- Les données du marché du travail danois pour 2023-2024 montrent que, même si des chatbots d’IA générative comme ChatGPT ont été adoptés rapidement, on n’observe encore presque aucun changement global des salaires ou de l’emploi
- Des économistes de la University of Chicago et de la University of Copenhagen ont analysé les données de 25 000 travailleurs et de 7 000 établissements dans 11 professions considérées comme vulnérables à l’automatisation
- Entre 64 et 90 % des utilisateurs d’IA ont déclaré un gain de temps, mais l’économie moyenne ne représente que 2,8 % du temps de travail, soit environ 1 heure par semaine
- Pour 8,4 % des travailleurs, de nouvelles tâches sont apparues, comme détecter l’usage de ChatGPT dans les devoirs, vérifier la qualité des résultats de l’IA ou rédiger des prompts, compensant en partie les gains obtenus
- Les données étant limitées à la phase initiale d’adoption et au seul Danemark, il faut rester prudent avant de généraliser, mais cela freine les attentes selon lesquelles l’IA générative provoquerait immédiatement de vastes bouleversements sur le marché du travail
Les premiers effets de l’IA générative vus à travers les données du marché du travail danois
- Une nouvelle étude conclut que, sur le marché du travail danois en 2023-2024, les modèles d’IA générative comme ChatGPT n’ont encore eu presque aucun effet significatif sur les salaires globaux ou l’emploi
- Le working paper des économistes Anders Humlum et Emilie Vestergaard, de la University of Chicago et de la University of Copenhagen, s’intitule « Large Language Models, Small Labor Market Effects »
- L’analyse porte sur 11 professions considérées comme exposées à l’automatisation, dont les comptables, les développeurs logiciels et les spécialistes du support client
- L’ampleur des données est de 25 000 travailleurs et 7 000 établissements au Danemark
Adoption rapide, faibles changements économiques
- Les investissements des entreprises dans l’IA ont favorisé l’adoption d’outils, et 64 à 90 % des utilisateurs dans les professions étudiées ont déclaré un gain de temps
- Mais pendant la période étudiée, les chatbots d’IA n’ont eu d’effet significatif ni sur les revenus ni sur le temps de travail enregistré dans aucune profession
- Les intervalles de confiance de l’analyse statistique excluent la possibilité que l’effet moyen dépasse 1 %
- Humlum a déclaré à The Register que la majorité des travailleurs dans les professions exposées avaient adopté les chatbots, mais que, sur les résultats économiques, cela « n’a pas fait bouger l’aiguille »
De nouvelles tâches qui grignotent les gains de temps
- Les chatbots d’IA ont créé de nouvelles tâches pour 8,4 % des travailleurs, y compris chez des salariés qui n’utilisent pas directement ces outils
- Exemples de nouvelles tâches :
- le temps passé par les enseignants à détecter l’usage de ChatGPT dans les devoirs des élèves
- le travail consistant, pour d’autres salariés, à vérifier la qualité des résultats produits par l’IA
- les essais répétés nécessaires pour élaborer des prompts efficaces
- Les gains de productivité déclarés par les utilisateurs représentent en moyenne 2,8 % du temps de travail, soit environ 1 heure par semaine
- Tout le temps économisé ne s’est pas traduit en compensation économique, et on estime que seuls 3 à 7 % des gains de productivité ont été convertis en hausse de revenus pour les travailleurs
L’écart entre les résultats en laboratoire et le travail réel
- The Register souligne que ces résultats sont en contradiction avec un essai contrôlé randomisé publié en février
- Cet essai contrôlé randomisé concluait que l’IA générative augmentait la productivité des travailleurs de 15 % en moyenne
- Humlum estime que cet écart s’explique par le fait que d’autres expériences se concentraient sur des tâches particulièrement adaptées à l’IA
- Dans la plupart des emplois réels, de nombreuses tâches ne peuvent pas être entièrement automatisées par l’IA, et les organisations sont encore en train d’apprendre à intégrer efficacement ces outils
Un instantané limité et des questions encore ouvertes
- Ces conclusions pourraient être réexaminées à l’avenir en raison de la période et du périmètre étudiés
- Les données 2023-2024 ne capturent que la phase initiale du déploiement de l’IA générative ; elles peuvent donc passer à côté d’effets différés ou de l’impact d’usages plus intégrés de l’IA générative au-delà des chatbots
- Le fait de se concentrer sur les données danoises peut aussi faire manquer des effets locaux déjà visibles sur d’autres marchés du travail ou dans certains domaines spécifiques, comme le travail créatif freelance
- Malgré cela, l’étude peut être vue comme un instantané initial qui remet en cause le récit selon lequel l’IA générative aurait déjà provoqué des transformations immédiates et généralisées du marché du travail
- L’impact économique de long terme de l’IA générative reste un sujet incertain et débattu, compte tenu de la rapidité des évolutions technologiques
1 commentaires
Avis sur Hacker News
Je me souviens avoir lu dans The Economist, il y a presque dix ans, un article expliquant que l’automatisation n’aboutissait pas à la suppression des emplois, mais à davantage de travail et moins de recrutements de juniors.
L’exemple portait sur le fait que les moteurs de recherche et les documents numériques avaient fortement réduit le nombre de juristes juniors. Autrefois, lors de la préparation d’un procès, on confiait à une équipe de 3 à 10 juniors la tâche d’aller dans les archives physiques chercher la jurisprudence pertinente ; désormais, un seul junior avec un ordinateur portable suffit. Résultat : les cabinets d’avocats peuvent aussi traiter davantage d’affaires. Cela ressemble à un schéma assez général.
Mais grâce à l’IA interne de Facebook, ils commencent maintenant à considérer qu’un centre d’appels pourrait être possible. La plupart des appels portent sur des sujets comme « j’ai oublié mon mot de passe » ou « ça ne marche pas » ; un robot capable de guider les gens dans une FAQ en plus de 50 langues suffirait pour environ 90 % des cas. Les cas plus difficiles pourraient être transférés à des humains.
C’est pourquoi je pense que la relation entre les nouvelles technologies et le travail relève moins d’une hiérarchie que d’une structure fractale. Avant, Zuck n’aurait même pas envisagé un centre d’appels, et tous ces emplois n’auraient pas existé ; mais grâce à la nouvelle technologie, un centre d’appels plus petit apparaît, où les humains ne traitent que les problèmes difficiles. La forme est similaire, mais un peu différente.
Je ne dis pas que la technologie n’est pas destructrice. Simplement, elle crée généralement de nouveaux emplois, et ces emplois vont vers le traitement de problèmes plus difficiles. Les frontières deviennent plus fines, et l’environnement devient plus spécialisé et plus exigeant pour le cerveau. Le problème, c’est qu’il faut faire confiance aux personnes qui travaillent à cette frontière, comme on fait confiance à des doctorants, pour savoir si elles travaillent réellement ou si elles bluffent. Cal Newport dit souvent, lui aussi, que le travail intellectuel peut sembler longtemps ne rien produire, avant qu’un moment de génie ne survienne soudain. À mon avis, ce n’est pas tant un problème intellectuel qu’un problème émotionnel.
Puis, lorsque l’automatisation arrive, de nouveaux emplois apparaissent, comme la maintenance des machines, mais beaucoup de personnes toujours peu qualifiées perdent leur emploi.
Les petits fiefs féodaux et les empires continueront d’exister.
J’ai l’impression que les gens comprennent mal les résultats de l’article. Il ne dit pas qu’on gagne du temps grâce à l’IA et qu’on utilise ce temps pour de nouvelles tâches, mais que les nouvelles tâches créées par l’usage de l’IA, comme vérifier les résultats, rédiger des prompts, détecter la triche et déboguer, annulent le gain de temps ressenti.
Cela semble aussi correspondre à ce qu’on observe dans la tech. Les meilleurs programmeurs et technologues du monde sont immobilisés à manipuler des transformers, des jeux de données et des évaluations, ce qui permet aux pires programmeurs de bricoler des convertisseurs de température et des clones non sécurisés de Twitter. Pendant ce temps, la qualité des logiciels réellement utilisés par les consommateurs s’effondre.
L’IA s’est révélée étonnamment bonne pour combler les blancs dans la spécification, et elle a effectivement généré beaucoup de code C++ compilable. En revanche, les
#includenécessaires manquaient. Après compilation et exécution, la sortie était complètement fausse.Maintenant, pour comprendre pourquoi c’est incorrect, il faut lire et comprendre entièrement plusieurs centaines de lignes de C++. Cela m’a fait réfléchir au problème et m’a montré des approches de solution intéressantes, donc ce n’était pas une perte de temps totale ; mais est-ce que cela m’a vraiment fait gagner beaucoup de temps ? Non. Cela pourrait même m’avoir pris plus de temps à comprendre ce que le code faisait.
Sans vouloir manquer de respect aux gens qui créent des applications web et mobiles, j’ai toujours l’impression que l’IA est excellente pour les problèmes répétitifs de haut niveau, mais qu’elle reste largement inutile pour la programmation système.
Je ne parle pas d’un jugement esthétique du type « c’est le bazar », mais d’un point de vue purement économique sur l’efficacité à générer de l’argent : plus de 90 % du code que j’ai écrit n’a pas contribué de manière significative à l’entreprise. Et ce malgré de vrais efforts pour réduire ce ratio. Je parle ici de logiciels professionnels ; si l’on ajoute les vibe coders, je pense que ce chiffre serait bien plus élevé.
J’ai l’impression que toute notre manière d’intégrer l’informatique au monde est de travers. Nous passons des jours à créer des UI, mais ces UI n’aident pas vraiment les utilisateurs réels et cassent dès que le processus change un peu. Et comme il faut prendre en charge ces UI, on n’automatise presque rien de ce qui compte vraiment.
Je pense que les ordinateurs restent extrêmement utiles à l’humanité, mais nous avons oublié comment nous en servir.
Il est encore trop tôt pour dire si l’IA aggrave le problème, l’améliore ou ne change rien. Je comprends l’idée qu’elle l’aggrave, mais il est difficile de l’affirmer catégoriquement.
Ont-ils licencié 99 % des ingénieurs ? Peut-être que cette note aussi a été écrite par une IA. Existe-t-il des éditeurs de logiciel où 5 personnes font le travail de 50 ? Je n’en ai jamais vu. Je me demande combien de temps pourra durer cet écart entre les histoires que les gens se racontent et les données macroéconomiques réelles.
Les outils d’IA modernes sont impressionnants, mais un peu comme l’était le correcteur orthographique à son arrivée. Est-ce qu’ils aident pour les tâches ingrates ? Oui, mais ils ne font que créer une nouvelle base de référence que tout le monde finit par avoir, et relever les exigences
Il y a très peu d’éléments prouvant que, bientôt, l’IA fera tourner les entreprises pendant que nous serons allongés sur la plage. Il y a très peu de signes qu’une entreprise d’IA construise quelque chose qui ne se transformera pas en produit de référence, et la plupart des produits d’IA sont terriblement peu rentables. Il faudra bientôt aussi regarder cette réalité en face
Il n’y aurait peut-être pas autant de jeux vidéo qu’aujourd’hui, mais on aurait du temps libre à la place. À mes yeux, le temps vaut plus que les jeux. Pour paraphraser Lee Iacocca, nous devrions nous arrêter et nous demander : de combien de jeux vidéo avons-nous vraiment besoin ?
Désormais, au lieu de fautes d’orthographe, on trouve le mauvais mot à la place du bon. De nos jours, dès qu’on lit un long texte sur n’importe quel site web, même sur des sites de médias traditionnels, il y a de fortes chances qu’il soit truffé d’erreurs
S’ils continuent à s’améliorer au rythme actuel pendant encore 3 à 5 ans, il est difficile d’imaginer à quel point l’apport humain restera utile en ingénierie
C’est en fait le paradoxe de Jevons à l’œuvre
Le coût pour accomplir un certain type de travail baisse, que ce coût soit en argent ou en temps. Alors les gens augmentent la demande pour combler le vide, et les travailleurs se retrouvent en « pleine charge »
L’idée selon laquelle la prochaine technologie apportera une utopie où nous ne travaillerons plus, ou beaucoup moins, est très ancienne. Mais nous prouvons à chaque fois que, dans les faits, ce n’est pas ce que nous voulons
Mon hypothèse n’est sans doute ni nouvelle ni originale, mais très peu de gens savent quoi faire quand ils n’ont rien entre les mains. Nous avons tendance à maintenir un niveau de stress élevé pour détourner notre attention, et lorsque le stress est faible et qu’il n’y a rien que nous « devons » faire, nous devenons instables de diverses manières
https://en.m.wikipedia.org/wiki/Jevons_paradox
Pour faire simple, imaginons que vous, moi et huit utilisateurs de HN travaillions 8 heures par jour dans un entrepôt de Bezos. Un jour, une nouvelle machine arrive et fait le même travail que nous ; une seule machine remplace 2 à 4 d’entre nous. Si Bezos achète 4 machines et les fait tourner chacune au double de leur capacité, nous gagnons tous les 8 : 8 heures par jour × 5 jours par semaine × 4 semaines = 160 heures de loisir
Le problème, c’est que nous avons toujours besoin d’argent pour survivre. Il y a la nourriture, le loyer, les factures, les frais de santé. Selon les partisans de l’utopie technologique, nous pouvons désormais utiliser ces 160 heures de temps libre pour faire quelque chose de plus important et de plus gratifiant. C’est le même discours que tiennent les vendeurs d’IA lorsqu’ils disent que l’IA nous permettra de faire des choses plus importantes et plus gratifiantes. Mais pour survivre, mon activité gratifiante devra être du travail à la tâche, ou un emploi aussi intense, voire avec des horaires plus longs
En théorie, le propriétaire qui contrôle l’automatisation gagne davantage de temps libre pour donner des interviews et assister à des événements politiques et mondains. Les personnes déplacées par l’automatisation, elles, tombent plus bas et doivent travailler plus dur pour continuer à survivre. J’espère que les personnes enthousiastes qui paient les fournisseurs de LLM pour entraîner leurs propres remplaçants comprendront vite cette équation. Comme l’entrepôt de Bezos qui accorde brièvement un peu de loisir à certains parce qu’il a besoin d’un dispositif temporaire de sécurité pendant l’arrivée de l’automatisation, j’espère qu’elles ne se laisseront pas à nouveau vendre le discours du « temps libre pour faire un travail plus significatif »
Si l’argent n’était pas un problème, je n’aurais pas envie de vendre mon temps à une entreprise sans âme. J’ai largement assez de centres d’intérêt pour m’occuper. Le travail ne fait qu’aspirer du temps que je préférerais consacrer à de meilleures choses
Les outils d’IA actuels sont médiocres comparés à une transformation qui multiplierait littéralement la productivité par 1 000 ; nous sommes donc encore loin d’un tel changement. C’est pourquoi, en moins de 100 ans, la programmation pourrait devenir un domaine extrêmement de niche
Les employeurs ont généralement cette incitation, et puisque le système politique ne l’interdit pas explicitement, les travailleurs qui veulent des horaires plus courts n’ont pas beaucoup de bonnes options
Pour l’instant, nous envisageons 4×10 heures, mais nous pourrions négocier sur la base de « au lieu d’une augmentation, gardons le salaire tel quel et passons à 4×8 heures ». Si l’IA permet d’en faire plus dans le même temps, cela me va. En revanche, comme l’entreprise budgète 30 dollars par mois pour les outils d’IA, je considère que le temps économisé par les outils d’IA que j’achète personnellement doit être déduit de ma semaine de travail
« Des millions de gens qui ne savent même pas quoi faire de leur temps un dimanche après-midi pluvieux aspirent à l’immortalité » — Susan Ertz
Mon père disait quelque chose de juste à propos des ordinateurs et de l’automatisation. Quand les ordinateurs de bureau ont commencé à apparaître dans les années 1970, on lui disait que « les ordinateurs nous feront économiser tellement d’efforts que nous ne saurons plus quoi faire de tout ce temps libre »
En réalité, les ordinateurs nous ont simplement permis de faire plus de travail dans une journée
En matière de programmation, je peux dire que l’IA a jusqu’ici à peu près doublé ma productivité
Bien sûr, je passe du temps à rédiger des prompts. J’explique à l’IA mes préférences de code, du genre « ne fais jamais ceci, ne fais jamais cela, fais toujours comme ça, vérifie ça ». Mais ces prompts restent. La plupart datent d’il y a plusieurs mois, et j’en récolte maintenant les bénéfices
Si l’on s’arrête un instant pour y réfléchir, dire que l’IA a doublé la productivité signifie qu’on produit réellement deux fois plus qu’avant. Peut-on l’étayer par des métriques ?
Je crois volontiers que l’IA peut rendre beaucoup plus productif sur des tâches précises, comme écrire des conditions de test ou fabriquer rapidement un prototype jetable. Mais affirmer qu’on fait deux fois plus qu’avant dans l’ensemble, c’est une affirmation très forte
En réalité, il me paraît plus plausible que les gens se sentent plus productifs qu’avant. C’est ainsi que j’explique l’écart entre les individus qui disent être 2 à 10 fois plus productifs, et les études en entreprise qui, même dans le haut de la fourchette, constatent environ 25 % de gain de productivité
Elle produit souvent du code faux avec beaucoup d’assurance, et même quand ça compile, le résultat est mauvais et ne résout pas vraiment le problème que j’essaie de corriger. En revanche, quand j’ai dû écrire un projet Terraform pour le backend au début de l’année, l’IA générative a vraiment brillé
Ça ressemble à une victoire totale
Hier encore, j’ai fait une grosse refonte d’un scraper ; à la main, cela m’aurait pris au moins une semaine. À raison de 2 à 4 heures par jour pendant 5 jours, cela aurait fait environ 15 heures. Avec l’aide de ChatGPT, j’ai terminé en moins de 2 heures
Donc la charge de travail a diminué, le délai de livraison a été beaucoup plus court, et le stress nettement moindre
On peut amadouer un modèle donné pour qu’il se comporte d’une certaine manière, mais un autre modèle peut aboutir à un état complètement différent avec la même entrée, et nécessiter des prompts totalement différents. Dans ce cas, chaque mise à jour de modèle par le fournisseur pourrait rendre tous les prompts inutiles
Le vrai problème concerne les postes peu qualifiés. Cela vise les personnes qui occupent des rôles plus simples, ou les juniors. Au bout du compte, faute de postes adaptés à leur niveau de compétence, une part importante de la population deviendra inemployable
Le résultat pourrait dépendre fortement de la manière dont le système éducatif évoluera pour s’adapter à l’époque
Je pense que la capacité à utiliser l’IA pour augmenter son travail deviendra elle aussi une nouvelle forme de littératie
C’est l’histoire de toutes les technologies, et c’est aussi la logique derrière les prédictions de pmarca et d’autres selon lesquelles l’IA ne prendra pas les emplois. Notre attention peut se déplacer vers des domaines de plus en plus étroits
Le cinéma, lui aussi, n’existait quasiment pas il y a 100 ans. Dans 100 ans, le travail libéré aura fait naître des industries entièrement nouvelles
Si l’IA automatise la production de logiciels, la demande de logiciels peut exploser. La même chose s’est produite quand les langages de haut niveau ont remplacé le codage manuel en assembleur. On a pu créer beaucoup plus de logiciels, plus complexes et plus intéressants, et l’industrie a grandi
Réduire la quantité de travail que les humains doivent faire est en réalité une bonne chose. Mais pour que cette réduction soit répartie dans toute la société, au lieu de se traduire par du chômage de masse, l’impossibilité de partir à la retraite avant 70 ans et des semaines de 50 heures, il faut changer les structures institutionnelles. Le problème n’est pas l’IA ; ce pourrait être le capitalisme non régulé
Cela s’applique de la même manière à l’automatisation et à tout le reste. Nous disposons depuis longtemps des technologies permettant de travailler moins, mais cela ne semble pas correspondre à notre psychologie
Je ne veux pas dire que nous choisissons délibérément la semaine de 40 heures sans raison. Mais on a l’impression d’être un peu piégés : si un individu essaie de travailler moins, il prend du retard par rapport aux autres, donc personne ne bouge
Rien de surprenant. La même chose peut se produire dans l’IT. Je me souviens de l’époque d’avant le PC, quand la plupart des tâches étaient effectuées avec des mainframes, du papier et des armoires à dossiers
Par rapport à aujourd’hui, la quantité de travail est à peu près la même, voire légèrement plus élevée. La grande différence, c’est la quantité de données traitées et stockées, qui a augmenté de façon exponentielle depuis et continue d’augmenter
Je m’attends donc à ce qu’il en aille de même avec l’IA. La forme du travail pourra changer un peu, mais à mesure que les données augmenteront, le travail restera le même, voire augmentera