Intelligence artificielle : quel impact sur les emplois ?

Une intelligence sélective

Même si un individu effectue beaucoup de tâches répétitives, il a besoin parfois d’interagir avec d’autres personnes, ce qui rend une automatisation totale de son poste difficile. Aussi, on peut observer que certains emplois qui semblent hautement automatisables, ne le sont en réalité pas, car souvent les personnes se spécialisent dans des tâches qui ne le sont pas. Il est donc difficile et compliqué de prédire combien et quels emplois seront détruits mais aussi créés. De plus, ce n’est pas parce qu’un emploi est automatisable qu’il sera automatisé. En effet, développer un robot et une intelligence artificielle spécifiquement pour un emploi ou une tâche est un processus long et coûteux. Si le robot n’est pas accepté par les employés ou les clients, s’il n’est pas rentable au sein de la chaîne de valeur de l’entreprise ou s’il se heurte à des freins culturels, alors le retour sur investissement sera négatif ou nul. 
D’autre part, il est difficile de quantifier la destruction ou la création d’emplois. Certaines technologies peuvent être adoptées rapidement par l’entreprise et son organisation, qui entraine une réallocation des tâches ou la création de nouveaux emplois. De plus, les innovations de procédés favorisent plus les emplois de conception au détriment des emplois d’exécution.
Certaines études annoncent un gain de croissance de 1% de par l’automatisation qui pourrait correspondre à une création de 350,000 emplois d’ici 7 ans. D’autres prédisent même que l’intelligence artificielle pourrait augmenter de 10% les effectifs en entreprise. 
De plus, la délocalisation qui a été réalisée il y a quelques années dans les pays où la main d’œuvre était moins chère, pourrait être relocalisée en Occident, puisque le robot pourra produire encore moins cher.
Peut-être alors que la question n’est pas de penser en destruction ou création d’emplois, mais en hausse générale du bien de la population après que l’ensemble des ajustements aient été réalisés comme cela a été le cas après chaque révolution industrielle. Mais cela sera-t-il réellement le cas ou allons-nous assister à quelque chose de différent ? Sachant que cette mutation prendra un certain temps, et si on la compare aux précédentes, il faudra alors attendre une nouvelle génération pour en analyser les conséquences.
De nouvelles aptitudes telles que les stratégies créant de nouveaux modèles économiques de par la transformation digitale, les critères actuels ne semblent plus adaptés à l’analyse de cette nouvelle révolution. Ainsi, on peut observer selon les analyses de l’OCDE que depuis plus de trois décennies l’emploi s’est découplé de la productivité. En effet, malgré la hausse de la productivité la création de nouveaux emplois n’est pas au rendez-vous. 
Comment peut-on alors expliquer cela ?Erik Brynjolfsson, professeur au MIT Sloan School of Management et auteur de «The Second Machine Age» nous propose un début de réflexion. Normalement lorsqu’une technologie est synonyme de destruction d’emplois, les travailleurs concernés acquièrent de nouvelles compétences et migrent vers de nouveaux emplois. 
Rappelons néanmoins, que les innovations engendrent une certaine marginalisation d’une partie de la population : ce sont les moins qualifiés et les plus âgés qui rencontrent des difficultés pour se former. C’est ce qu’on appelle la fracture numérique.
Par exemple, si la productivité entraîne une perte d’emplois dans le secteur secondaire, elle entraîne aussi une hausse des salaires, donc du pouvoir d’achat, donc de la consommation de services, et par conséquent une hausse de l’emploi dans ce secteur. Mais lorsque le processus prend une décennie, que peut-on faire ? Et compte tenu de l’avancée régulière des technologies, que se passe-t-il si celles-ci changent de nouveau en cours de processus ? N’y-a-t-il pas un risque de voir l’incapacité de la société à s’adapter à cette accélération numérique ? Les entreprises ne devraient-elles donc pas rattraper leur retard dans l’investissement de leur transformation digitale, numérique et l’implémentation de l’intelligence artificielle ?
A contrario et selon le Dr. Ulrich Zierahndu ZEW Research Deparment "Labour Markets, Human Resources and Social Policy", une nouvelle technologie met un certain temps avant d’être implantée au sein des entreprises et de la société. Sachant que le principal obstacle à la robotisation des entreprises selon le Forrester, sont les processus non optimisés pour 26% des personnes impliquées sur des projets RPA (Robotic Process Automation).
Selon le Dr. Ulrich Zierahn, nous assistons plus à une évolution qu’à une révolution. Ce qui serait ainsi le cas de l’Industrie 4.0 ou « quatrième révolution industrielle ». De plus, si l’homme souhaite bénéficier de ces changements il lui faudrait alors se tourner vers de nouvelles tâches ou de nouveaux emplois complémentaires aux robots.
En effet, il ne faut pas penser en dualité mais plutôt en un tout. Une unité entre l’homme et le robot. Car l’addition des deux sera toujours plus performante que l’homme ou le robot seul. Si l’on reprend l’exemple des intelligences artificielles d’IBM ou de Google, on constate que celles-ci sont plus fortes que l’humain pour résoudre un cas particulier, le jeu d’échec ou le jeu de Go. Donc de répondre à une problématique particulière. Mais seul l’humain est capable d’assembler le tout pour synthétiser la quintessence d’une réponse. En d’autres termes, l’intelligence artificielle est plus forte que l’homme pour répondre aux questions mais elle ne sait pas choisir seule les questions les plus pertinentes.