Il a fallu 15 ans pour que les ordinateurs améliorent la productivité des entreprises. L’IA peut prendre plus de temps pour une raison : le sabotage
Nous entendons sans cesse dire que l’IA va remplacer les salariés dans leur emploi et que cela signifiera une apocalypse sur le marché du travail. Même s’il est vrai qu’un changement de paradigme est à venir, même les voix les plus menaçantes ont atténué leur discours, réduisant ainsi l’impact réel sur l’emploi.
Il y a quatre décennies, quelque chose de similaire s’est produit avec l’ordinateur personnel. Les bureaux étaient remplis d’ordinateurs qui effectuaient le travail de divers comptables, mais les bilans des entreprises n’ont pas du tout remarqué leurs avantages pendant des années. Comme indiqué, une économiste de Goldman Sachs vient de passer en revue cette histoire à la loupe et sa conclusion est que l’IA pourrait prendre encore plus de temps que les ordinateurs pour commencer à démontrer ses avantages.
La courbe en J des PC. Elsie Peng, économiste chez Goldman Sachs, a analysé ce qui s’est passé après l’arrivée du PC en 1981. Les données suggèrent qu’au cours des quatre premières années de mise en œuvre de l’ordinateur, la productivité a légèrement chuté. Ensuite, cette productivité a stagné encore quatre fois. Ce n’est qu’au cours de la huitième année que les premiers signes d’une croissance de la productivité attribuable à l’utilisation de ces nouvelles technologies ont commencé à se faire sentir. Son apogée est survenue douze ans après sa sortie.
La tendance enregistrée par l’implantation de l’informatique dans les entreprises est connue sous le nom de courbe en J et, avant l’informatique, elle était déjà vécue par d’autres technologies disruptives sur le marché du travail, comme la machine à vapeur et l’arrivée de l’électricité. Si l’IA est « le nouveau PC », cette courbe marquerait les premiers signes d’impact vers 2030, et ses performances maximales n’arriveraient qu’en 2034.
Ce n’est pas de l’IA, c’est du télétravail. Goldman Sachs admet qu’une grande partie de l’impact de l’IA actuelle n’est toujours pas perceptible dans les chiffres officiels. Cela se produit malgré les énormes investissements que les entreprises réalisent dans les systèmes d’IA. Exactement la même chose s’est produite avec les PC dans les années 1980 : les puces et le matériel étaient chers et les applications apportant une réelle valeur ajoutée, comme Internet, ont mis des années à disposer d’une masse critique d’utilisateurs suffisamment importante pour avoir un impact sur la productivité réelle.
En effet, selon une étude réalisée par l’expert de Stanford Nick Bloom, la récente augmentation de productivité enregistrée ne répondrait pas à l’arrivée de l’IA, mais à la mise en œuvre massive du télétravail après la pandémie de Covid-19.
Vous n’investissez pas dans la technologie, vous investissez dans les processus. Selon les données recueillies dans le rapport Goldman Satch, pour chaque dollar dépensé en matériel informatique dans les années 90 par les entreprises, il fallait un dollar et soixante-dix cents supplémentaires pour quelque chose qui n’est pas toujours pris en compte : repenser la façon dont les gens travaillaient. En d’autres termes, il ne suffisait pas de remplir les bureaux d’ordinateurs, mais tous les processus devaient être repensés et le personnel formé pour que la technologie ait un impact visible.
Cette dépense de réorganisation n’a décollé qu’une décennie après l’arrivée du PC dans les bureaux. Les entreprises qui ont changé leur façon de travailler ont gagné, pas celles qui ont acheté le matériel en premier. Les investissements dans les centres de données pour l’IA augmentent plus rapidement qu’à cette époque. Mais les dépenses consacrées à la réorganisation du travail avec l’IA sont plus lentes que dans les années 1990 avec les PC. Une enquête de la Federal Reserve Bank d’Atlanta estime à environ 280 milliards de dollars les dépenses immatérielles liées à l’IA en 2026.
Quand l’employé dit non. Cependant, l’analyste de Goldman Satch souligne une grande différence entre le scénario de mise en œuvre des ordinateurs et celui de l’IA : les ordinateurs n’avaient pas de travailleurs contre eux. Ce scénario pourrait encore retarder le pic de productivité attendu pour 2034.
La réorganisation du travail ne se fait pas seule, mais dépend des salariés. Si une grande partie des effectifs résiste, la mise en œuvre devient compliquée. Une étude de Writer et Workplace Intelligence portant sur 2 400 travailleurs a révélé que 29 % des employés sabotent d’une manière ou d’une autre la stratégie d’IA de leur entreprise. Chez les jeunes, ce chiffre s’élève à 44%. Une autre enquête WalkMe va dans le même sens. 54 % des travailleurs ont consciemment évité d’utiliser les outils d’IA au moins une fois au cours des 30 derniers jours. Ils ont préféré faire le travail eux-mêmes.
Des chercheurs de Harvard l’ont nommé. Ils appellent cela une technologie auto-perturbatrice. Les salariés rejettent l’IA non pas parce qu’elle échoue, mais parce qu’ils estiment qu’elle menace leur emploi. L’étude a révélé qu’au moins 30 % des projets d’IA générative finiront par être abandonnés en raison du rejet des employés.
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