- Ces dernières années, le taux de chômage des diplômés de l’enseignement supérieur augmente plus vite que celui des autres travailleurs, ce qui alimente les inquiétudes
- Le licenciement récent de plus de 1 000 employés du siège de Starbucks agit comme un signal d’alarme pour les travailleurs en col blanc
- Depuis septembre 2022, le taux de chômage des diplômés de l’enseignement supérieur est passé de 2 % à 2,6 %, soit une hausse de 30 %
- Le taux de chômage global est passé dans le même temps de 3,4 % à 4 %, soit une hausse de 18 %
- Le chômage reste encore faible au regard des standards historiques, mais des signes d’affaiblissement du marché de l’emploi apparaissent
- Après avoir massivement embauché à la suite de l’explosion de la demande post-pandémie, les entreprises sont passées aux réductions d’effectifs sous l’effet de la hausse des taux et de la pression des investisseurs
Évolutions technologiques et impact de l’IA
- La progression rapide de l’intelligence artificielle (IA) soulève la possibilité d’une baisse de la demande de travail du savoir
- Les outils d’assistance au code par IA améliorent notamment la productivité des développeurs débutants de plus de 25 %
- L’écart de productivité avec les développeurs expérimentés se réduit, faisant craindre une baisse de la prime salariale liée à l’ancienneté
- Des chercheurs du MIT avancent que le métier de développeur pourrait évoluer vers un rôle de gestionnaire d’IA
- À court terme, la tendance à la réduction des effectifs via l’IA s’étend dans l’industrie technologique
- Le taux de chômage du secteur technologique est passé de 2,9 % en 2022 à 4,4 % en 2024, soit une hausse de plus de 50 %
Cas sectoriels : jeu vidéo, finance, café
- L’industrie du jeu vidéo, après une forte croissance portée par l’effet pandémie en 2020, connaît des licenciements massifs
- Chez des studios connus comme Bethesda, la syndicalisation progresse en parallèle des restructurations
- Dans la finance, la hausse des taux a fait reculer la demande de prêts immobiliers, entraînant des suppressions de postes
- Wells Fargo a réduit ses effectifs pendant 16 trimestres consécutifs, et sa division de prêts immobiliers a été réduite de moitié depuis 2023
- Certains salariés affirment que les licenciements sont liés à des activités syndicales
Transformation de la structure des entreprises et recherche d’efficacité organisationnelle
- De nombreuses entreprises cherchent, à l’image du modèle Amazon, à réduire les barrières entre fonctions et à constituer de petites équipes
- Starbucks, Nissan et d’autres invoquent aussi l’« élimination des doublons » et une « organisation agile » pour justifier les licenciements
- Ces changements entraînent une diminution des strates de management intermédiaire et des fonctions de back-office
Déséquilibre entre niveau d’études et chômage
- Selon une analyse de ZipRecruiter, la hausse du chômage se concentre chez les titulaires d’une licence ou chez les personnes ayant suivi une partie d’études supérieures
- Les catégories les plus diplômées (master ou au-delà) ou celles n’ayant pas le niveau lycée voient leur chômage se stabiliser ou reculer
- ADP Research estime que les recrutements pour les postes exigeant au moins une licence ont davantage ralenti en comparaison
Évolution de la valeur économique du diplôme
- L’écart de salaire entre diplômés et non-diplômés, qui s’était continuellement creusé depuis 1980, stagne depuis 15 ans
- Cela peut s’expliquer par l’augmentation du nombre de personnes ayant suivi des études supérieures et par les progrès des technologies de l’information, qui réduisent le besoin de main-d’œuvre très diplômée
- Par exemple, des métiers comme la comptabilité, autrefois destinés aux diplômés universitaires, ont vu leur demande baisser avec l’automatisation
Politique publique et impact sur le secteur public
- Les tentatives de réorganisation de l’État fédéral par l’ancien président Trump ont aussi des effets sur les universités et les organismes à but non lucratif
- Johns Hopkins University a annoncé le licenciement de 2 000 personnes dans le monde en raison de la réduction des financements fédéraux pour la recherche
- Le secteur public et la recherche emploient une forte proportion de travailleurs très diplômés, de sorte qu’une baisse des dépenses publiques peut avoir un effet majeur
L’avis des économistes
- Le professeur Lawrence Katz de Harvard estime qu’il est difficile de considérer la hausse actuelle du chômage comme un changement structurel de long terme
- L’effet de décote salariale lié au télétravail peut jouer un certain rôle
- En revanche, la baisse des dépenses publiques en science, éducation et recherche pourrait peser négativement sur le chômage des diplômés de l’enseignement supérieur dans les mois à venir
2 commentaires
Le développement de l’IA, c’est justement la polarisation.
Quand on voit la faisabilité des politiques de revenu de base,
il est probable que les inégalités entre les classes s’aggravent bientôt à un degré effrayant.
Avis Hacker News
Il est surprenant que peu de gens parlent de ce sujet. Une grande raison pour laquelle les entreprises peuvent licencier, c’est qu’elles font tout simplement moins de travail. Avant, il y avait beaucoup de petites idées d’amélioration pour les utilisateurs, mais maintenant il n’y a plus que l’IA. Il ne s’agit même pas d’utiliser l’IA pour améliorer les choses, et il n’y a pas non plus de plan. Elles ne font simplement rien. Cette expérience n’a rien d’exceptionnel.
Je crains que les connaissances en fabrication et en ingénierie disparaissent à cause de notre avidité. Dans le scénario classique, quand un secteur ne fonctionne pas bien dans un pays, la direction décide d’externaliser, puis finit par démanteler l’usine. Les connaissances détenues par les ingénieurs âgés, les techniciens et les ouvriers disparaissent complètement avec leur mort.
La plupart des métiers qui maintiennent notre niveau de vie sont des métiers manuels. Agriculteurs, ouvriers du textile, travailleurs du bâtiment, plombiers, électriciens, agents de traitement des déchets, etc. Au cours du siècle dernier, les emplois de bureau ont été surévalués. Maintenant que ces emplois sont eux aussi menacés, on ne sait pas vers quoi les gens vont se tourner. Le gâteau économique continue de se réduire, et cette tendance ne semble pas près de s’inverser. Notre modèle socio-économique ne semble pas évoluer au même rythme que la technologie. Il faut une discussion constructive sur la manière de s’adapter.
La licence universitaire doit être entièrement repensée. C’était une sorte de finishing school destinée à donner aux enfants des riches détenteurs de capital la bonne position de classe. Ensuite, c’est devenu un diplôme professionnel pour les classes populaires, mais beaucoup de diplômes sont totalement déconnectés des compétences utiles. Leur seule valeur, c’est que si l’on impressionne le bon comité de recrutement ou la bonne personne, on peut intégrer la classe des gestionnaires professionnels. Malgré cela, nous avons décidé que les travailleurs devaient contracter d’énormes prêts pour obtenir ces diplômes et rester endettés pendant toute leur vie professionnelle. Ce n’est pas soutenable, et effacer simplement la dette coûterait encore plus cher tout en étant moins aligné avec le résultat réellement souhaité : des travailleurs utiles.
Ceux qui vantent le plus les avantages de l’IA sont probablement aussi ceux qui ne « testent » pas beaucoup les résultats et laissent les LLM produire des erreurs. J’utilise des LLM tous les jours, mais surtout comme outil de brainstorming ou pour écrire de petites portions de script. Tout doit être vérifié. Le week-end dernier, j’ai essayé d’utiliser ChatGPT Music Teacher, mais j’ai passé presque une demi-heure à préparer des exercices de voice leading pour la guitare. Le modèle n’a pas été capable de fournir les bonnes informations. Le code ou les informations sur les frettes et les notes étaient erronés. Si je n’avais pas connu la théorie et les intervalles à la guitare, cela aurait posé un gros problème. J’ai perdu une demi-heure et je n’ai rien obtenu d’utile. Je ne nie pas que la technologie soit assez impressionnante, mais il ne faut pas croire au battage médiatique.
Pour l’instant, l’IA a toujours besoin de travailleurs du savoir pour relire et vérifier. L’IA rend les travailleurs du savoir plus productifs, mais ne les rend pas inutiles. Si les travailleurs du savoir deviennent plus productifs, alors le travail du savoir devient moins cher. Un travail du savoir moins cher augmente la demande de travail du savoir. Donc, le nombre de travailleurs nécessaires peut en réalité augmenter. Peut-être pas, mais une analyse de premier niveau selon laquelle les travailleurs du savoir vont diminuer n’est pas suffisante. On peut prendre l’exemple des fabricants de vêtements. L’automatisation partielle de la fabrication textile a rendu les vêtements moins chers, et aujourd’hui les gens possèdent des centaines de vêtements. Plus de personnes fabriquent des vêtements aujourd’hui qu’il y a 100 ans.
D’après un article académique récent, chez les développeurs logiciels utilisant des assistants de code IA, les principaux indicateurs de productivité se sont améliorés de plus de 25 %. Le gain de productivité a été le plus marqué chez les développeurs les moins expérimentés. Mais je ne suis pas sûr de cette citation. J’ai lu l’article, et dans ce contexte, la « productivité » était considérée comme le nombre de builds, de commits et de pull requests par semaine et par développeur. Il n’y avait pas de différence statistiquement significative dans le taux de réussite des builds selon que les outils IA (Copilot) étaient utilisés ou non.
Le lien avec l’IA n’est pas certain. L’une des véritables leçons de la pandémie, c’est qu’on peut externaliser tout ce qui relève du savoir. Même si la qualité n’est qu’entre 1/8 et 1/2, c’est préférable si cela coûte moins cher. Cet effet est encore plus amplifié pour les rôles moins qualifiés et plus juniors. À mesure que l’IA progresse, cet effet va encore s’amplifier. Si l’on a l’IA et un pilote humain ensemble, ils seront tellement productifs qu’il n’y aura plus de raison d’embaucher d’autres personnes.
Les moteurs d’IA peuvent écrire un code vraiment épouvantable et pourraient ne pas s’améliorer. Mais ils peuvent aussi amener les gens à bâcler plus facilement leur travail, ce qui pourrait conduire au déclin du travail intellectuel.