Le grand impact de l'intelligence artificielle sur les emplois peu ou moyennement qualifiés

La littérature académique suggère qu'au cours des dernières décennies, le progrès technologique a conduit à une polarisation de l'emploi dans les pays de l'Union européenne. Alors que les technologies informatiques et les robots ont remplacé, dans une certaine mesure, les emplois de routine moyennement qualifiés tels que le fonctionnement des machines, les travaux de construction ou les travaux administratifs, ils ont également conduit à une augmentation des emplois complémentaires et non routiniers hautement qualifiés (par exemple, les gestionnaires, les professionnels ) et dans des emplois peu qualifiés (par exemple, agriculture, services de nettoyage et de soins personnels). Cependant, nos nouvelles recherches suggèrent que les nouvelles technologies qui ont émergé depuis 2010 – l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique – devraient changer radicalement le paysage de l'emploi au cours des prochaines décennies. Ces technologies sont susceptibles d'avoir un impact plus profond sur un éventail plus large d'emplois et de tâches, y compris la destruction possible d'emplois peu qualifiés.

(…) Les nouvelles technologies qui ont vu le jour depuis 2010 – l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique – devraient changer radicalement le paysage de l'emploi au cours des prochaines décennies. Ces technologies sont susceptibles d'avoir un impact plus profond sur un éventail plus large d'emplois et de tâches, y compris la destruction possible d'emplois peu qualifiés.

Les systèmes d'intelligence artificielle (IA) sont capables d'exécuter des tâches qui impliquent la prise de décision, modifiant ainsi l'impact de l'automatisation sur le personnel. Les technologies basées sur l'IA peuvent désormais récupérer des informations, coordonner la logistique, gérer les inventaires, préparer les impôts, fournir des services financiers, traduire des documents complexes, rédiger des rapports commerciaux, préparer des mémoires et diagnostiquer les maladies. De plus, ils sont appelés à devenir bien meilleurs dans ces tâches au cours des prochaines années grâce au machine learning (ML): les ordinateurs alimentés par le big data peuvent apprendre, pratiquer des compétences et, finalement, améliorer leurs propres performances et effectuer les tâches qui leur sont assignées plus efficacement.

Notre nouveau document de travail évalue la «probabilité d’automatisation» pour différents emplois, en utilisant des données de 24 pays européens. Cette probabilité est initialement calculée au niveau de la tâche, puis agrégée au niveau professionnel (tableau 1). Étant donné que chaque travail consiste en une variété de tâches, avec un potentiel d'automatisation différent, la probabilité d'automatisation au niveau du travail ne signifie pas nécessairement la destruction des emplois, mais plutôt si l'automatisation peut transformer considérablement la nature de ces emplois.

Tableau 1: emplois européens avec les probabilités d'automatisation les plus élevées et les plus faibles

Source: Brekelmans et Petropoulos (2020) d'après Nedelkoska et Quintini (2018).

Nous utilisons cette mesure de l'automatisation dans un cadre agrégé où les emplois sont regroupés en trois catégories différentes de compétences: emplois peu, moyennement et hautement qualifiés. La figure 1 montre les résultats.

Figure 1: Exposition à l'automatisation de différents groupes de compétences

Source: Brekelmans et Petropoulos (2020).

Ces résultats suggèrent que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique auront des impacts différents par rapport aux technologies informatiques et robotiques, qui ont provoqué la polarisation des emplois (baisse des emplois de routine moyennement qualifiés et augmentation des emplois peu qualifiés). En revanche, l'IA est très susceptible de modifier considérablement non seulement les emplois moyennement qualifiés, mais également les emplois peu qualifiés. De plus, alors que les personnes hautement qualifiées sont relativement moins exposées à la transformation induite par l'IA et le ML, son impact n'est toujours pas négligeable pour ces emplois.

Les résultats suggèrent également une future transformation du travail. Dans les emplois moyennement et peu qualifiés, les systèmes d'IA effectueront les tâches facilement automatisées tandis que les humains continueront à effectuer ceux qui ne peuvent pas être automatisés. Une forte probabilité d'automatisation peut également être associée à la création de nouvelles tâches et de nouveaux emplois grâce aux gains de productivité liés à l'adoption des technologies de l'IA, mais ces emplois et tâches seront très probablement hautement qualifiés.

La nature transformatrice de l'IA et du BA nécessite des mesures proactives pour repenser les marchés du travail. Les pays où la flexibilité de la main-d'œuvre est élevée, l'enseignement scientifique de haute qualité et les réglementations du marché des produits moins répandues ont tendance à avoir des structures d'emploi plus axées sur les compétences et sont donc moins exposés à la transformation de la main-d'œuvre en raison de l'automatisation.

La nature transformatrice de l'IA et du BA nécessite des mesures proactives pour repenser les marchés du travail. La main-d'œuvre doit être préparée aux changements à venir, tandis que les gains d'efficacité de ces technologies doivent être mis à profit. Les pays où la flexibilité de la main-d'œuvre est élevée, l'enseignement scientifique de haute qualité et les réglementations du marché des produits moins répandues ont tendance à avoir des structures d'emploi plus axées sur les compétences et sont donc moins exposés à la transformation de la main-d'œuvre en raison de l'automatisation.

Citation recommandée
Brekelmans S., G. Petropoulos (2020), «Le grand impact de l'intelligence artificielle sur les emplois peu ou moyennement qualifiés», Bruegel Blog, 29 juin, disponible sur https://www.bruegel.org/2020/06/artificial-intelligences-great-impact-on-low-and-middle-skilled-jobs/