La taxe robot de Bill Gates : ce qui a changé depuis 2017, et ce qui n'a pas changé

Bill Gates a publié le 26 août 2026 un essai de près de 6 000 mots sur l'ère turbulente que l'IA s'apprête à ouvrir. Il y identifie trois risques réels, pertes d'emploi massives, usages malveillants, développement des enfants exposés aux IA compagnons, et propose plusieurs remèdes, dont deux tiennent une place centrale : réserver certains emplois aux humains ("Human Reserved"), et taxer les jetons ("tokens") d'IA et les robots pour financer la reconversion. Ce qui manque à la couverture de cet essai, c'est le rappel que Gates a déjà proposé une version de la seconde idée il y a neuf ans, et que le problème qui l'a bloquée en 2017 n'a été qu'à moitié résolu, y compris de son propre aveu.

Note méthodologique : je n'ai pas pu accéder directement au texte intégral de l'essai sur gatesnotes.com (accès bloqué). Les citations de Gates ci-dessous proviennent de comptes rendus convergents de TechCrunch, Fortune, CNBC et du MIT Technology Review, qui ont chacun eu accès au texte ou interviewé Gates directement.

Une idée qu'il a déjà formulée en 2017

Dans un entretien accordé à Quartz, publié le 17 février 2017, Bill Gates défendait déjà l'idée d'une taxe sur les robots : si un travailleur humain produit 50 000 dollars de valeur dans une usine, ce revenu est taxé au titre de l'impôt et des cotisations sociales, un robot qui produit la même valeur devrait selon lui être taxé de façon comparable. La veille de cette publication, le 16 février 2017, le Parlement européen avait rejeté, dans le cadre d'un vote plus large sur un cadre juridique pour la robotique, un amendement proposant une taxe sur les robots pour financer la formation des travailleurs déplacés. Les deux événements ne sont pas liés par une relation de cause à effet, la proposition européenne était en discussion depuis plus d'un an au sein de la commission des affaires juridiques, mais leur proximité de calendrier a scellé, dans l'opinion, l'image d'une idée examinée puis écartée. Depuis, aucune économie développée n'a mis en place de taxe robot à l'échelle nationale.

Pourquoi la taxe robot ne s'est jamais concrétisée

Le problème n'est pas politique, il est technique : comment définir ce qui doit être taxé. Une même ligne de code peut faire tourner un tableur, un chatbot de support client, ou un système de vision industrielle qui remplace un poste de contrôle qualité. Taxer "l'IA" ou "les robots" suppose de tracer une frontière entre l'automatisation qui remplace un emploi et celle qui se contente d'accélérer le travail humain existant, une distinction qu'aucune administration fiscale n'avait réussi à opérationnaliser en 2017.

L'essai de 2026 apporte une réponse partielle et nouvelle à ce problème précis : plutôt que de taxer "le robot", objet impossible à définir juridiquement, Gates propose de taxer le jeton ("token"), l'unité de calcul déjà comptée, facturée et mesurée par les entreprises d'IA elles-mêmes. Selon le MIT Technology Review, qui l'a interviewé, Gates envisage un taux de l'ordre de 50 % de ce revenu reversé à l'État pour financer l'aide aux personnes qui perdent leur emploi à cause de l'IA. L'idée corrige une partie du problème de 2017 : le jeton, contrairement au "robot", est déjà un flux mesurable.

Mais Gates lui-même reconnaît, dans ce même entretien, qu'un problème de fond demeure : distinguer un usage de l'IA qui crée de la valeur sans détruire d'emploi d'un usage qui en détruit. Interrogé sur la façon de faire cette distinction, il répond ne pas avoir de solution : "If somebody can tell me how to tell the AI 'no job substitution', I don't know." Le problème de frontière que la taxe robot de 2017 n'avait jamais résolu, entre automatisation qui remplace et automatisation qui accélère, n'a donc pas disparu avec le passage du "robot" au "jeton". Il s'est seulement déplacé d'un niveau, et l'essai ne prétend pas le résoudre.

"Human Reserved", la même difficulté déplacée sur l'emploi

L'autre proposition de Gates, réserver certains emplois aux humains, se heurte à une variante du même problème : qui décide quels postes entrent dans cette catégorie, et selon quel critère révisable dans le temps. Selon TechCrunch, Gates cite des exemples, aidants, professionnels de santé mentale, certaines fonctions médicales, mais les comptes rendus disponibles ne font état d'aucun critère général ni d'aucune méthode pour trancher les cas limites, au-delà de cette liste d'exemples. Des professions réglementées existent déjà où la présence humaine est imposée par la loi (certains actes médicaux, certaines fonctions judiciaires), mais elles reposent sur un risque identifiable et un cadre de responsabilité juridique préexistant, pas sur un jugement économique de ce qui "devrait" rester humain. Étendre ce principe à l'échelle d'une économie entière demande une définition aussi précise que celle qui manque déjà à la taxe robot.

Ce que je retiens

Le diagnostic de Gates sur les risques est solide et je ne le conteste pas : la vitesse de substitution du travail cognitif par l'IA dépasse effectivement celle des transitions technologiques précédentes. Sur la taxe elle-même, il faut lui reconnaître un vrai progrès depuis 2017 : passer du "robot", objet impossible à définir, au "jeton", unité déjà mesurée et facturée, corrige le problème de comptage qui avait tué la version précédente. Mais ce progrès technique déplace la difficulté sans la résoudre, et Gates le reconnaît lui-même quand il admet ne pas savoir distinguer une IA qui crée de la valeur d'une IA qui supprime un emploi. C'est exactement le type d'écart que je vois régulièrement entre une décision annoncée et sa mise en œuvre réelle : une mesure peut être mieux définie qu'il y a neuf ans tout en restant, sur le point qui décide de son efficacité, une intention plutôt qu'une politique.

Pour aller plus loin : frontière, open source, open weight, fermé : ce que ces mots veulent vraiment dire en IA