Musk voit plus d’un milliard de robots en dix ans, Gates veut les taxer, Altman voit les agents entrer dans les entreprises : que restera-t-il du travail humain ?

Le 1er septembre 2026, Elon Musk avance un chiffre spectaculaire devant des ministres du G20 : dans dix ans, il pourrait exister bien plus d’un milliard de robots humanoïdes, chacun produisant selon lui environ cinq fois plus qu’un humain.

Quelques semaines plus tôt, Bill Gates défendait une autre idée : taxer les robots et les « tokens » d’intelligence artificielle afin de réduire l’incitation fiscale à remplacer les salariés et de financer reconversion et protection sociale.

Sam Altman avait, lui, écrit dès janvier 2025 que les premiers agents IA pourraient « rejoindre la population active » et modifier matériellement la production des entreprises.

Trois dirigeants, trois visions et trois niveaux de preuve très différents. Une prévision n’est pas un calendrier industriel. Une proposition fiscale n’est pas une politique adoptée. Et voir des agents IA exécuter davantage de tâches ne signifie pas que l’emploi humain disparaît.

Musk : plus d’un milliard d’humanoïdes dans dix ans — une projection, pas un plan de production

Lors du G20 Innovation Ministerial du 1er septembre 2026, Musk décrit une dynamique récursive : lorsque les robots commenceront eux-mêmes à participer à la fabrication des robots, la production pourrait selon lui accélérer de manière explosive.

Il estime alors qu’il y aura « bien plus d’un milliard » d’humanoïdes dix ans plus tard et qu’un robot pourrait fournir environ cinq fois la production d’un humain. Reuters et Yahoo Finance ont diffusé directement ces propos.

Ce chiffre doit rester exactement à sa place : c’est une prévision personnelle de Musk. Il ne correspond ni à un carnet de commandes, ni à une capacité industrielle démontrée, ni à une projection consensuelle du secteur.

Le contraste avec 2025 est immense : environ 7 000 humanoïdes vendus dans le monde

En septembre 2026, Reuters a rapporté les premières statistiques mondiales de l’International Federation of Robotics consacrées aux humanoïdes. Environ 7 000 unités auraient été vendues en 2025 pour des usages industriels et professionnels.

Ce nombre est minuscule à l’échelle du marché robotique : la même source rappelle qu’environ 542 000 robots industriels conventionnels avaient été installés en 2024. Beaucoup des humanoïdes vendus en 2025 étaient encore destinés à la recherche, au développement de l’IA ou à des pilotes.

Comparer 7 000 ventes annuelles à une projection de plus d’un milliard de machines présentes dans dix ans ne permet pas de calculer directement la trajectoire du marché — ce ne sont pas les mêmes métriques. Mais l’écart illustre l’ampleur du changement industriel nécessaire pour que la vision de Musk se réalise.

BMW apporte quelque chose que les prédictions n’apportent pas : des heures de travail mesurées

Le pilote Figure 02 de BMW à Spartanburg fournit un point de comparaison beaucoup plus concret. BMW indique que, pendant dix mois en 2025, Figure 02 a contribué à la production de plus de 30 000 BMW X3.

Le robot a déplacé plus de 90 000 composants et fonctionné environ 1 250 heures. Sa tâche était précise : retirer et positionner des pièces de carrosserie destinées au soudage, dans un environnement industriel contrôlé.

C’est une avancée réelle, mais très différente du scénario d’un humanoïde généraliste capable d’occuper n’importe quel poste. BMW parle d’un travail répétitif, précisément défini, intégré à une chaîne de production existante.

Le vrai passage du prototype au travail commence par des tâches étroites

Cette distinction revient dans les premiers déploiements industriels : la machine est intéressante lorsqu’elle répète une opération utile, tient une cadence et peut fonctionner avec les systèmes de sécurité, de logistique et d’informatique de l’usine.

L’humanoïde n’a pas besoin d’être « aussi intelligent qu’un humain » pour créer de la valeur sur ce type de poste. Il doit en revanche être suffisamment fiable pour exécuter la même tâche des milliers de fois, avec peu d’interventions.

C’est beaucoup moins spectaculaire qu’un robot polyvalent de science-fiction. C’est aussi beaucoup plus proche de ce que les entreprises peuvent aujourd’hui mesurer.

Altman : les agents IA comme nouvelle main-d’œuvre numérique

Le 6 janvier 2025, Sam Altman écrit que les premiers agents IA pourraient « rejoindre la population active » cette année-là et modifier matériellement la production des entreprises. Dans le même texte, il affirme qu’OpenAI sait désormais, selon sa propre définition, comment construire l’AGI.

Là encore, les deux affirmations n’ont pas le même statut. « Savoir construire l’AGI » est une déclaration d’Altman sur la trajectoire de son entreprise. L’arrivée d’agents capables de planifier et d’exécuter des tâches, elle, peut déjà être observée dans plusieurs produits.

Mais un agent n’est pas nécessairement un emploi complet. Il peut rédiger, coder, rechercher, remplir des formulaires ou exécuter une séquence d’actions ; l’entreprise doit encore décider quelles tâches lui déléguer, comment vérifier le résultat et qui reste responsable.

L’OIT : un emploi sur quatre exposé, mais transformation plus probable que disparition

La meilleure réponse disponible à la question « l’IA va-t-elle supprimer le travail ? » reste moins spectaculaire que les déclarations des dirigeants.

Dans son indice mondial publié en mai 2025, l’Organisation internationale du Travail estime qu’environ un emploi sur quatre est potentiellement exposé à l’IA générative. L’exposition est plus forte dans les pays à revenu élevé, où elle concerne environ 34 % de l’emploi.

Mais l’OIT insiste sur une nuance essentielle : exposition ne signifie pas remplacement. La plupart des professions sont composées de tâches dont certaines peuvent être automatisées ou accélérées et d’autres qui nécessitent encore une intervention humaine.

Son scénario jugé le plus probable est donc la transformation des emplois plutôt que leur disparition pure et simple.

Le changement pourrait donc toucher les tâches avant de toucher les métiers

Cette lecture aide à comprendre pourquoi la même technologie peut produire des effets opposés selon l’organisation du travail.

Un assistant IA peut supprimer une partie de la saisie ou de la recherche tout en augmentant le volume de dossiers qu’un salarié traite. Un humanoïde peut retirer une tâche physiquement pénible sans supprimer l’équipe qui gère la ligne. À l’inverse, certaines fonctions très standardisées peuvent voir leur besoin de main-d’œuvre diminuer.

Le résultat dépend donc moins d’un seul niveau d’intelligence que d’une série de décisions : prix de la technologie, fiabilité, réglementation, organisation interne, compétences disponibles et choix de l’employeur.

Gates propose de modifier ces choix par la fiscalité

Dans un long essai publié le 26 août 2026, Bill Gates estime que le système fiscal américain crée aujourd’hui une asymétrie : embaucher un salarié entraîne des taxes sur le travail, tandis qu’un investissement dans une machine peut généralement être déduit comme dépense d’entreprise.

Il propose donc de taxer certains robots et certains usages de l’IA. Dans son raisonnement, cette fiscalité pourrait ralentir un peu la substitution du travail humain et financer la reconversion ainsi qu’un filet de sécurité plus robuste.

Gates propose également de réserver certaines activités aux humains, notamment lorsque la relation humaine constitue selon lui une partie essentielle du service.

Cette proposition est contestée — y compris dans la tech

Il ne s’agit pas d’un consensus économique ou politique. Jensen Huang, dirigeant de Nvidia, a publiquement exprimé son désaccord avec la proposition de Gates, estimant voir une trajectoire différente pour l’IA et l’emploi.

Des économistes avaient déjà critiqué l’idée d’une taxe sur les robots lorsqu’elle avait été avancée par Gates plusieurs années auparavant, en faisant valoir qu’elle pourrait décourager l’investissement et ralentir les gains de productivité.

Le débat porte donc sur un arbitrage classique : comment bénéficier de l’automatisation sans concentrer ses gains ni faire supporter l’essentiel du coût de transition aux salariés remplacés ? Il n’existe pas aujourd’hui de réponse unique établie.

Productivité : le chiffre le plus important sera peut-être celui que l’on mesure par travailleur

Musk raisonne en production par robot. Altman parle de production des entreprises. Gates se préoccupe de la répartition des bénéfices et des pertes. Ces trois angles convergent vers une même variable : la productivité.

Si un salarié assisté par plusieurs agents peut produire davantage, l’entreprise peut choisir de produire plus avec le même effectif, de réduire ses coûts, de baisser ses prix, d’augmenter les salaires, d’investir davantage — ou de réduire certains postes.

La technologie ne détermine pas seule la répartition de ces gains. C’est précisément ce qui transforme l’IA et la robotique en sujet économique et social, et pas uniquement en compétition technologique.

Les métiers les plus résistants ne seront pas forcément les plus techniques

L’exposition à l’IA dépend fortement de la structure des tâches. Certaines professions très numérisées sont fortement exposées à l’automatisation partielle, tandis que des métiers physiques, relationnels ou situés dans des environnements changeants peuvent rester difficiles à automatiser complètement.

Paradoxalement, l’IA peut donc automatiser plus rapidement une partie du travail d’un analyste ou d’un rédacteur que certaines tâches ordinaires réalisées par un technicien, un soignant ou un employé de terrain.

Cela ne signifie pas que ces métiers sont protégés indéfiniment. Les progrès de la robotique physique élargissent progressivement le périmètre. Mais le calendrier des deux transformations — agents numériques et robots physiques — n’est pas identique.

V4 DATA : mettre les prédictions à côté des faits mesurés

La meilleure question n’est probablement pas « quand les humains seront-ils remplacés ? »

Cette formulation suppose un basculement unique : avant, les humains travaillent ; après, les machines travaillent. Les premiers usages réels montrent plutôt une accumulation de transitions.

Des logiciels prennent en charge certaines tâches cognitives. Des robots réalisent certaines opérations physiques. Les salariés apprennent à superviser, vérifier, réparer, organiser ou décider autour de ces systèmes. Certaines fonctions disparaissent, d’autres changent, et de nouvelles apparaissent.

La vitesse de cette recomposition reste incertaine. Les prédictions à dix ans peuvent être utiles pour explorer un scénario ; elles ne doivent pas être confondues avec un calendrier.

En 2026, le travail humain n’a pas disparu. Mais sa frontière commence à bouger

Les 1 250 heures de Figure 02 chez BMW sont plus modestes qu’un milliard de robots, mais elles sont mesurables. Les agents IA sont moins spectaculaires qu’une AGI générale, mais ils peuvent déjà exécuter des morceaux de travail numérique. Et l’OIT observe une exposition potentielle qui concerne déjà une part importante de l’emploi mondial.

La question n’est donc plus de savoir si l’IA et les robots entreront dans le monde du travail. Ils y sont déjà.

La vraie inconnue est désormais la répartition : quelles tâches seront automatisées, lesquelles seront augmentées, quels métiers seront reconfigurés, qui captera les gains de productivité — et quelles règles les sociétés choisiront pour accompagner cette transition.