La création d’entreprise a longtemps exigé des ressources humaines, financières et organisationnelles importantes. L’intelligence artificielle générative remet en question cette contrainte. Une seule personne peut désormais accomplir, à faible coût, une partie du travail autrefois réparti entre plusieurs spécialistes.
L’IA peut réduire les coûts d’entrée en entrepreneuriat, mais elle ne supprime ni l’incertitude du marché, ni le besoin de jugement, ni la responsabilité de celui qui engage ses ressources. Elle permet à davantage de personnes de se lancer seules, sans garantir la viabilité, la rentabilité ou la pérennité de leurs activités.
La distinction est essentielle : faciliter la création d’une entreprise ne signifie pas garantir sa réussite.
I. Ce que révèle le rapport du Mercatus Center
Dans un document de recherche publié par le Mercatus Center, Liya Palagashvili s’appuie sur l’idée de Ronald Coase selon laquelle l’entreprise existe notamment pour réduire les coûts de transaction : recherche de fournisseurs, négociation de contrats, surveillance de leur exécution et coordination des activités.
Lorsque la technologie réduit ces coûts, les frontières entre l’entreprise et le marché peuvent évoluer.
L’intelligence artificielle générative permet aux entrepreneurs individuels d’accéder à des capacités de recherche, de rédaction et de communication qui nécessitaient auparavant davantage de personnel ou de sous-traitance. Elle facilite également la standardisation et l’évaluation de certains livrables, ce qui peut réduire leur coût sur le marché.
Palagashvili souligne toutefois que les grandes entreprises conservent des avantages structurels, notamment leurs données propriétaires, leurs capacités de conformité réglementaire et leurs réseaux de distribution. L’IA ne fait pas disparaître la firme : elle modifie les conditions de son développement.
Pour étayer son hypothèse, l’auteure analyse deux sources de données américaines.
Premièrement, les données du Bureau du recensement des États-Unis (U.S. Census Bureau) sur la création d’entreprises permettent de distinguer les demandes d’immatriculation présentant une forte probabilité d’embauche de celles qui correspondent davantage à des projets entrepreneuriaux individuels.
Du premier trimestre 2024 au premier trimestre 2026, les demandes de création d’entreprises sans intention apparente d’embauche ont augmenté de 26,8 % dans les secteurs les plus exposés à l’IA, principalement les services professionnels, l’information, l’éducation, la finance et l’assurance. Elles ont reculé de 0,4 % dans les secteurs de comparaison, notamment la construction et le commerce de gros. Les demandes présentant une forte probabilité d’embauche ont, quant à elles, diminué de 6,4 % dans les secteurs exposés à l’IA.
Une analyse portant sur sept secteurs estime cet écart de croissance à environ 16 % en 2025, un résultat statistiquement significatif. L’effet estimé pour 2024 est positif, mais non significatif.
Selon l’enquête américaine sur la population active (Current Population Survey), le travail autonome sans employés a augmenté de 7,9 % dans les secteurs exposés à l’IA, contre un recul de 2,1 % ailleurs.
Dans les dix professions les plus exposées, il a progressé de 20 %, tandis qu’il est demeuré stable dans les dix professions les moins exposées.
Le cas des analystes en gestion est particulièrement révélateur. La proportion de travailleurs autonomes est passée de 5,6 % à 7,0 %, tandis que l’emploi total est passé d’environ 1 million à 1,12 million de personnes. Ces chiffres indiquent une réorganisation du travail vers des structures plus légères plutôt qu’une simple contraction de l’emploi.
Palagashvili reconnaît que ses résultats sont préliminaires, descriptifs et non causaux. Elle a construit une mesure indirecte de la création d’entreprises individuelles, mais son analyse sectorielle demeure limitée.
Les erreurs types pourraient être sous-estimées, et l’indice d’exposition utilisé précède l’essor de l’IA générative. Les données du premier trimestre de 2026 sont également partielles.
Ces limites ne permettent pas d’affirmer que l’IA est la seule cause de cette hausse, mais elles ne justifient pas non plus de l’écarter comme facteur contribuant à la création d’entreprises.
Le rapport soulève une question de politique publique : les protections sociales conçues pour l’emploi salarié deviennent moins adaptées lorsque le revenu dépend de contrats et de clients.
Palagashvili propose des avantages sociaux portables, des comptes d’épargne pour les travailleurs et des mécanismes d’assurance mutuelle pour les plus vulnérables.
Il importe toutefois de poser le bon diagnostic. La réponse institutionnelle ne doit pas utiliser l’évolution des formes de travail comme prétexte à une expansion bureaucratique.
L’objectif est de rendre les protections compatibles avec la mobilité professionnelle, tout en préservant la responsabilité individuelle et les incitations à entreprendre.
L’entrepreneur et son marché
La fonction entrepreneuriale demeure irréductible à la technologie
Créer une entreprise ne consiste pas seulement à choisir la meilleure option parmi celles qui existent déjà.
Dans la tradition d’Israel Kirzner, l’entrepreneur se distingue par sa vigilance : il découvre des occasions de profit passées inaperçues aux yeux des autres acteurs. Il identifie un écart entre l’utilisation actuelle des ressources et une utilisation potentiellement plus productive.
Cette découverte ne se limite pas à une recherche optimisée, car on ne peut pas chercher méthodiquement ce dont on ignore l’existence.
Hayek souligne que le savoir économique est dispersé entre les individus et qu’il est parfois local et tacite. Les prix transmettent une partie de cette information sans qu’un acteur ait besoin de connaître l’ensemble du marché.
Frank Hyneman Knight ajoute que l’entrepreneur prend des décisions dans l’incertitude, engage des ressources et assume les conséquences financières de ses choix. Le jugement entrepreneurial ne peut être remplacé par une règle mécanique, pas plus qu’il ne peut être assuré contre toutes les pertes.
L’IA modifie les moyens dont dispose l’entrepreneur, sans changer sa fonction fondamentale. Elle réduit les coûts de recherche, de rédaction, d’analyse et de simulation. Elle accélère l’exploitation d’occasions déjà identifiées, sans garantir la découverte initiale d’un besoin solvable.
Avec l’accès croissant à l’information, la capacité à distinguer les renseignements pertinents des réponses trompeuses prend davantage de valeur.
Dabu et Aligica (2026) soutiennent que l’avantage organisationnel dépend davantage des capacités humaines de découverte et de coordination que de la simple possession de technologies.
L’enjeu consiste à demeurer concurrentiel lorsque les outils deviennent accessibles à tous. La valeur se déplace vers la capacité à repérer une demande, à comprendre les préférences des clients, à prendre des décisions dans l’incertitude et à transformer une idée en une offre viable.
Les fragilités cognitives et organisationnelles de l’entrepreneur en solo
L’autonomie comporte des risques, notamment sur le plan cognitif.
D’Angelo et ses collègues (2026) ont dû apprendre à ne pas considérer l’IA comme un oracle, puisqu’elle a tendance à confirmer leurs croyances. Ils ont donc développé un « intervieweur synthétique » afin de remettre en question leurs hypothèses. Cette démarche a toutefois entraîné un problème de surcharge informationnelle.
Ce constat révèle une limite importante de l’entrepreneuriat assisté par l’IA : accéder rapidement à davantage d’information ne signifie pas nécessairement prendre de meilleures décisions.
Un entrepreneur peut se tromper sur la demande réelle en se fiant excessivement aux analyses, aux présentations et aux prévisions.
Sans collègues, associés ou conseillers pour remettre en question ses hypothèses, il risque de confondre cohérence intellectuelle et validité économique. Les organisations servent également à confronter les idées, à vérifier les hypothèses et à corriger les erreurs.
Le deuxième risque est lié aux conditions dans lesquelles se développe cette autonomie.
Les données du Mercatus Center ne permettent pas de déterminer si les personnes choisissent volontairement le travail autonome ou si elles y sont contraintes par la rareté des emplois salariés.
L’auteure admet que d’autres facteurs sectoriels peuvent également influencer les tendances observées. Il serait donc prématuré de considérer toute progression du travail autonome comme l’avènement d’un nouvel âge d’or entrepreneurial.
L’indépendance professionnelle comporte aussi des risques économiques.
Le travailleur autonome ne bénéficie pas nécessairement de congés payés, d’une assurance collective ou des protections associées à l’emploi salarié. Il assume directement les fluctuations de ses revenus et les coûts de sa protection sociale.
L’IA peut alléger certaines dépenses opérationnelles, mais elle ne supprime pas ces risques économiques.
L’autonomie ne garantit pas la sécurité financière.
Les cinq forces de Porter : pourquoi l’accès à l’IA ne garantit pas un avantage concurrentiel
Le modèle des cinq forces de Michael Porter permet de comprendre comment l’IA transforme la concurrence.
Les barrières à l’entrée diminuent, ce qui facilite l’arrivée de nouveaux concurrents et intensifie la rivalité sur le marché.
Lorsque de nombreux travailleurs autonomes utilisent les mêmes modèles pour produire des textes, des analyses ou des services, l’offre augmente et les prix peuvent diminuer.
Les clients disposent désormais d’un pouvoir de négociation accru. Ils peuvent comparer les offres, exiger davantage de services ou produire eux-mêmes une partie des livrables.
L’IA peut également se substituer à certains services professionnels.
Les fournisseurs de technologies exercent eux aussi une influence sur le marché. Les entrepreneurs doivent se préparer aux changements de prix, de conditions d’utilisation et de capacités techniques des modèles avancés et des plateformes externes.
Dans cet environnement, l’accès à l’IA ne suffit pas à établir un avantage concurrentiel durable.
Une technologie accessible à tous permet de suivre le rythme du marché, mais elle ne garantit pas de se démarquer.
L’entrepreneur doit construire une proposition de valeur que ses concurrents ne peuvent pas reproduire facilement. Cela nécessite une expertise, une réputation, une relation de confiance avec les clients et la capacité de concevoir une offre adaptée à leurs besoins.
L’avantage concurrentiel ne réside pas dans la simple utilisation de l’IA, mais dans son intégration à un modèle d’affaires distinctif.
L’outil peut réduire les coûts et accélérer l’exécution, mais il ne remplace ni la confiance, ni le jugement, ni la compréhension du marché.
Pour en savoir plus
Wang, William Hongsong, et Miguel Ángel Alonso-Neira. « Artificial Intelligence, the Knowledge Problem, and Academic Judgment: An Austrian Perspective ». The Review of Austrian Economics (2026). Consulter l’étude.
Dabu, Adina, et Paul Dragos Aligica. « Human-Centered Strategy in the Age of Intelligent Machines: Reassessing Organizational Capabilities, Human Agency, and Firm-Level Entrepreneurship in the Era of AI ». The Review of Austrian Economics (2026). Consulter l’étude.
D’Angelo, Viviana, Angelo Cavallo, Antonio Messeni Petruzzelli et Federico Frattini. « Artificial Intelligence and New Venture Creation: An Entrepreneurial Learning Perspective ». Review of Managerial Science, vol. 20 (2026), p. 4235-4256. Consulter l’étude.
Foss, Nicolai J., Peter G. Klein et Samuele Murtinu. « Entrepreneurial Judgment, Uncertainty, and Resource Mobilization ». The Review of Austrian Economics (2025). Consulter l’étude.
Kurun, Ismail. « Artificial Intelligence, Entrepreneurial Discovery, and Embodied Tacit Knowledge ». Philosophy & Technology, vol. 39 (2026), article 148. Consulter l’étude.
Palagashvili, Liya. « Artificial Intelligence and the Rise of Independent Work: Early Evidence on Solo Business Formation and Self-Employment ». Mercatus Policy Research, Mercatus Center, George Mason University, 17 juillet 2026. Consulter le rapport.
Porter, Michael E. « The Five Competitive Forces That Shape Strategy ». Harvard Business Review, vol. 86, no 1 (janvier 2008), p. 78-93. Consulter l’article.
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