Les dégâts du paradoxe de la productivité

Les mesures de la productivité ne sont valables que pour la partie matérielle. Et encore… Thomas Soellner/Shutterstock

Au début des années 1990, l’économiste américain Robert Solow, lauréat du prix de la banque de Suède (l’équivalent du prix Nobel d’économie) en 1987, a déclaré « We see computers everywhere except in the productivity statistics » (Trad. : on voit des ordinateurs partout, sauf dans les statistiques de la productivité). Cette phrase devenue célèbre continue de soulever des questions chez les chercheurs en sciences économiques et en gestion, ainsi que chez certains professionnels. Cette problématique a d’ailleurs depuis pris le nom de « paradoxe de Solow », ou encore « paradoxe de la productivité ».

Trente ans plus tard, elle reste d’actualité. La dernière décennie s’est en effet caractérisée par un ralentissement de la croissance économique et par une stagnation des revenus inédits depuis la fin des années 1990, aussi bien en Amérique qu’en Europe. Une nuance, toutefois : en 1987, la technologie reposait sur des « computers » ; aujourd’hui, il s’agit cette fois-ci des systèmes utilisant l’intelligence artificielle (IA), ce qui va brouiller encore plus la compréhension du phénomène… Explications.

Définition de l’objet « technologie de l’information »

Les chercheurs et professionnels se sont intéressés à la relation entre la technologie de l’information et la productivité sans pour autant définir de manière claire l’objet étudié. Des hypothèses et des conclusions ont été émises sans tenir compte de la nature de ce bien particulier qu’est la technologie de l’information. Dans leurs analyses, l’étude des biens matériels domine souvent, alors que la part relative des immatériels ne cesse d’augmenter avec la complexité des systèmes d’information.

Ceux qui se penchent sur ce paradoxe de Solow se préoccupent surtout de la manière dont les richesses sont produites et employées dans le secteur de la technologie de l’information ; le but étant d’expliquer et de prévoir son évolution. En conséquence, les hypothèses sur les entreprises utilisatrices sont très simplistes ; aucune considération n’est portée à certaines variables qui les caractérisent (telles que la connaissance technique, la culture informatique, la culture de l’entreprise, etc.). Les résultats obtenus ne sont donc valables, au mieux, que pour la partie matérielle lorsque cette dernière est bien identifiée (ce qui est rarement le cas, car les ordinateurs sont vendus avec au moins les logiciels de base). Lorsqu’il s’agit de l’utilisation des systèmes d’IA par les entreprises, l’intensité de l’immatériel devient encore plus importante et, de ce fait, la productivité échappe à la mesure.


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Les limites de l’appareil statistique

Toute la difficulté de la mesure de la contribution de la technologie de l’information à la productivité repose sur les trois éléments suivants :

  • La complexité de la production des éléments matériels et immatériels et leur instabilité qui rendent l’objet difficilement identifiable (par exemple, le développement des applications logicielles, les services et la formation sont inclus dans les immatériels) ;

  • L’usage de l’unité monétaire de la mesure : l’unité de produit ne peut être appréhendée sans ambiguïté, et il en va par conséquent de même en ce qui concerne le prix correspondant. Or, les analyses économiques de la contribution de la technologie de l’information à la productivité se fondent souvent sur l’évolution des prix des produits matériels, alors qu’un système d’information ne peut être utilisé sans sa partie immatérielle incluant les logiciels, les services, les contenus et même les connaissances des utilisateurs (par des phénomènes d’apprentissage, les utilisateurs accumulent des connaissances qui leur permettent d’exploiter le système d’information) ;

  • Enfin, l’effet qualité n’est pas suffisamment pris en compte dans la définition du produit. Dans les modèles actuels, la composante « qualité » est ventilée de manière arbitraire entre les différents composants matériels et immatériels.

De plus, l’usage du concept de la fonction de production dans sa forme « purement logique », qui tient compte uniquement des facteurs capital et travail, ne rend pas compte de la réalité observée. Cette fonction de production doit en effet être construite à partir des observations réelles du processus de production. Or, l’immatériel, non pris en compte, est essentiel pour évaluer la contribution des technologies de l’information à la productivité.

La mauvaise gestion de la technologie de l’information

Ces limites de l’appareil statistique sont d’autant plus dommageables qu’elles privent les entreprises d’un outil précieux pour gérer au mieux leur stratégie d’investissement dans les technologies. Surtout que, pour certaines entreprises, la contribution de la technologie de l’information à la productivité est négligeable, voire même négative ! Lorsque c’est le cas, les investissements sont généralement effectués malgré tout, même s’ils ne servent pas l’intérêt de l’entreprise. Les décideurs conçoivent alors des systèmes inefficaces en prenant leur décision sur des critères dépassés.

Ils tendent également à privilégier les équipements matériels aux dépens de l’immatériel. Ainsi, l’acquisition d’ordinateurs et de leurs périphériques sans logiciels adaptés et/ou sans formation des employés entraîne une mauvaise numérisation du système d’information de l’entreprise. Les potentiels de la technologie de l’information restent donc sous-exploités, et il en découle un système d’information qui ne répond pas entièrement aux préoccupations de l’entreprise, ni à la demande de ses clients.

Temps perdu

L’intégration de la technologie de l’information dans l’organisation ne conduit donc pas automatiquement à une contribution significative à sa performance. Surtout à court terme : les entreprises ont en effet besoin d’une période d’apprentissage pour maîtriser la technologie, et leurs employés n’acquièrent que progressivement les connaissances nécessaires.

Mais tout cela est mal pris en compte depuis plusieurs décennies. Une période au cours de laquelle les investissements importants dans les technologies ont donc été réalisés sans penser le devenir des modèles d’affaires, les mutations sociales, les influences politiques, ou encore les modes d’organisation et de production adéquates.

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