Auteurs : Jean-Jacques Pluchart et Jean-Bernard Mateu
Site de publication : Compagnie des conseils et experts financiers
Date de publication : Novembre 2019
Type de publication : Rapport
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L’IA, facteur de transformation des compétences
Les études sur la mutation des compétences engendrée par l’IA débouchent sur des résultats incertains ou contradictoires. Le cabinet Mc Kinsey considère que 90% des emplois seront transformés par l’IA. Seulement 1% d’entre eux pourraient être intégralement automatisés, mais 60 % pourraient l’être pour au moins un tiers des tâches. Il a dressé une liste des 25 compétences-clé d’une économie et a projeté leur évolution à l’horizon 2030. Il estime que les tâches répétitives en interaction avec les clients, les manipulations standard et certaines fonctions support d’administration, de comptabilité…) sont menacées, tandis que les activités de manager, d’expert et de technicien (notamment du numérique) devraient prospérer. Le cabinet Boston Consulting Group estime que 32 % des entreprises en Chine ont déjà adopté l’IA dans leur processus quotidien, contre 22% aux Etats-Unis et 20 % en France et en Allemagne.
Cette adaptation est opérée suivant des cycles d’innovation généralement courts, avec des équipes pluridisciplinaires et un management agile pratiquant le design thinking. La rapidité du processus d’adaptation dépendrait de facteurs difficilement pondérables: l’ampleur et la rapidité des gains de productivité apportés par l’IA, l’élasticité de la demande engendrée par les baisses de prix consécutives à ces gains, la pénétration du marché par les nouveaux services apportés par l’IA (les data-scientists ont notamment pour rôle de rendre les applications plus accessibles aux utilisateurs et de personnaliser les services apportés).
L’OCDE considère que l’impact de l’IA sur les emplois et les compétences au sein des pays développés, devrait être profondément différent d’un secteur d’activité à l’autre. Plus de la moitié des activités ne seraient pas ou peu affectées par l’IA. L’OCDE rejette l’hypothèse d’un « chômage technologique de masse » et souligne l’urgence d’une reconversion partielle et progressive des agents exerçant des métiers robotisables à faibles compétences vers des métiers phygitalisables à plus fortes compétences. Les emplois les plus concernés seraient ceux de la grande industrie manufacturière, de la logistique, du commerce, de la banque (de détail) et de l’assurance. L’OCDE plaide en faveur d’une réduction de la fracture numérique au sein des populations, notamment grâce à une meilleure intégration de l’IA dans les programmes d’enseignement sous l’effet de l’edtech.
L’IA, facteur de croissance économique
Si la conjugaison de ces facteurs engendrés par l’IA devrait contribuer à stimuler la croissance économique mondiale, peu d’économistes se hasardent à mesurer les effets de l’IA sur les PIB futurs. Dans son étude de 2017, le cabinet PWC estime à 15 700 milliards de $ l’apport spécifique de l’IA au PIB mondial entre 2018 et 2030, soit une augmentation de 14%. La création de valeur devrait être supérieure en Asie Pacifique (26%) et en Amérique du nord (14,5%) à celles de l’Europe (de 9,9% à 11,5%) et des pays en développement. Elle serait principalement due à des gains de productivité (55%) et à une relance de la consommation (45%) jusqu’en 2030, mais ce rapport devrait s’inverser au-delà, en raison d’un plafonnement de la productivité. Le cabinet d’audit Accenture soutient que l’IA pourrait multiplier par deux les taux de croissance de 12 principaux pays occidentaux à l’horizon 2035, grâce à de « nouvelles relations entre le vendeur et le client et entre l’homme et la machine ». L’impact des technologies basées sur l’intelligence artificielle devrait notamment améliorer l’efficacité du travail de près de 40 % dans certains pays (20% en France).
« L’IA pourrait multiplier par deux les taux de croissance de 12 principaux pays occidentaux à l’horizon 2035 »
Selon l’économiste Philippe Aghion, l’IA devrait toutefois avoir également des effets négatifs sur la croissance économique, en raison des freins (ou des coûts cachés) qui pèsent sur le développement de l’IA.
Ces freins sont principalement de nature:
- Technologique : certaines technologies ont atteint un stade insuffisant de maturité pour en évaluer les retombées économiques, comme pour le véhicule autonome qui est au stade expérimental ou pour l’ordinateur quantique qui est au stade exploratoire ;
- Juridique : la protection des données personnelles, la cyber-sécurité, l’environnement concurrentiel de l’écosystème de l’IA … demeurent insuffisamment encadrés ;
- Socio-professionnelle : les effets des déficits de compétences et des résistances au changement organisationnel sont difficilement mesurables.
- Organisationnelle : les modèles d’IA dans les systèmes actuels de gestion des entreprises et des administrations, sont encore insuffisamment intégrés ;
Institutionnelle : l’action publique sur la formation (initiale et continue) à l’IA, afin de réduire la fracture numérique et de favoriser la reconversion des métiers, est inégale selon les pays et les régions.
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