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Leçon principale
- Plus un grand modèle de langage (LLM) peut gérer de tâches quotidiennes, plus votre risque de déplacement est élevé.
- Les travailleurs dont les tâches vont de faciles à difficiles à automatiser surpasseront probablement les experts qui font bien une chose.
- Avec une conception et des politiques appropriées, la technologie peut restaurer les emplois moyennement qualifiés et à salaire moyen au lieu de les détruire.
En 2023, Goldman Sachs avait averti que l’IA pourrait mettre en danger 300 millions d’emplois dans le monde. D’ici 2025, les experts préviennent que l’IA pourrait anéantir le monde moitié de tous les emplois de niveau débutant, en col blanc, et le chômage grimpe en flèche pour atteindre 10 à 20 % au cours des prochaines années.
Les grands modèles de langage (LLM) comme Claude ou ChatGPT peuvent désormais rédiger des textes marketing, composer de la poésie et des nouvelles, rédiger des mémos juridiques et déboguer du code en quelques secondes. Il peut effectuer des recherches sur le Web, rassembler des sources, générer des résumés de recherche et même créer des présentations soignées. Cela amène beaucoup de gens à se demander : Mon travail va-t-il continuer ?
Des recherches récentes suggèrent que la réponse dépend moins de l’intitulé de votre poste que de l’ensemble des tâches que vous effectuez chaque jour. penser à mission sont les sous-unités de travail qui remplissent votre calendrier : rédiger une facture, négocier avec un fournisseur, dessiner un cadre de storyboard, rapprocher une écriture de grand livre ou écrire du code.
Selon la manière dont l’une de ces tâches peut être automatisée à l’aide de l’IA, vous pouvez ou non commencer à vous inquiéter. Ci-dessous, nous expliquons comment évaluer votre risque et votre potentiel de croissance lorsque vous déployez l’IA.
Exposition aux tâches : métriques à suivre
Pas de surprises ici : les emplois qui consistent principalement en des tâches que l’IA peut accomplir sont les plus menacés. D’un autre côté, les emplois qui impliquent au moins certaines tâches exclusivement humaines semblent sûrs (pour l’instant), car les travailleurs se tournent vers des tâches créatives uniques, orientées vers le client, que l’IA ne peut toujours pas accomplir.
Faites un petit test vous-même : répertoriez vos 10 principales tâches hebdomadaires et mettez en évidence celles que le modèle de niveau GPT-4 peut effectuer aujourd’hui. Si l’IA peut gérer plus de 50 %, cela signale un changement de risque ; inférieur à 30 % montre que l’IA peut améliorer la productivité.
| Exemples de tâches à risque | |
|---|---|
| Mission | Les capacités LLM peuvent bien fonctionner aujourd’hui |
| Rédiger des e-mails marketing annonçant de nouveaux produits | Haut |
| Traduire un mémo de l’anglais vers l’espagnol | Haut |
| Résumez un article de recherche de 20 pages en cinq puces | Haut |
| Relisez un article ou un article de blog pour la grammaire et le style | Haut |
| Créez une note juridique qui cite d’abord un précédent | Raisonnable |
| Créez des modèles financiers avec des règles fiscales individuelles dans Excel | Raisonnable |
| Analysez le sentiment des clients à partir de centaines d’enregistrements d’appels et signalez les problèmes brûlants | Raisonnable |
| Écrire une chanson ou composer de la musique | Raisonnable |
| Négocier les termes du contrat avec les clients à long terme via l’appel Zoom | Court |
| Résoudre le problème des moteurs de voiture bruyants dans le magasin | Court |
| Organisez une séance de brainstorming en direct pour de nouvelles idées publicitaires | Court |
L’histoire montre que les perturbations surviennent par vagues : elles ne se produisent pas du jour au lendemain.
Si nous regardons l’histoire, nous constatons que les perturbations technologiques ont tendance à se répercuter sur le marché du travail depuis de nombreuses années. En effet, le marché du travail américain a vraiment changé Ralentissez entre 1990 et 2017 qu’au cours de toute période précédente, malgré l’avènement des ordinateurs et d’Internet.
Pour la planification de carrière, cela signifie qu’il est peu probable qu’un choc d’IA frappe d’un seul coup comme une météorite ; surveillez plutôt les changements graduels mais complexes. Les travailleurs qui surveillent ces premiers signes pourraient pivoter avant la crête de la vague, tout comme les dactylographes se sont reconvertis pour assumer des fonctions de publication assistée par ordinateur aux débuts des ordinateurs personnels.
Nous observons déjà des signaux forts : une forte baisse de l’emploi dans le commerce de détail, une croissance stagnante dans les services à bas salaires, une embauche rapide dans les STEM et une diminution des emplois au salaire médian – autant d’éléments qui peuvent suggérer que le rythme a commencé à s’accélérer.
Là où l’IA augmente plutôt qu’elle ne remplace : redémarrer la classe moyenne ?
Les économistes affirment que la véritable promesse de l’IA réside dans « l’augmentation des tâches » – l’idée selon laquelle les logiciels peuvent prendre en charge les tâches routinières d’emplois complexes, permettant ainsi aux travailleurs moyennement qualifiés d’effectuer des tâches à plus forte valeur ajoutée autrefois réservées aux spécialistes d’élite.
Par exemple, les infirmières utilisent des chatbots de diagnostic pour interpréter les résultats d’analyse, ou les techniciens automobiles exploitent des modèles visuels pour détecter immédiatement les erreurs.
Cependant, une conception complémentaire est une option et non une évidence. Les chercheurs ont modélisé trois scénarios possibles : pas d’IA, une IA illimitée avec peu de pertes d’emplois et un monde « un peu d’IA » dans lequel les emplois finiraient par diminuer de près de 25 % si les entreprises déployaient la technologie uniquement comme un dispositif permettant d’économiser du travail.
Les implications politiques sont claires : des incitations telles que des subventions à la formation professionnelle et des subventions à la co-conception d’IA pourraient pousser les entreprises vers des scénarios expansionnistes qui élargissent, plutôt que rétrécissent, la classe moyenne du marché du travail.
Conclusion
L’IA ne doit pas nécessairement être un destructeur d’emplois monolithique ; cela peut être un outil de réallocation des tâches. Votre vulnérabilité personnelle dépend du nombre de vos tâches quotidiennes qui sont « prêtes pour l’IA » et de la question de savoir si l’employeur met en œuvre une technologie pour les remplacer ou les compléter. Examinez votre travail, développez un portefeuille de tâches plus large et recherchez des entreprises qui investissent dans la collaboration homme-IA, et vous surferez sur la vague de l’IA au lieu d’attendre de voir si cela affecte votre carrière.
