Portée par des dirigeants de la Silicon Valley, la « taxe sur le calcul » veut financer un revenu de base face aux vagues de licenciements promises par l’intelligence artificielle.
Gemini/Nano Banana
L'IA détruit des emplois de cols blancs à une vitesse inédite — 16 000 emplois nets par mois aux États-Unis selon Goldman Sachs — menaçant la base fiscale des États modernes entièrement construite sur le travail.
Des patrons comme Sam Altman (OpenAI), Dario Amodei (Anthropic) et Andrew Yang proposent une compute tax ou une token tax pour redistribuer les gains de l'automatisation avant qu'une réaction politique ne les impose dans des conditions bien moins favorables.
Sam Altman a publié un document de treize pages dans lequel il compare l'avènement de l'IA à la révolution de l'électricité — et appelle à un New Deal de l'intelligence artificielle, sur le modèle du New Deal rooseveltien des années 1930. Le patron d'OpenAI y réclame la création d'un fonds public de richesse nationale partiellement financé par les entreprises d'IA, une semaine de travail de 32 heures et un glissement de la fiscalité du travail vers la taxation des profits technologiques. Ce n'est pas un acte de charité : c'est un calcul de survie.
Trois semaines plus tôt, en mars, Andrew Yang — ancien candidat à la présidentielle américaine, défenseur historique du revenu universel — était plus direct encore sur CNBC.
Derrière lui : Vinod Khosla, fondateur de Khosla Ventures, et le sénateur Bernie Sanders, qui ont tous deux appelé à un allègement de la fiscalité sur le travail au profit d'une taxation de l'automatisation.
Ce ralliement n'est pas spontané. Il est la conséquence directe d'une prise de conscience : si les machines captent la quasi-totalité de la valeur économique sans contribuer aux finances publiques, ce sont les services sociaux — retraites, santé, assurance chômage — qui s'effondrent en premier. Et avec eux, les marchés sur lesquels ces mêmes entreprises vendent leurs produits.
En novembre 2025, le MIT a publié les résultats de son Iceberg Index, un outil de simulation qui modélise les interactions entre 151 millions de travailleurs américains et des agents IA. Résultat : l'IA est déjà capable, économiquement et techniquement, de remplacer 11,7 % de la main-d'œuvre américaine, représentant 1 200 milliards de dollars de masse salariale dans la finance, la santé, les services professionnels et les ressources humaines. Le chiffre est trompeur par son caractère modeste : l'essentiel de la menace se cache sous la surface, dans des emplois de back-office, de RH, de logistique et d'administration répartis sur l'ensemble des 50 États.
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Les projections à cinq ans sont plus vertigineuses encore. Le McKinsey Global Institute estime que 40 % des emplois américains seront déplacés par l'IA d'ici à 2030. Le Forum économique mondial, dans son rapport Future of Jobs 2025, anticipe la suppression de 92 millions d'emplois à l'échelle mondiale au même horizon, compensée en théorie par la création de 170 millions de nouveaux postes — mais avec un décalage temporel et géographique qui risque d'être politiquement explosif. Dario Amodei, le patron d'Anthropic, a formulé en mai 2025 le pronostic le plus radical : l'IA pourrait supprimer 50 % des emplois d'entrée de gamme pour cols blancs et faire grimper le chômage américain entre 10 % et 20 % dans les cinq prochaines années.
Goldman Sachs a mis un chiffre mensuel sur cette réalité : dans une étude publiée en avril 2026, ses économistes calculent que l'IA efface 25 000 emplois par mois par substitution directe, tandis que l'effet d'augmentation en recrée environ 9 000 — soit un solde net négatif de 16 000 postes mensuels. Les jeunes de moins de 30 ans et la génération Z absorbent l'essentiel du choc : le recrutement dans les postes d'entrée de gamme exposés à l'IA a reculé de 25 %. Et les travailleurs déplacés voient leurs revenus baisser de 3 % à la réembauche, avec une décennie de retard salarial à la clé.
Les chiffres clés du choc emploi-IA en 2026
16 000 emplois nets détruits par mois aux
En 2017, la proposition de Benoît Hamon d'une « taxe robot » avait heurté un obstacle conceptuel : comment définir un robot ? Un logiciel d'automatisation est-il un robot ? Une ligne de code qui remplace un e-mail compte-t-elle pour un demi-emploi ? La question technique avait tué le débat avant qu'il commence. La compute tax contourne cette impasse en remontant à la ressource physique indispensable à toute IA : les GPU, ces processeurs ultrapuissants sans lesquels aucun grand modèle de langage ne peut fonctionner, et les data centers qui les hébergent.
Dario Amodei a été le premier grand dirigeant de l'IA à proposer un mécanisme concret. Dans une interview accordée à Axios en mai 2025, il a suggéré une « token tax » de 3 % : à chaque fois qu'un utilisateur emploie un modèle et que l'entreprise en tire un profit, 3 % de ce revenu irait à l'État et serait redistribué.
La franchise est rare. Elle est aussi stratégique : Amodei a prévenu que des politiques mal conçues, édictées dans l'urgence sous la pression sociale, seraient bien pires pour son industrie qu'une taxe maîtrisée négociée en amont.
Andrew Yang affine l'argument moral : les entreprises d'IA génèrent des centaines de milliards de dollars de valeur en entraînant leurs modèles sur des données publiques — vos textes, vos photos, vos échanges en ligne. Taxer la puissance de calcul permettrait de recapturer une partie de cette rente extraite du bien commun numérique. Contrairement à une taxe sur les bénéfices, aisément optimisée via des montages fiscaux dans des paradis numériques, la puissance de calcul est une donnée physique, mesurable et localisable dans des data centers dont la géographie est parfaitement connue des régulateurs.
Pendant que le débat fiscal prend forme aux États-Unis, les premières expérimentations concrètes de revenu garanti fournissent aux décideurs des données difficiles à ignorer. Le comté de Cook en Illinois — qui englobe Chicago — a voté à l'unanimité, dans son budget 2026, la pérennisation d'un programme de revenu de base garanti de 7,5 millions de dollars. Le projet pilote de deux ans avait versé 500 dollars par mois à 3 200 foyers. Le bilan est éloquent : 94 % des bénéficiaires ont utilisé les fonds pour faire face à des urgences financières, 75 % se sont déclarés plus en sécurité financièrement et 70 % ont rapporté une amélioration de leur santé mentale. Les craintes classiques sur la « désincitation au travail » ne se sont pas matérialisées.
En France, la trajectoire converge vers le même constat par un chemin différent. Plusieurs pétitions citoyennes demandent d'aller plus loin. L'une d'elles, déposée en avril 2026, appelle explicitement à faire payer des cotisations sociales aux machines et à l'IA remplaçant des emplois. Une autre réclame la création d'un « robot cotisation », prélevé sur les gains de productivité issus de l'automatisation. Ces initiatives sont embryonnaires, mais elles dessinent une demande sociale en avance sur le temps parlementaire — exactement comme Hamon en 2017, mais dans un contexte où les destructions d'emplois sont désormais mesurables mois par mois.
Le
Dans un rapport de juin 2024, ses économistes ont averti que les systèmes fiscaux actuels favorisent en réalité le remplacement des travailleurs par des machines, via des allègements de charges patronales sans équivalent pour les investissements technologiques. La directrice générale
Les partisans d'une régulation fiscale de l'IA ont des contradicteurs. Goldman Sachs note que les gains de productivité globaux de l'IA pourraient générer de nouveaux secteurs à moyen terme — comme ce fut le cas après chaque grande révolution technologique. Une taxe trop lourde sur la puissance de calcul risquerait de ralentir l'adoption de l'IA en Europe, de pénaliser les acteurs européens face aux Américains et aux Chinois, et de freiner des innovations dont les bénéfices économiques pourraient se chiffrer en points de PIB. L'OCDE, dans ses Perspectives de l'emploi 2025, privilégie d'ailleurs les dispositifs d'accompagnement des travailleurs — formation, transitions professionnelles, filets de sécurité renforcés — plutôt qu'une taxation directe des technologies.
Mais les défenseurs de la compute tax répondent que le débat sur « l'innovation bridée » est le même que celui que les industriels menaient contre les lois sur le travail des enfants au XIXᵉ siècle — et qu'il ne doit pas servir à gagner du temps. La vraie question n'est pas de savoir si une taxe pourrait nuire à l'innovation dans l'absolu : c'est de savoir si, en l'absence de redistribution, les démocraties occidentales ont les ressources politiques et sociales pour traverser une décennie de destructions massives d'emplois de cols blancs sans crise de légitimité. La réponse que donnent Sam Altman, Dario Amodei et Andrew Yang est non. Et ils sont les mieux placés pour le savoir.
Ce qui était considéré en 2017 comme une idée « exotique » de Benoît Hamon est en train de devenir, neuf ans plus tard, un consensus émergent entre ceux qui fabriquent les machines et ceux qui subissent leurs effets. Le modèle fiscal du XXᵉ siècle — fondé sur la taxation quasi exclusive du travail humain — était calibré pour une économie où la main-d'œuvre était la ressource centrale de la création de richesse. Ce n'est plus le cas. La transition vers une fiscalité du capital technologique n'est plus une option idéologique : elle est une nécessité comptable.
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