Résumé

Ce rapport présente comment Claude AI remodèle l'économie mondiale en introduisant cinq « primitives économiques » fondamentales : des mesures simples qui rendent compte de la complexité des tâches, des niveaux de compétences humaines et d'IA, des catégories d'utilisation (travail, éducation, usage personnel), de l'autonomie de l'IA et des taux de réussite des tâches. L'analyse d'un million de conversations anonymisées issues de Claude.ai et du trafic des API d'entreprise (novembre 2025) révèle des variations géographiques frappantes dans l'adoption et les modes d'utilisation de l'IA. 

Points clés

Les principales conclusions indiquent que Claude reste concentré sur les tâches liées au codage (34 % de l'utilisation de Claude.ai, 46 % du trafic des API), bien que son utilisation se répartisse de plus en plus uniformément selon les régions, une parité potentielle étant atteignable d'ici 2 à 5 ans. Points clés : L'aide à la décision reste essentielle, l'IA peut gérer des tâches massives si elles sont segmentées, et la déqualification professionnelle (ici, la perte de valeur professionnelle, corrélée a la perte compétences en raison des mutations technologiques) est un problème plus important que le chômage.

À l'échelle mondiale, le PIB par habitant est un indicateur fiable de l'adoption de l'IA (augmentation de 0,7 % par point de pourcentage de PIB), tandis que son utilisation dans le cadre de formations prédomine dans les pays à faible revenu et que son utilisation personnelle est plus répandue dans les pays les plus riches. L'IA affiche des gains de productivité plus importants pour les tâches nécessitant un enseignement supérieur (accélération de 12 fois pour les travaux universitaires contre 9 fois pour le niveau secondaire), mais les taux de réussite diminuent avec la complexité des tâches (66 % pour le niveau universitaire contre 70 % pour les tâches de base).

Il est à noter que la suppression des tâches que Claude peut accomplir entraînerait une déqualification nette dans la plupart des professions, l'IA tendant à automatiser les composantes les plus techniques des emplois. Après ajustement pour la fiabilité des tâches, les implications sur la croissance de la productivité du travail sont revues à la baisse, passant de 1,8 à 1,0-1,2 point de pourcentage par an au cours de la prochaine décennie, avec des variations importantes selon les hypothèses de complémentarité des tâches.

L'étude conclut que l'impact économique de l'IA sera géographiquement inégal et modulé par les structures institutionnelles existantes, ce qui nécessite le développement du capital humain pour garantir des retombées équitables à l'échelle mondiale. 

Mon analyse

L'étude révèle une fracture frappante: la disparité des usages de l'IA (Claude en l'espèce) entre les pays à faible PIB, qui utilisent Claude principalement pour la formation ("coursework), et les pays les plus riches dont l'usage est davantage personnel et professionnel. Cependant, la fracture ne se limite pas a une séparation nette entre régions et zones géographiques, elle se ressent également au sein de territoires communs. Au sein d'un meme pays, les entreprises (notamment celles du secteur des Services Financiers), ne disposent pas de la meme capacité d'adaptation quant a l'adoption de l'IA, et ce en raison des disparité de ressources financières et humaines. 

Le constat d'une déqualification professionnelle deja effective ne fera qu'accentuer la perte de compétences techniques, et par la meme accentuera les inégalités des individus, des entreprises et des pays, face à l'usage de l'IA. Ainsi, pour les acteurs mid-market du secteur financier, je considere que le risque ne réside pas dans l'IA en elle-même, mais dans le fait de rester dans une logique de "formation" individualisée, voire de "discovery" mal cadrée (avec tous les risques que cela engendre*), pendant que les grandes institutions financières passent en mode "production", ce qui accentue le creusement d'un écart compétitif difficile à combler.

En clair: Sans investissement structuré et constant dans la formation des collaborateurs, les bénéfices économiques de l'IA resteront concentrés dans quelques pays et grandes institutions, disposant des ressources et compétences nécessaires pour former massivement leurs équipes, creusant l'écart compétitif avec les acteurs mid-market des services financiers.

Le tableau de bord interactif ci-dessous permet d'explorer en détail les variations géographiques d'adoption et les disparités sectorielles.

Rapport et Ensemble de données: Anthropic Economic Index report: economic primitives, 15 Jan. 2026

*Voir mon opinion: Gestion des risques liés à l'IA dans les services financiers, 23 Jan. 2026