Raréfaction du travail : demain, tous chômeurs ?

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Transformation

Publié le :

22/2/2017

Temps de lecture :

2 minutes

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Raréfaction du travail : demain, tous chômeurs ?

Les nouvelles technologies du numérique ne dévorent pas l'emploi. Bien au contraire, elles l'accompagnent et, souvent, créent de nouvelles activités.

Dans un monde où les intelligences artificielles parviennent à écrire des articles de presse ou à triompher au jeu de go, y aura-t-il de la place pour les humains ? Dans leur célèbre étude, Carl Frey et Michael Osborne ont estimé que 47% des emplois américains risquaient de disparaître d'ici à 2020. Les progrès de l’intelligence artificielle se sont fortement accélérés depuis quelques mois, semblant accréditer cette thèse alarmiste. Les politiques ont embrayé le pas en popularisant le concept de la « raréfaction du travail ».

En y regardant de plus près, on constate qu’il existe en effet une corrélation entre degré de numérisation et chômage… mais dans le sens inverse. Les 10 pays les plus digitalisés de l’OCDE affichent un taux de chômage moyen de 9 % inférieur à la moyenne de ce même groupe. Plusieurs facteurs expliquent le fait que les technologies ne dévorent pas l’emploi.

Des tâches encore peu mécanisables persisteront

Certains métiers tels que la plomberie à domicile sont difficilement mécanisables. Le paradoxe de Moravec, du nom d’un chercheur en intelligence artificielle, montre que le raisonnement de haut niveau est plus facile à reproduire par un programme informatique que les aptitudes sensori-motrices humaines.

Dans une perspective évolutionniste, les fonctions fondamentales de l’être humain se sont développées bien avant l’intelligence analytique. Elles ont donc atteint un niveau de complexité supérieure, beaucoup plus complexe à émuler. D’un point de vue économique, de très nombreux métiers seront donc préservés, au moins durant les prochaines années.

L’intelligence artificielle forte n’est pas encore née

L’intelligence artificielle progresse à grande vitesse. Watson, le système d’IBM, est déjà en mesure d’égaler certains diagnostics complexes en cancérologie par exemple. Des chercheurs anglais ont quant à eux réussi à reproduire les jugements d’un tribunal, avec une précision de 80 %. Mais, dans les faits, ces logiciels présentent encore de nombreuses limites. Pour être opérationnelle, une IA doit être éduquée à partir d’un large jeu de données. Les pronostics de Watson ne serviraient à rien sans le travail préalable des médecins qui ont analysé des milliers de cas cliniques.

L’expérience de la robotisation montre aussi qu’il est nécessaire de conserver des humains pour faire face aux imprévus et aux cas particuliers. Dans la grande distribution, les caisses automatiques restent supervisées par des opérateurs. Il faudra également sans doute des opérateurs pour surveiller les camions autonomes et pour assurer les tâches de chargement et déchargement, en tout cas pendant quelques années.

Lire l'article complet sur le Cercle les Echos.

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Yann Ruello

Content Innovation Director, chez Orange

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