Avant-propos : pourquoi nommer ce que l'on vit ?

Les grandes transitions technologiques n'existent pleinement dans la conscience collective que lorsqu'elles ont un nom. En 1962, Philippe Dreyfus forgeait « informatique » pour désigner la discipline naissante du traitement automatisé de l'information. En 1976, Louis Naugès inventait « bureautique » au retour d'une visite au Xerox PARC, après avoir vu de ses propres yeux ce que l'automatisation des bureaux allait produire. En 1978, Simon Nora et Alain Minc créaient « télématique » dans leur rapport présidentiel sur l'informatisation de la société. Chaque fois, c'est le mot qui a rendu le concept saisissable, structurable, enseignable, débattable.

Nous vivons une rupture d'une ampleur comparable. L'intelligence artificielle est en train de modifier profondément la capacité des individus, des équipes et des entreprises à travailler, à décider, à créer, à soigner, à enseigner. Mais cette réalité manque encore d'un terme précis, en français, qui la délimite et lui donne corps. Les expressions disponibles : « humain augmenté », « intelligence augmentée », « technologies d'augmentation », sont soit trop larges, soit trop chargées de connotations transhumanistes, soit de simples postures éthiques sans valeur disciplinaire.

Cet article propose et fonde le concept d'augmentique.

I. Genèse d'un terme : la méthode des grands néologues français

1.1 Le précédent bureautique : une leçon de méthode

Louis Naugès (1943–2024) a visité le Xerox PARC vers 1975 et y a découvert physiquement Ethernet, les écrans graphiques, les imprimantes laser, les premières stations de travail interactives. De retour en France, il constate un vide lexical majeur : le terme américain office automation n'a pas d'équivalent français. En 1976, lors d'un discours intitulé « les systèmes d'information numériques » à Grenoble, il propose le mot bureautique, construit sur le modèle de « informatique » (bureau + suffixe -tique, du grec -ική, « l'art de »).

Le mot suit alors une trajectoire en cinq ans : discours grenoblois (1976), fondation de la société « Bureautique SA » (ancrage entrepreneurial), numéro spécial de La Jaune et la Rouge (octobre 1981), arrêté de la Commission de Terminologie Informatique française (22 décembre 1981), publication au Journal Officiel (1982). Cinq ans entre la proposition et la reconnaissance d'État. Et pourtant, dès septembre 1980, Le Monde Diplomatique utilisait le terme tout en notant curieusement : « On ne sait pas qui a créé ce mot en France. » C'est la marque d'un néologisme réussi : il s'autonomise de son inventeur et vit de sa propre logique sociale.

Le patron morphologique du suffixe -tique a produit, en France, une série cohérente :

Terme	Construction	Année	Inventeur
Informatique	information + automatique	1962	Philippe Dreyfus
Bureautique	bureau + -tique	1976	Louis Naugès et al.
Télématique	télécommunications + informatique	1978	Nora & Minc
Robotique	robot + -tique	~1980	générique
Domotique	domus + -tique	~1984	générique
Frontique	frontline + -tique	~2020	Louis Naugès (again)

Remarquons ce dernier point : Naugès lui-même a récidivé quarante ans plus tard en inventant « frontique » pour désigner les outils des travailleurs de terrain utilisant leur smartphone, selon exactement la même méthode. La cohérence méthodologique de sa démarche sur un demi-siècle est saisissante.

1.2 Les conditions d'un néologisme qui dure

L'histoire de « bureautique », comme celles d'« ordinateur » (Jacques Perret pour IBM, 1955), de « logiciel » (Philippe Renard/CII, 1969) ou de « télématique » (Nora-Minc, 1978), révèle six conditions nécessaires à la réussite d'un néologisme technologique :

1. Un vide lexical réel : le terme doit nommer quelque chose qui existe mais n'a pas encore de nom dans la langue cible
2. Une expérience directe de la réalité nommée : Naugès avait vu le PARC ; Perret avait manipulé l'IBM 650
3. Une cohérence morphologique : le mot doit être « correctement formé » selon les patrons productifs de la langue
4. Un ancrage dans la pratique : une entreprise, un cours, une conférence qui propagent le mot dans des usages concrets
5. Une légitimation institutionnelle : commission de terminologie, Journal Officiel, dictionnaires
6. Le paradoxe de l'effacement : la réussite du mot s'accompagne, paradoxalement, de l'oubli de son auteur, ce qui est le signe qu'il a vraiment pris

Toutes ces conditions sont aujourd'hui réunies pour un nouveau terme.

II. L'augmentique : définition, périmètre, originalité

2.1 Définition

L'augmentique est la discipline qui regroupe l'ensemble des technologies d'intelligence artificielle, des méthodes et des pratiques permettant à l'humain d'augmenter ses capacités de travail intellectuel, décisionnel et créatif.

Construction : augment(er) + -ique (suffixe disciplinaire français, du grec -ική).

Par analogie avec la série française :

• L'informatique traite de l'information automatisée
• La bureautique traite de l'automatisation des tâches de bureau
• L'augmentique traite de l'augmentation des capacités humaines par l'IA
  

2.2 Ce que l'augmentique désigne précisément

L'augmentique couvre toute technologie d'IA dont la fonction principale est d'amplifier une capacité cognitive, décisionnelle ou créatrice de l'humain au travail, et non de la remplacer. Exemples :

• Les assistants génératifs qui accélèrent la rédaction, l'analyse, la synthèse
• Les outils de recherche sémantique qui étendent la mémoire organisationnelle
• Les systèmes d'aide à la décision médicale, juridique ou financière
• Les agents IA qui délèguent des tâches répétitives pour libérer l'attention vers des tâches à haute valeur ajoutée
• Les environnements de co-création humain-IA dans les champs artistiques, scientifiques ou stratégiques

L'augmentique exclut les technologies IA dont la fonction est l'automatisation pure (remplacement d'un opérateur humain par un système autonome sans supervision humaine valorisée), même si la frontière entre augmentation et automatisation est dynamique et fait elle-même partie du champ de l'augmentique.

2.3 Un espace conceptuel réellement libre

La recherche de précédents français révèle un espace conceptuel largement libre. Le terme « augmentique » existe en français depuis au moins 2009, mais exclusivement dans l'univers de la fiction Warhammer 40K, où il désigne des implants cybernétiques bioniques (« augmentique : implant cybernétique »). Ce contexte est aussi étranger à l'IA professionnelle que l'usage de « robot » dans la pièce de Karel Čapek l'était à la robotique industrielle, et l'on sait comment l'histoire a résolu cette distance.

En dehors de la fiction, on ne trouve en français qu'un document Scribd de 2024, traduction automatique d'un manuel académique anglophone (De Gruyter, éd. Anthony Elliott, Handbook of Artificial Intelligence, Identity and Technology Studies), qui utilise « l'augmentique » comme traduction opportuniste du terme anglais augmentics. Il n'existe aucune définition, aucun article, aucune communauté de praticiens qui ait formalisé « augmentique » en français dans le sens de technologies IA augmentant les capacités humaines au travail.

L'antécédent anglophone le plus proche est le terme human augmentics, forgé en 2011 par Robert V. Kenyon et Jason Leigh (University of Illinois at Chicago) dans une communication à l'IEEE : « Human Augmentics (HA) refers to technologies for expanding the capabilities, and characteristics of humans. » Ce terme, repris par l'ouvrage de Zizi Papacharissi (A Networked Self and Human Augmentics, Artificial Intelligence, Sentience, Routledge, 2018), reste à ce jour non traduit en français comme terme disciplinaire structuré.

La définition française de l'augmentique comme discipline des technologies d'IA augmentant les capacités humaines au travail est, à la date du présent document (mars 2026), originale.

2.4 Ce que l'augmentique n'est pas : cartographie des termes adjacents

Terme	Lacune	Différence avec l'augmentique
Humain augmenté	Connotation transhumaniste / modification corporelle	Dit qui est augmenté, pas ce qui augmente ni comment
Technologies d'augmentation	Générique, inclut exosquelettes, pharmacologie, génétique	Aucune spécificité IA, pas de valeur disciplinaire
Augmentation cognitive	Ancré en neurosciences et contexte militaire, couvre aussi la pharmacologie	Résultat cognitif, non pratique professionnelle IA
Intelligence augmentée	Terme défensif (posture éthique), devenu creux par excès d'usage marketing	Posture, non discipline ; ne génère pas de métier ni de formation
AI augmentation (EN)	Non ancré en français, corporate anglo-saxon	Terme anglais, pas de communauté francophone
Exocortex	Connotation science-fiction, désigne un dispositif technique singulier	Implémentation, non champ disciplinaire
Esprit étendu / Cognition étendue	Purement philosophique (Clark & Chalmers, 1998)	Théorie ontologique, non pratique professionnelle
Capacitation / Empowerment numérique	Politique publique d'inclusion, horizon : accès de base	Vise la réduction des inégalités d'accès, non l'augmentation de la performance

L'augmentique occupe un espace unique : celui d'une discipline (avec méthodes, formation, corpus, praticiens) spécifiquement centrée sur l'IA comme vecteur d'augmentation des capacités humaines au travail, à l'exclusion des vecteurs biologiques, mécaniques ou pharmacologiques, et sans la charge transhumaniste des discours sur le corps modifié.

Philosophiquement, l'augmentique s'appuie sur deux fondements : la thèse de l'esprit étendu (Clark & Chalmers, 1998, confirmée par Nature Communications en 2025 pour l'IA générative) et la vision de la man-computer symbiosis de Licklider (1960), qui posait dès les origines de l'informatique que les machines devaient compléter les capacités humaines, non les supplanter.

III. La fracture augmentique : la nouvelle ligne de partage

3.1 Les trois fractures numériques

La notion de fracture numérique a évolué en plusieurs niveaux depuis les années 1990 :

Première fracture (années 1990-2000) : accès au matériel et à la connexion. La ligne de partage s'établissait entre les connectés et les non-connectés. En France, avec 94 % de taux de pénétration internet en 2025, cette fracture est largement résorbée.

Deuxième fracture (depuis Eszter Hargittai, Northwestern, 2002) : compétences et qualité d'usage. Hargittai démontre que l'accès seul ne suffit pas ; ce qui importe, c'est comment on utilise la technologie. Jan van Dijk (Université de Twente) a ensuite systématisé ce modèle en quatre dimensions (motivation, matériel, compétences, usage) et prévenait dès 2017 que « le déplacement de la première vers la deuxième fracture numérique sera probablement amplifié ».

Troisième fracture : les bénéfices réels tirés de l'usage (van Deursen & Helsper, 2015). Même parmi les utilisateurs compétents, les gains socio-économiques concrets sont très inégalement distribués.

3.2 La fracture augmentique : quatrième niveau

La fracture augmentique constitue un quatrième niveau, structurellement différent des trois précédents :

La fracture augmentique est la ligne de partage entre ceux – individus et organisations – qui utilisent l'IA pour multiplier leurs capacités de travail, et ceux qui ne le font pas ou pas encore. Ce n'est plus « connecté / non connecté », ni même « compétent / peu compétent » : c'est « augmenté par l'IA / non augmenté ».

Cette fracture présente trois caractéristiques inédites qui la distinguent des précédentes :

1. Elle est asymétrique et composée. Les gains de productivité des augmentés sont non linéaires. Les études expérimentales le montrent avec précision : des agents de service client utilisant l'IA traitent 34 % de cas supplémentaires par heure pour les moins expérimentés (14 % en moyenne) ; des programmeurs avec IA complètent leurs tâches en 71 minutes contre 161 sans IA ; des consultants en stratégie en dessous de la moyenne gagnent 43 % de performance avec l'IA contre 17 % pour ceux au-dessus de la moyenne. Des rédacteurs avec ChatGPT produisent une qualité supérieure de 18 % en 40 % moins de temps. Pendant ce temps, les non-augmentés restent stationnaires. La distance entre les deux groupes s'accroît de façon exponentielle.

2. Elle opère simultanément à l'échelle individuelle et organisationnelle. C'est ce qui la distingue fondamentalement des fractures précédentes, qui étaient principalement des phénomènes individuels ou géographiques. Les données d'entreprise le confirment nettement : en Europe (2025), 55 % des grandes entreprises (250+ salariés) utilisent l'IA contre 17 % des petites structures (Eurostat). Les gains de productivité suivent la même logique : +7,9 % pour les grandes entreprises contre quasi zéro pour les petites, selon une étude causale sur 12 000 entreprises européennes (BIS Working Paper 1325, 2025). L'OCDE (G7, décembre 2025) confirme que les PME sont trois fois moins susceptibles d'adopter l'IA que les grandes entreprises.

3. Elle est auto-renforçante. McKinsey (State of AI 2025) montre que les organisations qui tirent un vrai bénéfice de l'IA (impact EBITDA mesuré) sont trois fois plus susceptibles de reconstruire leurs processus de bout en bout, ce qui les place encore plus loin devant. 50 % des PME européennes déclarent manquer des compétences nécessaires pour utiliser l'IA (OCDE 2025), et moins de 30 % de celles qui adoptent l'IA offrent une formation aux collaborateurs. La fracture n'est pas un état stable : elle s'élargit.

3.3 Données de cadrage pour la France

• 33 % des Français utilisent l'IA en 2025 (Baromètre du Numérique, ARCEP/ANCT/CGE) ; 67 % ne l'utilisent pas,
• Seulement 15,1 % des citoyens européens utilisent l'IA au travail (Eurostat 2025), contre 32,7 % en usage personnel, révélant que même parmi les utilisateurs, l'augmentation professionnelle reste minoritaire,
• 64 % des 16-24 ans utilisent l'IA en Europe, contre des taux bien inférieurs pour les 55 ans et plus (Eurostat, février 2026),
• En France, seules 10 % des entreprises utilisaient l'IA en 2024 (vs. 13 % de moyenne européenne),
• Les postes requérant des compétences IA affichent une prime salariale de 10 à 20 % (OCDE 2025).

3.4 L'analyse de Marguerit (2025) : la preuve empirique de la bifurcation

La démonstration empirique la plus récente et la plus rigoureuse de la fracture augmentique est celle de David Marguerit (LISER Luxembourg, arXiv:2503.19159, mars 2025). En construisant des indices séparés d'IA d'automatisation et d'IA d'augmentation à partir de 186 498 questions Stack Overflow (2010-2022), et en les croisant avec les données du marché du travail américain (2015-2022), il obtient des résultats structurellement opposés selon le type d'IA :

Indicateur	IA d'automatisation	IA d'augmentation
Création d'emplois nouveaux	Aucun effet	Stimulation significative
Emploi agrégé	Aucun effet significatif	+3,1 % par écart-type
Salaires (bas qualifiés)	-7,7 % par écart-type	Aucun effet
Salaires (hauts qualifiés)	Aucun effet	Positif

La fracture augmentique n'est donc pas un effet de bord : c'est une bifurcation systémique de trajectoires économiques.

3.5 La nuance cruciale par rapport à la fracture numérique classique

La fracture augmentique se distingue de la fracture numérique classique sur plusieurs points fondamentaux :

a) Elle n'est pas résolue par l'accès seul. Un individu connecté, équipé d'un smartphone dernier cri et maîtrisant un traitement de texte n'est pas encore un individu augmenté. La fracture augmentique porte sur la qualité de la relation à l'IA, non sur l'accès à des outils.

b) Elle introduit une asymétrie cognitive, pas seulement économique. Le salon AI HumanX (Las Vegas, 2025) documente un « effet de méta-apprentissage » : les adoptants précoces de l'IA rapportent une transformation cognitive, un élargissement de leur sens du possible, non pas simplement un gain d'efficacité. C'est une bifurcation dans la manière même de penser et de résoudre des problèmes.

c) Elle comporte un paradoxe jevonsien. La thèse de Yu & Xu (2026) sur le Paradoxe de Jevons à l'ère de l'IA s'applique ici avec une acuité particulière : les gains d'augmentation individuelle (un collaborateur deux fois plus productif) peuvent, à l'échelle macroéconomique, créer des effets d'expansion qui finissent par exclure davantage de travailleurs. L'augmentique individuelle peut coexister avec une fracture augmentique systémique plus profonde.

d) Elle frappe différemment les individus et les organisations. Acemoglu (2024) montre que les gains IA se concentrent chez les propriétaires de capital et les travailleurs hautement qualifiés, creusant l'écart capital-travail. Brynjolfsson (2022) théorise le « Piège de Turing » : en construisant des IA qui imitent les humains plutôt qu'elles ne les étendent, on concentre la richesse chez quelques acteurs technologiques et on érode le pouvoir de négociation des travailleurs. La fracture augmentique n'est donc pas un simple problème de formation : c'est une question de gouvernance économique et sociale.

3.6 Vers une définition formelle

La fracture augmentique désigne l'ensemble des inégalités – entre individus, entre entreprises, entre secteurs et entre territoires – issues de l'écart entre ceux qui mobilisent activement l'IA pour augmenter leurs capacités de travail et ceux qui ne le font pas. Cette fracture ne recouvre pas la fracture d'accès numérique classique (premier niveau) ni la fracture de compétences d'usage (deuxième niveau) : elle en constitue un quatrième niveau, caractérisé par son asymétrie croissante, son double ancrage individuel et organisationnel, et son auto-renforcement dynamique.

IV. Pourquoi l'augmentique est un concept juste pour notre temps

4.1 Éviter le piège de la peur

Depuis 2016, le débat sur l'IA au travail est dominé par la question du remplacement : combien d'emplois vont disparaître ? Acemoglu lui-même, dans sa version macroéconomique la plus prudente (2024), estime à seulement 0,55-0,71 % les gains de productivité totale sur dix ans, très en deçà des annonces des géants technologiques. Ce débat, utile mais partial, escamote la question plus productive : qu'est-ce que l'IA permet de faire en plus ?

L'augmentique opère un déplacement de focale. Elle ne nie pas que l'automatisation existe et qu'elle déplace des tâches. Elle affirme que le mouvement le plus significatif, et le plus désirable, est celui qui amplifie l'expertise humaine, libère les professionnels des tâches sans valeur ajoutée, et crée de nouvelles capacités d'action. Comme le note Capraro & Lentsch dans PNAS Nexus (2024) : « les nouvelles technologies comme l'IA devraient être orientées non pas tant vers le remplacement des capacités humaines de résolution de problèmes, mais vers leur amélioration dans une relation symbiotique où les machines sont conçues pour compléter les capacités humaines. »

4.2 Un outil pour nommer, donc pour agir

La fracture augmentique est déjà là. Elle est mesurable (Eurostat, OCDE, BIS, ARCEP). Elle est documentée dans la recherche académique (Hargittai, Brynjolfsson, Acemoglu, Marguerit). Mais elle manque d'un nom en français qui lui permette de devenir un objet de politique publique, de stratégie d'entreprise, et de dialogue social.

C'est exactement ce que faisait « bureautique » en 1976 : nommer une réalité qui existait déjà mais n'avait pas encore de prise dans le langage. Sans le mot, pas de politique, pas de formation, pas d'investissement structuré.

Nommer la fracture augmentique, c'est rendre possible :

• Des politiques publiques d'inclusion augmentique (au-delà de l'inclusion numérique),
• Des diagnostics d'entreprise sur le niveau d'augmentation des équipes,
• Des formations certifiantes aux pratiques augmentiques,
• Un dialogue social sur le partage des gains d'augmentation entre capital et travail,
• Une mesure de l'index augmentique comme indicateur complémentaire des indices de compétitivité.

4.3 L'IA générative comme déclencheur de l'ère augmentique

Les données suggèrent que l'ère augmentique a commencé en novembre 2022, date de lancement de ChatGPT. Avant cette date, l'accès grand public à des outils IA capables d'augmenter significativement des tâches intellectuelles complexes était inexistant. Depuis lors, la bifurcation entre augmentés et non-augmentés s'accélère selon une dynamique proche de ce que CreatorPro décrit comme un doublement de la complexité IA tous les six à huit mois.

L'IA générative n'est pas seulement un outil parmi d'autres : elle représente le premier outil augmentique véritablement accessible à l'ensemble des travailleurs du savoir, sans formation technique préalable. C'est ce caractère universel potentiel qui rend la fracture augmentique particulièrement urgente. Pour la première fois dans l'histoire des technologies, l'augmentation n'est pas réservée aux ingénieurs ou aux spécialistes. Et pourtant, elle reste profondément inégale dans les faits.

V. Conséquences pratiques et applications

5.1 Pour les individus

L'augmentique définit une nouvelle compétence transversale, distincte des compétences techniques (savoir coder), des compétences numériques de base (savoir utiliser un traitement de texte) et de la simple utilisation ponctuelle d'un outil IA. L'aptitude augmentique désigne la capacité d'un professionnel à :

• Identifier les tâches où l'IA lui permettra de faire significativement mieux ou significativement plus,
• Construire une relation continue et évolutive avec des outils IA (co-évolution, non utilisation ponctuelle),
• Évaluer la qualité des outputs IA et savoir les corriger, les orienter, les remettre en question,
• Maintenir et développer son expertise propre en évitant le « paradoxe de la dépendance » que les participants du salon AI HumanX documentaient : certains adoptants d'IA rapportent une perte de confiance dans leurs capacités natives.

5.2 Pour les organisations

Au niveau de l'entreprise, l'augmentique implique un choix stratégique fondamental que Brynjolfsson formule ainsi : automatisation d'abord ou augmentation d'abord ? Les données BIS (2025) montrent que ce choix n'est pas seulement éthique : il est économiquement déterminant. Les organisations qui restructurent leurs processus autour de l'augmentation humaine (et non du simple remplacement de coûts) captent des gains de productivité bien supérieurs et durables.

Pour les PME et TPE, la fracture augmentique est particulièrement critique. Avec seulement 17 % d'adoption IA contre 55 % pour les grandes entreprises (Eurostat 2025), avec 50 % des PME qui déclarent manquer de compétences et moins de 30 % qui forment leurs collaborateurs à l'IA (OCDE 2025), elles risquent de se retrouver dans une position concurrentielle structurellement dégradée : non plus par rapport aux marchés ou aux réglementations, mais par rapport à des concurrents qui opèrent avec des capacités augmentées.

5.3 Pour les politiques publiques

La fracture augmentique appelle un agenda politique spécifique, distinct des politiques d'inclusion numérique classique. Elle ne se résout pas en distribuant des équipements ou en finançant la connexion haut-débit. Elle requiert :

• Des formations à l'aptitude augmentique dans l'enseignement professionnel et supérieur,
• Un soutien à l'expérimentation augmentique dans les PME/TPE (au-delà du simple financement de logiciels),
• Une réflexion sur la gouvernance augmentique : qui décide de l'orientation augmentation/automatisation dans les entreprises, et avec quel contrôle des parties prenantes ?
• Une mesure régulière de la fracture augmentique par secteur, taille d'entreprise, territoire et démographie, intégrée aux dispositifs existants comme le Baromètre du Numérique.
  
  

Conclusion : l'augmentique comme horizon commun

La bureautique a mis cinq ans à passer d'un discours grenoblois au Journal Officiel. Elle a mis vingt ans à entrer dans les programmes scolaires et les dictionnaires. Elle a accompagné une transformation qui a touché la totalité des travailleurs de bureau de la planète.

L'augmentique désigne une transformation d'une ampleur au moins comparable. Elle ne s'arrêtera pas aux frontières des métiers du savoir : elle s'étend progressivement à la santé, à l'éducation, à l'artisanat, à la gestion publique. Et la fracture qu'elle crée, si elle n'est pas nommée, mesurée et politiquement adressée, risque de générer des inégalités structurelles que ni la connexion haut-débit ni la formation aux outils bureautiques ne pourront combler.

Comme le résume le PNUD dans son Rapport sur le Développement Humain 2025 : « Un monde d'AI haves et d'AI have-nots serait un monde d'instabilité perpétuelle. Nous ne devons jamais laisser l'IA signifier "advancing inequality". »

L'augmentique est le nom de ce que nous avons à construire ensemble. La fracture augmentique est le nom de ce que nous avons à éviter.

Références principales

• Capraro, V. & Lentsch, A. (2024). The impact of generative artificial intelligence on socioeconomic inequalities and policy making. PNAS Nexus / PMC11165650.
• Insight CreatorPro AI (2025). The Second Digital Divide: Automation vs. Augmentation.
• AI Salon (2025). HumanX AI Salon - The Future of Work.
• Yu, D. & Xu, B. (2026). The Jevons Paradox in the AI Era: AI applications for enhancing environmental sustainability at the firm level. Economic Analysis and Policy.
• Hargittai, E. (2002). Second-Level Digital Divide: Differences in People's Online Skills. First Monday, 7(4).
• Brynjolfsson, E. (2022). The Turing Trap: The Promise & Peril of Human-Like Artificial Intelligence. Dædalus, 151(2).
• Acemoglu, D. & Restrepo, P. (2020). The Wrong Kind of AI? Artificial Intelligence and the Future of Labour Demand. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society.
• Acemoglu, D. (2024). The Simple Macroeconomics of AI. MIT Working Paper.
• Marguerit, D. (2025). Augmenting or Automating Labor? The Effect of AI Development on Labor Market Outcomes. arXiv:2503.19159.
• Aldasoro et al. (2025). AI Adoption, Productivity and Employment: Evidence from European Firms. BIS Working Paper No. 1325.
• OECD (2025). AI Adoption by Small and Medium-Sized Enterprises. G7 Discussion Paper.
• UNDP (2025). A Matter of Choice: People and Possibilities in the Age of AI. Human Development Report 2025.
• Kenyon, R.V. & Leigh, J. (2011). Human Augmentics: Augmenting Human Evolution. IEEE EMBS Conference.
• Papacharissi, Z. (ed.) (2018). A Networked Self and Human Augmentics, Artificial Intelligence, Sentience. Routledge.
• La Jaune et la Rouge, n°367, octobre 1981. La Bureautique.