Contribution au débat sur le projet de base commune « Un communisme de conquêtes »

Maxime Fuhry - Section de Toulon - Fédération du Var - Avril 2026

Pourquoi cette contribution

Chères et chers camarades,

Je souhaite verser au débat sur notre projet de base commune une réflexion personnelle, nourrie par mon parcours d’ingénieur en informatique et par ma vision quotidienne des transformations technologiques en cours. Je n’arrive pas avec des amendements préparés, mais avec des questions que je crois décisives, et avec des propositions qui s’écartent sur certains points des positions traditionnelles du parti. Je les assume parce qu’elles me semblent répondre à la réalité des faits, et non aux habitudes de débat.

1. L’angle mort du texte : une révolution productive d’une autre nature

Le projet de base commune évoque la « cyber-révolution » et la « révolution informationnelle » comme des leviers à mettre au service d’un modèle d’emploi qui reste, dans ses grandes lignes, celui des décennies passées. Il défend l’idée qu’un emploi industriel créé en génère trois à quatre dans les services. Cet argument, hérité d’une époque où l’industrie était fortement intensive en main-d’œuvre, ne décrit plus la réalité technologique qui se déploie aujourd’hui.

Nous ne sommes pas devant une simple évolution comparable à l’informatisation des années 1990 ou à la robotisation classique des chaînes de montage. Nous entrons dans une phase où la production matérielle elle-même peut être réalisée par des systèmes autonomes, et où les tâches intellectuelles complexes peuvent être déléguées à des modèles d’intelligence artificielle. Les deux mouvements convergent et s’accélèrent. Affirmer que la réindustrialisation va recréer massivement de l’emploi industriel comme dans les années 1960 serait, je le crains, mentir aux travailleurs.

2. Ce que les chiffres montrent aujourd’hui

Dans la production industrielle

Tesla a annoncé en janvier 2026 l’arrêt de la production des Model S et Model X pour convertir l’usine de Fremont en ligne d’assemblage du robot humanoïde Optimus, avec un objectif affiché d’un million d’unités annuelles et un prix cible inférieur à 20 000 dollars en production de masse. Figure AI, soutenu par OpenAI et Microsoft, exploite depuis 2025 une usine dédiée à la fabrication de 12 000 humanoïdes par an, et déploie déjà ses robots sur les lignes BMW en Caroline du Sud. Le constructeur chinois Unitree commercialise son robot G1 à partir de 16 000 dollars. Boston Dynamics, propriété de Hyundai, déploie son robot Atlas dans les usines du groupe coréen. Agility Robotics livre son robot Digit à Amazon pour la logistique.

Ces chiffres ne sont pas des projections. Ce sont des faits industriels constatés au premier trimestre 2026. Le marché mondial des humanoïdes, estimé à 2 milliards de dollars en 2024, devrait dépasser les 13 milliards en 2029 selon les analyses sectorielles. Goldman Sachs évalue son potentiel à 150 milliards de dollars annuels à horizon quinze ans.

Parallèlement, les usines entièrement automatisées, que l’on appelle « dark factories », se multiplient en Chine chez Xiaomi, Foxconn et plusieurs constructeurs automobiles. Ces sites tournent vingt-quatre heures sur vingt-quatre, sans éclairage, parce qu’aucun humain n’y travaille.

Dans les transports

Le service de robotaxis Apollo Go, filiale du groupe chinois Baidu, effectue plus de 250 000 courses entièrement autonomes par semaine, principalement à Wuhan, Pékin et Shanghai. C’est l’équivalent du volume hebdomadaire de Waymo aux États-Unis. Au cumul, plus de 300 millions de kilomètres ont été parcourus sans conducteur, sans accident grave constaté à ce jour. L’expansion européenne est engagée : un partenariat avec PostBus en Suisse débute fin 2025 avec un déploiement sans chauffeur prévu mi-2026, et un partenariat avec Lyft est annoncé pour l’Allemagne et le Royaume-Uni en 2026. Waymo s’est déjà installé à Londres.

Cela signifie qu’à un horizon de cinq à dix ans, ce sont les emplois de chauffeurs de taxi, de VTC, de livraison, et progressivement de poids lourds qui sont en jeu. La France compte, selon les données de l’Observatoire national des transports publics particuliers de personnes, environ 63 000 taxis et 56 000 chauffeurs VTC actifs en 2023, auxquels s’ajoutent, selon le service statistique du ministère de la Transition écologique (SDES), environ 210 000 conducteurs de poids lourds salariés dans le seul secteur du transport routier de marchandises. C’est un ordre de grandeur de plus de 300 000 emplois directement concernés, sans compter les chauffeurs livreurs et coursiers.

Dans le tertiaire et le travail intellectuel

Les institutions économiques internationales convergent dans leurs alertes. Le Fonds monétaire international estime que 60 % des emplois des pays avancés présentent un degré élevé d’exposition à l’intelligence artificielle générative, dont environ la moitié pourraient être directement substitués plutôt que complétés (rapport de janvier 2024 sur l’IA et l’avenir du travail). L’Organisation de coopération et de développement économiques évalue à environ 27 % la part des emplois français correspondant à des professions fortement exposées au risque d’automatisation, soit plus de 4 millions de postes concernés à horizon 2030. L’Organisation internationale du travail, dans sa révision de mai 2025, confirme que les métiers du numérique, de la finance, des médias et de la communication voient leur exposition s’élargir avec les capacités multimodales des nouveaux modèles d’IA.

Le cabinet Roland Berger estime qu’environ un tiers de l’activité professionnelle française est aujourd’hui exposé à l’IA générative. McKinsey évalue à plus de 30 % la part des heures travaillées en Europe et aux États-Unis qui pourraient être automatisées d’ici 2030. Le Forum économique mondial, dans son « Future of Jobs Report », prévoit la suppression de 83 millions d’emplois et la création de 69 millions à horizon 2027, soit une contraction nette de 14 millions au niveau mondial.

Ces chiffres sont à manier avec prudence : il s’agit de projections, et les institutions citées soulignent toutes que l’IA transforme les tâches plus qu’elle ne supprime mécaniquement les emplois. Mais leur convergence est frappante. Et au-delà des projections, les premiers signaux observables se multiplient

 : l’INSEE et la statistique publique enregistrent un taux de chômage des moins de 25 ans à 21,5 % au quatrième trimestre 2025, avec une baisse marquée des offres d’apprentissage et d’entrée dans la vie professionnelle. Les portes d’entrée des métiers qualifiés se ferment progressivement, particulièrement pour les jeunes diplômés.

Les métiers les plus directement menacés selon les analyses convergentes sont les opérateurs de saisie, les employés administratifs, les guichetiers bancaires, les comptables et aides-comptables, les téléconseillers, les rédacteurs et traducteurs, les graphistes, mais aussi désormais les développeurs informatiques, les analystes financiers et les fonctions juridiques de premier niveau. La singularité de cette vague d’automatisation est de toucher prioritairement des métiers qualifiés et bien rémunérés, ce qui constitue une rupture historique avec les vagues précédentes.

3. La contradiction marxiste réactivée par l’automatisation

Le projet de base commune se réclame du marxisme. Il me semble alors essentiel de mobiliser ce cadre d’analyse face au phénomène en cours, ce que le texte ne fait pas explicitement.

Marx avait identifié une contradiction fondamentale du capitalisme : lorsque le capital remplace massivement le travail vivant par du travail mort, par les machines, il abaisse ses coûts immédiats mais détruit en même temps la masse salariale qui permet d’écouler ce qu’il produit. Moins de travailleurs rémunérés, c’est mécaniquement moins de consommateurs solvables. Cette contradiction, tendancielle au XX^e siècle, devient explosive avec l’IA et la robotique avancée, parce que le rythme du remplacement s’accélère brutalement.

Tant que les gains de productivité de l’automatisation restent captés par les actionnaires, le mécanisme est destructeur des deux côtés : il fait disparaître des emplois et il assèche le pouvoir d’achat des ménages. À terme, c’est l’économie elle-même qui se grippe, parce que personne n’a plus les moyens d’acheter ce que les machines produisent. C’est précisément pour cela que la question de la propriété des moyens de production automatisés, et pas seulement des usines au sens traditionnel, me semble devenir centrale dans notre réflexion.

4. Le coût écologique : une dimension absente du texte

Notre projet politique articule fortement la transformation économique et la nécessité écologique. Pour autant, le texte n’aborde pas le coût environnemental considérable du déploiement actuel de l’IA et de la robotique. Or ce coût se déploie sur trois fronts.

La consommation énergétique

Selon l’Agence internationale de l’énergie, la consommation électrique mondiale des data centers devrait plus que doubler d’ici 2030 pour atteindre environ 945 TWh, soit davantage que la consommation totale d’électricité du Japon. En France, l’ADEME estime que cette consommation pourrait être multipliée par 3,7 d’ici 2035 dans un scénario tendanciel. Une seule requête sur ChatGPT consomme environ dix fois plus d’énergie qu’une recherche Google classique. L’entraînement d’un grand modèle de langage de pointe peut nécessiter jusqu’à 650 mégawattheures (cas estimé pour GPT-5), soit l’équivalent de la consommation annuelle d’environ 60 foyers français.

La consommation d’eau

Un data center de taille moyenne consomme environ 600 000 mètres cubes d’eau par an pour le refroidissement de ses serveurs, soit l’équivalent de 6,5 piscines olympiques par jour. À l’échelle mondiale, l’AIE estime cette consommation à 560 milliards de litres en 2023. Selon une étude de Nature Finance, 45 % des data centers sont implantés dans des bassins hydriques à risque élevé. Microsoft a 42 % de ses sites en zones de stress hydrique, Google 15 %. Cette pression sur la ressource entre en concurrence directe avec les usages agricoles et domestiques.

L’extraction des terres rares et la pollution minière

La robotique, l’IA et les véhicules autonomes reposent sur des matériaux dont l’extraction est massivement polluante : néodyme, dysprosium, lithium, cobalt, terres rares diverses. La Chine produit environ deux tiers des terres rares mondiales et en raffine 90 %. Le raffinage est l’étape la plus polluante : il rejette des résidus radioactifs et chimiques qui contaminent durablement les sols et les nappes phréatiques. L’extraction se déplace désormais en Birmanie, où des entreprises chinoises exploitent illégalement, depuis le retour de la junte militaire en 2021, des gisements de néodyme et de dysprosium sur les terres collectives des peuples Kachin, dévastant des forêts encore préservées (enquêtes de l’ONG Global Witness, 2022-2024).

Cette dépendance est aussi une vulnérabilité stratégique : Pékin a renforcé en 2025 son contrôle sur l’exportation de ces matériaux, perturbant la production de plusieurs industriels occidentaux, dont Tesla pour son robot Optimus.

Quelques pistes technologiques en débat

Deux ruptures technologiques sont parfois présentées comme des solutions futures : l’informatique quantique, qui promet à terme une réduction radicale de la puissance de calcul nécessaire pour certaines opérations, et la fusion nucléaire, qui pourrait fournir une énergie décarbonée abondante. Il faut être lucide : ces technologies ne sont pas encore au stade industriel, leurs calendriers de déploiement restent incertains, et l’effet rebond, c’est-à-dire l’augmentation des usages dès qu’une

ressource devient moins chère, pourrait neutraliser les gains. Nous ne pouvons pas faire reposer notre stratégie sur la seule innovation technologique.

5. Pour une réponse à la hauteur du choc

Je ne prétends pas trancher seul ces questions, mais je veux soumettre au débat des propositions qui assument l’ampleur de la rupture. Je le dis franchement : certaines de ces propositions s’écartent des positions traditionnelles du parti. Je crois que la situation l’exige. Nier ce qui se passe et proposer des correctifs marginaux ne tiendra pas face à la vitesse du basculement en cours.

Reconnaître la nature du bouleversement

Une réindustrialisation en 2027 ne reproduira pas le modèle d’emploi de 1970. Il faut le dire, l’écrire, et bâtir notre projet sur cette lucidité. La défense de la réindustrialisation reste pleinement légitime pour des raisons solides : souveraineté, climat, savoir-faire, balance commerciale, résilience face aux crises. Mais l’argument quantitatif sur l’emploi doit être révisé. Promettre des centaines de milliers d’emplois industriels là où l’économie réelle en créera quelques dizaines de milliers, c’est préparer une déception qui nourrira l’extrême droite.

Réduire fortement et rapidement le temps de travail

Si la machine produit ce que faisaient hier dix travailleurs, alors le temps libéré doit revenir aux travailleurs et non au capital. C’est une exigence aussi vieille que le mouvement ouvrier. Mais le calendrier doit être à la hauteur du choc en cours.

Je propose une trajectoire bien plus rapide que celle qui se discute habituellement. À titre purement illustratif, et sans prétendre que ces paliers soient les bons (ils nécessiteraient une étude économique sérieuse pour être validés), une telle trajectoire pourrait par exemple ressembler à : passage aux 32 heures à court terme, aux 28 heures à moyen terme, et une poursuite de la réduction au-delà à mesure que l’automatisation progresse, sans baisse de salaire. Cette accélération peut paraître radicale. Elle ne l’est pas davantage que le rythme auquel les robots et les IA détruisent le travail. Si nous proposons un calendrier de réduction sur dix ou quinze ans alors que l’automatisation va beaucoup plus vite, nous serons constamment en retard d’une bataille. L’enjeu de cette contribution est donc moins de fixer un calendrier précis que d’inscrire la réduction massive du temps de travail comme corollaire indispensable de l’automatisation.

Le financement repose sur trois leviers articulés : la socialisation des gains de productivité de l’automatisation (voir ci-dessous), la baisse des cotisations sur les bas salaires compensés par une assiette élargie à la valeur ajoutée, et l’embauche complémentaire mécaniquement induite par la baisse du temps de travail individuel, qui élargit elle-même l’assiette des cotisations.

Socialiser massivement les gains de productivité

Une cotisation spécifique sur la valeur ajoutée des entreprises fortement automatisées, parfois appelée « taxation des robots », élargirait l’assiette du financement social aujourd’hui assise principalement sur la masse salariale. Plus une entreprise automatise, moins elle cotise actuellement, alors qu’elle produit autant ou davantage de valeur. C’est une absurdité du système actuel qu’il faut corriger d’urgence. Le produit de cette contribution financerait conjointement la réduction du temps de travail, l’extension des services publics, et la mise en place progressive d’un revenu universel.

Assumer la mise en place progressive d’un revenu universel

C’est ici que ma proposition s’écarte le plus nettement des positions traditionnelles du parti, et je veux l’assumer clairement. Si l’on accepte que l’automatisation va détruire structurellement et durablement une grande partie du travail salarié, alors les dispositifs qui présupposent l’existence d’emplois (assurance chômage, formation-reconversion, sécurité d’emploi-formation telle qu’elle est conçue aujourd’hui) deviennent insuffisants par construction. Ils peuvent compléter, ils ne peuvent plus être l’épine dorsale du système.

Former massivement des travailleurs à des métiers qui seront eux-mêmes automatisés dans la foulée, c’est leur vendre une illusion. Une vraie réponse politique doit assumer qu’une part croissante de la population vivra durablement avec moins d’emploi, voire sans emploi salarié classique, et que cela n’est pas un drame si la richesse produite par les machines est correctement répartie.

Pourquoi le revenu universel, et comment le justifier

– Premier argument : la cohérence logique. Si l’emploi se raréfie structurellement, il faut un mécanisme qui ne dépende pas de l’existence d’un emploi pour fonctionner. Tout le reste est rustine.
– Deuxième argument : la valeur produite collectivement. Les robots et les IA ne créent pas de la valeur seuls. Ils sont le résultat de siècles d’accumulation de connaissances, d’éducation publique, de recherche financée par l’État, d’infrastructures collectives. Quand une entreprise utilise un modèle d’IA, elle exploite un héritage commun qu’elle n’a pas payé. Le revenu universel n’est pas une « aide » : c’est le retour à la collectivité d’une valeur qu’elle a en réalité produite.
– Troisième argument : le financement existe. L’objection « comment on paie » suppose que la richesse n’existe pas, ou qu’elle ne peut pas être déplacée. C’est faux. Goldman Sachs estime le marché des humanoïdes à 150 milliards de dollars annuels à quinze ans. McKinsey évalue les économies mondiales liées à l’automatisation robotique à des milliers de milliards. La richesse est là, elle est simplement captée par les actionnaires. Une fiscalité forte sur le capital, sur les superprofits de l’IA et sur la valeur ajoutée des entreprises automatisées dégage les ressources nécessaires.
– Quatrième argument, sans doute le plus important pour des communistes : la nécessité macroéconomique. Sans pouvoir d’achat réparti, l’économie automatisée s’effondre sur elle-même. Les machines produisent, mais personne ne peut acheter. Le revenu universel n’est pas seulement juste, il est nécessaire au fonctionnement même d’une économie post-automatisation. Sans lui, c’est la spirale déflationniste assurée, et avec elle la victoire d’un capitalisme qui détruit sa propre base sociale en entraînant tout le monde dans sa chute.

Une trajectoire progressive et chiffrée

Je ne propose pas un revenu universel à 1 500 euros dès demain. Je propose une trajectoire progressive, calibrée sur le rythme réel de l’automatisation et sur les recettes fiscales qu’elle dégage. Les montants et les échéances qui suivent sont donnés à titre purement illustratif : ils n’ont pas vocation à constituer des chiffres définitifs et nécessiteraient une étude économique approfondie pour être réellement validés. Ils servent uniquement à donner une idée du type de trajectoire envisageable :

• Première phase : un revenu de base modeste, en complément des prestations existantes et du salaire d’activité, financé par une première taxation des superprofits de l’IA et des entreprises fortement automatisées. À ce stade, ce revenu n’a pas vocation à se substituer à un emploi : il est un filet de sécurité et un premier pas vers le découplage entre revenu et emploi.
• Deuxième phase : montée en puissance progressive du montant, à mesure que les gains de productivité de l’automatisation s’accumulent et que la fiscalité associée s’élargit.
• Phase de maturité : objectif d’un revenu permettant à terme de vivre dignement sans emploi salarié obligatoire pour celles et ceux dont le travail aura été substitué par les machines, indexé sur l’inflation, et articulé avec une extension massive des services publics gratuits.
  Cette trajectoire permet d’ajuster en fonction de la réalité, de tester les effets, et de répondre par avance à l’objection « c’est utopique ». Ce n’est pas un saut dans l’inconnu, c’est une transition pilotée.

Répondre franchement aux objections classiques

Je connais les objections que cette proposition va susciter, y compris dans nos rangs. Je veux y répondre directement.

« Cela subventionne les employeurs qui baisseront les salaires d’autant. » L’objection est valable si on ne fait que ça. Elle ne l’est plus si on l’accompagne d’un salaire minimum élevé maintenu et indexé, d’un encadrement strict du droit du travail et d’une fiscalité sur le capital qui empêche la captation. Le revenu universel ne se conçoit pas isolément : il s’inscrit dans un système cohérent.

« Cela fait monter les loyers. » L’objection est valable si on ne fait que ça. Elle ne l’est plus si on l’accompagne d’un encadrement national des loyers, d’un service public national du logement (déjà proposé dans le projet de base commune) et d’une politique massive de construction. Le revenu va aux propriétaires si rien d’autre ne change. Si tout change, il va aux ménages.

« Cela coûte trop cher. » Le coût d’un revenu universel à un niveau permettant de vivre dignement représenterait, en ordre de grandeur, plusieurs centaines de milliards d’euros annuels en France. C’est considérable, mais pas insurmontable si on le finance par : une taxation forte des superprofits de l’IA et des géants du numérique, une cotisation sur la valeur ajoutée des entreprises automatisées, la suppression progressive de prestations devenues redondantes, et la captation d’une partie des gains de productivité massive que produira l’automatisation. La trajectoire progressive permet d’ajuster les recettes au fil du temps. Le chiffrage précis de cette mesure et de son financement nécessite évidemment un travail économique approfondi, qui dépasse le cadre de cette contribution.

« Cela déresponsabilise, plus personne ne travaillera. » C’est une objection morale, pas économique. Les expériences menées en Finlande (2017-2018), au Kenya, dans plusieurs collectivités locales ne montrent aucune baisse significative de l’activité. Les gens continuent à travailler parce que le travail répond à des besoins sociaux et personnels qui dépassent le salaire. Et surtout, dans une économie où il n’y a plus assez de travail pour tous, « déresponsabiliser » n’est plus l’enjeu : l’enjeu est de permettre à chacun de vivre dignement quand le travail salarié n’est plus accessible à tous.

« Cela casse la conscience de classe et le rapport de force ouvrier. » C’est l’objection la plus sérieuse, portée notamment par Bernard Friot et une partie de la tradition communiste française. Elle mérite réponse. Dans une économie automatisée, le rapport de force se déplace : il ne se joue plus principalement dans l’entreprise (où il y a de moins en moins de salariés), mais dans la propriété des moyens de production automatisés, dans la fiscalité du capital, et dans le contrôle démocratique des choix technologiques. La conscience de classe doit se reconstruire sur cette nouvelle base, non se cristalliser sur le maintien artificiel d’un modèle d’emploi qui disparaît sous nos yeux.

Une dernière chose, qui n’est pas une objection mais une perspective qu’il faut nommer. Toutes ces propositions ne sont pas seulement défensives, elles sont émancipatrices. Si nous arrivons à faire en sorte que les gains de productivité de l’automatisation profitent à toutes et à tous plutôt qu’à quelques actionnaires, alors le temps libéré par les machines devient une conquête sociale historique. Du temps pour s’occuper de ses proches, pour s’engager dans la vie associative, syndicale ou politique, pour pratiquer une activité physique, pour créer, pour fréquenter les théâtres, les concerts, les bibliothèques, pour redécouvrir des pratiques amateures dans le sport et dans les arts. Ce sont les activités que le capitalisme a toujours reléguées en marge du « temps productif » et qui pourtant font la richesse d’une vie humaine. Cette libération du temps fait également vivre des secteurs entiers (culture, éducation populaire, sport amateur, vie associative) qui sont aujourd’hui asphyxiés faute de moyens et de disponibilité, et qui constituent des gisements considérables d’emplois qualifiés non automatisables. Le projet que je porte n’est pas une réponse triste à un effondrement, c’est une perspective d’émancipation.

Placer les infrastructures critiques sous maîtrise publique

Nationaliser une aciérie en 2027 sans interroger la propriété des robots qui y travailleront et des algorithmes qui les piloteront, c’est passer à côté de l’essentiel. Les data centers, les modèles d’IA d’usage critique, les capacités de calcul, les infrastructures robotiques doivent être identifiés explicitement comme des biens stratégiques à placer sous contrôle public ou démocratique. Un récent rapport de la commission de défense de l’Assemblée nationale (avril 2026) a rappelé que les GAFAM ont investi 700 milliards d’euros dans l’IA, contre 7,4 milliards levés par les start-ups françaises en 2025. Le décalage est tel qu’il devient une question de souveraineté nationale.

Étendre massivement les services publics gratuits

Plus les besoins essentiels (santé, éducation, transport, culture, logement social, petite enfance, grand âge) sont décommodifiés, moins le revenu monétaire individuel est contraint de courir après l’inflation. C’est un complément essentiel au revenu universel : il en réduit le besoin de calibrage, le protège contre les effets de captation, et constitue un gisement majeur d’emplois qualifiés non automatisables, dans les métiers du lien humain qui resteront indispensables

Intégrer la régulation écologique de l’IA dans la planification

Bilans énergétique et hydrique opposables pour tout nouveau service d’IA et tout nouveau data center, critères d’utilité sociale pour leur autorisation, contribution fiscale des géants du numérique fléchée vers la transition écologique. L’ADEME a publié en janvier 2026 cinq scénarios prospectifs sur la consommation des data centers en France, qui montrent qu’une trajectoire soutenable existe à condition de choix politiques forts et précoces.

Pour conclure

Je découvre les débats en cours, et je suis frappé par le décalage entre l’ampleur des transformations technologiques que j’observe au quotidien dans mon métier et la place qu’elles occupent dans notre projet de base commune.

Je sais que certaines de mes propositions, en particulier la mise en place progressive d’un revenu universel, s’écartent des positions traditionnelles du parti. Je ne cherche pas à les défendre par esprit de contradiction, mais parce que je crois sincèrement qu’elles répondent à une réalité qui s’impose. Nier cette réalité ou y répondre par des correctifs marginaux ne tiendra pas. Les travailleurs de trente ans qui voient leur métier se transformer ou disparaître, dans la logistique, dans les bureaux, demain dans l’industrie, dans les transports, dans une partie des services, ont besoin d’une force politique qui regarde ces bouleversements en face et qui leur propose une réponse cohérente.

Si nous ne parlons que du travail industriel tel qu’il existait il y a trente ans, nous risquons de ne pas leur parler du tout. Et c’est dans ce silence qu’avancent les réponses autoritaires ou démagogiques que nous combattons.

Mais je veux insister, en terminant, sur le fait que ce projet n’est pas un projet morose. C’est tout l’inverse. Si nous gagnons cette bataille, alors la révolution technologique en cours peut devenir ce qu’elle aurait toujours dû être : une libération du temps humain au service des activités qui nous rendent profondément vivants. Du temps pour les proches, pour la création, pour l’engagement, pour la culture, pour le sport, pour la formation tout au long de la vie. Du temps pour faire société, simplement. Voilà ce que les communistes peuvent porter, à condition d’avoir le courage de regarder ce qui vient et de l’assumer politiquement.

J’espère que ces questions pourront être discutées collectivement, sans tabou et avec rigueur, et je me réjouis d’en débattre avec vous.

Fraternellement,

Maxime Fuhry

Sources

Impact de l’IA sur le travail et l’emploi

• Fonds monétaire international (FMI), Gen-AI : Artificial Intelligence and the Future of Work, rapport publié en janvier 2024.
• OCDE, Perspectives de l’emploi 2023, chapitre sur l’intelligence artificielle, et travaux ultérieurs (programme AI-WIPS, conférence internationale annuelle).
• Organisation internationale du travail (OIT), Intelligence artificielle générative et emploi : révision 2025, indice mondial OIT-NASK, mai 2025.
• Roland Berger, étude sur l’exposition de l’activité professionnelle française à l’IA générative, 2025.
• McKinsey Global Institute, études sur l’automatisation du travail et les gains de productivité, 2024-2025.
• Forum économique mondial, Future of Jobs Report 2023 et mises à jour ultérieures.
• Direction générale du Trésor, note de synthèse sur les effets de l’IA sur la croissance et l’emploi, avril 2024.
• Cour des comptes, rapport de janvier 2026 sur l’investissement public dans l’IA et les gains d’efficience associés.
• Indeed Hiring Lab France, analyse du marché du travail français face à la progression de l’IA, avril 2026.
  Données sur l’emploi et les conducteurs en France

• INSEE, statistiques sur le chômage des jeunes et le marché du travail, quatrième trimestre 2025.
• Observatoire national des transports publics particuliers de personnes (rapport 2025), chiffres taxis et VTC en France.
• Service des données et études statistiques (SDES) du ministère de la Transition écologique, données sur le transport routier de marchandises et les conducteurs de poids lourds (édition 2024-2025).
  Robotique et automatisation industrielle

• Communiqués officiels et données publiques 2025-2026 sur Tesla Optimus, Figure AI, Unitree, Boston Dynamics, Agility Robotics.
• Goldman Sachs, projections sectorielles sur le marché des robots humanoïdes, 2024-2025.
• Analyses sectorielles et presse spécialisée (Standard Bots, OnOff.gr, Wikipedia) sur l’industrie robotique humanoïde, 2026.
  Véhicules autonomes

• Données Baidu Apollo Go (octobre 2025 à février 2026) et Waymo, sources : CNBC, Reuters, communiqués officiels.
• Articles de presse spécialisée 2025-2026 sur le déploiement européen des robotaxis (partenariats Apollo Go-PostBus en Suisse, Apollo Go-Lyft en Allemagne et Royaume-Uni).
  Impact écologique de l’IA et du numérique

• ADEME, Consommation électrique des data centers : 5 scénarios pour demain, étude prospective publiée en janvier 2026.
• ADEME et Arcep, études conjointes sur l’empreinte environnementale du numérique en France.
• Agence internationale de l’énergie (AIE), Energy and AI, rapport publié en avril 2025.
• Vie-publique.fr, Énergie, environnement, IA : les data centers en sept questions, mars 2026.
• Nature Finance, étude de février 2025 sur l’implantation des data centers dans les bassins fluviaux à risque hydrique.
• Données publiques sur la consommation énergétique et les estimations relatives à l’entraînement des grands modèles d’IA (Optima Energie, sources sectorielles 2025).
  Terres rares et dépendances stratégiques

• Global Witness, enquêtes 2022-2024 sur l’extraction illégale de terres rares en Birmanie.
• ADIMAS, Comment la Chine domine la production de terres rares, 2025.
• Fondation méditerranéenne d’études stratégiques (FMES), analyses sur le contrôle chinois des terres rares, 2025-2026.
• Rapport de la commission de défense de l’Assemblée nationale sur les dépendances stratégiques françaises, avril 2026.
  Revenu universel et expérimentations

• Programme finlandais d’expérimentation du revenu de base (Kela, 2017-2018).
• Programme GiveDirectly au Kenya (en cours depuis 2016), expérimentation longue durée du revenu de base universel.
• Travaux de Bernard Friot sur le salaire à vie, et débats économiques associés au revenu universel en France.
  Note méthodologique : les estimations chiffrées présentées dans ce document sont issues des sources listées ci-dessus. Les calendriers et montants précis évoqués pour la réduction du temps de travail et pour le revenu universel sont donnés à titre purement illustratif et n’ont pas vocation à constituer des propositions chiffrées définitives. Ils nécessitent un travail économique approfondi pour être réellement validés. Cette contribution vise à poser les principes et la direction politique, non à se substituer aux études techniques qui devront accompagner toute mise en œuvre.