Il est possible qu’à l’avenir l’IA nous fasse disparaître nos emplois. À l'heure actuelle, très peu de personnes en sont privées

On entend depuis des années que l’intelligence artificielle va détruire des millions d’emplois qualifiés. Dario Amodei, PDG d'Anthropic, a déclaré l'année dernière que l'IA pourrait affecter la moitié des emplois administratifs de premier échelon dans les années à venir. Mustafa Suleyman, responsable de l'IA chez Microsoft, s'est montré plus agressif dans ses estimations, assurant que la plupart des emplois professionnels seraient remplacés dans un délai de douze à dix-huit mois.

Aujourd’hui, Anthropic publie elle-même une étude qui, sans nier l’existence du risque, exige que ces prédictions soient très nuancées.

Ce que mesure l’étude. La recherche, signée par les économistes Maxim Massenkoff et Peter McCrory, introduit une nouvelle mesure appelée « exposition observée ». L'idée est qu'au lieu de se demander quelles tâches l'IA pourrait accomplir en théorie, les auteurs examinent ce qu'elle fait actuellement dans des contextes professionnels, en utilisant les données d'utilisation de Claude dans des contextes de travail.

L'écart entre la capacité théorique et l'utilisation réelle. En prenant comme exemple le secteur de l’informatique et des mathématiques, les modèles de langage seraient capables, en théorie, d’exécuter 94 % des tâches associées à ces métiers. En pratique, Claude en couvre 33%, selon l'étude. Dans les postes bureautiques et administratifs, la capacité théorique est proche de 90 % ; l'utilisation réelle est bien en dessous.

Les auteurs eux-mêmes illustrent leur métrique par un exemple : autoriser le renouvellement des ordonnances médicales aux pharmacies est une tâche qu'un modèle de langage pourrait facilement automatiser, mais les chercheurs de l'étude n'ont pas observé que Claude le faisait actuellement.

Et les obstacles empêchant l’IA d’automatiser ce type de tâches incluent les restrictions juridiques, la nécessité d’une vérification humaine, les obstacles à l’intégration logicielle, etc. Autrement dit, les chercheurs montrent que toutes ces tâches pourraient déjà être réalisées théoriquement par l'IA, mais elles ne le sont pas encore en raison de ces restrictions que l'être humain lui-même s'impose.

Qui sont les plus exposés. Selon l'étude, les emplois les plus exposés sont les programmeurs informatiques (74,5 %), les postes de service à la clientèle (70,1 %) et ceux qui opèrent par saisie de données (67,1 %). À l’extrême opposé, 30 % des travailleurs n’ont aucune exposition : cuisiniers, mécaniciens, sauveteurs ou serveurs. Ce sont des métiers qui nécessitent une présence physique et que, selon l’étude, aucun modèle linguistique ne peut reproduire. Pour cela, il faudrait encore consacrer beaucoup de temps à la robotique.

Le profil démographique du groupe le plus exposé rompt également avec l’imaginaire habituel. Selon l’étude, ces travailleurs sont 16 % plus susceptibles d’être des femmes, gagnent en moyenne 47 % de plus et ont des niveaux d’éducation nettement plus élevés. Anthropic révèle dans l'étude que ce n'est pas l'employé d'entrepôt qui est à l'honneur, mais l'analyste financier, l'avocat ou le développeur de logiciels.

Chômage. Il s’agit de la donnée la plus frappante de la recherche, car depuis l’arrivée de ChatGPT fin 2022 jusqu’à aujourd’hui, l’étude affirme qu’il n’existe aucune preuve statistique d’une augmentation systématique du chômage parmi les travailleurs les plus exposés à l’IA. L’effet, selon les auteurs eux-mêmes, est « impossible à distinguer de zéro ». Le Bureau of Labor Statistics prévoit que les emplois les plus exposés connaîtront une moindre croissance d’ici 2034. Il faudra attendre quelques années pour étudier l’évolution des mesures.

Les plus jeunes, les plus touchés. Les chercheurs détectent effectivement un signe inquiétant chez les travailleurs âgés de 22 à 25 ans : le taux d’entrée dans les emplois dans les secteurs à forte exposition a baissé d’environ 14 % dans l’ère post-ChatGPT par rapport à 2022. Les auteurs attribuent ce phénomène davantage à un ralentissement des embauches qu’à des licenciements. Mais ils préviennent que le signal est « à peine statistiquement significatif » et que les causes pourraient être multiples : des jeunes qui restent simplement plus longtemps dans leur emploi actuel, à ceux qui optent pour d'autres secteurs ou retournent aux études.

Quelles sont les limites de l’étude ? De Forbes, certains analystes ont souligné que la recherche mesure l’utilisation de Claude, et non l’utilisation de l’IA dans l’économie dans son ensemble. Les entreprises utilisent également ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini ou leurs propres modèles, et ces interactions n'apparaissent pas dans les données. Les auteurs en sont conscients et le reconnaissent dans le texte. La conclusion selon laquelle « l’IA est loin d’atteindre sa capacité théorique » dépend en partie des limites de ce qu’elle peut mesurer, et pas seulement des limites réelles de son adoption.

Alors faut-il se détendre ? Les auteurs eux-mêmes le déconseillent. L'analyse proposée serait conçue précisément pour des scénarios dans lesquels l'impact arrive progressivement et est difficile à détecter jusqu'à ce qu'il soit trop tard. Ils soulignent que les effets de l’IA sur l’emploi pourraient ressembler davantage à ceux d’Internet ou du commerce avec la Chine qu’à ceux du COVID : lents, diffus, difficiles à isoler des autres facteurs économiques.

Ils avertissent également que si l’écart entre les capacités théoriques et l’utilisation réelle se réduit, comme ils s’attendent à ce que cela se produise à mesure que les modèles s’améliorent et que leur adoption se répand, les groupes les plus vulnérables seront précisément ceux qui ont aujourd’hui de meilleurs salaires et davantage de formation.

Image de couverture | Unsplash (Charlesdeluvio, Emiliano Vittoriosi)

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