IA génératives & emploi : premiers impacts

Quel est l’impact de ChatGPT sur le travail et l’emploi ? Rien de mieux qu’une étude scientifique pour en parler, d’autant plus lorsqu’il s’agit d’une étude relayée par le Financial Times. L’article de recherche “The Short-Term Effects of Generative Artificial Intelligence on Employment: Evidence from an Online Labor Market” paru fin juillet 2023, examine l’impact à court terme de l’intelligence artificielle générative, comme ChatGPT, sur les résultats d’emploi des travailleurs indépendants sur une grande plateforme en ligne.

Les impacts sont déjà là, comme le montre l’étude, et comme l’illustre l’article du Financial Times proposé par John Burn-Murdoch, qui commente justement cet article. De manière surprenante, les emplois à haut salaire sont considérés comme les plus exposés à l’automatisation. L’étude montre que des freelances comme les rédacteurs et graphistes ont vu une baisse significative de leurs opportunités de travail et de leurs revenus peu après le lancement de ChatGPT, indiquant que l’IA générative remplace non seulement leur travail mais réduit également la valeur de leur travail restant.

Une autre étude menée à la Harvard Business School a examiné l’utilisation de GPT-4 par les employés de Boston Consulting Group. Les consultants qui utilisaient GPT-4 étaient nettement plus productifs et produisaient un travail de meilleure qualité. Cependant, pour des tâches plus nuancées, l’IA était moins efficace, sauf pour ceux qui collaboraient étroitement avec elle ou se concentraient sur leurs propres domaines d’expertise en déléguant des sous-tâches à l’IA.

L’article conclut que la régulation est essentielle pour protéger les travailleurs, que les rôles multifacettes sont moins susceptibles d’être entièrement automatisés, et que pour maximiser les avantages de l’IA tout en évitant ses pièges, il faut la traiter comme une extension de soi-même, en vérifiant ses sorties comme on le ferait avec les nôtres.

Les impacts à prévoir en 2024 sur l’emploi et le travail

Source : Financial Times — https://www.ft.com/content/b2928076-5c52-43e9-8872-08fda2aa2fcf

On peut encore parler de signaux faibles, mais très rapidement, ce sera bien plus que cela. Pour explorer le futur du travail dans le contexte de la fonction RH, il est crucial de se pencher sur les effets à court terme de l’intelligence artificielle générative (IA), en particulier l’impact des modèles de langage comme ChatGPT. L’étude apporte des éléments intéressants qui peuvent permettre de mieux comprendre et anticiper les tendances à prévoir pour 2024 :

Réduction de la demande pour les travailleurs du savoir

L’étude révèle que l’introduction de l’IA générative a conduit à une diminution de l’emploi et des revenus pour les freelances dans des domaines intensifs en connaissances. Cette tendance indique un changement potentiel dans la demande de main-d’œuvre, où l’IA peut non seulement assister mais aussi remplacer les travailleurs humains dans certaines tâches.

Impact sur les prestataires de services de haute qualité

Contre toute attente, l’étude suggère que la fourniture de services de haute qualité, mesurée par les performances passées, ne protège pas contre les effets néfastes de l’IA. Cette découverte est cruciale pour les départements RH dans la réévaluation des stratégies de gestion et de développement des talents.

Réduction des écarts de productivité

L’influence perturbatrice de l’IA peut réduire l’écart de productivité entre les travailleurs de haute et de basse qualité. Pour la RH, cela pourrait signifier une réévaluation de la composition de la main-d’œuvre et une restructuration possible des rôles de travail pour intégrer l’IA plus efficacement.

Technologie polyvalente

Le document classe l’IA comme une technologie polyvalente avec des effets économiques et sociétaux étendus. Les dirigeants et la fonction RH doivent prendre en compte les implications plus larges du déploiement de l’IA, y compris les considérations éthiques et la nécessité de programmes de reconversion.

Effets à court terme vs effets à long terme

Bien que le document se concentre sur les effets à court terme, les implications à long terme de l’IA sur l’emploi et la nature du travail pourraient être significativement différentes. Cette incertitude nécessite une approche proactive et adaptative de la part de la fonction RH dans la planification de la main-d’œuvre et l’élaboration des politiques.

Impact diversifié selon les industries

L’étude souligne que les effets de l’IA ne sont pas uniformes dans tous les secteurs. Les professionnels de la fonction RH devraient mener des analyses spécifiques à leur industrie pour mieux comprendre et se préparer aux changements que l’IA pourrait apporter à leur domaine particulier.

Préparer la fonction RH à ces changements

Plus que jamais, la fonction RH se trouve à un carrefour crucial. Les RH doivent non seulement s’adapter aux défis actuels, mais aussi anticiper les transformations futures. Cette section détaille des recommandations stratégiques pour les professionnels de la RH, visant à optimiser la gestion des talents, la formation et le développement, ainsi que l’éthique organisationnelle dans ce contexte en rapide évolution.

Investissement dans les démarches d’upskilling et de reskilling

1. Diagnostic des compétences actuelles et futures : identifier les compétences essentielles susceptibles d’être affectées par l’IA et celles qui seront valorisées dans l’avenir, en tenant compte de la complémentarité entre les compétences humaines et l’intelligence artificielle.
2. Programmes personnalisés de formation et de développement : concevoir des programmes de formation adaptés aux besoins individuels des employés, en se concentrant sur le développement de compétences critiques comme la pensée critique, la créativité, et l’intelligence émotionnelle, qui complètent les capacités de l’IA.
3. Partenariats avec des institutions éducatives et technologiques : établir des collaborations avec des universités, des instituts de formation et des entreprises technologiques pour créer des programmes de formation avancés et pertinents.

Stratégies densifiées d’acquisition et de gestion des talents

1. Réévaluation des profils de compétences : redéfinir les profils de compétences recherchés, en mettant l’accent sur des aptitudes telles que l’adaptabilité, la résolution de problèmes complexes, et la capacité à travailler en synergie avec les technologies d’IA.
2. Stratégies proactives de gestion des talents : mettre en place des stratégies de gestion des talents qui anticipent les changements dans les besoins de l’entreprise, en se concentrant sur l’identification et le développement interne des talents pour des rôles futurs.

Développement de Politiques Éthiques d’Utilisation de l’IA

1. Cadre éthique pour l’IA en RH : établir un cadre éthique clair pour l’utilisation de l’IA, en abordant des questions telles que la confidentialité des données, la non-discrimination et la transparence des algorithmes.
2. Formation sur les principes éthiques et juridiques : offrir des formations régulières aux employés et aux gestionnaires sur les aspects éthiques et légaux de l’utilisation de l’IA, en soulignant l’importance du respect des normes et des valeurs éthiques.

Amélioration de la culture et des compétences en IA

1. Programmes de sensibilisation et de formation en IA : mettre en œuvre des programmes éducatifs pour améliorer la compréhension de l’IA parmi les employés, en mettant l’accent sur la manière dont l’IA peut être utilisée pour améliorer la performance et l’innovation.
2. Encouragement de l’expérimentation et de l’innovation : créer un environnement propice à l’expérimentation avec les technologies d’IA, en encourageant les employés à explorer et à innover dans leurs domaines respectifs en utilisant ces outils.

Surveillance des tendances à long terme

1. Veille stratégique continue : mettre en place un système de veille pour suivre les évolutions technologiques et les tendances du marché du travail, afin d’anticiper les changements et de préparer l’organisation à s’adapter efficacement.
2. Planification de scénarios et préparation à l’avenir : engager l’organisation dans une planification de scénarios pour différents futurs possibles liés à l’IA, en préparant des stratégies adaptatives pour diverses éventualités.

En intégrant ces recommandations, la fonction RH peut jouer un rôle central dans la navigation à travers le paysage en évolution rapide de l’IA, en assurant que l’organisation et ses employés sont bien préparés et équipés pour relever les défis et saisir les opportunités de cette nouvelle ère technologique.

Quelques penseurs qui avaient anticipé ces tendances

Alors que cette révolution semble surprenante pour la plupart des gens, de grands penseurs se sont déjà penchés sur le sujet ces cinquante dernières années. Il est essentiel de puiser dans les perspectives de la sociologie, de l’économie et de la philosophie. Ces disciplines offrent des cadres théoriques cruciaux pour comprendre et interpréter les changements dynamiques induits par l’IA.

Les travaux de figures emblématiques telles qu’Émile Durkheim et Max Weber en sociologie, Gary Becker et Joseph Stiglitz en économie, ainsi que Martin Heidegger et Marshall McLuhan en philosophie de la technologie, fournissent des éclairages indispensables sur la transformation des rôles professionnels, la valorisation des compétences et des informations, ainsi que les implications éthiques et existentielles de l’IA dans le lieu de travail. Explorer leurs théories peut nous aider à saisir plus profondément comment l’IA redéfinit notre rapport au travail et à la technologie dans la société contemporaine.

Sociologie du travail

1. Émile Durkheim
   - Solidarité et Division du Travail : Durkheim explore la transition de la solidarité mécanique à la solidarité organique dans les sociétés modernes. Cette transition, caractérisée par une division du travail de plus en plus complexe, peut être comparée à l’intégration de l’IA, qui modifie la structure des rôles professionnels et la nature des interactions sociales au travail.
   - Anomie et Changement Social : La notion d’anomie de Durkheim, ou l’absence de normes sociales claires, peut être pertinente pour comprendre les désorientations et les défis éthiques posés par l’introduction rapide de l’IA dans le milieu de travail.
2. Max Weber
   - Rationalisation et Bureaucratie : La théorie de Weber sur la rationalisation et le développement de structures bureaucratiques peut être appliquée à l’automatisation et à l’efficacité accrues amenées par l’IA. Cela soulève des questions sur la déshumanisation potentielle et la perte de qualités individuelles au sein des organisations.
   - Éthique Professionnelle : Weber a également étudié l’éthique professionnelle et le rôle du travail dans la vie individuelle, des thèmes pertinents pour examiner comment l’IA redéfinit les valeurs et les attitudes envers le travail.

Économie du travail

1. Gary Becker
   - Capital Humain : Becker a révolutionné la compréhension du capital humain, mettant l’accent sur l’éducation, la formation et les compétences. Dans un monde de travail influencé par l’IA, son analyse pourrait aider à comprendre comment investir dans le capital humain reste crucial, même lorsque certaines compétences deviennent obsolètes à cause de l’automatisation.
   - Investissement en Éducation et Formation : Les implications de l’investissement continu en éducation et formation dans un contexte où l’IA change la nature du travail.
2. Joseph Stiglitz
   - Asymétries d’Information : Stiglitz a exploré comment les asymétries d’information influencent les marchés. L’application de cette théorie au marché du travail de l’IA peut révéler comment l’accès inégal à l’information technologique et la compréhension de l’IA peuvent créer de nouvelles inégalités sur le lieu de travail.
   - Marché du Travail et Politiques Publiques : Comment ses idées sur les politiques publiques pourraient guider l’élaboration de stratégies pour gérer les transitions de carrière et les perturbations du marché du travail dues à l’IA.

Philosophie de la technologie

1. Martin Heidegger
   - Technologie et Être : La vision de Heidegger sur la technologie comme une forme d’« enframing » (Gestell) offre un cadre pour comprendre comment l’IA peut transformer la perception humaine de la réalité et notre manière d’interagir avec le monde.
   - Question Concernant la Technologie : Ses idées sur la façon dont la technologie révèle le monde d’une manière spécifique, menant à une compréhension plus profonde des implications éthiques et existentielles de l’IA.
2. Marshall McLuhan
   - Médias et Société : Les théories de McLuhan sur l’impact des médias sur la société peuvent être étendues à l’IA, en examinant comment les technologies transforment les modes de communication et les interactions sociales au sein des organisations.
   - Le Médium est le Message : Cette idée peut être utilisée pour explorer comment l’IA, en tant que “médium”, change fondamentalement la nature du travail, de la communication et de l’interaction humaine.

En combinant ces perspectives sociologiques, économiques et philosophiques, nous pouvons obtenir une compréhension plus riche et plus nuancée des manières complexes par lesquelles l’intelligence artificielle est en train de remodeler le paysage socio-économique.

Conclusion

Alors que nous nous tenons à l’intersection de l’innovation et de la transformation, de premières études mettent déjà en lumière non seulement les défis mais aussi les opportunités sans précédent offertes par l’IA générative dans le monde du travail. Ces révélations soulignent une vérité inévitable : l’IA redéfinit la nature de l’emploi et les compétences valorisées dans notre société moderne. Cependant, plutôt que de le voir comme une menace, nous devons le saisir comme une invitation à évoluer.

La fonction RH, en particulier, se trouve à l’avant-garde de cette révolution. Elle a le pouvoir et la responsabilité non seulement de naviguer à travers ces eaux inexplorées, mais aussi de modeler activement un avenir où l’IA et l’humain coexistent en harmonie. En tirant des leçons des penseurs visionnaires et en adoptant des stratégies proactives d’upskilling, de reskilling, et d’éthique, la fonction RH peut transformer ces défis en opportunités pour une main-d’œuvre plus résiliente, adaptable et innovante.

Notre avenir de travail ne sera pas déterminé par l’IA seule, mais par notre capacité à intégrer intelligemment cette technologie dans nos systèmes de travail, en valorisant et en augmentant les compétences humaines uniques. C’est en embrassant le changement et en adoptant une perspective holistique que nous pouvons non seulement survivre, mais prospérer dans cette nouvelle ère. Une fois encore, s’il fallait le démontrer, les choix que nous allons faire prochainement vont déterminer notre futur et celui de nos enfants.

Références

Becker, G. S. (1964). Human capital: A theoretical and empirical analysis, with special reference to education. New York: Columbia University Press.

Durkheim, E. (1893). De la division du travail social. Paris: Félix Alcan.

Durkheim, E. (1897). Le suicide: Étude de sociologie. Paris: Félix Alcan.

Heidegger, M. (1954). Die Frage nach der Technik. In Vorträge und Aufsätze (pp. 9–40). Pfullingen: Günther Neske.

Heidegger, M. (1977). The question concerning technology, and other essays. New York: Harper & Row.

Hui, X., Reshef, O., & Zhou, L. (2023). The Short-Term Effects of Generative Artificial Intelligence on Employment: Evidence from an Online Labor Market. SSRN online. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4527336

McLuhan, M. (1964). Understanding media: The extensions of man. New York: McGraw Hill.

McLuhan, M. (1962). The Gutenberg galaxy: The making of typographic man. Toronto: University of Toronto Press.

Stiglitz, J. E. (2002). Information and the change in the paradigm in economics. American Economic Review, 92(3), 460–501.

Weber, M. (1922). Economy and society: An outline of interpretive sociology. (G. Roth & C. Wittich, Eds.). Berkeley: University of California Press.

Weber, M. (1905). The Protestant ethic and the spirit of capitalism. (T. Parsons, Trans.). New York: Scribner.

Déclaration d’assistance IA

[Article rédigé le 12 novembre 2023, par Jeremy Lamri avec le support de l’algorithme Open AI GPT-4 pour environ 10%. Images créées avec Adobe Firefly 2 Beta, tous droits réservés, 2023].

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