Le rapport entre intelligence artificielle et emploi nécessite de repenser en profondeur l’analyse des tâches dans une entreprise. Il se joue à deux niveaux : dans la compréhension des chaînes de valeur de l’entreprise et dans la capacité des dirigeants à l’appréhender. L’enjeu ? Identifier avec précision où et comment injecter l’IA. Car celle-ci peut mentir, inventer des références et se tromper.
Les sombres prédictions sur la disparition des emplois intellectuels d’entrée de carrière alimentent un débat déjà ancien sur la fongibilité du travail face aux avancées de l’intelligence artificielle (IA) – soit le remplacement d’un emploi par un autre.
Et si la véritable question n’est pas ce qui peut être substitué, mais par où et comment cette substitution crée ou détruit de la valeur pour l’entreprise ? C’est que nous soulignons dans notre étude réalisée par le Global Partnership on AI (GPAI) et le Centre d’expertise international de Montréal en intelligence artificielle (Ceimia).
L’enjeu pour l’intelligence artificielle est de dépasser l’identification par catégorie des emplois, et plus finement des tâches automatisables, pour comprendre leur position stratégique dans la chaîne de création de valeur.
Encore aujourd’hui, l’essentiel des études sur l’impact de l’IA dans le domaine procède par décomposition : identifier des tâches, évaluer la capacité de celles-ci à être automatisées, agréger les résultats. Cette méthodologie, héritée de Carl Benedikt Frey et Michael Osborne, qui estimaient que l’automatisation présentait un risque pour 47 % des emplois, comprend des limites.
Elle ignore la fonction économique spécifique de chaque tâche prise individuellement dans la définition d’un emploi, mais aussi le…
Auteur: Caroline Gans Combe, Associate professor Data, econometrics, ethics, OMNES Education
