Débat. Comment sauver le travail face à l'intelligence artificielle ?

L'intelligence artificielle détruira-t-elle les emplois, et changera-t-elle radicalement la nature du travail. Pour l'Éco a interrogé deux économistes spécialistes du sujet qui en débattent.

Ariell Reshef, Professeur associé à la Paris School of Economics, chercheur au CNRS et conseiller scientifique au CEPII. Ses recherches portent sur la répartition des revenus – en particulier sur la relation entre les marchés du travail et le commerce mondial, les changements technologiques et la réglementation. 

La hausse de la productivité permettra une augmentation de la taille des entreprises

A.R. La crainte existe que les mutations technologiques entraînent la fin du travail. Des articles récents suggèrent, d’une part, que l’intelligence artificielle, les robots et l’automatisation pourraient provoquer un taux de chômage structurel élevé, d’autre part que ces trois phénomènes ont déjà des effets sur les salariés.

En France, James Harrigan, Farid Toubal et Ariell Reshef montraient, en 2016, pour le National Bureau of Economic Research (NBER), que le changement technologique a polarisé le marché vers les emplois à haute valeur ajoutée et les emplois non spécialisés, en réduisant ceux de la classe moyenne.

Un corpus considérable de littérature scientifique relativise toutefois les pertes d’emplois. Des études de l’OCDE montrent qu’en moyenne, 9 % des emplois américains sont menacés par l’automatisation.

En France, le Conseil d’orientation pour l’emploi estime que “moins de 10 % des emplois existants présentent un cumul de vulnérabilités susceptible de menacer leur existence dans un contexte d’automatisation”.

Bien que le progrès technologique « déplace » certains travailleurs, il crée également une demande de masse salariale. L’analyse historique corrobore ce point : les révolutions industrielles passées, en provoquant des changements structurels, ont conduit au chômage technologique, mais il n’est pas certain que l’effet se soit maintenu dans la durée et à grande échelle.

Aujourd’hui, nous sommes beaucoup mieux lotis que nos ancêtres. Il y a deux effets dans le progrès technique. Le premier se traduit par une baisse de l’emploi suite à une hausse de la productivité. À plus long terme, la hausse de la productivité permet une augmentation de la taille des entreprises et donc la création d’emplois.

L’enjeu politique et social est de gérer cette transition, d’accompagner les personnes qui ont perdu leur emploi en les formant aux nouveaux besoins des entreprises.

Georgios Petropoulos, chercheur résident à Bruegel. Ses recherches portent sur l’économie numérique, l’organisation industrielle, la politique de la concurrence et l’économie du travail. Dans le passé, il a occupé des postes à la BCE, à la Banque de France et au département de recherche de HewlettPackard à Palo Alto (Californie). 

En séparant les tâches automatisables des autres 

G.P. L’intelligence artificielle va certainement détruire certaines tâches, mais elle va en créer d’autres. À mesure que les systèmes automatisés évoluent grâce aux techniques d’apprentissage automatique, les machines deviennent plus intelligentes et peuvent efficacement effectuer diverses tâches : traduction, reconnaissance d’image et de voix, résolution de problèmes, pour n’en nommer que quelques-unes.

Alors que dans le passé, les machines remplaçaient principalement le travail dans des tâches physiques (par exemple, des robots dans l’industrie automobile), elles peuvent maintenant exécuter très bien de nombreuses tâches cognitives.

Cependant, les gains d’efficacité introduits peuvent donner lieu à de nouvelles formes d’emploi, de nouvelles tâches nécessitant du travail. Nous l’avons déjà vu dans l’économie de partage, où les systèmes d’IA et les technologies de l’information créent des emplois via des plateformes.

La première question est donc de savoir quelles tâches  seront très probablement automatisées : les systèmes d’intelligence artificielle ont besoin d’accéder aux données pour gagner en efficacité. Dans les tâches où de grands ensembles de données de formation sont disponibles, la machine peut remplacer le travail.

En outre, les tâches pour lesquelles il n’est pas nécessaire de fournir des explications ou un raisonnement long, ou bien les tâches ne nécessitant pas de mobilité spécialisée ou d’aptitudes physiques avec plusieurs degrés de liberté ont plus de chances d’être automatisées.

Il ne faut pas oublier que de nombreux métiers comportent une variété de tâches parfois très hétérogènes. Un avocat prépare des accords contractuels, mais il se présente également devant le tribunal pour défendre ses clients.

Par conséquent, si l’avocat peut compter sur l’intelligence artificielle pour préparer un contrat de bonne qualité, il disposera de plus de temps pour préparer la procédure judiciaire : un gain d’efficacité. Dans l’ensemble, l’effet positif de productivité compensera l’effet négatif de déplacement de main-d’œuvre.