- Les récents progrès de l’intelligence artificielle (IA) amènent les décideurs publics et le grand public à porter une attention accrue à l’impact de l’IA sur l’emploi et les travailleurs
- Les systèmes d’IA générative comme ChatGPT progressent et sont adoptés rapidement, avec la possibilité d’entraîner des changements majeurs dans l’économie et le marché du travail
- Le rapport analyse les effets des avancées de l’IA sur la productivité, la stabilité de l’emploi et les inégalités de revenus, et souligne la nécessité de recherches et de données pour s’y adapter
Principaux enseignements
- Il est impossible de prédire avec précision les formes concrètes que prendront les avancées de l’IA ainsi que leurs effets économiques et sociaux
- Il est important de collecter et de diffuser des informations sur l’adoption de l’IA, la demande de compétences et ses effets sur le marché du travail
- Cela nécessite de développer les capacités suivantes :
- collecte et analyse rapides de données pour suivre les évolutions
- approches flexibles permettant de répondre aux changements observés
- Pour les travailleurs, l’enjeu le plus important est de savoir comment l’IA va reconfigurer la demande de compétences et transformer la nature de nombreux métiers
- Il est difficile d’anticiper quelles compétences seront renforcées par l’IA et quelles nouvelles compétences seront demandées
- L’accès à la formation continue est un élément clé pour permettre au marché du travail de s’adapter aux changements
- L’IA pourrait contribuer à offrir de nouveaux environnements d’apprentissage en ligne
Répondre aux avancées de l’IA
- L’IA est un outil qui peut renforcer le travail humain, compléter les compétences et créer de nouvelles formes de travail porteuses de valeur
- Cependant, ces résultats ne se produiront pas automatiquement
- Les décideurs publics, dirigeants d’entreprise, chercheurs en IA, employeurs et travailleurs ont tous l’occasion de concevoir des systèmes d’IA alignés sur les valeurs et objectifs partagés de la société
- Pour utiliser l’IA de manière bénéfique, il faut renforcer les capacités collectives, améliorer le bien-être humain et soutenir une main-d’œuvre prête à faire face aux défis futurs
- Pour cela, il est essentiel d’observer et de suivre en temps réel les avancées de l’IA et leurs effets sur le marché du travail, puis de partager largement ces informations
- Il faut recueillir et diffuser de manière transparente les évolutions de l’IA, les processus d’adoption et les changements dans la demande de différentes compétences
- Cela permettrait de préparer les travailleurs et les décideurs publics à réagir avec souplesse à l’évolution de l’IA
IA et marché du travail
- Les progrès de l’IA peuvent s’appliquer largement à de nombreuses tâches cognitives dans l’économie et favoriser des innovations complémentaires, avec un fort potentiel d’impact sur la productivité et la dynamique du marché du travail
- Progrès des technologies d’IA
- Les innovations dans les réseaux de neurones et l’utilisation d’ensembles de données non annotées plus vastes accélèrent les progrès de l’IA
- L’IA générative est capable de converser en plusieurs langues, de résumer de longs documents et d’écrire des programmes informatiques
- Progrès constants dans la robotique, comme les véhicules autonomes, et dans l’exploitation de grands ensembles de données
- Cependant, l’orientation future du développement de l’IA reste incertaine, et les systèmes actuels présentent encore diverses limites, notamment des erreurs, des biais et des raisonnements irrationnels
- IA et productivité
- L’IA générative a déjà augmenté la productivité dans certains domaines, comme les centres de relation client, le développement logiciel et l’écriture
- Elle pourrait encore accroître ce potentiel en accélérant la découverte scientifique et l’innovation
- Rien ne garantit toutefois que ces bénéfices seront répartis équitablement
- Sans évolution des politiques publiques et des institutions, des effets négatifs sont possibles : pertes d’emplois, écarts de salaires, hausse des inégalités et dégradation de la qualité des emplois
- Il faut aussi prendre en compte les risques sociaux liés à l’IA, notamment les atteintes à la vie privée, les risques de discrimination et de biais, ainsi que les menaces pour la démocratie et la sécurité nationale
- Effets sur le marché du travail
- L’IA peut déprécier la valeur de compétences existantes ou créer des opportunités exigeant de nouvelles compétences
- Elle pourrait accélérer l’automatisation de tâches relevant de la « compétence de masse » (ex. : gestion des stocks dans le commerce de détail) et automatiser partiellement des tâches de « compétence avancée » (ex. : gestion de systèmes complexes)
- L’IA peut aussi compléter l’expertise humaine en fournissant des informations pertinentes ou des garde-fous numériques
- Exemple : dans le domaine médical, l’IA peut compléter le rôle des soignants en fournissant des informations sur certains traitements et des indications sur l’utilisation d’équipements
- Effets sur l’éducation et la formation
- L’IA a le potentiel de transformer les résultats d’apprentissage en personnalisant l’enseignement, en augmentant l’engagement et en améliorant le rapport coût-efficacité
- Des investissements publics et privés sont nécessaires pour élargir l’accès aux possibilités d’apprentissage en ligne et intégrer des garde-fous dans l’enseignement enrichi par l’IA
- Il faut former les enseignants à l’usage des outils d’IA et tester l’efficacité des dispositifs éducatifs fondés sur l’IA
- L’accès à la formation continue et aux programmes de reconversion est indispensable pour s’adapter à l’évolution de la demande de compétences liée à l’IA
Principales opportunités
- L’impact de l’IA sur le marché du travail dépendra des choix faits par les différentes institutions de la société (entreprises, organisations à but non lucratif, organisations de travailleurs, universités, pouvoirs publics, etc.) et de la manière dont elles orienteront le développement et l’usage de l’IA
- Mesurer l’impact de l’IA sur le marché du travail
- Les pouvoirs publics et les organismes concernés doivent élargir leurs efforts de collecte de données afin de suivre en temps réel les effets de l’IA sur les travailleurs et les entreprises
- Partager, via des partenariats public-privé autour des données, des informations sur la demande de compétences, les salaires et les opportunités de formation continue
- Mesurer les effets de l’adoption de l’IA selon les secteurs économiques et sur les groupes marginalisés selon les territoires
- Envisager la création d’un organisme indépendant à but non lucratif pour soutenir le partage et l’analyse des données entre acteurs publics et privés
- Soutenir les progrès des technologies d’IA
- Il existe de nombreuses possibilités d’orienter le développement de l’IA et d’optimiser à la fois sa robustesse et son rythme de progression
- Recherche fondamentale en IA et élaboration de normes éthiques
- Développer des réglementations et des incitations pour encourager la transparence et le partage des données utilisées pour entraîner les modèles d’IA avancés
- Soutenir la recherche sur les domaines d’application prioritaires de l’IA, comme l’éducation, la santé et la sécurité nationale
- Former les talents de l’IA en construisant des hubs tels que le National AI Research Resource et Microelectronics Commons
- Partager les gains de productivité liés à l’IA
- Des changements de politique publique et d’organisation institutionnelle sont nécessaires pour éviter une répartition inégale des bénéfices de productivité apportés par l’IA
- Évaluer les politiques qui soutiennent la mobilité du travail entre métiers, entreprises et régions
- Renforcer la capacité de jugement des décideurs publics en réduisant les incertitudes réglementaires sur la responsabilité produit, le droit d’auteur, la vie privée et les biais
- Développer des garde-fous pour prévenir les usages abusifs de l’IA ou les dommages non intentionnels
- Étudier les effets de la concentration du marché afin de trouver un équilibre entre le maintien de marchés concurrentiels et les bénéfices des économies d’échelle
- Soutenir la recherche sur l’IA qui accélère la découverte scientifique
- Équilibrer les effets sur le marché du travail
- Un usage bénéfique de l’IA commence par une conception intentionnelle visant à étendre, et non remplacer, l’expertise humaine
- Rechercher des systèmes d’IA dans lesquels des équipes humain-IA produisent des résultats de meilleure qualité
- Étudier les pratiques favorisant une adoption inclusive de l’IA et renforçant la voix des travailleurs
- Étudier les moyens de contrôle et de rémunération concernant l’utilisation des attributs personnels et des créations individuelles
- Renforcer l’expertise en IA au sein de l’État pour soutenir des investissements, une supervision et une régulation efficaces
- Mettre en place des systèmes d’évaluation de la qualité et de certification des technologies d’IA destinées à l’enseignement public et à la santé
- Comprendre l’importance de la formation continue
- L’IA transforme la nature de nombreux métiers, ce qui rend nécessaires des programmes de formation continue pour s’adapter à un marché du travail en mutation
- Étudier des approches de formation continue qui enseignent les compétences les plus demandées
- Améliorer la qualité de l’enseignement en utilisant des technologies comme l’IA et la réalité augmentée
- Étudier des standards et certifications permettant à des établissements d’enseignement comme les community colleges de former des diplômés adaptés aux métiers les plus demandés
- Développer et diffuser des « feuilles de route de carrière » guidant les évolutions de la demande de compétences et les opportunités de formation continue
- Redéfinir les objectifs éducatifs afin de tirer pleinement parti des futures technologies d’IA
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