L'IA générative aura un impact sur 60 % des emplois dans les économies avancées
À Davos, Kristalina Georgieva, directrice générale du FMI, a présenté les principales conclusions de l'étude "GenAI : Artificial Intelligence and the Future of Work" lors d'une interview accordée à Bloomberg (1). "Les résultats sont frappants : dans les économies avancées, environ 60 % des emplois pourraient être affectés par l'IA. Environ la moitié de ces emplois exposés peuvent principalement bénéficier de l'intégration de l'IA pour soutenir le travail humain et augmenter la productivité. Pour l'autre moitié, les applications de l'IA peuvent automatiser et remplacer des tâches importantes actuellement effectuées par des humains." L'impact est d'autant plus important que la part des emplois de la connaissance dans l'économie est élevée. EY (3) estime que près de 70 % des emplois aux États-Unis subiront un impact moyen à élevé. Pour l'ensemble de l'économie mondiale, on estime que "seulement" 40 % des emplois seront touchés par la GenAI (1).
MODÈLE - Impact de la GenAI sur les métiers de la connaissance : un mix d'automatisation et de soutien
Il n'est pas évident de mesurer l'impact de l'IA générative sur le travail humain et les emplois. Les emplois et les métiers sont un mélange complexe de tâches et d'activités réalisées par des humains utilisant les compétences nécessaires et dépendant très souvent du contexte et de l'environnement de travail. Le FMI, en collaboration avec des universitaires, a élaboré un modèle scientifique pour quantifier l'impact de l'IA générative sur les emplois (1,4,5) en tenant compte de tous ces facteurs. Le point de départ est la conceptualisation des emplois individuels comme un ensemble de (micro)tâches.
Quelle que soit la tâche, l'on peut se demander si elle est exposée ou non à la GenAI. Exposée, dans le sens où la GenAI peut avoir un impact significatif sur la manière dont la tâche est exécutée. Les tâches exposées peuvent soit être remplacées par la GenAI - et donc automatisées - soit être soutenues et améliorées par un outil de la GenAI. Les tâches purement physiques ne sont pas exposées à la GenAI, par exemple la représentation d'une pièce de théâtre par des acteurs ou le service par des serveurs dans un restaurant. En revanche, l'écriture de la pièce ou encore la traduction des menus sont bel et bien exposées à la GenAI.
L'impact de la GenAI d'un métier représente l'impact cumulatif de la GenAI sur l'ensemble des micro-tâches qui consituent ce métier. L'impact de la GenAI sur les emplois est représenté dans un quadrant avec les dimensions de l'exposition et de la complémentarité (voir figure 1).
Figure 1: modèle conceptuel de l'impact de la GenAI sur l'emploi (FMI, 5)
D'un point de vue sociologique, le niveau d'exposition à l'emploi mesure en quelque sorte le degré de chevauchement entre les applications de l'IA et les compétences humaines requises pour l'emploi. En cas de chevauchement important - et donc d'exposition élevée - on analyse ensuite dans quelle mesure les micro-tâches de l'emploi peuvent être automatisées. Si le travail peut être largement automatisé, il y a peu de complémentarité entre le travail humain et l'outil de GenAI. La complémentarité de l'emploi avec la GenAI est donc une mesure sociologique de la mesure dans laquelle l'emploi est ou n'est pas protégé contre le remplacement de l'emploi par l'IA. Une faible complémentarité signifie que l'emploi disparaîtra en grande partie. Cette mesure tient compte des compétences requises et du contexte social, éthique et physique de l'emploi.
Sur la base de ce modèle, Goldman Sachs (6) a analysé le contenu de 900 professions aux États-Unis et leur exposition à la GenAI. Le résultat est la distribution ci-dessous.
Figure 2 : répartition de l'impact de la GenAI sur 900 emplois américains (Goldman Sachs, 6)
Seul un pourcentage infime d'emplois disparaîtra parce qu'ils seront (presque) entièrement automatisés (avec un pic à 100 % dans la figure). Il s'agit par exemple des postes de traducteur, de service d'assistance de première ligne et de télémarketing. Près de 40 % des emplois ne seront pas touchés. Dans la majorité des emplois (+60 %), une partie des tâches est automatisée, optimisée ou assistée par la GenAI. L'IA prend en charge les tâches routinières, ce qui permet à l'employé de consacrer plus de temps à des tâches plus complexes. Chat-GPT, GitHub et de nombreux autres outils de GenAI deviennent des assistants personnels et intelligents (copilotes) pour les travailleurs du savoir. Dans la plupart des emplois, la GenAI permet d'accroître la productivité, par exemple en améliorant la qualité et en augmentant la quantité et la rapidité des résultats. Voir le premier article de la série GenAI sur l'impact économique et la productivité du travail (2).
CARTOGRAPHIE des emplois - Développement de logiciels et de produits, assistance à la clientèle et création de contenu
Le modèle d'impact du GenAI permet de cartographier les emplois. Sur la base des caractéristiques du modèle, de la littérature et de nos propres analyses, nous arrivons à la figure 3 ci-dessous.
Figure 3 : Illustration de l'impact de la GenAI sur les types d'emplois
Analyse personnelle basée sur divers documents
-
Les emplois à faible exposition ont un potentiel minimal ou nul pour l'optimisation de la GenAI. Ce groupe comprend la plupart des professions physiques telles que les serveurs, les machinistes, les ouvriers du bâtiment ou les opérateurs de machines dans l'industrie manufacturière. Les professions hautement qualifiées telles que les chirurgiens sont également peu exposées à la GenAI car le cœur du métier est la chirurgie physique. Notez que presque toutes les professions peuvent être soutenues par l'IA "classique", par exemple les applications d'IA pour l'imagerie médicale, les robots chirurgicaux d'IA ou la maintenance prédictive des machines pilotée par l'IA.
-
Dans les emplois très exposés et peu complémentaires, la GenAI est plus susceptible de remplacer un grand nombre de tâches humaines. Les travailleurs du savoir qui effectuent principalement des tâches d'exécution, des tâches répétitives et des tâches routinières sont inclus dans cette catégorie. Il s'agit par exemple des traducteurs, du service d'assistance de première ligne du service clientèle et d'un assistant juridique qui rédige principalement des contrats. Ces emplois et ces employés subiront un processus de changement, comme nous l'avons déjà vécu à plusieurs reprises dans l'industrie et la société. Plus de temps et d'espace seront libérés pour les interactions interpersonnelles, la créativité et la pluridisciplinarité.
-
Les emplois à forte exposition et à forte complémentarité présentent un potentiel important pour le soutien de l'IA et les gains de productivité. Il s'agit principalement d'emplois cognitifs à haut niveau de responsabilité, de créativité et d'interactions interpersonnelles, tels que les chercheurs, les consultants en entreprise, les ingénieurs en logiciel, les développeurs de produits physiques, les avocats et les juges. Les avocats et les juges ont une formation similaire à celle d'un assistant juridique, mais il est peu probable qu'un robot d'IA plaide ou rende un verdict dans une salle d'audience.
APPLICATION - Soutien à la GenAI illustré par des exemples et des cas d'utilisation
Le quadrant supérieur droit de la figure ci-dessus correspond à des emplois à haute valeur ajoutée. La part de ces types d'emplois dans notre industrie technologique est particulièrement élevée. La littérature montre - à ce stade de l'évolution technologique - que le développement de logiciels et de produits physiques peut bénéficier d'un très grand coup de pouce de la part de la GenAI. Une bonne synergie entre les humains et les outils de la GenAI apporte plus d'efficacité, plus de qualité et plus de créativité à l'ingénierie, à la conception de produits et au développement de logiciels.
Par ailleurs, on observe une augmentation de la productivité dans presque toutes les fonctions support des entreprises, telles que le marketing et les ventes, le service à la clientèle, les aspects juridiques et contractuels et le conseil aux entreprises. Toutes les entreprises, quel que soit leur secteur d'activité, peuvent potentiellement tirer un grand profit de l'utilisation de la technologie GenAI. Le tableau ci-dessous présente quelques cas d'utilisation concrets basés sur la littérature et nos propres analyses.
| Amélioration des performances de GenAI dans les entreprises | |
| Type d'activité | Soutien à la GenAI : applications concrètes et cas d'utilisation |
| Développement de logiciels | - Programmation. GitHub Copilot et d'autres outils sont une paire GenAI-programmeur représentant du code et même des applications entières en temps réel. - Tests automatisés et contrôle de la qualité. La GenAI peut générer des scénarios de test et effectuer des tests complets, garantissant ainsi la qualité du logiciel. - Documentation du code. GenAI peut analyser le code et générer de la documentation dans différents formats, ce qui permet aux développeurs d'économiser du temps et des efforts. - Traduction du code. GenAI peut traduire du code d'un langage ou d'un cadre de travail à un autre. Les applications comprennent le développement multiplateforme et la migration des systèmes existants. - Interfaces de développement logiciel en langage naturel. Un environnement No Code Low Code très convivial et complet. En utilisant des instructions en langage naturel, les utilisateurs peuvent inclure une description du résultat final souhaité ainsi que du contexte et de l'utilisation de l'application (à développer). Cela permet de développer facilement des alternatives et des itérations. |
|
Développement de produits R&D |
- Phase de recherche beaucoup plus efficace dans les études de marché et d'utilisateurs : recherche, analyse et rapport de la littérature disponible et des conclusions. |
|
Business consulting Legal & contracting |
Marketing et conseil aux entreprises Juridique et contractuel |
| Support client | - Les chatbots et les assistants virtuels soutiennent les processus de libre-service de première ligne des clients, capables de fournir des réponses personnalisées en temps réel dans n'importe quelle langue. - Copilote de l'agent de clientèle. Assistez les agents (spécialisés) du service d'assistance avec une assistance et des suggestions en temps réel basées sur les données des clients et les demandes similaires des clients dans le passé. - Gestion et automatisation des tickets. En analysant le comportement des clients et en proposant de manière proactive des recommandations de produits ou des réponses aux questions fréquemment posées, les entreprises peuvent résoudre de manière proactive les tickets et les demandes. - Détection des tendances et analyse des clients. Analysez les commentaires non structurés des clients à l'aide de transcriptions d'appels, d'interactions avec le service d'assistance, d'enquêtes auprès des clients et d'interactions sur le site web. Cela permet de détecter et d'analyser les principales tendances, les questions brûlantes et le sentiment général des clients. - Assistance multilingue. L'IA générative simplifie la fourniture d'une assistance en plusieurs langues sans qu'il soit nécessaire de disposer d'une équipe multilingue diversifiée, ce qui permet aux entreprises de servir plus facilement un public plus large et mondial. - Accélération de l'intégration et de la formation des nouveaux membres du personnel du service d'assistance et des agents d'assistance à la clientèle. |
CONCLUSION - De l'information à l'expertise à la portée de tous
La nouvelle technologie d'IA générative est porteuse de grandes opportunités pour la plupart des entreprises grâce à l'augmentation significative des performances des travailleurs, à une plus grande évolutivité des services à la clientèle, à un meilleur service à la clientèle grâce à des chatbots intelligents et à une éventuelle réduction de la charge de travail dans certains départements en raison de postes vacants. Nous sommes maintenant une bonne année après l'introduction du ChatGPT par OpenAI et nous constatons qu'aujourd'hui la technologie est déjà devenue une réalité dans un grand nombre d'entreprises. Et en même temps, nous constatons que la technologie continue d'évoluer à vitesse grand V.
Dans un podcast de The Economist (7), Sam Altman (CEO d'OpenAI) et Satya Nadella (CEO de Microsoft) s'expriment sur l'avenir du ChatGPT et de l'IA générative. À la question de savoir à quoi nous pouvons nous attendre en 2024, Sam Altman répond : "Le modèle devient plus intelligent dans tous les domaines. Le processus de raisonnement entre clairement dans le champ des capacités du modèle. Tout a commencé par l'écriture d'un code logiciel, mais la magie réside dans sa capacité globale (de ChatGPT) à s'améliorer dans tous les domaines de manière non linéaire.... De nouvelles opportunités pour tous les aspects du travail de la connaissance apparaîtront en 2024 et 2025". Satya Nadella a complété sa vision de l'avenir : "Avec l'avènement de l'ordinateur et de l'internet, tout le monde a eu accès à toutes sortes d'informations au bout des doigts.... Avec ChatGPT, nous entrons dans une nouvelle ère numérique.... Nous passons de l'information à l'expertise à la portée de tous.... La GenAI est une technologie à usage général destinée à soutenir l'ensemble du travail de connaissance... ChatGPT deviendra notre système d'exploitation du futur". L'avenir (proche) nous dira comment cela se traduira dans la pratique. Mais une chose est sûre. La GenAI est là pour durer et aura sans aucun doute un impact majeur sur la façon dont la plupart d'entre nous travaillons, apprenons et créons. À l'ère de la surcharge d'informations, le soutien d'un copilote GenAI intelligent et toujours actif peut s'avérer utile pour faciliter notre vie et notre travail et les rendre encore plus passionnants. En tant qu'individus, que travailleurs et qu'entrepreneurs.
Votre entreprise a-t-elle déjà mis en œuvre des applications GenAI solides dans sa propre organisation ou avec des clients ? Votre témoignage intéresse Agoria ! Contactez Danny Goderis et Carine Lucas.
Ne manquez pas de noter le mercredi 29 mai dans votre agenda, car ce jour-là, nous aimerions beaucoup vous accueillir à notre événement annuel AI:Unboxed, organisé par les membres d'Agoria-Sirris et entièrement consacré à l'impact de l'intelligence artificielle sur les emplois et les activités des entreprises technologiques dans l'industrie numérique et manufacturière. AI:Unboxed aura lieu à partir de 13h30 à Brussels Expo. Inscrivez-vous ici !
Références :
- (1) IMF: Gen-AI - Artificial Intelligence and the Future of Work
https://www.imf.org/en/Publications/Staff-Discussion-Notes/Issues/2024/01/14/Gen-AI-Artificial-Intelligence-and-the-Future-of-Work-542379 - (1bis) Interview Kristalina Georgieva
https://www.youtube.com/watch?v=HCLXIaxLAoQ
(2) Agoria: Generatieve AI is een gamechanger zoals de komst van de computer en het internet
https://www.agoria.be/nl/diensten/expertise/digitalisering/artificiele-intelligentie/generatieve-ai-is-een-gamechanger-zoals-de-komst-van-de-computer-en-het-internet - (3) EY: The impact of GenAI on the labor market
https://www.ey.com/en_us/ai/genai-impact-on-labor-market - (4) Occupational, Industry, and Geographic Exposure to Artificial Intelligence: A Novel Dataset and Its Potential Uses.
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3822412 - (5) Labor Market Exposure to AI: Cross-Country Differences and Distributional Implications
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4612697 - (6) Goldman Sachs: Generative AI could raise global GDP by 7%
https://www.goldmansachs.com/intelligence/pages/generative-ai-could-raise-global-gdp-by-7-percent.html - (7) Podcast Sam Altman (CEO OpenAI) en Satya Nadella (CEO Microsoft) https://www.economist.com/podcasts/2024/01/24/sam-altman-and-satya-nadella-on-their-vision-for-a-world-with-superhuman-intelligence
Services
Conseil - IA
Nous vous offrons des conseils d'experts et vous informons des tendances et évolutions technologiques au sein de votre secteur ou sur votre marché. En outre, nous vous informons sur les principaux acteurs et parties prenantes ainsi que sur les possibilités de business development.
