Depuis la sortie de ChatGPT en novembre 2022, l’impact de l’intelligence artificielle (IA) suscite des spéculations. Les opinions divergent grandement : d’un côté, on promet un regain de productivité sans précédent, de l’autre, on craint une catastrophe sur le marché de l’emploi. Des études, comme celles de Carl Frey et Michael Osborne, ont semé le doute et la peur quant au futur de nos emplois dans un monde de plus en plus automatisé. Pourtant, les hypothèses sous-jacentes à ces prédictions méritent d’être examinées de plus près.
L’adoption de l’IA : un processus encore limité
La première hypothèse concerne l’adoption rapide et massive des technologies IA. Selon les études menées, cette adoption reste modérée. En 2020, seulement 13 % des entreprises avaient intégré l’IA à leurs processus. Les difficultés liées aux compétences nécessaires et les coûts élevés freinent cette adoption.
Outre ces défis, la technologie elle-même pose problème. Les entreprises font face à des obstacles technologiques comme le manque de fiabilité et d’intelligibilité des systèmes IA, ainsi que l’insuffisance de l’infrastructure informatique. Les outils destinés à un usage individuel ne se traduisent pas facilement à l’échelle organisationnelle. Les risques de manque de fiabilité persistent, même dans des cas récents comme celui d’Air Canada et son chatbot.
| 🔍 | Récapitulatif |
|---|---|
| 📉 | Adoption limitée |
| 💼 | Problèmes technologiques |
| 🛠️ | Compétences rares |
Une productivité à relativiser
La deuxième hypothèse concerne l’impact de l’IA sur la productivité. Le paradoxe de la productivité, identifié par Robert Solow en 1987, persiste. Ce paradoxe montre que l’on observe les ordinateurs partout sauf dans les statistiques de productivité. Cette tendance se perpétue avec l’IA.
Des études récentes, pourtant, montrent des augmentations de productivité dans certaines tâches spécifiques : 40 % pour des tâches de rédaction via ChatGPT, ou encore 14 % dans des centres d’appels. Cependant, ces effets ponctuels ne garantissent pas des gains généralisés à l’échelle de l’entreprise. Une autre étude indique que l’augmentation initiale de productivité peut être annulée par les besoins accrus de vérification et de correction.
Vers une substitution humaine ?
Pour l’IA de détruire l’emploi, une troisième hypothèse est nécessaire : les gains de productivité doivent se substituer au travail humain. Toutefois, les taux de chômage dans les pays de l’OCDE n’ont cessé de diminuer, atteignant des niveaux historiquement bas en 2023.
Dans l’histoire économique, les emplois perdus dans l’agriculture ont été compensés par de nouveaux postes dans l’industrie et les services. La technologie modifie la structure des emplois plus qu’elle ne les supprime. De plus, elle engendre de nouveaux métiers, contribuant à la création de nouvelles opportunités de travail.
En somme, l’impact de l’IA dépendra de son déploiement. Les applications qui automatisent les tâches peuvent réduire certains emplois, mais celles qui augmentent les compétences humaines ouvrent de nouvelles possibilités. Par exemple :
- La banque en ligne qui déplace le travail vers le client
- Les caisses automatiques des supermarchés
- ChatGPT facilitant la rédaction de documents complexes
Il apparaît que l’enjeu principal réside dans la manière dont la valeur et les rôles sont redistribués. Les études montrent que les gains de productivité bénéficient principalement aux travailleurs les moins qualifiés, alors que les plus expérimentés stagnent ou perdent en efficacité. Cela pourrait aider à restaurer la classe moyenne en démocratisant les emplois à forte valeur ajoutée.
Face au vieillissement de la population, à la diminution de la part des actifs et aux nombreux défis tels que la transition écologique, la question se pose : l’IA sera-t-elle suffisante pour répondre aux besoins en accroissant la productivité du travail ?
