Analysis: The automation of human jobs in the 2030s

L'histoire de la façon dont les machines transforment le travail est depuis longtemps racontée de deux manières très différentes. D'un côté, les économistes s'appuient souvent sur le passé pour prédire l'avenir, suggérant que les nouvelles technologies remodelleront lentement les emplois, rendant certaines tâches plus faciles mais ne supprimant que rarement des professions entières du jour au lendemain. De l'autre côté, les créateurs des systèmes d'intelligence artificielle les plus avancés prédisent un changement beaucoup plus rapide et spectaculaire, où des machines capables de penser et d'agir comme des humains pourraient prendre en charge la majeure partie du travail cognitif en quelques années plutôt qu'en quelques décennies. Ce fossé entre les modèles économiques prudents et les prévisions technologiques audacieuses laisse une question difficile sans réponse : quand verrons-nous réellement ces changements, et quelle sera leur ampleur ? Pour y répondre, les chercheurs doivent trouver un moyen de mesurer non seulement ce qu'une machine peut faire dans un laboratoire, mais si elle peut accomplir tout ce qu'un métier humain spécifique exige, de la résolution de problèmes complexes à l'interaction avec les personnes.

Une équipe de chercheurs de l'Organisation de coopération et de développement économiques a abordé ce problème en construisant un nouvel ensemble d'outils pour suivre les progrès de l'intelligence artificielle par rapport à toute la gamme des capacités humaines. Au lieu d'essayer de compter les tâches individuelles, ce qui est presque impossible à mesurer en temps réel, ils se sont concentrés sur des professions entières. Ils ont créé une échelle qui évalue les capacités de l'IA dans neuf domaines différents, tels que le langage, l'interaction sociale, la résolution de problèmes et la manipulation physique, allant de fonctions basiques déjà résolues à une pleine équivalence humaine. En comparant ces évaluations de l'IA aux exigences de près de neuf cents métiers différents, ils ont identifié les professions qui pourraient être entièrement automatisées une fois que la technologie aura rattrapé son retard. Leur analyse suggère que, bien que les changements ne soient pas encore visibles dans l'économie globale, nous nous tenons au bord d'une transformation rapide où la part des emplois pouvant être complètement remplacés par des machines pourrait passer d'une infime fraction aujourd'hui à la quasi-totalité de l'emploi d'ici une décennie.

Les chercheurs ont commencé par reconnaître que la manière standard d'étudier le travail manque souvent le signal le plus important. Les modèles traditionnels examinent comment la technologie modifie la composition des tâches au sein d'un emploi, mais comme nous ne pouvons pas facilement mesurer la fréquence à laquelle une tâche spécifique se produit, ces modèles peinent à détecter l'arrivée de l'intelligence artificielle. Au lieu de cela, l'équipe s'est concentrée sur deux endroits où les données existent réellement : le déplacement de professions entières et les changements qui en résultent dans l'économie globale. Ils ont raisonné que même si l'IA modifie déjà les tâches en coulisses, le premier signe clair de ce changement sera lorsqu'une machine sera capable de remplacer entièrement un intitulé de poste complet. Ce n'est qu'après cela, à grande échelle, que nous verrons les effets économiques plus larges, tels qu'une poussée de productivité ou une baisse des prix.

Pour effectuer cette mesure, l'équipe a développé un ensemble d'indicateurs décrivant les progrès de l'IA en termes compréhensibles par tous. Ils ont défini neuf domaines de capacité humaine, incluant le langage, l'interaction sociale, la créativité et la manipulation physique, et ont créé une échelle de cinq niveaux pour chacun. Le niveau un représente les capacités qui ont été résolues depuis longtemps, tandis que le niveau cinq représente une performance qui correspond à chaque aspect de la capacité humaine. Dans leur évaluation initiale, les systèmes d'IA actuels se situaient principalement entre le niveau deux et le niveau trois dans ces domaines. Pour obtenir une image plus claire de la direction prise, ils ont demandé à deux des systèmes d'IA les plus avancés disponibles de réévaluer leurs propres progrès sur la base de recherches récentes. Cette mise à jour préliminaire a suggéré qu'en seulement dix-huit mois, l'IA avait réalisé des bonds substantiels, particulièrement dans la résolution de problèmes et le langage, se rapprochant du niveau où elle pourrait gérer l'ensemble des exigences de nombreux rôles professionnels.

Les chercheurs ont ensuite cartographié ces niveaux de capacité par rapport aux exigences de près de neuf cents professions. Ils ont constaté qu'aujourd'hui, environ un pour cent de la main-d'œuvre occupe des emplois que l'IA actuelle peut déjà automatiser entièrement. Il s'agit principalement de rôles administratifs et de bureau routiniers. Cependant, le tableau change radicalement lorsqu'ils ont examiné les capacités qui deviennent tout juste disponibles. Avec la première vague de nouvelles capacités, la part des emplois automatisables grimpe à environ huit pour cent, couvrant des parties de la vente, de la finance et de l'informatique. Le véritable basculement survient toutefois avec les deux prochaines vagues de progrès projetées. Si l'IA continue de progresser au rythme observé récemment, la deuxième vague pourrait rendre environ un tiers de tous les emplois entièrement automatisables, et une troisième vague pourrait finalement couvrir la quasi-totalité de l'emploi. Les seuls emplois qui resteraient largement intacts sont ceux qui reposent fortement sur une connexion humaine profonde, tels que les services sociaux communautaires et certains aspects des soins de santé.

Les données montrent déjà le début de cette tendance. Les chercheurs ont examiné les chiffres de l'emploi pour les métiers déjà automatisables et ont constaté que l'emploi dans ces domaines avait déjà commencé à décliner. Pour les métiers qui deviendront automatisables avec la première vague de nouvelles capacités, le déclin commence tout juste à apparaître, tandis que les métiers situés plus loin dans le calendrier restent stables ou sont encore en croissance. Ce schéma suggère que le signal du changement arrive exactement là où les chercheurs l'avaient prédit : d'abord dans les professions spécifiques que les machines peuvent désormais prendre en charge, et seulement plus tard dans l'économie globale. Ils estiment qu'à mesure que la part du travail automatisable croîtra, les effets économiques seront historiquement importants, pouvant mener à des augmentations massives de la productivité et à des baisses de prix significatives, une combinaison qui n'a aucun précédent moderne.

Cette trajectoire présente un défi profond pour les politiques et la société. Les chercheurs soutiennent qu'attendre que l'économie s'ajuste d'elle-même est risqué, car la vitesse de cette transition pourrait dépasser la capacité des travailleurs à se reconvertir pour de nouveaux rôles. Si les machines peuvent accomplir presque n'importe quel travail, l'idée traditionnelle selon laquelle de nouvelles tâches créeront automatiquement de nouveaux emplois pour les humains pourrait ne plus tenir. Au lieu de cela, les gouvernements devront peut-être se préparer à une économie où une haute productivité et une chute des prix coïncident avec un déplacement massif de l'emploi. L'étude conclut que le moment d'agir est venu, en utilisant la liste spécifique des professions identifiées comme automatisables pour guider les efforts de reconversion et les filets de sécurité sociale, plutôt que de se fier à des modèles qui supposent que le changement sera lent et modeste. En se concentrant sur les emplois qui sont réellement à la portée de la technologie actuelle et future proche, la société peut commencer à se préparer à un avenir où la définition même du travail humain est fondamentalement altérée.