L'intelligence artificielle ne détruit pas d'emplois ; elle oblige les gens à travailler plus longtemps et plus intensément. C'est la conclusion de plusieurs études majeures, qui réfutent les prédictions apocalyptiques d'un chômage de masse à l'ère de l'IA.
L'IA augmente la charge de travail, elle ne la réduit pas.
Le laboratoire de productivité ActivTrak a analysé 443 millions d'heures d'activité numérique de 163 638 employés répartis dans 1 111 organisations. Les chercheurs ont comparé le comportement des employés 180 jours avant et après l'introduction d'outils d'IA, et les résultats ont été surprenants.
Après le passage à l'IA :
- Le temps passé à travailler avec les courriels a augmenté de 104 % et celui consacré à la messagerie de 145 % ;
- l'utilisation des systèmes de gestion d'entreprise a augmenté de 94 % ;
- Les heures productives ont augmenté de 46 % le samedi et de 58 % le dimanche, tandis que les employés ont commencé à commencer à travailler plus tôt ;
- Le temps total de collaboration a augmenté de 34 %, le multitâchage de 12 % ;
- Le temps consacré à un travail concentré et continu a diminué de 9 % (environ 23 minutes par jour).
Des chercheurs de la Haas School of Business de l'Université de Californie à Berkeley ont fait un constat similaire. Une étude menée pendant huit mois auprès de 200 employés d'une entreprise technologique a révélé que l'IA générative n'avait pas réduit le temps de travail, mais avait au contraire élargi le champ des tâches et accéléré leur réalisation. Les employés ont assumé davantage de responsabilités car l'IA rendait les nouvelles tâches subjectivement plus accessibles, jusqu'à ce que la charge de travail devienne excessive. Ces deux études ont été synthétisées dans la Harvard Business Review.
La surcharge cognitive comme nouveau risque professionnel
Une enquête distincte menée auprès d'environ 1 500 travailleurs a mis en évidence un phénomène que les chercheurs ont baptisé « surcharge cognitive liée à l'IA » : une forme de surcharge cognitive associée aux changements constants de tâches dans un environnement où l'IA est omniprésente. Environ 14 % des répondants ont fait état d'une fatigue mentale importante, directement liée à la mise en œuvre de l'IA.
Les prédictions selon lesquelles la technologie réduirait le besoin de main-d'œuvre humaine ne se sont pas encore vérifiées. C'est plutôt l'inverse qui se produit : l'IA fluidifie les processus de travail et les entreprises occupent immédiatement le temps ainsi libéré avec de nouveaux projets, messages et tâches.
Les prévisions de Musk et la réalité des petites entreprises
Dans ce contexte, les déclarations virales d'Elon Musk selon lesquelles, d'ici 10 à 20 ans, « le travail deviendra facultatif » et la plupart des gens vivront d'un revenu de base universel sont particulièrement révélatrices. Même si un tel scénario venait à se concrétiser, la structure économique actuelle des États-Unis serait différente.
Pour les entreprises individuelles, il est tout à fait possible que les grandes sociétés technologiques réduisent de moitié leurs effectifs d'ingénieurs. Cependant, ce n'est qu'une partie du problème. Des millions de petites agences, d'entreprises manufacturières, de cabinets professionnels et de sociétés de services devront mettre en œuvre l'IA et auront besoin de personnel pour ce faire. La demande se concentrera probablement sur plusieurs domaines :
- intégrer l'IA dans le marketing et la communication client ;
- application de l'IA dans l'analyse et la recherche ;
- Automatisation des RH et du recrutement ;
- Conception et mise en œuvre de processus d'IA dans les opérations et la finance.
Certaines de ces fonctions deviendront des postes à temps plein, tandis que d'autres seront reléguées à des missions ponctuelles ou à des rôles de consultant. Si même une petite fraction des dizaines de millions de PME créaient un ou deux postes pour des spécialistes maîtrisant les outils d'IA, l'effet cumulatif compenserait largement les licenciements dans les grandes entreprises.
Les données actuelles ne confirment pas le scénario d'un chômage de masse aux États-Unis. Au contraire, une autre tendance se dessine : le travail se multiplie, s'effectue plus rapidement, requiert un éventail de compétences plus large et implique une charge cognitive plus importante. La question de la disponibilité du travail cède progressivement la place à une autre : quel type de travail souhaitez-vous faire et comment l'IA peut-elle vous aider à l'effectuer plus efficacement sans sacrifier votre qualité de vie ?
L'avis de l'IA
Du point de vue des schémas historiques de transitions technologiques, ce constat n'est pas inédit. L'électrification de l'industrie manufacturière au début du XXe siècle a eu un effet similaire : les premières décennies suivant l'introduction des moteurs électriques ont vu une augmentation du temps de travail et de l'intensité du travail, mais ce n'est que 20 à 30 ans plus tard que la productivité s'est traduite par une semaine de travail plus courte. Les analystes de NYDIG ont déjà comparé l'IA à l'électricité, la qualifiant de « technologie à usage général », et ce précédent historique laisse penser que la phase actuelle d'intensification pourrait n'être qu'une période transitoire, et non un état final.