IA : effets positifs sur la productivité individuelle des salariés (direction générale du Trésor)
« De premières études microéconomiques suggèrent des effets positifs significatifs de certaines applications spécifiques de l’IA
Intelligence artificielle
sur la productivité individuelle des travailleurs. À poste donné, ces gains touchent en particulier les travailleurs les moins productifs, entraînant un rattrapage vis-à-vis des plus productifs », selon une étude de la direction générale du Trésor, parue le 02/04/2024 (TrésorEco n° 341).
En revanche, les effets de l’IA mesurés sur la productivité des entreprises sont, pour le moment, modestes, possiblement du fait d’une adoption encore limitée et inégale au sein des entreprises, indiquent les auteurs de l’étude.
« Les effets de l’IA sur l’emploi dépendront de la vitesse de déploiement de cette technologie, de l’évolution de certains métiers vers des tâches qui lui sont complémentaires et de la réallocation de la main d’œuvre vers les métiers en croissance. »
Selon la direction générale du Trésor, plusieurs secteurs pourraient en tout cas tirer avantage des nouvelles générations de modèles d’IA : « Ainsi, pour des activités de rédaction basiques (demandes de subventions, rédactions de résumés, etc.), les professionnels utilisant un agent conversationnel se fondant sur l’IA bénéficieraient d’un gain moyen de productivité de 37 % ».
« Les premières estimations empiriques s’accordent sur le fait que les tâches et métiers touchés par l’IA ne seraient pas les mêmes que ceux qui étaient concernés par les précédentes révolutions technologiques. L’IA concernerait davantage les professions qualifiées, du fait de sa capacité à prendre en charge des tâches abstraites et non routinières, alors que les vagues précédentes de mécanisation et d’informatisation avaient respectivement concerné les emplois non qualifiés et les professions intermédiaires », selon cette étude de la direction générale du Trésor.
Des gains de productivité dans la production d’idées
• « Ces dix dernières années, les progrès de la recherche en IA et ceux des infrastructures de calcul informatique ont accéléré et permis l’émergence de différents types de modèles qui constituent des avancées technologiques importantes, dont des modèles d’IA dits “de fondation” », indique l’étude.
• Ces modèles « généralistes » peuvent être spécialisés pour réaliser des tâches diverses, à l’instar des modèles GPT (Generative Pretrained Transformer), tels que ChatGPT Agent conversationnel alimenté par IA, conçu par OpenAI en exploitant les LLM. . Les modèles de fondation dits génératifs sont notamment capables de générer du contenu textuel, visuel ou sonore en réponse à une demande.
• Pour les auteurs de l’étude, l’IA se distingue des vagues d’innovations précédentes en permettant aussi des gains de productivité dans la production d’idées. « Les modèles d’IA, en particulier ceux dits “de fondation”, accélèrent le processus d’innovation, car ils sont capables d’extraire des régularités dans des bases de données extrêmement volumineuses et complexes (texte, son, image). »
• Certains modèles d’IA sont utilisés pour accélérer la découverte de nouveaux médicaments. Ils peuvent également « accélérer le processus de recherche en facilitant la génération d’hypothèses de recherche. Ainsi, les modèles d’IA pourraient changer la nature du processus d’innovation dans certains domaines et constituer “l’invention d’une méthode d’invention” ».
- « Si les premiers travaux empiriques menés sur données américaines montrent que les entreprises innovantes en matière d’IA sont plus productives que les autres, les preuves d’une relation causale restent encore ténues », indique l’étude.
- « Cependant, les premières études microéconomiques empiriques, portant sur des cas d’applications spécifiques, mettent en évidence des gains de productivité individuels importants liés à l’adoption et à l’utilisation de l’IA, et des modèles de fondation en particulier.
- Ainsi, dans le domaine informatique, par exemple, un assistant de programmation, qui fonctionne grâce à des technologies d’IA, permettrait un gain de productivité de 55 % pour la rédaction de code.
- Avec le développement des nouvelles générations de modèles d’IA, ce constat pourrait s’étendre à de nombreux autres secteurs. Pour des activités de rédaction basiques (demandes de subventions, rédactions de résumés…), les professionnels utilisant un agent conversationnel se fondant sur l’IA bénéficieraient d’un gain moyen de productivité de 37 %.
- Au sein d’une même profession, ces gains semblent se concentrer sur les travailleurs les moins productifs, ce qui conduirait à une réduction des écarts de productivité entre travailleurs.
- Par exemple, l’introduction d’une technologie d’IA qui aide les chauffeurs de taxis à trouver des clients par la suggestion d’itinéraires accroît la productivité des chauffeurs les moins productifs, mais pas celle des plus productifs, réduisant l’écart de productivité entre ces deux groupes de 14 %.
- Au sein de la profession des conseillers clientèle, on constate un gain de productivité moyen de 14 % pour les conseillers ayant accès à des agents conversationnels, largement concentré sur les travailleurs les moins expérimentés.
- Le modèle d’IA ainsi utilisé permet de diffuser les connaissances tacites des travailleurs les plus expérimentés aux autres travailleurs, ce qui réduit les écarts de productivité dus au déficit initial d’expérience des seconds par rapport aux premiers.
- Cet effet de rattrapage est également à l’œuvre au sein de professions plus qualifiées : à titre d’exemple, l’utilisation de l’IA par des consultants d’un cabinet de conseil pour réaliser des tâches créatives augmente la productivité des consultants les moins productifs de 43 %, et celle des plus productifs de 17 %. »
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