Des chercheurs du MIT ont publié une étude qui remet en cause les prédictions selon lesquelles l'IA remplacera la majorité des emplois actuels de manière rentable. L'étude s'est penchée sur les aspects pratiques de la mise en œuvre de systèmes d'IA pour remplacer le travail humain dans diverses industries, en mettant l'accent sur les tâches qui nécessitent des compétences en vision par ordinateur, telles que celles effectuées par les évaluateurs immobiliers, les enseignants et les boulangers. La conclusion du rapport est que seuls 23 % des salaires des travailleurs pour ces emplois pourraient être remplacés de manière rentable par des systèmes d'IA.Les prédictions sur l'impact de l'IA sur l'emploi n'ont pas manqué depuis l'avènement des ordinateurs et la popularisation du terme "automatisation" au début des années 1950. La popularité de l'IA a donné lieu à des spéculations effrénées sur la suppression possible de nombreuses professions actuelles au profit de machines de plus en plus intelligentes. À en croire les prédictions sur l'IA, les machines intelligentes égaleront ou surpasseront les humains dans un avenir très proche. La crainte de voir les machines dotées d'une IA prendre le contrôle des emplois a été un thème récurrent dans tous nombreux secteurs.
Toutefois, l'étude des chercheurs du laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle (CSAIL) du MIT vise à remettre les pendules à l'heure en ce qui concerne les prédictions relatives à l'IA et à l'emploi. Selon le rapport, la main-d'œuvre humaine peut accomplir certains travaux à moindre coût que les systèmes de vision par ordinateur. Les chercheurs ont interrogé des travailleurs dans le but de déterminer les capacités dont les ordinateurs auraient besoin pour accomplir leurs tâches, ont additionné le coût de la construction et de l'installation de tels systèmes d'IA, puis ont comparé ce coût aux salaires des travailleurs humains.
Selon les chercheurs du MIT, les inquiétudes suscitées par l'IA résultent de l'utilisation généralisée de la notion d'"exposition à l'IA", c'est-à-dire de la classification des tâches professionnelles en fonction de leur potentiel d'automatisation. Le problème de cette correspondance entre les capacités de l'IA et ce qui est nécessaire pour effectuer une tâche spécifique est double : la non-prise en compte de la "viabilité économique" de l'IA et l'amalgame entre l'automatisation totale et le remplacement des travailleurs qui en résulterait, et l'automatisation partielle qui pourrait se traduire par une augmentation du travail.
La conclusion de l'étude est la suivante : « nous constatons qu'aux coûts actuels, les entreprises américaines choisiraient de ne pas automatiser la plupart des tâches visuelles exposées à l'IA, et que seulement 23 % des salaires versés aux travailleurs pour les tâches visuelles seraient intéressants à automatiser. Même avec une diminution annuelle des coûts de 50 %, il faudra attendre 2026 pour que la moitié des tâches de vision présentent un avantage économique pour les machines. Et d'ici 2042, il existera encore des tâches exposées à la vision par ordinateur, mais pour lesquelles la main-d'œuvre humaine aura l'avantage ».
Les machines dotées de capteurs et de caméras exécutant des algorithmes d'IA peuvent être coûteuses à former, à déployer et à entretenir, et ne sont pas toujours rentables si elles n'effectuent qu'une tâche particulière. Un exemple cité dans le document concerne les évaluations d'assurance qualité qui inspectent les articles pour en détecter les défauts et les mettre au rebut. En outre, une boulangerie pourrait employer et former un système de vision par ordinateur pour vérifier si les ingrédients qu'elle utilise sont périmés. Le rapport estime que seulement 6 % du travail d'un boulanger consiste à vérifier la qualité des aliments.
Si une petite entreprise emploie cinq boulangers payés chacun environ 48 000 dollars par an, chaque travailleur est payé 2 280 dollars par an pour inspecter les ingrédients. Si l'on multiplie ce chiffre par cinq, on obtient 14 400 dollars. D'après les estimations, l'IA ne peut pas battre ce coût. « Cela indique une intégration plus progressive de l'IA dans divers secteurs, contrairement à l'hypothèse souvent avancée d'un déplacement rapide des emplois induit par l'IA », a expliqué Neil Thompson, coauteur de l'étude et chercheur principal au CSAIL. L'équipe a analysé 420 tâches de vision et a interrogé 5 à 9 travailleurs pour chaque tâche.
La réduction du coût de développement des systèmes d'IA et/ou du coût de déploiement de l'IA (en augmentant l'échelle, éventuellement en utilisant une plateforme d'IA en tant que service) permettrait de diminuer ces coûts. Toutefois, selon les chercheurs, "même avec une baisse rapide des coûts de 20 % par an, il faudrait encore des décennies pour que les tâches de vision par ordinateur deviennent économiquement rentables pour les entreprises". Mais ce n'est pas tout. L'équipe de recherche affirme que leurs conclusions s'appliquent également à l'IA générative ou à l'automatisation des tâches liées au langage.
Tous les domaines de déploiement de l'IA nécessitent un réglage fin ou une personnalisation pour les adapter aux caractéristiques spécifiques de l'entreprise, ce qui constitue un facteur de coût crucial et un obstacle à une adoption rapide. Un autre obstacle à l'adoption de l'IA, qui n'est pas toujours pris en compte par les économistes dans leurs prédictions, est "l'acceptabilité sociétale de l'IA". D'après cette notion, "certaines professions peuvent intégrer facilement et sans problème les outils d'IA, tandis que d'autres pourraient se heurter à une résistance en raison de préoccupations culturelles, éthiques ou opérationnelles".
Toujours selon l'étude, une autre difficulté réside dans le fait que, contrairement aux humains qui ont des processus de pensée à la fois conscients et subconscients, l'IA est limitée à l'utilisation de raisonnements statistiques et symboliques. Elle peut encore avoir du mal à accomplir des tâches qui requièrent des connaissances implicites, ainsi qu'une certaine forme d'intuition ou d'instinct, qui sous-tend souvent la pensée critique et l'intelligence émotionnelle chez l'homme. L'IA ne sera pas en mesure de reproduire ces compétences de sitôt, car elles resteront irremplaçables dans de nombreux secteurs d'activité.
Alors, nos emplois sont-ils sûrs ? Pas nécessairement. Cela ne veut pas dire que l'IA n'affectera pas certains emplois. Si l'étude des chercheurs du MIT semble être une bonne nouvelle pour les boulangers, la crainte de voir l'IA générative remplacer les travailleurs du savoir est largement répandue et justifiée, car les grands modèles de langage (LLM) qui gèrent les tâches d'écriture peuvent fonctionner sur des ordinateurs portables de base. Aujourd'hui, les grands modèles de langage peuvent facilement être affinés avec des données personnalisées et sont capables d'effectuer de nombreuses tâches plus générales.
Les avis sont partagés sur la question de savoir si l'IA va prendre le travail des gens. Certains pensent que la technologie introduira de nouveaux types d'emplois, tandis que d'autres estiment que certaines fonctions deviendront obsolètes. Les secteurs de la banque, du marketing, des soins de santé, du droit, de la vente au détail et des transports ont tous été désignés comme des candidats de choix pour une automatisation accrue, car de nombreuses tâches qui y sont associées sont répétitives. Par conséquent, les humains qui les exécutent peuvent être remplacés de manière rentable par des machines.
Par exemple, un rapport de Goldman Sachs datant de 2023 estime que l'IA générative pourrait affecter jusqu'à 300 millions d'emplois, soit 18 % du travail dans le monde. L'étude du MIT reconnaît également que les améliorations de l'IA en matière de précision et d'efficacité des données pourraient accroître considérablement le potentiel d'automatisation. Cependant, elle estime que la crainte que l'IA ne vole de nombreux emplois semble exagérée, du moins pour l'instant.
Source : rapport de l'étude
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