Automatisation, récessions et emploi: ce que nous dit la loi d’Okun

Comment l’automatisation façonne-t-elle la relation de court terme entre la performance économique et l’emploi ? Cette question est importante non seulement pour les chercheurs, mais aussi pour les décideurs publics et les employeurs qui craignent que la montée de l’adoption des robots n’entraîne des pertes d’emplois — en particulier lors des ralentissements économiques. Un outil classique pour réfléchir à ce lien est la loi d’Okun, qui décrit comment les variations de la production se traduisent généralement par des variations du chômage : lorsque le PIB recule, le chômage tend à augmenter, et lorsque le PIB progresse, le chômage tend à diminuer.

Notre étude récente réexamine cette relation fondamentale dans un contexte où les technologies d’automatisation se diffusent rapidement. La conclusion, surprenante, est que l’automatisation ne rend pas nécessairement les récessions plus néfastes pour les travailleurs. En réalité, nous constatons qu’une adoption plus élevée des robots peut amortir la hausse du chômage lors des contractions économiques.

Ce que nous avons examiné

La loi d’Okun sert depuis longtemps de référence pour évaluer les réactions du marché du travail aux cycles économiques. Cependant, une grande partie des préoccupations liées à l’automatisation repose sur l’hypothèse selon laquelle les nouvelles technologies affaiblissent le lien entre production et emploi, contribuant à ce que certains appellent des « reprises sans emploi ». Nous avons cherché à déterminer si cette hypothèse est étayée par les données.

Pour explorer cette question, nous avons analysé le comportement de la loi d’Okun dans un contexte de robotisation croissante. Nous avons constitué un jeu de données de panel couvrant 35 pays de l’OCDE entre 1996 et 2020 — une période comprenant plusieurs phases distinctes du cycle économique, la crise financière mondiale et les premiers mois de la pandémie de COVID-19. À l’aide de différentes spécifications de modèles, d’estimateurs à effets fixes et d’une série de tests de robustesse, nous avons estimé la manière dont le chômage réagit aux variations de la production en fonction du degré d’automatisation d’un pays.

Ce que nous avons constaté

Les résultats mettent en évidence une tendance cohérente:

• Les pays où l’adoption des robots est plus élevée connaissent une hausse plus faible du chômage lorsque la production recule. Autrement dit, l’automatisation semble rendre les récessions moins dommageables pour l’emploi.
• L’automatisation ne ralentit pas la reprise de l’emploi lorsque la croissance reprend. Nous ne trouvons aucune preuve que les économies plus robotisées connaissent des reprises sans emploi.
• Ces effets sont observables pour différents types de chocs économiques et résistent à un large éventail de tests statistiques.

En résumé, la relation habituelle entre production et emploi se comporte différemment dans les économies qui ont davantage investi dans l’automatisation. Lors des ralentissements, les travailleurs ne sont pas expulsés de l’emploi de manière disproportionnée dans les marchés du travail plus robotisés. Et lorsque l’économie recommence à croître, l’emploi se redresse en phase avec la croissance, plutôt que de rester en retrait.

Pourquoi l’automatisation pourrait-elle aider ?

Ce résultat peut sembler contre-intuitif, car l’automatisation est encore largement perçue comme une force destructrice d’emplois. Mais la réalité est plus nuancée. L’adoption de robots peut stimuler la productivité et aider les entreprises à rester compétitives même en période difficile. Cela peut réduire la pression exercée sur les employeurs pour supprimer des emplois lorsque la production diminue. L’automatisation complète également de nombreuses formes de travail humain, permettant aux travailleurs de se recentrer sur des tâches où leurs compétences sont plus déterminantes. Ces mécanismes peuvent contribuer à préserver l’emploi pendant les récessions, plutôt qu’à remplacer les travailleurs.

Notre analyse ne nie pas que certains emplois puissent être supprimés par la technologie ni que les transitions puissent être difficiles pour certains travailleurs et certaines communautés. Elle montre plutôt que l’effet net de l’automatisation sur la dynamique de l’emploi au cours du cycle économique a été plus protecteur que nuisible dans les pays de l’OCDE sur la période étudiée.

Pourquoi cela compte pour les politiques publiques

Trois implications clés se dégagent pour les débats actuels sur la technologie et l’avenir du travail:

1. Il ne faut pas supposer que l’automatisation aggrave les pertes d’emplois lors des récessions. Les données suggèrent au contraire qu’elle peut renforcer la résilience du marché du travail en atténuant le pic habituel du chômage lorsque la production recule.
2. Les données ne confirment pas les craintes de reprises sans emploi. La croissance de l’emploi continue de suivre celle de la production, même dans les économies fortement robotisées.
3. L’investissement technologique et la politique du travail doivent aller de pair. Pour tirer pleinement parti des bénéfices potentiels de l’automatisation, des politiques complémentaires sont essentielles — telles que des initiatives de reconversion, des systèmes éducatifs qui actualisent les compétences des travailleurs et des institutions du marché du travail qui facilitent des transitions harmonieuses.

Ces enseignements sont particulièrement pertinents à un moment où de nombreux gouvernements réfléchissent à la manière de renforcer leurs économies face à de futurs chocs. S’ils sont confirmés par de nouvelles recherches, nos résultats suggèrent que le soutien à l’adoption de technologies innovantes pourrait constituer un moyen de protéger l’emploi lors des ralentissements — à condition que les travailleurs soient préparés à s’adapter à l’évolution des besoins en compétences.

Perspectives

La relation entre la technologie et les marchés du travail évolue, et la loi d’Okun offre une grille de lecture précieuse pour observer ces transformations. Nos résultats montrent que les effets de l’automatisation ne sont pas prédéterminés : ils dépendent de la manière dont les technologies sont adoptées et gérées.

Plutôt que de supposer que les robots élimineront des emplois, nous devrions nous demander comment ils peuvent contribuer à créer des marchés du travail plus robustes — capables de mieux résister aux cycles économiques et de soutenir à la fois les entreprises et les travailleurs dans les périodes de transition.

Voir les références:

• L’impact de l’automatisation sur l’emploi pendant les périodes de contraction et d’expansion de l’économie: une étude de la loi Okun
• Just reallocated? Robots displacement, and job quality
• Okun's Law: Fit at 50?
• Robots and Firms
• Jobs, Productivity and the Great Decoupling
• Job Polarization and Jobless Recoveries
• Productivity growth over the business cycle: cleansing effects of recessions
• Skills-displacing technological change and its impact on jobs: challenging technological alarmism?
• Le G20 doit tirer parti de la résilience démontrée par l’économie mondiale