
Mal-do-mèr dann sarèt
28 juin, parLo zour la pokor kléré, Zan-Lik, Mariz é sirtou Tikok la fine lévé, mèt azot paré. Madanm Biganbé i tir zot manzé-sofé, i donn azot, zot i manz. (…)
Etude sur l’impact de la diffusion de robots type Chat GPT
28 août 2023
Un rapport de l’Organisation internationale du Travail (OIT) évalue l’impact de l’intelligence artificielle générative (capable de générer du texte, des images ou d’autres médias) sur la quantité et la qualité des emplois. Cette nouvelle étude révèle que l’intelligence artificielle générative (IA) est plus susceptible de compléter que de détruire les emplois en automatisant certaines tâches plutôt qu’en remplaçant entièrement un rôle.
C’est un pavé dans la mare. Selon l’OIT, l’IA capable de créer des contenus sous forme de texte, images ou autres médias ne détruirait pas des emplois mais les compléterait.
L’étude, Generative AI and Jobs : A global analysis of potential effects on job quantity and quality (NDR : IA générative et l’emploi : une analyse globale des effets potentiels sur la quantité et la qualité de l’emploi), suggère que la plupart des emplois et des industries ne sont que partiellement exposés à l’automatisation et sont plus susceptibles d’être complétés que remplacés par la dernière vague d’IA générative, telle que chatGPT. Par conséquent, l’impact le plus important de cette technologie ne sera probablement pas la destruction d’emplois, mais plutôt les changements potentiels de la qualité des emplois, notamment l’intensité du travail et l’autonomie.
Le travail de bureau s’avère être la catégorie la plus exposée aux technologies d’intelligence artificielles, avec près d’un quart des tâches considérées comme très exposées et plus de la moitié des tâches présentant un niveau d’exposition moyen. Dans d’autres catégories professionnelles — notamment les cadres, les professionnels et les techniciens — seule une petite partie des tâches est considérée comme très exposée, tandis qu’environ un quart d’entre elles présentent un niveau d’exposition moyen.
L’étude, de portée mondiale, met en évidence des différences notables dans les effets sur les pays à différents niveaux de développement, liées aux contextes économiques et aux écarts technologiques existants. Elle constate que 5,5 % de l’emploi total dans les pays à revenu élevé est potentiellement exposé aux effets d’automatisation de la technologie, alors que dans les pays à faible revenu, le risque d’automatisation ne concerne qu’environ 0,4 % de l’emploi. D’autre part, le potentiel d’augmentation est pratiquement le même dans tous les pays, ce qui laisse penser qu’avec la mise en place de politiques appropriées, cette nouvelle vague de transformation technologique pourrait offrir d’importants avantages aux pays en développement.
L’étude révèle que les effets potentiels de l’IA générative sont susceptibles de différer sensiblement pour les hommes et les femmes, la part de l’emploi féminin pouvant être affectée par l’automatisation étant plus de deux fois supérieure. Cela s’explique par la surreprésentation des femmes dans les emplois de bureau, en particulier dans les pays à revenu élevé et intermédiaire. Les emplois de bureau étant traditionnellement une source importante d’emplois féminins au fur et à mesure que les pays se développent économiquement, l’IA générative pourrait avoir pour conséquence que certains emplois de bureau ne voient jamais le jour dans les pays à faible revenu.
Le document conclut que les impacts socio-économiques de l’IA générative dépendront largement de la manière dont sa diffusion sera gérée. Il souligne la nécessité de concevoir des politiques qui favorisent une transition ordonnée, équitable et consultative. Le dialogue avec les travailleurs, la formation et une protection sociale adéquate seront essentielles pour gérer la transition. Dans le cas contraire, seuls quelques pays et acteurs du marché bien préparés risquent de bénéficier de la nouvelle technologie.
Les auteurs notent que « les résultats de la transition technologique ne sont pas prédéterminés. Ce sont les êtres humains qui sont à l’origine de la décision d’incorporer ces technologies et ce sont eux qui doivent guider le processus de transition. »
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