Mokyr et la mécanique des grappes d’innovation
Dans Levers of Riches (1990), Joel Mokyr pose une question dérangeante : pourquoi certaines sociétés inventent-elles et d’autres stagnent-elles ? Sa réponse n’est pas technique mais institutionnelle et intellectuelle. Les grandes ruptures technologiques, la roue hydraulique médiévale, l’imprimerie, la machine à vapeur, n’émergent pas isolément : elles se constituent en clusters, des grappes où une invention en appelle d’autres, où les rendements d’échelle cognitifs s’accumulent. Mokyr distingue les innovations macroinventions (sauts paradigmatiques, rares et imprévisibles) et les microinventions (améliorations continues, abondantes et cumulatives), montrant que la vraie richesse naît de leur articulation. La valeur créée n’est pas seulement économique : elle est aussi organisationnelle, scientifique, culturelle. Mais cette mécanique requiert un substrat : des droits de propriété suffisants, une tolérance à l’expérimentation, un réseau dense d’artisans et de marchands capables de diffuser les savoirs tacites. Sans ce milieu porteur, même les meilleures idées avortent.
Culture of Growth : quand les idées font les institutions
Dans A Culture of Growth (2016), Mokyr radicalise son propos. Ce n’est plus seulement la technologie qui explique la Grande Divergence européenne à partir du XVIIe siècle, mais un changement culturel profond : l’émergence d’une République des Lettres qui valorise l’utilité du savoir, soumet les croyances à la critique intersubjective et rompt avec l’autorité des Anciens. Francis Bacon devient le symbole de cette bascule : la connaissance n’est plus contemplation du cosmos mais levier de transformation du monde. Ce changement de valeurs, la culture de la croissance, précède les révolutions industrielles et les rend possibles. Les grappes d’innovation technologique ne sont alors que l’expression visible d’un changement invisible dans les normes épistémiques et sociales. La valeur créée est d’abord symbolique et cognitive avant d’être comptable : c’est la légitimité accordée à l’entrepreneur, à l’ingénieur, à l’expérimentateur qui détermine la vitesse et la profondeur de la transformation économique.
Révolution industrielle : valeur différée, douleur immédiate
Le paradoxe de la révolution industrielle tient dans ce que Robert Gordon et Mokyr lui-même ont documenté : les gains de productivité agrégés mettent plusieurs décennies à se matérialiser dans les salaires réels et les conditions de vie. Entre 1760 et 1840, la mécanisation du textile détruit des métiers entiers, les tisserands à bras, les fileuses, sans que les fruits de la croissance soient redistribués de façon perceptible pour une génération entière. Les historiens de l’économie parlent d’une « pause Engels » : la part des salaires dans le revenu national stagne ou recule pendant près de soixante ans avant de repartir à la hausse. La valeur est bien créée, et massivement, mais elle est d’abord captée par le capital, retardée dans son diffusion et distribuée de façon profondément inégale. Une génération et demie, soit environ trente ans, sépare l’invention de la machine à vapeur universelle de Watt (1784) de son adoption massive dans l’industrie britannique dans les années 1820. Ce délai d’adoption n’est pas technologique : il est organisationnel, institutionnel, culturel, exactement ce que Mokyr avait diagnostiqué.
Révolution digitale : plateformes, AWS et la question de la valeur
La révolution numérique a produit une structure de création de valeur singulière. Les plateformes (Amazon, Google, Facebook) et les infrastructures cloud (AWS représente à lui seul une part disproportionnée des marges d’Amazon) ont généré des rendements extraordinaires pour leurs actionnaires et une valeur d’usage considérable pour les consommateurs, accès à l’information, réduction des coûts de transaction, marchés bifaces, mais avec un effet paradoxal sur la productivité agrégée. Robert Solow avait formulé dès 1987 ce paradoxe : « On voit des ordinateurs partout sauf dans les statistiques de productivité. » Pour la révolution digitale, le paradoxe est partiellement résolu dans les années 2010, mais les gains restent concentrés dans quelques secteurs intensifs en données. Les infrastructures de type AWS sont un cas exemplaire de valeur habilitante : elles ne créent pas directement de la valeur finale, mais abaissent le coût d’entrée pour l’innovation à une échelle inédite, jouant exactement le rôle que Mokyr attribuait aux grappes d’innovation, une plateforme sur laquelle d’autres inventions viennent se greffer. Ici aussi, le temps d’adoption est d’environ une génération et demie : les premières recherches sur les réseaux de neurones symboliques datent des années 1980–1990, et ce n’est qu’au début des années 2010, avec le deep learning et la disponibilité des GPU, que la grappe numérique produit ses effets de masse.
Les rêves de l’IA : LeCun contre les prophètes de la disruption
C’est précisément ce tempo historique que Yann LeCun, Prix Turing et désormais fondateur d’AMI Labs après avoir quitté Meta fin 2025, convoque dans son entretien accordé à Axios en mai 2026 pour démonter les scénarios catastrophistes. (Voir ici).
LeCun avertit que les narratifs apocalyptiques autour de l’IA nuisent déjà à la santé mentale des adolescents, qualifiant les craintes d’extinction d' »extrêmement destructrices » et d’erronées.
Face aux PDG des grands laboratoires frontières qui multiplient les annonces existentielles, il oppose une règle empirique simple : historiquement, il faut quinze ans à une nouvelle technologie pour tenir ses promesses en termes de gains de productivité.
La prédiction de Dario Amodei, PDG d’Anthropic selon laquelle l’IA supprimerait la moitié des emplois de cols blancs débutants d’ici cinq ans lui parait stupide. LeCun dit même que la prédiction selon laquelle l’IA éliminerait 20 % des emplois lui paraît « ridiculement stupide », et il rappelle que des rôles disparaîtront mais que de nouveaux émergeront, comme lors des transitions technologiques passées.
Son analyse est que cette vague d’IA n’est pas fondamentalement différente des révolutions technologiques précédentes; mais sa mise en garde va plus loin : « N’écoutez pas les PDG… ils ont un intérêt à surestimer la puissance des produits qu’ils vendent. »
La position de LeCun est cohérente avec le cadre mokyrien : une technologie, même radicalement nouvelle, ne crée de la valeur durable que lorsqu’elle s’intègre dans des institutions, des pratiques professionnelles et des normes culturelles capables de l’absorber.
Les LLM actuels, malgré leurs performances spectaculaires, restent, à ses yeux, des outils de généralisation statistique sans modèle du monde, incapables d’atteindre l’intelligence à niveau humain par simple mise à l’échelle. LeCun a quitté Meta pour fonder AMI Labs, une startup valorisée à plus d’un milliard de dollars, qui parie précisément sur le fait que les grands modèles de langage seuls n’atteindront jamais l’intelligence de niveau humain.
La longue durée contre l’impatience technologique
La convergence entre Mokyr et LeCun est troublante de cohérence. Les grappes d’innovation créent de la valeur, mais dans la longue durée — une durée que ni les marchés financiers ni les cycles médiatiques ne savent habiter.
La révolution industrielle a mis une génération et demie à diffuser ses gains ; la révolution digitale a suivi un rythme similaire.
Les mutations technologiques remplacent des tâches spécifiques, pas des catégories professionnelles entières, et ceux qui s’adaptent le plus rapidement sont généralement ceux qui possèdent les connaissances les plus étendues.
Les LLM selon LeCun sont fondamentalement limités. Ces modèles ne peuvent ni raisonner ni planifier véritablement, car ils sont dépourvus d’une représentation du monde. Ils ne peuvent prédire les conséquences de leurs actions, ce qui explique, comme LeCun aime à le souligner, pourquoi nous ne disposons pas encore d’un robot domestique aussi agile qu’un chat.
Le pari d’EMI Lab est que l’intelligence de niveau humain nécessitera une architecture fondamentalement différente des chatbots actuels, et que cette architecture n’est pas pour demain.
Quand on a travaillé depuis 30 ans dans la tech comme je l’ai fait… on a vu passer un certain nombre de nouveauté qui se présentaient toutes (et surtout leurs promoteurs…) comme révolutionnaires.
L’IA générative n’est peut être pas une macroinvention au sens de Mokyr, comme l’a été la révolution industrielle. mais il est possible aussi qu’elle ne soit qu’une micro invention de la digitalisation. Comme l’e-commerce, le cloud, les plateformes ou les réseaux sociaux… sa valeur réelle sera mesurable non pas dans les valorisations boursières de 2025–2026, mais dans la transformation des organisations et des pratiques professionnelles à l’horizon 2035–2040, à condition que la culture institutionnelle et les règles étatiques mais aussi l’éducation et la transformation des entreprises et d’abord des PME et mid cap, soit au rendez-vous. Ce qui pour l’instant n’a rien d’évident.
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