Avec l’IA, nos emplois ne vont pas disparaître : ce rapport qui incite à l'optimisme

En 2013, une étude aux conclusions retentissantes faisait la Une de la presse dans le monde entier : selon les économistes Carl Benedikt Frey et Michael Osborne, 47 % des emplois américains seraient à haut risque d’automatisation. À l’époque, personne ou presque ne savait ce qu’était un LLM (Large Language Models). Treize ans plus tard, l’intelligence artificielle générative est entrée dans notre quotidien et rebat les cartes des débats sur les risques de l’automatisation et le futur du travail. En 2023, une autre analyse, réalisée par Goldman Sachs, concluait qu’environ deux tiers des emplois seraient exposés à un certain degré d’automatisation par l’IA, et qu’environ un quart des tâches actuelles pourraient être automatisées.

Une troisième voie ?

Rien d’étonnant, donc, à ce que le sujet soulève les passions et polarise. D’un côté, les tenants d’une lecture alarmiste prédisent la disparition d’une grande partie de nos emplois et s’inquiètent d’une montée des inégalités entre gagnants et perdants de l’IA. De l’autre, les optimistes misent sur la singularité de l’esprit humain et le pouvoir de la destruction créatrice chère à l’économiste Joseph Schumpeter, qui veut que les révolutions technologiques finissent toujours par créer plus de jobs et d’opportunités qu’elles n’en détruisent. Et si une troisième voie était possible ? C’est la piste ouverte par le dernier rapport du BCG Henderson Institute, le think tank du Boston Consulting Group, qui a modélisé les effets de l’intelligence artificielle sur environ 165 millions d’emplois américains, répartis en 1 500 rôles distincts. Lorsque 40 % des tâches d’un job seraient automatisables, ce dernier est considéré comme étant exposé à un risque élevé d’automatisation.

Résultats : environ 43 % des emplois testés dépassent ce seuil à partir duquel l’intelligence artificielle transforme significativement le contenu du travail. Pour les 57 % restant, les huit auteurs distinguent les métiers dont les tâches seront partiellement transformées par l’IA (23 %) de ceux pour lesquels l’impact restera marginal (34 %). Si ces résultats coïncident avec le reste de la littérature académique, c’est dans ses conclusions que le rapport trouve son originalité. "Ce que nous montrons, c’est que les enjeux posés par l’intelligence artificielle ne résident pas tant dans son potentiel de destruction que dans la manière dont il va transformer un certain nombre de métiers", explique à L’Express Sylvain Duranton, directeur monde de la division "tech" du BCG.

De la machine à vapeur à l’IA

Pour évaluer l’impact potentiel de l’automatisation induite par l’IA sur un job ou un secteur, le think tank s’appuie sur une théorie économique vieille de plus de cent soixante ans : le paradoxe de Jevons. Pour le comprendre, un bref détour du côté de l’Angleterre de la première révolution industrielle est nécessaire. À partir des années 1770, l’introduction de la machine à vapeur améliorée de James Watt a permis de consommer deux à trois fois moins de charbon par unité de travail par rapport aux premières machines à vapeur. Face à un tel gain de productivité, de nombreux observateurs de l’époque prédisaient une baisse équivalente de la demande de charbon. Mais contre toute attente, entre les années 1770 et les années 1860, la production annuelle de charbon a été multipliée… par 16 ! C’est en 1865 que cet étrange phénomène a trouvé sa résolution, sous la plume de William Stanley Jevons. Dans The Coal Question (1865), l’économiste explique que la hausse spectaculaire du rendement du charbon l’a rendu plus attractif dans de nombreux secteurs où il ne l’était pas auparavant, comme l’industrie textile, la métallurgie, ou les chemins de fer. Rien de plus logique, donc, à ce que la demande de charbon ait explosé. À partir de ce constat, Jevons a formulé ce que les économistes appellent aujourd’hui le "paradoxe de Jevons", selon lequel les gains d’efficacité dans l’usage d’une ressource peuvent conduire à en accroître la demande.

En s’appuyant sur ce mécanisme, les auteurs du rapport en tirent une idée simple : pour anticiper l’impact de l’IA sur un métier, il faut d’abord s’intéresser à l’extensibilité de la demande du bien ou du service qu’il produit. Autrement dit, la question centrale doit être la suivante : les gains de productivité permis par l’automatisation vont-ils révéler ou élargir une demande jusqu’ici contrainte ? Si la réponse est positive, l’IA tendra à augmenter l’activité et les emplois plutôt qu’à les détruire. C’est le cas, nous dit Sylvain Duranton, des ingénieurs logiciels : "malgré les gains de productivité attendus, le déficit de développeurs reste très important. L’IA pourrait permettre de répondre à une demande aujourd’hui insatisfaite, bien plus qu’elle ne devrait détruire des emplois existants". À l’inverse, pour les emplois où la demande est limitée, l’IA a davantage vocation à se substituer au travail humain. Les personnes travaillant en centres d’appels, dont les tâches sont de plus en plus prises en charge par des agents conversationnels capables de traiter efficacement des demandes standardisées, sont certainement des espèces en voie d’extinction.

Le codeur du futur

Faut-il paniquer pour autant ? Pas vraiment, nuance Sylvain Duranton, qui attire notre attention sur un chiffre clé du rapport : au total, seuls 12 % des emplois analysés présentent un réel risque de suppressions nettes d’emplois. Ainsi, pour une grande majorité de métiers, l’enjeu posé par l’IA est avant tout celui de l’adaptation de nos sociétés à la transformation des tâches demandées aux travailleurs. Le codeur du futur pourra ainsi déléguer ses tâches les plus routinières à l’intelligence artificielle, dont les capacités de génération de code sont sans commune mesure avec celles des humains. Ce temps libéré lui permettra de se concentrer sur la conception de l’architecture générale du code, et d’ici quelques années, sa maîtrise du langage Python (un langage de programmation informatique très utilisé aujourd’hui) comptera sans doute moins que sa capacité à formuler des besoins précis en interagissant efficacement avec une IA. Un autre exemple bien connu est celui de la radiologie. Grâce à l’intelligence artificielle, particulièrement performante pour analyser des images médicales et détecter des anomalies qui échappent parfois à l’œil humain, le radiologue pourra se dégager du temps pour se concentrer sur le diagnostic.

Il reste que l’ampleur de ces reconfigurations fait craindre à certains l’avènement d’un monde encore plus inégalitaire. Les jeunes actifs, déjà confrontés à des difficultés d’insertion, pourraient bien être surreprésentés parmi les "perdants" de cette révolution de l’intelligence artificielle. Le rapport souligne ainsi que les postes juniors, qui comportent en moyenne davantage de tâches automatisables, sont plus exposés. Selon une enquête du RevelioLabs, les offres d’emploi de début de carrière auraient même déjà chuté de 35 % aux Etats-Unis au cours des 18 derniers mois. Mais ce constat, nuance Sylvain Duranton, doit toutefois être mis en perspective : "les nouvelles générations maîtrisent généralement mieux les outils d’IA que leurs aînés, et cette familiarité leur confère un avantage décisif".

L’enjeu de la transition

On touche ici au message central du rapport du BCG Henderson Institute : nos sociétés ne doivent pas se préparer à un tsunami de destruction d’emplois, mais à une vague de transformations. Pour Sylvain Duranton, rien de plus dangereux, donc, que la posture qui consisterait à vouloir se protéger de l’intelligence artificielle. Au contraire, souligne-t-il, nos sociétés ne peuvent se permettre de louper le virage de l’IA, d’autant que bien utilisée, celle-ci pourrait devenir un formidable levier de progrès et d’émancipation : "à rebours des lectures pessimistes, on peut aussi voir l’essor de l’intelligence artificielle comme une opportunité de réduction des inégalités. En s’attaquant directement aux rentes de connaissance et en abaissant les barrières à l’entrée de certaines compétences, elle offre aux individus la possibilité de s’extraire de leurs déterminismes sociaux".

Encore faut-il, prévient-il, que la France soit à la hauteur des enjeux. Sur la formation par exemple, le directeur de BCG X redoute que la centralisation du système éducatif français ne soit un frein à l’intégration de l’IA, qui "suppose des cycles d’essais, d’erreurs et d’ajustements continus peu compatibles avec le fonctionnement actuel de l’institution". Le salut pourrait-il venir des acteurs privés ? Peut-être. "L’innovation pourrait émerger en périphérie : initiatives privées, formations alternatives, dispositifs hybrides… voilà autant de laboratoires potentiels dont le système public pourrait ensuite s’inspirer". Reste que le conservatisme de notre pays - souvent plus enclin à entretenir un statu quo protecteur de rentes et de statuts qu’à accueillir des innovations disruptives susceptibles de bousculer certaines hiérarchies - touche aussi bien le secteur public que le monde de l’entreprise : "même dans des environnements très avancés, comme au sein de BCG X, transformer les méthodes de travail des ingénieurs se révèle difficile, tant ces évolutions peuvent être déstabilisantes", reconnaît Sylvain Duranton.

D’ici à ce que l’Education nationale intègre dans ses cursus des cours de "prise en main de l’IA" et offre des abonnements à Claude ou ChatGPT à tous ses élèves, il revient à celui qui veut monter dans le train de la révolution de l’intelligence artificielle de se former de manière autonome. Cela tombe bien : l’IA est connue pour être un bon pédagogue…