Olivier EZRATTY

Consultant et auteur.

Les fumeuses prévisions sur le futur de l'emploi

Nombre de prévisions impressionnantes circulent sur les conséquences de l'intelligence artificielle sur l'emploi. Aucune de ces études ne saurait être définitive. Dans la plupart d'entre elles se mêlent allègrement science et fiction. Les données doivent être considérées avec précaution et méthode. Si des changements sont à l'oeuvre, la totale mutation des emplois n'est pas pour demain.

Les prévisions sur la destruction et la création d'emplois liées au déploiement de l'intelligence artificielle (IA) sont pléthoriques. Depuis 2013, on y trouve aussi bien de sombres prophéties sur le rôle même de l'humain dans l'économie que des prévisions plus optimistes, croyant fermement à la destruction-création de valeur schumpétérienne avec un équilibre positif. Il y en a donc pour tous les goûts et tous les angles de vue ! Le tri s'impose.

Des prédictions souvent infondées

La destruction nette d'emplois liée à l'IA à l'horizon 2023-2025 se situe, selon les études, entre 6 % et 47 %, avec des prévisions qui suivent une tendance baissière, la principale prévision de 47 % datant de 2013 et celles de 6 à 7 % de 2016. Fin 2018, des études ont même prévu un solde d'emplois positif à un horizon d'une douzaine d'années !

Pour que tel ou tel emploi disparaisse d'ici cinq ans, il faudrait que les technologies correspondantes soient disponibles aujourd'hui compte tenu de l'inertie du marché, des budgets et des déploiements. Si elles ne le sont pas encore, il faudra alors attendre plus de dix ans pour qu'elles aient un impact sur l'emploi !

Bon nombre de technologies sont lentes à déployer à l'échelle mondiale, surtout si elles nécessitent des infrastructures. Or, nombre de prévisions s'appuient sur des technologies qui ne sont pas encore disponibles, même dans l'amont de la recherche fondamentale. C'est par exemple le cas du remplacement des personnels soignants par des robots.

L'économiste John Maynard Keynes se faisait déjà l'écho des risques de pertes d'emploi liés à l'automatisation, avant même que les ordinateurs ne fassent leur apparition. Les premières prédictions sur les pertes d'emploi liées à l'IA ou à la robotique sont arrivées dès les années 1960. Au démarrage des précédentes révolutions industrielles, les disparitions de métiers ou l'apparition de nouveaux ont rarement été bien anticipées. Comme ne l'ont pas été les ouvertures, créations ou élargissements de marchés permis par les nouvelles technologies.

La principale leçon à retenir des prévisions du passé est de conserver un peu d'humilité ! On peut cependant faire quelques hypothèses. Elles sont notamment utiles pour mener certaines politiques publiques, dans l'éducation comme dans les choix de développement d'infrastructures et de politique industrielle. On sait par exemple qu'il faudra privilégier la formation à des métiers qui ne sont pas trop répétitifs, surtout dans les métiers non manuels, et où la créativité et l'adaptation jouent un rôle clé.


Impact sur l’emploi de l’intelligence artificielle et de l’automatisation, selon différents rapports depuis 2013

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Études et prévisions très contrastées

Septembre 2013 : l'université d'Oxford publie la première grande étude d'impact de l'IA sur l'emploi. Signée par Carl Benedikt Frey et Michael Osborne, l'étude - très médiatisée - évoque la disparition de 47 % des emplois aux États-Unis à l'horizon 2023 1. L'analyse segmente avec précision les métiers et leurs risques d'être remplacés par des machines. Le calcul du risque s'appuie sur trois formes d'intelligence des métiers : l'intelligence motrice (perception et manipulation), l'intelligence créative et l'intelligence sociale. On y constate que la situation est très polarisée : d'un côté, des métiers à très faible risque d'automatisation (moins que 20 %), comme les fonctions de management, dans la finance, dans le numérique, l'éducation et même la santé ; de l'autre côté, des métiers à très fort risque d'automatisation (plus que 60 %), surtout dans les services, la vente et l'administratif. Plus d'une demi-décennie plus tard, les transformations en question sont loin d'avoir eu lieu. Cette étude raisonnait au niveau des métiers sans décomposer leurs tâches et celles qui étaient automatisables ou pas. Nombre d'études qui ont suivi ont repris cette méthodologie mais en la corrigeant.

Août 2014 : le Pew Research Center publie une étude qualitative qui recense l'avis de divers spécialistes, dont certains estiment que la moitié des emplois sont menacés à l'horizon 2025 2. Les experts sont très divisés sur la question. Le pessimisme provient du risque d'impact rapide de l'automatisation sur les cols blancs, avec un risque de déclassement pour un grand nombre d'entre eux, orientés alors vers des métiers moins bien payés. Le système d'éducation ne serait pas en mesure de s'adapter aux nouveaux enjeux. Certains experts sont optimistes, car les métiers qui disparaîtraient seraient naturellement remplacés par d'autres, au gré de l'évolution de la demande. La relation avec le travail serait aussi redéfinie de manière plus positive.

Mai 2016 : l'OCDE publie une étude qui anticipe que 9 % des emplois seront automatisables dans les pays de l'OCDE ; seulement 6 % en Corée du Sud, contre 12 % en Autriche 3. La France est dans la moyenne à 9 %. L'OCDE s'appuie sur l'étude Frey-Osborne de 2013 qu'elle ajuste en corrigeant leur approche par une analyse de l'automatisation des tâches plutôt que des emplois, réduisant ainsi la destruction d'emplois. L'OCDE n'indique pas d'horizon de temps ni n'évalue les créations d'emplois liées au développement d'innovations et de nouveaux services.

Juin 2016 : l'entreprise américaine Forrester prévoit que 16 % des emplois aux États-Unis vont être remplacés d'ici à 2025 par de l'IA, des robots ou de l'automatisation classique 4. Cela sera compensé par la création de 9 % d'emplois nouveaux (8,9 millions), soit une perte nette de 7 %. L'étude estime que ce sont les emplois administratifs qui seront les plus touchés. La création concernera la gestion des robots, les data scientists et autres techniciens de la robotique et de l'IA ainsi que les curateurs de contenus. Mais cette étude n'anticipe pas la création d'emplois nouveaux indépendants des impacts technologiques. Ce sont les limites du modèle ! En avril 2017, Forrester revoit ses prévisions à la baisse. D'ici à 2027, l'automatisation devrait déplacer 17 % des emplois américains et en créer 10 %. On a donc toujours un solde de 7 %, mais à une échéance plus lointaine.

Décembre 2017 : McKinsey évalue la perte d'emplois à 7 millions aux États-Unis en seulement trois ans ; 14 % des salariés devraient y changer de métier d'ici à 2030. McKinsey parle pudiquement de displaced jobs (« emplois déplacés ») pour les métiers qui vont être automatisés. Le cabinet ne précise pas vraiment ce que vont devenir les salariés occupant ces emplois qui vont disparaître 5.

Mars 2018 : France Stratégie publie un rapport sur l'impact de l'IA sur l'emploi en se focalisant sur trois marchés (les transports, la banque, la santé) qui représentent 15 % du PIB de la France 6. C'est une étude qualitative qui résulte de l'audition d'environ 80 personnes. L'étude aboutit à quelques recommandations portant sur la formation et sur le lancement d'un « chantier prospectif ».

Juillet 2018 : PwC publie une nouvelle étude sur l'impact de l'IA et de la robotisation sur l'emploi au Royaume-Uni 7. Selon le cabinet, l'IA détruira à peu près autant d'emplois qu'elle en créera à un horizon assez lointain de douze ans. Au Royaume-Uni, la création-destruction d'emplois portera sur 20 % des emplois, avec un solde positif de 200 000 emplois sur un total de 7 millions concernés d'ici à 2030, soient 0,5 % des emplois.

Septembre 2018 : le Forum économique mondial, organisateur du forum de Davos, évoque la création de 58 millions d'emplois liés à l'IA d'ici à 2022 8. Ce chiffre est le solde de la création et de la destruction de respectivement 122 et 75 millions d'emplois liés à l'IA, à l'échelle mondiale. Cela semble bien élevé, même si 122 millions ne représentent qu'à peine 1,6 % de la population mondiale. Mais ces prophéties ne se réaliseraient qu'à une condition : que les gens soient bien formés. Avec des si, on peut faire toutes les prévisions imaginables !

Mars 2019 : une étude publiée par l'organisme américain National Bureau of Economic Research, signée Daron Acemoglu et Pascual Restrepo, fait un point sur l'impact de l'automatisation entre 1947 et 2017 9. Elle montre que lors de la période 1987-2017, et contrairement à la période 1947-1987, l'automatisation aurait généré une perte d'emplois nette. Mais cela ne concerne que les États-Unis, n'intègre pas l'effet des délocalisations dans la production qui ont démarré vers les années 2000, ni un quelconque impact de l'IA, ni le fait que les États-Unis connaissent le plein emploi avec un taux de chômage résiduel de 3,6 % et que nombre de travailleurs pauvres sont obligés d'avoir deux emplois pour subvenir aux besoins de leur famille.

Des chiffres et études très imparfaits

Pourquoi donc sommes-nous ainsi dans le brouillard quant à ces prévisions sur l'emploi ? Tout simplement parce qu'elles sont généralement bâties sur des modèles trop simplistes. Davantage de précautions devraient être prises pour mesurer les conséquences de l'automatisation sur l'emploi.

Nombre d'études présentées sont, en réalité, le résultat de sondages de dirigeants, pas d'analyses factuelles des technologies à venir et des rythmes prévisibles des innovations. Les enquêtes d'opinion sur le futur sont, comme en politique, à interpréter avec précaution.

Ces travaux entretiennent souvent une confusion entre métiers et tâches. L'IA peut parfois automatiser certaines de ces dernières mais pas les métiers en entier. L'automatisation amène à une recomposition complexe des métiers difficile à anticiper.

Les capacités de l'IA sont surestimées. Les prévisionnistes extrapolent abusivement à partir de prouesses comme les victoires d'AlphaGo au jeu de go ou celles de robots de Boston Dynamics. Ils oublient que certaines de ces démonstrations relèvent d'une IA étroite (pour AlphaGo) ou ne sont pas extrapolables à tous les métiers manuels (Boston Dynamics), quand elles ne sont pas, parfois, truquées (robots télécommandés, par exemple).

De fait, sont d'abord automatisables les métiers pratiqués de manière homogène, faciles à décrire et à automatiser, dans des contextes où les ressources humaines sont soit rares soit trop chères, ce qui n'est pas le cas partout. Nombre de métiers sont relativement protégés : ceux qui sont très manuels et difficiles à réaliser par des robots, les métiers créatifs et à fort contenu relationnel, ceux dont les tâches ne sont pas répétitives, ceux qui nécessitent des sens très pointus. Et puis bien sûr, ceux qui seront créés entre-temps. Les prévisions s'accrochent trop souvent à notre vision actuelle des métiers, sans anticiper la création de métiers inconnus aujourd'hui, notamment dans le domaine des loisirs et de l'intelligence émotionnelle (capacité à gérer des émotions).

Sur le plan temporel, on se trompe souvent quant au terme et même à la nature des chamboulements. Ils sont généralement surestimés à court et moyen terme et sous-estimés à long terme, mais surtout mal appréhendés dans leur réalité technique et économique. Dans l'abondante littérature sur le futur de l'emploi, les fondements scientifiques et technologiques des prédictions sont rarement analysés.

Les prévisions oublient un autre phénomène induit par le numérique : le transfert du travail non seulement vers les machines mais aussi vers les clients, que l'on observe avec les distributeurs et caisses automatiques, l'e-commerce, les chatbots (assistants virtuels). Ces mouvements sont particulièrement puissants dans certains secteurs, notamment dans les banques et l'assurance en ligne. Dans d'autres domaines, la question de l'automatisation et de la disparition doit appeler à la pondération.

Dans le secteur médical, l'automatisation ne réduira pas forcément l'emploi car le monde manque de médecins, notamment dans de nombreuses spécialités. Les cancérologues ne sont pas remplacés par Watson d'IBM. La société a d'ailleurs récemment abandonné ce marché, constatant l'inefficacité de son système en la matière !

Du côté du logement, les progrès à venir dans l'automatisation de la construction serviront à résorber la pénurie endémique de logements, en France comme ailleurs.

En somme, la prochaine fois que vous découvrirez sur les réseaux sociaux une affirmation péremptoire du type « selon les études, x % des emplois vont disparaître d'ici à... », prenez-la avec du recul !



  1. « The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? » ( www.oxfordmartin.ox.ac.uk/publications/the-future-of-employment/).
  2. « AI, robotics and the future of jobs » (www.pewinternet.org/2014/08/06/future-of-jobs/).
  3. « The risk of automation for jobs in OECD countries. A comparative analysis » ( www.oecd-ilibrary.org/social-issues-migration-health/the-risk-of-automation-for-jobs-in-oecd-countries_5jlz9h56dvq7-en).
  4. Pour les études Forrester, voir www.forrester.com.
  5. « Jobs lost, jobs gained: Workforce transitions in a time of automation » (www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-work/jobs-lost-jobs-gained-what-the-future-of-work-will-mean-for-jobs-skills-and-wages).
  6. « Intelligence artificielle et travail » (www.strategie.gouv.fr/publications/intelligence-artificielle-travail).
  7. Voir les études PwC sur www.pwc.co.uk.
  8. « 2022 skills outlook » (reports.weforum.org/future-of-jobs-2018/shareable-infographics/).
  9. « Automation and new tasks: How technology displaces and reinstates labour » (www.nber.org/papers/w25684).
http://www.constructif.fr/bibliotheque/2019-10/les-fumeuses-previsions-sur-le-futur-de-l-emploi.html?item_id=5705
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