GPT-4 a le potentiel d’affecter des milliers d’emplois. A ceux qui s’y attendaient le moins, pour être exact.

Quand on parle d’intelligence artificielle et de son potentiel, surtout après l’avènement de modèles tels que GPT-4, Stable Diffusion ou Midjourney V5, le débat sur l’impact de ces technologies sur l’emploi a toujours lieu. S’il est vrai que l’IA est encore loin de nous remplacer complètement, la vérité est qu’elle peut potentiellement avoir un impact sur certains emplois. Et GPT-4 n’allait pas être l’exception, comme l’indique OpenAI dans un article publié il y a quelques heures.

Exposition. La première chose à expliquer est ce qu’OpenAI entend par exposition pour les besoins de cette étude. Selon l’organisation, « l’exposition » est « une mesure indiquant si l’accès à GPT ou à un système compatible GPT réduirait le temps nécessaire à un humain pour effectuer ou terminer une tâche d’au moins 50 % ». En ce sens, il y a trois possibilités :

Eo ou pas d’exposition: Il n’y a pas ou peu de réduction du temps nécessaire pour terminer l’activité ou la tâche tout en maintenant une qualité équivalente, ou l’utilisation de toute combinaison des capacités décrites dans les critères ci-dessous réduirait la qualité de l’activité ou de la tâche.

E1 ou exposition directe: Utiliser uniquement le LLM théorique (Large Language Models) ou le GPT-4 décrit via ChatGPT peut réduire le temps nécessaire pour terminer le DWA (Detailed Work Activity) ou la tâche d’au moins la moitié (50 %).

E2 ou LLM + exposé: l’accès au LLM seul ne réduirait pas le temps nécessaire pour terminer l’activité/tâche d’au moins la moitié, mais un logiciel supplémentaire pourrait être développé dans le LLM qui pourrait réduire le temps nécessaire pour terminer l’activité/tâche spécifique avec une qualité d’au moins la moitié . Parmi ces systèmes, nous avons accès aux systèmes d’imagerie.

La base de données. Pour mener à bien la recherche, les chercheurs d’OpenAI ont analysé 19 262 tâches et 2 087 processus de travail décrits dans la base de données. O*NET 27.2. Cette base de données comprend 1 016 postes avec des descriptions détaillées de leurs tâches et processus (le DWA susmentionné).

Les résultats. Compte tenu de tout cela, les résultats de l’étude OpenAI sont pour le moins frappants. L’une des conclusions de l’organisation est que les emplois les mieux rémunérés et les plus qualifiés sont les plus touchés, tout comme les emplois liés à la programmation et à l’écriture. Les moindres sont celles liées à la science et à la pensée critique. La liste complète peut être consultée dans le tableau ci-dessous.

Que dit le tableau ? Fondamentalement, les emplois et leur niveau d’exposition divisés par différentes méthodes d’évaluation selon les évaluations humaines et par GPT-4. Mathématiciens, écrivains et auteurs, concepteurs d’interfaces web et numériques, reporters et journalistes, comptables et auditeurs, entre autres, sont les plus menacés, avec une exposition à 100 %. Selon OpenAI :

« Les professions répertoriées dans ce tableau sont celles pour lesquelles nous estimons que les GPT et les logiciels alimentés par GPT peuvent faire gagner beaucoup de temps aux travailleurs dans l’exécution d’une grande partie de leurs tâches, mais cela ne signifie pas nécessairement que leurs tâches peuvent être entièrement automatisées à l’aide ces technologies.

l’éducation est importante. Contrairement à la tendance à penser que l’IA tuera les emplois peu qualifiés, l’étude OpenAI suggère à peu près le contraire.

« Notre analyse suggère que les personnes titulaires d’un baccalauréat, d’une maîtrise et d’un diplôme professionnel sont plus exposées aux GPT et aux logiciels basés sur GPT que celles qui n’ont pas fait d’études formelles. GPT et logiciels basés sur GPT En regardant le tableau montrant les barrières à l’entrée, on constate que les emplois moins exposés nécessitent une formation plus longue, qui peut offrir une rémunération plus faible (en termes de revenus médians) une fois la compétence acquise. n’exigent pas de formation en cours d’emploi ou n’exigent que des stages/résidences semblent offrir des revenus plus élevés, mais sont plus exposés au GPT « .

Il y a des emplois qui ne sont toujours pas touchés. Bien que le tableau du haut soit quelque peu dévastateur, il y a un tableau à la fin du document où l’on peut voir les emplois qui ne sont en aucun cas exposés. Il s’agit, par exemple, d’opérateurs de machines agricoles, d’athlètes, de cuisiniers, de maçons, de mécaniciens ou d’installateurs de lignes électriques, parmi tant d’autres. Un contraste frappant mais qui a beaucoup de sens, puisque GPT et d’autres modèles de langage sont basés sur des réponses textuelles et ne peuvent pas remplacer le travail manuel.

Un défi pour les adultes. Bien que GPT-4 ait le potentiel de réduire considérablement le temps nécessaire pour effectuer une tâche, la vérité est qu’OpenAI ne le considère pas comme un remplacement complet des travailleurs. Selon l’organisation, « bien que la capacité technique des GPT à rendre le travail humain plus efficace semble évidente, il est important de reconnaître que des facteurs sociaux, économiques, réglementaires et autres peuvent influencer les résultats réels de la productivité du travail. Alors que les capacités continuent d’évoluer, l’impact des TPG sur l’économie est susceptible de persister et d’augmenter, posant des défis aux décideurs politiques pour prédire et réguler leur trajectoire. »

Une aide, pas un substitut (pour l’instant). Le point de vue d’OpenAI est clair : les GPT ont plus de valeur à optimiser qu’à remplacer, du moins pour l’instant. L’organisation donne un exemple intéressant : la profession d’avocat. Dans ce secteur, « l’adoption peut être motivée par les progrès de certains des risques éthiques et de sécurité associés aux LLM : biais, fabrication de faits et désalignement, pour n’en nommer que quelques-uns ». Un avocat ne peut pas choisir de se fier entièrement au résultat du GPT, mais devra examiner les documents originaux et mener une enquête indépendante. L’IA a ses biais et ses limites, ce qui signifie qu’elle est encore loin de se substituer à tous les métiers, c’est pourquoi, pour l’instant, son intérêt réside peut-être dans l’optimisation du temps.

On l’a vu avec les examens. GPT-4 obtient d’excellents résultats à l’UBE (Uniform Bar Exam, le test le plus populaire aux États-Unis pour être avocat), au LSAT (Columbia Law School entry test), aux USABO Olympics (biologie) ou au GRE Quantitative (raisonnement) . et comprendre les concepts mathématiques), mais échoue en programmation avancée, manque de créativité et continue de faire des erreurs de raisonnement et d’inventer des réponses. Les résultats observés à ce jour sont très bons, mais pas parfaits, et c’est là que réside le nœud du problème.

Avertir. Alors qu’il est vrai que Les avancées technologiques ont affecté certains emplois (un exemple est Amazon et les recruteurs), cette médaille a un revers et c’est la création d’emplois liés à ces avancées technologiques. Sans aller plus loin, l’arrivée des GPT et des modèles de génération d’images a donné naissance à l’ingénieur prompt. La technologie ne crée ni ne détruit des emplois, les transforme. GPT (ou les technologies à venir) peuvent avoir un impact sur certains emplois, mais nous ne savons pas quels emplois seront créés par cet impact.

Image de couverture: Unsplash

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