Le temps économisé grâce à l’IA finit par être compensé par de nouvelles tâches

• Selon une étude de grande ampleur sur le marché du travail danois, l’adoption d’outils d’IA n’a pas eu d’effet significatif sur la productivité ni sur les salaires
• 64 à 90 % des utilisateurs disent avoir gagné du temps grâce à l’IA, mais 8,4 % indiquent qu’elle a au contraire créé de nouvelles tâches
• Le gain de temps réel n’est que d’environ 1 heure par semaine, et seuls 3 à 7 % de ces gains se traduisent par une hausse de salaire
• Des tâches annexes comme la surveillance des devoirs d’élèves, la vérification des résultats de l’IA ou la rédaction de prompts augmentent et compensent les gains de temps
• Les chercheurs estiment qu’il ne s’agit encore que d’une analyse préliminaire et soulignent que l’impact économique futur de l’IA nécessite davantage de recherches

---

Aperçu de l’étude sur le marché du travail danois

• Des économistes de l’université de Chicago et de l’université de Copenhague ont analysé les données de 25 000 travailleurs et de 7 000 entreprises au Danemark entre 2023 et 2024
• L’enquête s’est concentrée sur 11 professions vulnérables à l’automatisation, comme comptable, développeur logiciel ou support client
• L’étude, intitulée "Large Language Models, Small Labor Market Effects", conclut que les effets réels de l’IA sur les salaires et le temps de travail sont minimes

Une adoption rapide de l’IA, mais des résultats limités

• Dans les professions étudiées, la plupart ont adopté des chatbots, souvent avec l’encouragement des entreprises
• Mais aucun changement statistiquement significatif n’a été observé sur les salaires ou le temps de travail enregistré
• L’intervalle de confiance statistique montre que l’effet ne dépasse pas 1 %

Des cas où l’IA crée au contraire davantage de travail

• 64 à 90 % des utilisateurs déclarent avoir gagné du temps, mais 8,4 % de l’ensemble des utilisateurs disent que de nouvelles tâches sont apparues
• Exemples : des enseignants doivent détecter l’usage de ChatGPT par les élèves, des employés doivent relire les résultats de l’IA, ou encore passer du temps à formuler de bons prompts
• Le temps réellement économisé ne représente en moyenne que 2,8 % par semaine (environ 1 heure)

Des gains de productivité différents des attentes

• D’autres études publiées auparavant faisaient état d’un gain de productivité de 15 %, mais il s’agissait d’expériences limitées à des tâches particulièrement adaptées à l’IA
• En revanche, dans les métiers réels, de nombreuses tâches restent difficiles à automatiser, ce qui montre que l’usage de l’IA n’en est encore qu’à un stade initial d’intégration

Qui profite du temps économisé ?

• Seuls 3 à 7 % du temps économisé se traduisent par une hausse de salaire
• Cela soulève la question de savoir si les gains d’efficacité bénéficient réellement aux utilisateurs

Conclusion et perspectives

• Les chercheurs reconnaissent que la période étudiée est encore trop précoce et limitée au marché danois, ce qui restreint la généralisation des résultats
• En particulier, les travailleurs créatifs freelances ou d’autres pays pourraient présenter des dynamiques différentes
• Mais cette étude fournit un important aperçu empirique des effets initiaux de l’adoption de l’IA
• L’impact économique de long terme reste incertain et nécessitera encore de nombreuses recherches

[GN⁺]

Avis sur Hacker News

• Je me souviens avoir lu, il y a une dizaine d’années, un article de The Economist expliquant que le résultat de l’automatisation n’était pas la suppression d’emplois, mais davantage de travail et moins d’opportunités d’embauche pour les juniors

  • Il prenait l’exemple des moteurs de recherche et des documents numériques, qui ont fortement réduit le nombre de jeunes avocats nécessaires
  • Autrefois, il était courant que les jeunes avocats cherchent les précédents pertinents dans des archives physiques, mais aujourd’hui un seul junior avec un ordinateur portable suffit
  • Cela a permis aux cabinets de traiter davantage d’affaires
  • Cela ressemble à un schéma général

• J’ai l’impression que les gens, dans les commentaires, interprètent mal les conclusions de l’article

  • Ce n’est pas qu’on gagne du temps grâce à l’IA, c’est que l’usage de l’IA crée de nouvelles tâches qui annulent le temps économisé
  • Dans l’industrie tech, les meilleurs programmeurs passent leur temps à gérer l’IA et les datasets, et la qualité des logiciels grand public en pâtit

• Les outils d’IA modernes sont impressionnants, mais un peu comme l’était le correcteur orthographique à ses débuts

  • Ils aident pour les tâches simples, mais ils créent aussi un nouveau standard, et tout le monde finit par l’avoir
  • Il y a très peu d’éléments montrant qu’on pourra s’asseoir sur une plage pendant que l’IA gérera l’entreprise
  • La plupart des produits d’IA sont peu rentables, et ils devront bientôt faire face à ce problème

• C’est un cas où le paradoxe de Jevons s’applique réellement

  • Quand le coût d’exécution d’une tâche donnée baisse, les gens augmentent la demande pour combler l’écart
  • Contrairement à l’idée ancienne selon laquelle les nouvelles technologies apporteraient une utopie, nous ne semblons pas vraiment vouloir cela
  • Beaucoup de gens ne savent pas quoi faire de leur temps libre et ont tendance à maintenir leur niveau de stress élevé

• Je pense qu’en programmation, l’IA a doublé la productivité

  • Je passe du temps à rédiger des prompts pour expliquer mes préférences de code à l’IA, mais c’est un investissement durable
  • La plupart de ces prompts ont été écrits il y a quelques mois, et j’en profite maintenant

• Mon père avait une très bonne formule à propos des ordinateurs et de l’automatisation

  • Quand les ordinateurs de bureau sont arrivés dans les années 1970, on lui disait qu’ils allaient faire économiser énormément d’efforts
  • Au final, grâce aux ordinateurs, il s’est simplement retrouvé à faire plus de travail dans une journée

• Le vrai problème concerne les emplois peu qualifiés

  • Les personnes occupant des rôles plus simples ou des postes juniors
  • Faute de postes correspondant à leurs compétences, une part importante de la population risque de devenir inemployable

• C’est exactement ce que le camp « l’IA deviendra une technologie normale » dit depuis toujours au camp « l’IA va tous nous rendre chômeurs »

  • Ça a toujours été comme ça

• Ce sujet n’a-t-il pas déjà été abordé il y a quelques jours ?

  • Un point important ici est que les données datent de la fin 2023, à une époque où les LLM n’étaient pas encore très bons
  • Un autre point est qu’il s’agit de données collectées auprès des employés restés en poste après des licenciements

• J’ai l’impression de passer plus de temps à chercher des easter eggs cachés dans les revues de code

  • Ces easter eggs sont de petites erreurs difficiles à repérer, mais évidentes pour leur auteur
  • Le problème, c’est que lorsque le code a été écrit par un LLM, l’avantage habituel de l’auteur disparaît lors de la revue ou des tests