En seulement six mois, ChatGPT a commencé à révolutionner notre manière de travailler, révélant jour après jour son remarquable potentiel. Alors que nous assistons à ces avancées rapides, il est essentiel de réfléchir à l'impact sur le monde du travail de cette technologie des modèles de langage de grande taille (Large Language Model ou LLM en anglais).
L'IA peut accomplir la moitié des tâches des travailleurs.
La recherche nous indique qu'environ 50% de la main-d'œuvre américaine pourrait voir au moins 60% de ses tâches de travail effectuées par des LLM couplés à des logiciels développés sur leur base.
Ce constat provient d'un article de recherche pré-publié en mars, impliquant des chercheurs d'OpenAI (qui peuvent difficilement être soupçonnés de surestimer l'impact des technologies similaires à ChatGPT sur le marché du travail).
Arrêtons-nous une seconde sur ce fait effarant : la moitié des employés pourraient voir la majorité de leur travail réalisée plus efficacement par des machines, simplement en tirant parti des LLM et des logiciels basés sur LLM.
De manière cohérente, environ 50% de toutes les tâches des travailleurs aux États-Unis pourraient être réalisées beaucoup plus rapidement et avec le même niveau de qualité en utilisant des LLM et des logiciels basés sur LLM.
L’étude de mentionne pas que les tâches sont parfois réalisées avec des niveaux de qualité non pas équivalents, mais bien supérieurs à ce que chaque individu pourrait atteindre par lui-même, quel que soit le temps qu’il y consacre.
Pourtant, l’existence d’une faisabilité technique à grande échelle de l'automatisation ne signifie pas nécessairement qu'elle se produira réellement.
Les tâches qui peuvent être automatisées le seront
Pour qu'une tâche soit automatisée, une fois la faisabilité technique confirmée, certaines conditions supplémentaires doivent être remplies :
Création de valeur Dans le cas des LLM, la proposition de valeur est claire. Le coût marginal d'utilisation de ChatGPT est négligeable, tandis que l'avantage marginal en termes de gains de productivité et de créativité est important. Par exemple, automatiser les tâches juridiques pourrait réduire les frais juridiques de 90% - une raison convaincante pour l'automatisation.
Absence de préférence pour l'interaction humaine Dans la plupart des cas, il n'y a pas de préférence pour l'intervention humaine par rapport aux machines pour les tâches dans lesquelles les LLM excellent. Cependant, les normes sociales et les préférences peuvent favoriser l'intervention humaine pour certaines tâches, comme en psychologie ou en soins aux personnes.
Ces facteurs étant posés, qu'est-ce qui pourrait empêcher une tâche d'être rapidement automatisée ?
Règlementation La règlementation, telle que la loi sur l'IA en Europe, vise à maintenir les normes d'une IA digne de confiance. Cela inclut la garantie d'une supervision humaine, l'explicabilité et la transparence des algorithmes, l'absence de biais et la protection des données. Cette règlementation ralentira probablement le déploiement de l’IA, en particulier dans les catégories jugées à haut risque.
Inertie d'adoption On ne prévoit pas d’inertie d'adoption particulièrement élevée, car l'IA générative est d’ores et déjà adoptée à une vitesse vertigineuse. ChatGPT a atteint 1 million d'utilisateurs en seulement 5 jours et a franchi la barre des 100 millions en un mois. A titre de comparaison, il a fallu environ 40 ans après l'introduction des moteurs électriques pour que l'électricité se généralise vraiment dans la société .
La création de valeur est élevée ; il n'y a pas de préférence pour l'interaction humaine ; l’inertie d'adoption est minimale ; la règlementation n'est pas encore en place, bien que potentiellement limitante. Au global, il est clair que les tâches qui peuvent être automatisées par les LLM le seront - et rapidement.
Il y aura un bouleversement sur le marché du travail
L'automatisation entraînera la disparition de certains emplois, tandis que de nouveaux emplois apparaîtront. Dans la plupart des cas, cependant, les emplois existants subiront des changements radicaux à mesure que les tâches seront automatisées, et que les tâches restantes seront recombinées pour donner lieu à de nouveaux périmètres d’emplois.
On peut s'attendre à des résultats différents selon les cas de figure :
Si les tâches principales d’un emploi sont automatisées, il risque davantage d'être recombiné avec d'autres emplois ou de disparaître complètement. Cela inclut des professions telles que les traducteurs, les correcteurs, les développeurs et les analystes, parmi beaucoup d’autres.
Si seules les tâches secondaires sont automatisées, les titulaires de ces postes connaîtront une augmentation de la productivité. Par exemple, les stratèges peuvent utiliser les LLM pour améliorer considérablement leur productivité et leur efficacité, du moins initialement.
A chaque fois, l’inconnue principale, pour déterminer l'impact sur l'emploi, demeure la demande résultante.
Les emplois très demandés et en pénurie actuelle, tels que les médecins et les enseignants, subsisteront malgré l'automatisation de nombreuses tâches chronophages. La productivité accrue leur permettra de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Même pour des tâches très fortement automatisées, par exemple comme la génération de campagne marketing, il est difficile de savoir s’il y en aura beaucoup plus générées avec les effectifs humains actuels , ou si les effectifs chuteront tant la productivité aura été dopée pour une demande qui n’aura pas augmenté dans les mêmes proportions.
Comment se préparer au futur du travail
Face au bouleversement à venir sur le marché du travail, l'essor de l'IA a 3 implications majeures pour chacun :
Gérer le changement A tout le moins, votre emploi évoluera considérablement en raison de l'automatisation de certaines de ses composantes. Vous devez accepter le changement et exceller, par conséquent, dans l'art de l’adaptation.
Utiliser la technologie Si vous n'utilisez pas cette nouvelle technologie disponible, quelqu'un d'autre l'utilisant vous remplacera rapidement. Assurez-vous donc de maîtriser l’usage de cette technologie.
Affûter les compétences humaines La façon de se protéger et de se différencier des machines est d'exceller dans les compétences que les machines ne peuvent pas facilement reproduire. Concentrez-vous donc sur les compétences socio-émotionnelles, la pensée critique, la créativité et d'autres compétences considérées comme typiquement humaines.
Ceci est un rappel, s’il en était encore besoin, que chacun doit s'engager dans un parcours d'amélioration continue des compétences pour se préparer au futur du travail.
Nous, chez Elendi, pouvons vous aider : c'est notre mission et notre expertise.