- Le CEO d’Anthropic, Dario Amodei, a averti que l’IA pourrait supprimer la moitié des emplois administratifs juniors en quelques années, sans toutefois présenter d’étude ni de preuve à l’appui de cette estimation de 50 %
- Cette déclaration, liée à l’idée que l’IA dépasserait l’humain dans presque tout travail intellectuel, est critiquée comme un récit typiquement Silicon Valley où « elle casse tout avant de tout réparer »
- L’avenir décrit par Amodei fait coexister traitement du cancer, croissance économique annuelle de 10 %, budget équilibré et 20 % de chômage ; pour l’économiste du travail Aaron Sojourner, il s’agit d’une « vision d’une radicalité sans précédent »
- Mark Cuban rétorque qu’autrefois aussi, les postes de secrétariat et de dictée de bureau ont été remplacés, mais que de nouvelles entreprises et de nouveaux emplois sont apparus, et que l’IA pourrait donc augmenter l’emploi total
- L’IA générative est performante sur certaines tâches comme le résumé de documents ou la rédaction d’e-mails, mais reste limitée par les hallucinations, les erreurs factuelles de base et sa vulnérabilité à la manipulation ; Anthropic doit donc démontrer la trajectoire du risque destructeur et la solution qu’elle avance
Le débat relancé par l’avertissement d’Amodei sur l’emploi
- Dario Amodei a déclaré dans une interview d’Axios que l’IA pourrait bientôt supprimer la moitié des emplois administratifs juniors
- Selon lui, cela pourrait arriver « dans les prochaines années »
- Il a ensuite répété le même message dans une interview de CNN avec Anderson Cooper
- Amodei affirme que l’IA commence à dépasser l’humain dans presque tout travail intellectuel, et que ni son propre travail ni celui des autres CEO n’échappent à cette tendance
- Aucune étude ni preuve distincte n’accompagnait cette estimation de 50 %, et ses propos ont été critiqués comme un récit d’exagération autour de l’IA selon lequel « l’IA répare tout, mais commence par tout casser »
- L’autre vision d’avenir qu’il décrit mêle optimisme et choc
- Le cancer est soigné
- L’économie progresse de 10 % par an
- Le budget est à l’équilibre
- 20 % des gens n’ont pas d’emploi
- L’économiste du travail Aaron Sojourner estime que pour voir coexister un chômage élevé et une forte croissance du PIB, il faut supposer que l’IA fasse bondir la productivité
- Selon lui, cette combinaison ne serait possible que si la productivité du travail augmentait de 30 %
- Il compare cela à l’introduction de l’informatique dans les années 1980-1990, qui a transformé le marché du travail mais n’a entraîné qu’une hausse de 2 à 3 % de la productivité du travail
La position d’Anthropic et les limites réelles de l’IA générative
- Les propos d’Amodei sont arrivés quelques jours après une mise à jour majeure des modèles du chatbot Claude, et Anthropic est en concurrence avec le ChatGPT d’OpenAI
- Anthropic se présente avant tout comme une entreprise de sécurité et de recherche en IA, et ses fondateurs sont décrits comme des personnes ayant quitté OpenAI en raison de divergences idéologiques
- Comme Amodei est en position de tirer profit de la technologie qu’il dit capable de déstabiliser le marché du travail, ses avertissements sont critiqués comme paraissant plus proches de la publicité que d’un message d’intérêt général
- L’optimiste de l’IA Mark Cuban a écrit dans un post Bluesky qu’autrefois, les postes de secrétariat et de dictée de bureau ont été remplacés, mais que l’IA fera naître de nouvelles entreprises et de nouveaux emplois, tout en augmentant l’emploi total
- L’IA générative fondée sur de grands modèles de langage, comme ChatGPT et Claude, montre des points forts sur certaines tâches
- Résumer des documents
- Rédiger des e-mails simples
- Aider à la triche aux devoirs d’étudiants
- Recommander des listes de lecture
- Imiter le style de newsletters
- Mais ses limites en matière de fiabilité apparaissent aussi très vite
- Des hallucinations surviennent
- Elle se trompe sur des faits élémentaires
- Elle est vulnérable à la manipulation
- Si les entreprises de l’IA peuvent transformer ces prédicteurs de texte semi-fiables en révolution économique, elles doivent le prouver ; Anthropic aussi doit aller au-delà des alertes sur les risques et montrer comment l’IA peut être destructrice et comment Anthropic peut y répondre
1 commentaires
Avis de Hacker News
Je pense que les véritables licenciements massifs de cols blancs viennent de la fin du ZIRP, avec la fin des offres d’emploi infinies dans le logiciel et le début des licenciements.
Il est facile aujourd’hui de désigner l’IA comme cause, mais cela ressemble plutôt à un leurre par rapport à un énorme changement déjà survenu.
https://fred.stlouisfed.org/graph/?g=1JmOr
En termes d’ampleur, l’impact est énorme et se poursuit encore : on n’est pas revenu aux niveaux d’avant 2020, et il est possible qu’on n’y revienne pas. Si l’on prend les offres d’emploi d’avant la pandémie comme base 100, le logiciel est autour de 61.
Cela dit, il pourrait y avoir un effet de l’IA sur les postes IT, avec une inflexion particulière visible vers le début 2025 : https://fred.stlouisfed.org/graph/?g=1JmOv
À titre de comparaison, les offres d’emploi dans la construction et les soins infirmiers sont au-dessus de leur niveau d’avant la pandémie, respectivement autour de 120 et 116, tandis que le secteur bancaire reste proche de 100.
Le discours sur la surchauffe de l’IA est tellement péremptoire que cette tendance risque de devenir une histoire presque oubliée. Dans dix ans, les gens penseront qu’Elon a réduit les effectifs de Twitter de 90 % à cause d’initiatives liées à l’IA, et non parce qu’il estimait simplement pouvoir faire fonctionner l’entreprise de manière beaucoup plus légère. D’autres entreprises se posent la même question depuis trois ou quatre ans, et l’IA pourrait un jour y contribuer, mais jusqu’ici les réductions d’effectifs n’ont pas eu besoin de ce soutien.
Dans un monde obsédé par les jeux de statut, c’est une excuse tombée du ciel.
L’IA va capter toute la couverture négative, mais au bout du compte ce sont les flux de capitaux qui déterminent la façon dont les entreprises fonctionnent, et donc quels logiciels sont construits. C’est la base de la loi de Conway.
Les licenciements massifs de cols blancs ressemblent davantage à une cure d’amaigrissement destinée à éliminer les gaspillages accumulés pendant l’excès du ZIRP.
Comme j’ai à peine survécu à cette période, j’ai vu celle-ci arriver aussi, et quand j’ai dit aux gens de garder leur emploi et d’arrêter de changer de poste, ils m’ont traité de fou. Parce que les personnes qui changent souvent d’emploi sont fréquemment les premières à être licenciées.
En 2000, j’ai déménagé dans une autre ville, avec un poste prêt pour moi dans une entreprise dirigée par des amis. J’avais une quinzaine de bons amis dans cette boîte, y compris le CEO, un poste de développement logiciel m’était garanti et l’entretien devait être une formalité. Mais après mon déménagement, quand j’ai rencontré le CEO, il m’a dit que le financement avait été coupé, qu’il y avait un gel des recrutements, et qu’ils ne pouvaient pas m’embaucher.
Ensuite, j’ai dû survivre en freelance, en grattant quelques centaines de dollars par mois. Heureusement, la maison où j’avais emménagé était une grande maison partagée avec des amis de cette entreprise, le loyer était bas à l’époque et ils m’ont aidé pendant quelques années. J’ai fini par obtenir aussi quelques missions freelance de cette société, mais je n’ai retrouvé un poste de programmation à temps plein qu’en 2004, et les quatre années précédentes ont été très difficiles.
Pendant le Covid, beaucoup trop d’entreprises tech ont surrecruté, et il y avait une énorme bulle chez les FAANG comme dans l’ensemble du secteur tech. L’effondrement des emplois tech était inévitable.
Je plains les personnes qui se retrouvent dans le froid cette fois-ci, et je sais ce qu’elles traversent.
À la place, nous avons choisi la consommation, et l’helicopter money nous a créé des bullshit jobs pour nous faire acheter encore plus de conneries. Quand l’helicopter money s’est tarie, il est assez évident de voir ces emplois disparaître.
L’IA pourra apporter plus d’efficacité, mais cela ne se traduira pas par davantage de loisirs : ce sera comblé par davantage de bullshit jobs et de consommation.
À l’époque du ZIRP, j’ai travaillé dans deux entreprises valorisées à plus de 10 milliards de dollars, et dans la plupart des réunions, plus de la moitié des travailleurs du savoir présents étaient inutiles.
Dans notre équipe, les agendas étaient tellement pleins qu’on a même recruté quelqu’un pour assister à notre place aux réunions transverses. L’entreprise était en croissance, et embaucher quelqu’un pour assister à des réunions ne faisait pas de mal à un cours de Bourse qui s’envolait. En plus, recruter augmentait l’effectif du VP et donc son influence.
Le marché ne valorisait pas l’efficacité, seulement la croissance de l’entreprise, mais avec le temps le marché finit toujours par se plier à la valeur. Alors toutes ces embauches de façade sont supprimées. Les deux entreprises ont ensuite licencié plus de 10 000 personnes chacune.
L’IA a servi de bouc émissaire ; en réalité, une bonne partie des emplois de travailleurs du savoir que l’IA est censée « remplacer » ne créaient déjà pas de valeur réelle.
Je pense qu’un excellent product manager vaut son pesant d’or, mais beaucoup de PM rencontrés à l’époque du ZIRP ressemblaient en pratique à des responsables de mises à jour Jira et à des coordinateurs de réunions. Parmi les gens issus de la tech qui ont aujourd’hui du mal à être recrutés, beaucoup occupaient des rôles « adjacents » comme coach agile ou TPM. Bien sûr, j’ai beaucoup d’empathie pour eux. Beaucoup ont travaillé dur pendant des années et développé des compétences, mais ces rôles avaient toujours eu un certain caractère « optionnel ».
Dans la baisse de l’emploi tech, je pense que le surrecrutement n’est pas le seul facteur : l’offshoring est bien plus responsable que l’IA. Les technologies de visioconférence sont devenues vraiment bonnes et largement diffusées à la fin des années 2010, surtout chez les télétravailleurs, puis on a vu exploser le nombre de contractuels offshore. Si beaucoup de gens travaillent de toute façon à distance, peu importe que votre collègue soit dans la même ville ou sur un autre continent. Il suffit d’avoir un certain chevauchement horaire dans la journée. C’est pourquoi j’ai aussi vu beaucoup d’offshoring vers l’Amérique latine et l’Europe, plutôt que vers l’Inde.
Pendant un temps, le secteur du logiciel était vraiment délirant. On sortait tout juste de l’université avec un diplôme de CS sans prestige et on gagnait 120 000 ou 150 000 dollars. À l’époque, 120 000 dollars, c’était vraiment 120 000 dollars. La musique devait forcément s’arrêter un jour.
Il y avait beaucoup de profils du genre « je vais écouter comme une mouche sur le mur » ou « je prendrai les notes de réunion », et la plupart ne contribuaient en rien.
J’aimerais que quelqu’un m’aide à comprendre ça autrement
Si ces outils rendent vraiment les gens aussi productifs, cela ne devrait-il pas se voir de façon douloureusement évidente dans la production des entreprises ? Par exemple, si les outils de codage IA finissent par offrir des gains de productivité incroyables, on devrait voir les éditeurs de logiciels livrer des fonctionnalités et des correctifs plus vite que jamais. Il devrait y avoir une explosion de produits innovants et d’améliorations de produits existants, perceptible clairement par les clients et les utilisateurs, pas seulement dans des billets de blog ou des présentations de résultats
S’il s’agit d’un centre de coûts, cela peut se traduire immédiatement par des licenciements. Mais pour une entreprise qui fabrique et vend du logiciel, il faudrait exploiter cela, et ne réduire les effectifs qu’une fois arrivée au point où elle se dirait : « je ne sais plus quoi faire de ce surplus de productivité, je suis à court d’idées ». Je n’ai vu aucune entreprise dans cette situation
C’est pourquoi ces décisions me semblent relever d’une pensée court-termiste entraînée par un discours surchauffé
Par exemple, j’ai lancé une entreprise SaaS à la fin de l’an dernier et elle connaît une croissance très rapide. Nous sommes en bonne voie pour dépasser 1 million de dollars d’ARR avant le premier anniversaire de l’entreprise. Elle est entièrement bootstrappée, les fondateurs détiennent 100 % du capital, et nous sommes deux. Je suis convaincu que nous pouvons maintenir ce rythme de croissance assez longtemps sans recruter ni lever de fonds. Bien sûr, on peut aussi soutenir qu’avec plus d’argent ou de personnes, nous pourrions accélérer encore la croissance
Au début de ma carrière, dans d’autres entreprises, quand des problèmes de capacité apparaissaient, on les résolvait en recrutant. Mais mon cofondateur et moi avons pu les résoudre avec l’IA, et nous continuons à trouver des améliorations de productivité à deux chiffres en pourcentage sans consacrer beaucoup de temps à des investissements préalables. À mon avis, cela aurait été totalement impossible quand j’ai commencé à travailler, et même il y a quelques années, avant que l’IA ne décolle vraiment
Ma théorie sur la raison pour laquelle cela ne se voit pas de façon « douloureusement évidente » est que la plupart des entreprises qui tirent la plus grande valeur de cette technologie sont des entreprises dont vous n’avez jamais entendu parler. Elles sont toutes trop petites. Les entreprises que nous connaissons sont, en moyenne, grandes. Les grandes entreprises ont énormément de mal à se réinventer du jour au lendemain autour d’une nouvelle technologie, et il faut longtemps pour faire virer un grand navire. Mais les petites entreprises comme la mienne peuvent changer leur façon de travailler aujourd’hui et voir les résultats demain
Le goulot d’étranglement n’est pas la productivité intellectuelle. Ce sont la réglementation, le droit de la propriété intellectuelle, le marketing et quantité d’autres choses. Dans la tête des cadres qui rédigent des e-mails et assistent à des réunions, toutes sortes de considérations business s’entrechoquent en permanence. Monétiser chaque chose de manière sûre exige énormément de réflexion dite brillante, et beaucoup des facteurs concernés n’apparaissent nulle part par écrit pour des raisons juridiques
Un domaine que l’IA bouscule est la recherche. Des chercheurs appliquent les modèles de nouvelles manières et réalisent de réels progrès en mathématiques, en médecine, etc. Un autre domaine est la « création » artistique, en particulier les graphistes. Ce sont les premières victimes, et ils risquent fort d’être entièrement remplacés dans un avenir proche. Un peu plus tard, les écrivains, les acteurs et d’autres suivront
https://www.ft.com/content/4f20fbb9-a10f-4a08-9a13-efa1b55dd...
Goldman Sachs compte 11 000 ingénieurs parmi ses 46 000 employés, et utilise apparemment l’IA pour rédiger des brouillons de documents réglementaires publics
Selon Solomon, la rédaction d’un brouillon de S-1, la déclaration d’enregistrement initiale d’une IPO, pouvait prendre deux semaines à une équipe de six personnes, mais l’IA peut désormais en accomplir 95 % en quelques minutes
« Désormais, ce sont les 5 % restants qui comptent. Le reste est devenu une commodité », en somme
À mes yeux, c’est un changement majeur. Les banquiers d’affaires juniors ne sont pas bon marché : leur rémunération totale est d’au moins 150 000 dollars par an
Par exemple cet article : https://sourcegraph.com/blog/revenge-of-the-junior-developer
Dans ce cas, vers 2027, des essaims d’agents IA autonomes devraient grouiller autour de chaque rapport de bug et les résoudre plusieurs fois plus vite que les humains. Super. Puis, vers 2028, les logiciels pleins de bugs devraient appartenir au passé. Du moins dans les entreprises qui auront pleinement adopté l’IA
J’ai vraiment hâte de voir un avenir où les projets IT ne dépassent ni les délais ni les budgets, et produisent plus de valeur que prévu. Peut-on vraiment me reprocher de trouver ça trop beau pour être crédible ?
Dans les systèmes complexes, les conséquences de grands changements internes ne sont pas forcément perceptibles, surtout quand les éléments sur lesquels on s’appuie ici ne sont qu’un minuscule échantillon sensoriel
Vous n’avez aucune idée de la vitesse à laquelle l’entreprise moyenne déploie de nouvelles modifications de code, et je ne vois pas pourquoi vous pensez pouvoir le savoir. Les fonctionnalités publiques livrées aux utilisateurs finaux ne sont même pas un bon signal. C’est un produit aval, et seulement une petite partie du logiciel qui est écrit
C’est un peu comme se promener dans un centre commercial en pensant ressentir l’évolution mensuelle du nombre d’immigrants qui entrent dans le pays
Ce que l’IA va supprimer, ce sont les emplois de cols blancs où l’on passe ses journées de travail en somnambule et où l’on fait tout à moitié, approximativement
En 2025, on peut faire faire ça par un LLM. Malheureusement, les dirigeants qui pensent que l’IA est un substitut légitime au vrai travail ne verront pas la différence
Je pense qu’on va voir des CEO crédules faire exploser leur propre entreprise en conséquence. Reste à voir si les autres pourront survivre. Bien sûr, les CEO s’en sortiront
L’IA ne corrigera pas ça. Supprimer 50 % des employés, ce n’est pas supprimer les 50 % les moins bons. Dans le pire des cas, et même en moyenne, le choix sera proche de l’aléatoire. Au final, il restera la même proportion de mauvais travailleurs qu’avant
Pire encore, à cause de mauvais indicateurs, on finit parfois par sélectionner activement les pires travailleurs, et cela arrive plus souvent qu’on aimerait le croire
Les managers qui ne comprennent pas le travail à domicile sont des gens qui n’ont rien fait d’autre, toute leur vie, que bavarder au bureau. Ils ne comprennent donc pas en quoi s’asseoir dans un endroit calme pour réfléchir peut être du travail et apporter de la valeur à l’entreprise
C’est un échec majeur à reconnaître que, dans une entreprise, des personnes différentes font des choses différentes
Certains sont lents, d’autres sont rapides ou plus efficaces et productifs, mais tous subissent une pression de travail excessive. Il est toujours évident qu’il faudrait plus de personnel, mais le budget est censément bloqué
La situation décrite me paraît donc relever du mythe. Cela dit, les entreprises américaines sont immensément riches, ou au moins très fortement valorisées, et les investisseurs ont beaucoup d’endroits où jeter leur argent, donc il est possible que cela arrive vraiment
Si c’est vrai, en tant que consommateur, il faut s’attendre à des produits encore plus somnambuliques et à moitié finis. Simplement, ils seront fabriqués par l’IA
Les IA vont-elles cliquer sur les publicités et acheter des iPhone ?
Il y a clairement un gros problème avec les postes débutants remplacés par l’IA
Pourquoi embaucher un stagiaire ou un jeune diplômé qui manque de l’expertise et de l’expérience nécessaires pour faire un travail que l’IA peut probablement faire ?
Bien sûr, il faut peut-être aussi guider l’IA pas à pas et lui donner des prompts, mais l’IA est moins chère ou, en pratique, plus « intelligente ». Dans beaucoup de cas, les deux
Je travaille avec des gens dont je crois qu’ils ont la capacité et le potentiel de devenir compétents un jour, mais l’investissement en temps et en ressources pour les y amener est trop important. Je choisis souvent de traiter avec l’IA ce que je leur aurais délégué. Parce que j’en ai besoin vite, maintenant. Si je le confie à une personne, je ne l’aurai pas rapidement, et il faudra plusieurs allers-retours de feedback et de revue pour le rendre utilisable
Comme ce sont des humains, les délais glissent de 2 à 3 jours ouvrés. À l’inverse, avec l’IA, je peux lui donner un prompt, la guider pas à pas et finir en 3 heures
Cela ne veut pas dire que l’IA est un don du ciel, mais les jeunes diplômés et les rôles débutants se retrouvent dans une situation assez difficile
Le concept initial du stage, c’est un poste de formation. Il est normal que la productivité nette soit négative
La structure voulait qu’après le stage, les personnes formées restent dans l’entreprise ou partent ailleurs en emportant avec elles la priorité donnée à cette formation
Mais aujourd’hui, les RH des entreprises agissent activement au détriment des employés, et les employés eux-mêmes sont tellement mobiles qu’ils se souviennent à peine du nom de leurs employeurs, si bien que tout l’exercice a perdu beaucoup de sa valeur
Dans une ancienne entreprise, nous formions des stagiaires japonais. Ils venaient souvent aux États-Unis avec un visa de deux ans, et quand ils retournaient au Japon, ils étaient devenus de très bons ingénieurs. Cela en valait largement la peine
Et les stagiaires comme les débutants peuvent aussi utiliser l’IA. Cela me fait penser à quelqu’un qui demanderait : « Maintenant qu’on a des compilateurs, pourquoi embaucher des programmeurs juniors ? On n’a plus besoin de gens pour écrire de l’assembleur ennuyeux »
Si l’IA représente vraiment un gros gain de productivité, on le convertira en davantage de logiciels, de fonctionnalités, d’optimisations, etc., comme les gens l’ont fait avec les gains de productivité apportés par les ordinateurs et les logiciels au cours des 75 dernières années
Si vous embauchez un stagiaire aujourd’hui, il demande beaucoup d’encadrement, représente un coût net pour l’organisation et apporte un bénéfice modeste
Le stagiaire de demain sera à l’aise avec l’IA, demandera moins d’encadrement et produira davantage grâce à elle. L’impact global pourrait être bien plus important
La vision selon laquelle « les débutants sont fichus » ne tient que si l’on suppose que l’entreprise veut tous les inconvénients des stagiaires et des employés débutants tout en considérant qu’il y a une quantité finie de travail à faire. Dans ce cas, la logique serait qu’on peut obtenir ces inconvénients moins cher avec l’IA
Mais ce n’est pas ce que j’observe. À mon avis, un employé débutant capable d’utiliser l’IA et de produire l’équivalent de six personnes est bien préférable. De la startup unipersonnelle aux plus grandes entreprises tech, partout où j’ai travaillé, il restait énormément de choses à faire. C’est pourquoi tout le monde parle de priorisation impitoyable
Alors, concrètement, pourquoi les débutants seraient-ils fichus ?
Le coût de mise en œuvre a baissé, donc vous le traitez vous-même
Une délégation correctement définie inclut non seulement la tâche, mais aussi le jugement sur le résultat et la responsabilité de celui-ci. Une délégation parfaite consiste à confier quelque chose parce qu’on croit que l’autre décidera comme vous, ou au moins d’une manière que vous respectez et comprenez
On ne peut pas déléguer entièrement à l’IA, et franchement, il ne faut pas le faire. L’IA a besoin de prompts, d’interprétation et de post-traitement. C’est toujours vous qui réfléchissez. Le coût d’exécution est faible, mais le coût de décision reste à votre charge. Ce n’est pas de la délégation, c’est de l’exécution assistée
À l’inverse, on peut vraiment déléguer à un humain. Avec le temps, il intériorise les objectifs, s’adapte au contexte et assume la responsabilité d’une manière que l’IA ne pourra jamais faire
Il y a de nombreuses raisons pour lesquelles l’IA ne peut pas vous remplacer. Premièrement, le contexte superficiel. Elle ne connaît pas les normes de l’organisation, les attentes implicites, ni les détails métier qui ne sont pas explicités dans un prompt ou une base de code. Deuxièmement, elle n’a rien en jeu. L’IA n’a ni carrière, ni réputation, ni conséquences. Un junior humain formé et digne de confiance ne devient pas seulement plus rapide : il devient quelqu’un qui assume des responsabilités de manière indépendante
Les juniors et les stagiaires peuvent eux aussi utiliser les outils d’IA
Cela ressemble à l’acte ultime consistant à retirer l’échelle derrière soi
Historiquement, les gens ont assez bien prédit l’impact des nouvelles technologies sur les emplois existants
Mais ils ont été très mauvais pour prédire les nouveaux emplois, carrières et secteurs que ces technologies finiraient par créer
C’est pourquoi les économies de marché produisent, avec le temps, plus de richesse que les économies planifiées. Le marché libre permet à davantage de personnes d’essayer des idées qui semblent folles au premier abord, repère plus vite les bonnes idées et réalloue les ressources dans leur direction
Quand il n’y a pas de prévision fiable, c’est la réactivité qui l’emporte
Quoi qu’il en soit, même si l’IA “détruit” massivement des emplois de cols blancs existants, cela ne signifie pas forcément un chômage de masse. Mais c’est un raisonnement tellement courant qu’il a même un terme péjoratif : luddite
Et l’autre versant du luddisme se voit aujourd’hui chez les partisans de l’IA. Ils invoquent le choc massif sur les emplois actuels comme une sorte de raccourci donnant l’impression d’une capacité énorme. Comme le dit l’article de CNN, c’est une forme de marketing
Le vrai problème était que l’utilisation d’équipements mécanisés a écrasé tout un pan de l’économie de l’époque, détruit la valeur du travail de nombreux artisans et les a fait descendre dans l’échelle sociale
Même ceux qui retrouvaient du travail se retrouvaient dans des ateliers bien plus dangereux, et étaient forcés d’entrer dans une structure légale employeur/employé plus rigide. À grande échelle, c’était une “innovation d’entreprise” relativement nouvelle. Cela a naturellement conduit l’État à prendre en charge l’exécution des contrats de travail, et les forces de police publiques et privées ont probablement été utilisées pour faire appliquer ces contrats par la violence
C’est aussi quelque chose que beaucoup d’artisans très qualifiés sur ce forum devraient méditer. Il est facile de croire qu’on ne sera jamais pris dans une transition économique massive provoquée par l’adoption d’une nouvelle innovation technologique
À tout le moins, l’article Wikipédia vaut le coup d’être parcouru : https://en.wikipedia.org/wiki/Luddite
Seuls des fous ont regardé la machine de Newcomen et pensé : “ah, le chemin de fer !”, et ces fous sont devenus immensément riches. D’immenses catégories de métiers ont disparu, et d’autres sont apparues
Je pense que la situation actuelle est très similaire du point de vue de la sous-estimation du champ d’application. La disponibilité de nouvelles catégories de métiers pourrait toutefois être différente. Mais là encore, il se peut aussi que je sous-estime des catégories nouvelles que nous ne voyons pas encore, comme c’était autrefois le cas des chauffeurs de locomotive et des chefs de train
Dans les pays développés, il existe une demande latente importante pour des services plus nombreux et de meilleure qualité
Par exemple, dans des pays comme India et Thailand, les classes moyennes supérieures et moyennes bénéficient souvent de meilleurs services dans les restaurants, les hôtels et à domicile que les catégories comparables des pays riches
Les soins aux personnes âgées et les services de santé sont des secteurs particulièrement importants où la société gagnerait à affecter davantage de main-d’œuvre
Au-delà de cela, beaucoup de gens auront pour rôle de construire, entretenir et superviser des robots. Malgré des progrès rapides, les robots ne seront pas aussi adroits, fiables et globalement compétents qu’un adulte humain avant de nombreuses années encore. Voir le paradoxe de Moravec
Trump a ses raisons de vouloir baisser les taux
C’est douloureux, mais une économie ZIRP n’écoute pas le consommateur final. Quand les revenus sont suffisamment élevés, il n’y a aucune raison d’innover ni de lancer des idées folles
Chaque fois que quelqu’un analyse l’état actuel des outils d’IA pour conclure que le bouleversement lié à l’IA n’est qu’une surchauffe, cela me rappelle les sceptiques qui ignoraient la croissance exponentielle des cas de Covid-19 au motif que les premiers chiffres étaient faibles
Cela dit, je ne comprends pas en quoi cet article est une analyse plutôt qu’une tribune. Toute l’analyse consiste à demander à un économiste du travail quelles conditions seraient nécessaires pour que cet argument tienne, puis à présenter la théorie alternative déjà en circulation selon laquelle les CEO d’entreprises d’IA fabriquent une fausse surchauffe
L’auteur va jusqu’à employer des tournures familières comme “Yeaaahhh. So, this is kind of Anthropic’s whole ~thing.~”. Est-ce vraiment le niveau d’analyse que CNN peut offrir sur ce sujet ?
Ils auraient pu mettre en regard la croissance des capacités des modèles de fondation et les ressources finies comme les données, le calcul et le matériel. Ils auraient pu traiter du marché actuel du capital-risque et de la nécessité pour les entreprises de montrer des résultats plutôt que des promesses. Ils auraient pu parler des difficultés d’une immense industrie biotech à combiner de nouveaux outils enthousiasmants de découverte de médicaments avec la lenteur des approbations de la FDA. Rien de tout cela n’est fait ici
Il est vrai que les humains ont une faible intuition de la croissance non linéaire, mais ce point commun ne comble pas les autres différences
Nous en subissons encore les conséquences, et cela a abouti à retirer la représentation de la classe ouvrière de la politique et à réprimer de véritables mouvements de protestation comme Occupy Wall Street
Quand cette bulle éclatera, le secteur IT s’effondrera pendant plusieurs années, comme en 2000
Mais ce n’est pas très utile. En réalité, ce type d’argument par analogie révèle surtout un manque d’analyse réelle, de preuves crédibles et de justification de la position
Choisir des analogies à la carte pour défendre un argument revient simplement à reformuler sa propre position, sans donner aux autres de raison d’y croire
Tous ceux qui ont tracé des courbes d’accélération, comme pg, se sont trompés
En réalité, sur ce qu’allait devenir le Covid pendant les premiers mois, je pense que presque tous les commentateurs se sont trompés, quelle que soit leur orientation politique
Je ne comprends pas quel dirigeant d’entreprise peut se réjouir à l’idée que les humains soient remplacés par l’IA.
Si plus personne n’a de travail, qui achètera vos produits ? Quand le chômage d’un pays augmente, la consommation ralentit et la récession commence. Comment peut-on souhaiter cela ?
Jusqu’ici, avec n’importe quelle automatisation, chaque acteur gagne en réduisant ses coûts, et s’il le fait plus intelligemment que les autres, il bat brièvement le marché.
Chaque jour où elle reste en vie, la dinde obtient un peu plus de preuves que le fermier est une source infinie de nourriture gratuite qui ne lui veut que du bien.
Il est facile de se bercer d’illusions en invoquant des choses comme le paradoxe de Jevons, comme si les lois économiques étaient éternelles.
Elle fait simplement son travail, sans réfléchir.
Si elle pouvait penser, elle serait sans doute très fière des chiffres trimestriels, non, horaires, qu’elle pourrait présenter. Les chiffres ont augmenté, il est temps d’être récompensée.
Il n’y a pas que les postes subalternes de bas niveau qui sont menacés ; les entreprises aussi peuvent être facilement évincées. Car on peut considérer que l’IA est capable de dépasser ou de remplacer les produits existants.
Le principal obstacle à l’entrée deviendra-t-il le financement de la puissance de calcul et de l’équipement physique nécessaires pour faire tourner l’IA qui sous-tend le produit ?
L’article original rapporte d’ailleurs que le CEO du laboratoire d’IA Anthropic estime qu’un grave problème social approche.
Le problème, c’est que l’environnement informationnel est déformé. L’auteur et de nombreux commentateurs décrivent ces inquiétudes comme de « l’optimisme » ou de « l’emballement », parce qu’ils ne pensent pas que l’IA aura réellement un impact aussi important.
Depuis l’apparition de l’ordinateur, une quantité énorme de travail de col blanc a été automatisée.
Si l’on compare ce que faisaient les employés de bureau dans les années 1960 avec ce que font les gens aujourd’hui, c’est presque méconnaissable.
Ils consacraient énormément de temps à des tâches que les logiciels font automatiquement, ou rendent 1 000 fois plus rapides. Mais dans l’ensemble, cela a plutôt créé davantage d’emplois de col blanc. Grâce à ces capacités, davantage de travail a été accompli, ce qui a créé de nouvelles tâches.
Sur le premier point, même pendant la Grande Dépression, le chômage n’était « que » de 30 %. Et ces personnes ont fini par trouver d’autres emplois. Ici, nous parlons d’un chômage permanent pour encore plus de monde.
Les Luddites avaient raison. Les machines leur ont pris leur travail. Les individus qui avaient beaucoup investi dans leurs compétences se sont retrouvés durablement désavantagés, et ceux qui ont résisté ont été exécutés.
Sur le second point, pour être précis, le fait qu’il n’y ait pas d’emplois ne signifie pas qu’il n’y ait pas de problèmes à résoudre. Il y a énormément de choses que la société doit accomplir, et dans un monde parfait, quelqu’un qui a perdu son travail d’emballage de colis Amazon à cause de l’automatisation pourrait ouvrir une crèche pour parents à faibles revenus. Mais nous n’avons pas de modèle économique qui permette la plupart de ces activités, et cela ne fera qu’empirer.
Cela s’est passé sans grand commentaire.
Avant les LLM, j’aurais dû payer beaucoup plus cher pour obtenir le nombre d’heures de cours nécessaire, mais Google Translate et DeepL ont rendu possible un apprentissage informel qui avait du sens. Je pouvais étudier seul, essayer de comprendre, puis apporter mes questions à mon professeur pendant mes cours deux ou trois fois par semaine.
En ce moment, j’apprends le cantonais et le mandarin, les langues de mes parents. C’est parfois hilarant de voir à quel point les LLM peuvent se planter. On dirait qu’ils font un 1 naturel sur un d20 et balancent n’importe quelle phrase. C’est du moins le décor que je me fais dans ma tête. Ils jouent à DnD à côté.
Je vois souvent dire : « L’IA ne peut pas faire tout mon travail, donc mon emploi est sûr. »
Mais à grande échelle et avec le temps, si l’IA peut faire 80 % de votre travail, alors on lui fera faire ces 80 %. Les 20 % restants de travail humain seront regroupés pour devenir des postes à temps plein occupés par 20 % de l’effectif initial, et les 80 % restants seront licenciés.
Il n’est pas nécessaire que l’IA accomplisse 100 % d’un métier tel qu’il est défini aujourd’hui pour qu’une vaste réorganisation du travail ait lieu. Les postes seront redéfinis et, en général, réduits aux parties qui doivent vraiment être faites par des humains.
Du point de vue des salariés, les gains d’efficacité apportés par l’IA ne vous appartiennent pas : ils appartiennent à l’entreprise.
Il faudra espérer que cela suffise à rembourser votre prêt immobilier.