfinit le mode de fonctionnement des entreprises et a le potentiel d'accélérer encore les tendances déflationnistes.

Innovation basée sur l'IA et effets de réseau

À mesure que la technologie de l'IA progresse, de nouvelles applications et de nouveaux cas d'utilisation peuvent émerger, entraînant le développement d'industries entièrement nouvelles. Ces innovations peuvent introduire des solutions plus efficaces et plus rentables sur le marché, réduire les coûts de production et, en fin de compte, entraîner une baisse des prix pour les consommateurs.

L'adoption généralisée de l'IA peut également entraîner des effets de réseau, où la valeur d'un produit ou d'un service augmente de façon exponentielle à mesure que de plus en plus de personnes l'utilisent. À mesure que de plus en plus d'utilisateurs interagissent avec des plates-formes alimentées par l'IA, ces plates-formes peuvent collecter plus de données, ce qui permet d'améliorer les modèles, d'accroître l'efficacité et, en fin de compte, de réduire les coûts. Ces économies de coûts peuvent ensuite être répercutées sur les consommateurs, contribuant ainsi aux pressions déflationnistes.

Allocation efficace des ressources et collaboration

La capacité de l'IA à optimiser l'allocation des ressources au sein des entreprises et des industries peut entraîner une réduction des déchets et une efficacité améliorée, entraînant une baisse des coûts et des pressions déflationnistes. Par exemple, la prévision de la demande basée sur l'IA peut aider les entreprises à mieux faire correspondre l'offre à la demande, en minimisant la surproduction et les coûts d'inventaire.

De plus, la collaboration entre l'IA et les travailleurs humains peut conduire à des modèles commerciaux innovants et à des processus décisionnels qui réduisent les coûts. Par exemple, la prise de décision augmentée par l'IA peut permettre aux équipes de prendre des décisions plus rapides et plus précises, ce qui entraîne des économies de coûts et des pressions déflationnistes. Alors que l'IA continue de s'intégrer à la main-d'œuvre, cette synergie pourrait encore améliorer la productivité et contribuer à la déflation de l'économie.

La force déflationniste ultime

Il est important de reconnaître que même si les logiciels ont eu des effets déflationnistes considérables, le potentiel de l'IA pour accélérer encore la déflation est encore plus profond. Sans faire de prédictions sur l'avenir de l'IA, on peut imaginer qu'elle assume de nombreuses tâches actuellement effectuées par des humains. Certains ont même proposé que, mis à part les tâches nécessitant une connexion émotionnelle ou une crédibilité personnelle exclusive aux humains, l'IA pourrait éventuellement être capable d'accomplir toutes les tâches humaines.

En supposant que cela soit vrai, nous pourrions être au bord d'une ère sans précédent de pressions déflationnistes, entraînées par l'automatisation, l'efficacité et les gains de productivité alimentés par l'IA dépassant tout ce qui a été observé jusqu'à présent. Néanmoins, nous devons être conscients qu'un tel avenir pourrait également entraîner une myriade de défis et de revers possibles.

Conclusion

Il y a certainement beaucoup à déballer ici et certains aspects n'ont pas été couverts en profondeur en raison de mes propres limites d'expertise. Mon objectif était de mettre en évidence l'héritage déflationniste du logiciel et son accélération potentielle par l'IA.

De nombreux autres aspects de l'économie numérique méritent d'être approfondis, notamment le rôle de la politique et de la réglementation gouvernementales, les solutions ou stratégies potentielles pour s'attaquer aux inconvénients de l'économie numérique, les incertitudes et les complexités entourant le développement et l'adoption de l'IA, et les implications éthiques de l'utilisation de l'IA dans diverses industries.

Relever ces défis nécessitera une planification minutieuse, des investissements dans des programmes d'éducation et de reconversion et une élaboration proactive des politiques pour garantir que les avantages de la déflation induite par l'IA soient équitablement répartis et que la société puisse s'adapter au nouveau paysage économique. Alors que nous continuons à explorer les implications du potentiel de l'IA, il est essentiel de rester vigilant pour répondre à ces préoccupations et travailler à un avenir plus équitable et plus prospère pour tous.

J'espère que ce message a été utile et j'attends avec impatience vos pensées et vos commentaires. Merci d'avoir lu!

Les références

Désintermédiation : définition et exemples dans les affaires et la finance (investopedia.com)

Comment l'automatisation remodèle l'industrie (forbes.com)

Utilisation de l'IA et du Big Data pour réduire les coûts et augmenter les bénéfices dans les services d'une organisation (forbes.com)

PS : J'ai écrit ce post avec l'aide de ChatGPT. Vous pouvez l'essayer ici : https://chat.openai.com

PPS : Sur le point "Meilleure accessibilité et inclusivité", je travaille sur une application comme preuve de concept pour montrer le nouveau type d'interface qui peut être construit avec la technologie d'intelligence artificielle d'aujourd'hui. Je posterai à ce sujet bientôt.