Impact de l’IA et l’IA générative sur les emplois
Entre catastrophisme et minimisation
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Quel va être l’impact de l’IA et de L’IA générative en particulier sur l’emploi, notamment en France ? Un rapport de la commission de l’intelligence artificielle remis au gouvernement le 14 mars 2024 et analysé en détail par Alain Goudey sur son blog permet de donner un début de réponse. Cet impact serait de 5 % (un chiffre précis) ce qui paraît contre-intuitif par rapport à la « révolution » de l’IA générative que tous les gourous annoncent depuis un an. Ce chiffre est cité au sein d’une partie du rapport, assez nuancée, sur laquelle nous désirons revenir dans cette brève.
IA et emploi, entre catastrophisme et minimisation
Notre propre analyse empirique suggère un effet positif de l’IA sur l’emploi dans les entreprises qui adoptent l’IA, car celle-ci remplace des tâches, et non des emplois. Dans 19 emplois sur 20, il existe des tâches que l’IA ne peut pas accomplir. Les emplois directement remplaçables par l’IA ne représenteraient donc que 5 % des emplois d’un pays comme la France. Par ailleurs, la diffusion de l’IA va créer des emplois, dans de nouveaux métiers, mais aussi dans d’anciens métiers. Au total, certains secteurs ou certains domaines pourraient connaître des baisses nettes d’emplois, qui doivent être accompagnées par les pouvoirs publics, mais cela n’implique pas que l’IA aura un effet négatif sur l’emploi national en France.
Rapport de la commission de l’intelligence artificielle, mars 2024 – p41
Une angoisse palpable chez certains jeunes étudiants
Souvent, je discute avec de jeunes étudiants, principalement américains, sur le sujet de l’impact de l’IA générative sur l’emploi et son orientation. Je sens souvent un peu de réticence voire d’angoisse chez eux à une période où on se cherche beaucoup et où on n’est pas forcément toujours très fixé sur ce que l’on veut faire dans le futur. Or, le buzzLes recommandations, le marketing du bouche à oreille et les réseaux sociaux pour être incontournable. autour de l’IA générative brouille encore la vision de ces étudiants en leur faisant sentir le poids d’une incertitude déjà difficile pour certains à digérer.
Ces derniers temps, des rapports sont venus jeter de l’huile sur le feu, comme celui du FMI, dont voici un extrait :
Près de 40 % de l’emploi mondial est exposé à l’IA, les économies avancées étant plus à risque, mais aussi mieux préparées à exploiter les avantages de l’IA que les marchés émergents et les économies en développement. Dans les économies avancées, environ 60 % des emplois sont exposés à l’IA, en raison de la prédominance des emplois axés sur les tâches cognitives. Une nouvelle mesure de la complémentarité potentielle de l’IA suggère que, parmi ces emplois, environ la moitié pourrait être affectée négativement par l’IA, tandis que le reste pourrait bénéficier d’une productivité accrue grâce à l’intégration de l’IA.
Rapport du FMI 2024 sur l’IA et l’impact sur l’emploi et le futur du travail
Le gouvernement britannique a également sorti son rapport sur ce sujet. Son approche est plus orientée sur les tâches est un peu plus nuancée, mais assez catastrophiste quand même.
Les progrès de l’intelligence artificielle (IA) sont susceptibles d’avoir un effet profond et généralisé sur l’économie et la société britanniques, bien que la nature précise et la rapidité de cet effet soient incertaines. On estime que 10 à 30 % des emplois sont automatisables et que l’IA a le potentiel d’accroître la productivité et de créer de nouveaux emplois à haute valeur ajoutée dans l’économie britannique.
Rapport de Gov.uk sur l’impact de l’IA sur les emplois
À noter toutefois cet encadré important qui nous enjoint d’interpréter ces résultats avec prudence.
Un rapport plus nuancé sur l’impact de l’IA sur les emplois
Le rapport français est beaucoup plus nuancé et fait référence à un grand nombre d’études intéressantes, à commencer par celle d’Antonin Bergeaud (X de formation, économiste et prof à HEC), dont est tiré le fameux graphique qui avait attiré mon attention dans l’article d’Alain (voir ci-dessous).
L’approche du rapport français fait bien la distinction entre IA générative et IA tout court et même automatisation au sens large et industriel. Une distinction qui paraît bien importante tant les amalgames sont nombreux qu’on finit par se demander si on est en train de mesurer l’impact de l’IA (laquelle ? Générative ? Machine Learning, deep learning, réseaux de neurones… ?) ou de l’informatique en général, à moins que ce soit de la robotisation, des usines…
Bref, L’IA est partout et dans tout et réciproquement, et c’est comme ça qu’on arrive à générer des paniques dans le grand public et notamment les étudiants qui cherchent à trouver leur voie dans le futur.
Un rapport plus précis et plus nuancé
Le rapport français est donc plus précis que les autres que j’ai pu lire en ce sens qu’il fait bien la distinction entre l’IA générative et les autres. Il se préoccupe également de raisonner au niveau des tâches et pas seulement au niveau des métiers. Cette démarche a été également approchée par le gouvernement britannique.
Le rapport critique les approches antérieures en les renvoyant dos à dos et en précisant que finalement, il n’y a peut-être pas lieu de paniquer :
Cette approche par l’exposition des tâches à l’IA a l’avantage de permettre d’estimer des effets agrégés au niveau de l’économie dans son ensemble, et de permettre des comparaisons entre pays. Toutefois, elle recèle plusieurs limites. Citons les deux principales. D’une part, c’est une approche statique : les études s’appuient sur les tâches existantes et ne tiennent donc pas compte des tâches qui pourraient être créées à la suite du développement de l’IA […] D’autre part, cette approche repose sur une estimation de la probabilité de remplacement par l’IA des différentes tâches (voir l’encadré).
Bref, même en raisonnant par les tâches, on n’y arrive pas vraiment, car cela revient à faire le tableau à l’huile d’un paysage depuis la fenêtre d’un train qui roule à 100 km/h et qu’en prime le peintre a oublié ses lunettes à la maison et qu’il émet donc des hypothèses pour savoir s’il devrait mettre des vaches dans le pré de son tableau.
[…] au total, le déploiement de l’IA dans l’économie devrait avoir un effet global positif sur le nombre d’emplois. Les prévisions catastrophistes sur la fin du travail ne sont pas plus crédibles que les prévisions du même type faites dans le passé. D’autant que même l’approche par tâche représente une borne haute pour l’impact de l’IA, puisqu’elle fait l’hypothèse qu’il est rentable d’automatiser toutes les tâches automatisables. Or cette hypothèse est loin d’être vraie aujourd’hui. La baisse du coût des systèmes d’IA ainsi que la possibilité de distribuer le même système IA à de très nombreux utilisateurs seront des facteurs clés pour déterminer l’impact de l’IA sur les tâches et l’emploi.
En conclusion, si le résultat n’est pas négatif, c’est qu’il doit être positif, même s’il est sans doute aussi difficile de le démontrer que l’inverse.
5 % d’impact de l’IA sur l’emploi… et pourquoi pas 5,2 % ?
Quant aux 5 % qui sont annoncés dans ce rapport (voir la citation plus haut), je suppose qu’il faut les prendre comme un ordre de grandeur. Qui est d’ailleurs nuancé dans le rapport en précisant que ces 5 % peuvent varier d’un métier à un autre. Ce que j’en retiens, c’est que l’immense majorité, le chiffre de 95 % n’est probablement pas à prendre au pied de la lettre. Des métiers ne seront pas touchés par l’intelligence artificielle, et surtout l’intelligence artificielle générative, ce qui ne nous choque pas, et nous renvoie à notre travail sur les jobs de 2030, où nous montrions déjà la prévalence des métiers non automatisables (techniciens de surface et autres) dans les professions les plus recherchées.
Impact de l’IA sur l’emploi : automatiser n’est ni facile ni instantané
Même les métiers apparemment faciles à automatiser, comme les métiers de la comptabilité, par exemple (si on omet ses aspects les plus proches du conseil) sont sur la sellette depuis des années. Mais malgré les prévisions catastrophistes, y compris les nôtres, il faut constater aujourd’hui que la profession de comptable reste parmi les plus demandées. Pourtant, tous les outils technologiques existent pour automatiser à la fois le travail et la transmission des données. Et désormais, les factures sont toutes dématérialisées ou presque. Pourtant, le travail reste manuel, qu’on le veuille ou non. Cocher des cases entre systèmes de réconciliation ou recopier des chiffres dans un journal grand livre, la différence tient surtout dans la baisse de technicité du métier.
Idem pour la banque dont on annonce depuis des années l’implosion. Là encore, il nous faut faire amende honorable. Et pourtant les restructurations sont nombreuses et n’ont pas attendu Gemini et ses amis. Mais voilà, les changements n’arrivent pas instantanément, l’économie n’est pas régie par les règles de la magie et les organisations humaines font de la résistance.
Revenons enfin sur un métier qui nous a interpellés dans le graphique d’Antonin Bergeaud, celui de secrétaire, un métier déjà largement réformé depuis les années 90, et qui n’a cessé de se transformer au point de quasiment disparaître aux États-Unis (elles ne sont qu’une fraction des employés qui ne représentent déjà que 19 % des emplois). Et pourtant, le poids de l’intelligence artificielle entre les années 1980 et 1999 était certainement très mineur, pour ne pas dire nul, ce qui n’est pas le cas des technologies de l’information classiques.
IA et emploi : des chiffres à relativiser
Il faut donc nuancer ces prévisions à commencer par celles du FMI. Et il faut reconnaître à ce rapport de la commission de l’intelligence artificielle, le mérite d’apporter des nuances intéressantes.
En conclusion de ce bref article, nous ne sommes pas beaucoup plus avancés sur l’impact de l’IA, et encore moins de l’IA générative sur les emplois de demain. Certes, comme le font remarquer les auteurs du rapport, nous assistons déjà et assisterons à des effets d’aubaine pour licencier des personnes dans des métiers où les business modèles sont déjà mis en péril par les TIC, comme le journalisme.
Mais assiste-t-on à une « révolution » de l’emploi ? Les auteurs du rapport ne nous en fournissent pas le signe. Et si 5 % est un chiffre bien trop précis pour qu’il soit juste, il n’en est néanmoins que le signe d’une proportion mineure.
L’avenir nous dira si ce chiffre ou celui du fonds monétaire international était le bon, mais j’ai bien envie de pencher pour celui de la commission de l’intelligence artificielle.
Les prévisision mentent mais pas les chiffres
Enfin, pour finir sur une note intellectuelle, citons Vaclav Smil dans son livre les « chiffres ne mentent jamais » (Numbers don’t lie, livre non traduit)
Faire preuve de réalisme en matière d’innovationL'innovation va de la compréhension (intuitive ou non) du comportement de l’acheteur à la capacité d’adaptation à l'environnement
Les sociétés modernes sont obsédées par l’innovation. Nous devons croire que l’innovation ouvrira toutes les portes imaginables : une espérance de vie bien supérieure à 100 ans, la fusion de la conscience humaine et de la conscience de la machine, une énergie solaire essentiellement gratuite.
Cette génuflexion sans esprit critique devant l’autel de l’innovation est erronée à deux égards : elle ignore les grandes quêtes fondamentales qui ont échoué après avoir dépensé des sommes considérables pour la recherche.
Et elle n’a pas grand-chose à dire sur les raisons pour lesquelles nous nous en tenons si souvent à une pratique inférieure alors que nous savons qu’il existe une voie d’action supérieure.
Vaclav Smil, Numbers don’t lie
C’est cette dernière phrase qui me paraît importante. Dans tous ces travaux de prévisions théoriques, on part toujours de l’impression que puisqu’une solution est bonne on va l’appliquer.
Même si cela paraît évident à première vue, ce que le terrain nous a appris tout au long de notre carrière, et souvent à nos dépens, c’est que quand une solution est meilleure, surtout quand elle est meilleure, la résistance au changement n’en est que plus grande. Et ce sont rarement les solutions les plus évidentes et les plus rentables qui l’emportent, d’autant que les décisions humaines sont rarement rationnelles.
Ainsi, à supposer que l’IA générative soit une réelle merveille de productivité, et nous nous permettons de remettre ce dogme en question, il serait faux de croire que le simple fait qu’elle existe en garantisse la mise en œuvre rapide et universelle… Là encore, il faudra accepter de donner du temps au temps.
- télécharger le rapport du FMI de 2024 sur l’impact de l’IA sur les emplois
- télécharger le rapport britannique de nov. 2023 sur l’impact de l’IA sur les emplois au Royaume-Uni
- télécharger le rapport d’Antonin Bergeaud de 2024 sur l’impact de l’IA sur les tâches et les emplois
- télécharger le rapport de la commission de l’intelligence artificielle de 2024
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Yann Gourvennec a créé visionarymarketing.com en 1996. Il est conférencier et auteur de 6 livres. En 2014, il est passé d'intrapreneur à entrepreneur en créant son agence de marketing numériqueDéfinition marketing digital, un terme utilisé en permanence et pourtant bien mal compris car mal défini.
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