Quel est l'effet possible de l'intelligence artificielle générative sur l’emploi ?

Pour évaluer l'impact potentiel de l'IA générative sur l'emploi existant, nous appliquons les scores d'exposition professionnelle à l'IA générative aux données d'enquête sur la main-d'œuvre de plus de 140 pays. Cela nous permet d'obtenir des estimations globales et des estimations entre les pays dans de différentes tranches de revenus.

En ce qui concerne l'automatisation, la part de l'emploi exposée est la plus élevée dans les pays à revenu élevé, ce qui reflète la plus grande diversification de leur économie et de leur marché du travail. Dans les pays à faible revenu, la part de l'emploi potentiellement exposée à l'automatisation est beaucoup plus faible, en raison de la plus grande proportion de travailleurs employés dans des professions qui ne seraient pas exposées à la technologie générative de l'IA, comme dans l'agriculture, les transports ou la vente de produits alimentaires. 

Une plus grande proportion d'emplois relevant de la catégorie de la transformation suggère que, du moins dans un avenir proche, les systèmes d'IA générative similaires à GPT sont plus susceptibles de devenir des outils de productivité, soutenant et accélérant l'exécution de certaines tâches au sein de certaines professions.

La fracture numérique influencera néanmoins la manière dont les avantages de ces outils de productivité seront répartis entre les sociétés et les pays, les pays à hauts revenus et les groupes privilégiés étant susceptibles d'en tirer les plus grands bénéfices. Les pays à faible revenu, en particulier, risquent d'être distancés. Alors que jusqu'à 10,4 pour cent des emplois dans ces pays se trouvent dans la catégorie de la transformation potentielle, dans la pratique, les avantages potentiels des technologies de l’IA générative risquent d'être limités, car le manque d'infrastructures fiables restreindra leur application.

NOTE : « La grande inconnue » fait référence aux professions qui sont à la jonction de l'automatisation et de la transformation, ce qui signifie qu'elles pourraient soit être transformées par l'augmentation permise par l’IA générative, soit être déplacées par la substitution automatisée.