![\"Synthese](\"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-content\/Synthese-previsions-emplois.jpg\" "\\"Synthese")
<\/a><\/p>\nLa principale le\u00e7on \u00e0 retenir des pr\u00e9visions du pass\u00e9 est de conserver un peu d\u2019humilit\u00e9 ! On peut cependant faire quelques hypoth\u00e8ses. Elles sont notamment utiles pour mener certaines politiques publiques, dans l\u2019\u00e9ducation comme dans les choix de d\u00e9veloppement infrastructures et de politique industrielle. On sait par exemple qu’il faudra privil\u00e9gier la formation \u00e0 des m\u00e9tiers qui ne sont pas trop r\u00e9p\u00e9titifs et o\u00f9 la cr\u00e9ativit\u00e9 et l’adaptation jouent un r\u00f4le cl\u00e9.<\/p>\n
Je vais faire ici le tour des \u00e9tudes qui font ces pr\u00e9visions sur le futur de l\u2019emploi et en d\u00e9crire les m\u00e9thodes et \u00e9cueils le cas \u00e9ch\u00e9ant. Nous verrons aussi comment on peut accentuer la peur en biaisant les statistiques.<\/p>\n
Septembre 2013 <\/b>: Oxford<\/b> publie la premi\u00e8re grande \u00e9tude sur l\u2019impact de l\u2019IA sur le futur de l\u2019emploi, cr\u00e9\u00e9e par Carl Benedikt Frey et Michael Osborne, The Future of Employment: How susceptible are jobs to computerisation?<\/a> (72 pages). Elle \u00e9voque la disparition de 47% des emplois aux USA \u00e0 l\u2019horizon de 2023. L\u2019\u00e9tude segmente avec pr\u00e9cision les m\u00e9tiers et leurs risques d\u2019\u00eatre remplac\u00e9s par des machines. Le calcul du risque s\u2019appuie sur trois formes d\u2019intelligence cl\u00e9s des m\u00e9tiers : l\u2019intelligence motrice (perception et manipulations), l\u2019intelligence cr\u00e9ative et l\u2019intelligence sociale. On y constate que la situation est tr\u00e8s polaris\u00e9e : il y a d\u2019un c\u00f4t\u00e9 des m\u00e9tiers \u00e0 tr\u00e8s faible risque d\u2019automatisation (<20%) comme les fonctions de management, dans la finance, dans le num\u00e9rique, l\u2019\u00e9ducation et m\u00eame la sant\u00e9, et de l\u2019autre, des m\u00e9tiers \u00e0 tr\u00e8s fort risque d\u2019automatisation (>60%) et surtout dans les services, la vente et l\u2019administratif. La m\u00e9thode utilis\u00e9e est math\u00e9matique et probabiliste. Nous sommes d\u00e9j\u00e0 cinq ans plus tard et les transformations en question sont loin d\u2019avoir eu lieu. Les cycles de l\u2019innovation sont bien plus lents que ce qu\u2019ils pr\u00e9voyaient. Leur \u00e9tude sera peut-\u00eatre valable mais \u00e0 25 ou 30 ans d\u2019horizon. Cette \u00e9tude a \u00e9t\u00e9 souvent critiqu\u00e9e car elle raisonnait au niveau des m\u00e9tiers sans d\u00e9composer leurs t\u00e2ches et celles qui \u00e9taient automatisables ou pas. Nombre d\u2019\u00e9tudes qui ont suivi ont repris en la corrigeant cette m\u00e9thodologie.<\/p>\n Ao\u00fbt 2014 <\/b>: Pew Research Center <\/b>publie une \u00e9tude qualitative qui recense l\u2019avis de divers sp\u00e9cialistes dont certains estiment que la moiti\u00e9 des emplois sont menac\u00e9s \u00e0 l\u2019horizon 2025. Dans AI, Robotics and the future of jobs<\/a> (67 pages), les experts sont tr\u00e8s divis\u00e9s sur la question ! Le pessimisme provient du risque d\u2019impact rapide de l\u2019automatisation sur les cols blancs avec un risque de d\u00e9classification pour un grand nombre, qui seront orient\u00e9s vers des m\u00e9tiers moins bien pay\u00e9s. Enfin, le syst\u00e8me d\u2019\u00e9ducation ne serait pas en mesure de s\u2019adapter aux nouveaux enjeux. Certains experts sont optimistes car les m\u00e9tiers qui disparaissent sont naturellement remplac\u00e9s par d\u2019autres, au gr\u00e9 de l\u2019\u00e9volution de la demande. La relation avec le travail sera aussi red\u00e9finie de mani\u00e8re plus positive.<\/p>\n Octobre 2015 <\/b>: Brookings Institution<\/b> et Darrell West pr\u00e9voit des cr\u00e9ations d\u2019emplois dans plein de secteurs et des disparitions dans peu de secteurs. C\u2019est une \u00e9tude qualitative qui se penche sur les politiques publiques \u00e0 appliquer. Il \u00e9voque le revenu minimum, des r\u00e9formes fiscales diverses, des formations et le d\u00e9veloppement des activit\u00e9s culturelles ! Dans What happens if robots take the jobs? The impact of emerging technologies on employment and public policy<\/a> (22 pages).<\/p>\n Mars 2015 <\/b>: FMI <\/b>et James Bessen d\u00e9crivent l\u2019absence de corr\u00e9lation entre l\u2019automatisation et les destructions d\u2019emplois. C\u2019est l\u2019origine des sch\u00e9mas ci-dessus<\/i> qui montreraient que les ordinateurs ne sont pas \u00e0 l\u2019origine de la suppression d\u2019emplois. Voir Toil and Technology \u2013 Innovative technology is displacing workers to new jobs rather than replacing them entirely<\/a>.<\/p>\n D\u00e9cembre 2014 <\/b>: Deloitte<\/b> et Oxford<\/b> publient une \u00e9tude quantitative qui pr\u00e9voit le remplacement de 35% des emplois au Royaume-Uni par des robots en 20 ans. Elle s\u2019appuie sur l\u2019Histoire et la destruction d\u2019emplois dans le pass\u00e9, notamment dans les m\u00e9tiers de secr\u00e9tariat. Ils int\u00e8grent aussi les cr\u00e9ations d\u2019emploi et le solde a l\u2019air d\u2019\u00eatre positif. L\u2019\u00e9tude est r\u00e9alis\u00e9e en collaboration avec Carl Benedikt Frey et Michael Osborne d\u2019Oxford University. Petit d\u00e9tail : cette \u00e9tude n\u2019a pas anticip\u00e9 le Brexit et son impact sur l\u2019\u00e9conomie UK, qui si cela se trouve, sera plus grand que celui de l\u2019automatisation ! C\u2019est le syndrome du cygne noir ! Dans From brawn to brains, the impact of technology on jobs in the UK<\/a> (16 pages).<\/p>\n Mai 2016 <\/b>: OCDE <\/b>publie une \u00e9tude qui anticipe que 9% des emplois sont automatisables dans les pays de l\u2019OCDE mais seulement 6% en Cor\u00e9e du Sud et 12% en Autriche. La France est dans la moyenne \u00e0 9%. L\u2019OCDE s\u2019appuie sur l\u2019\u00e9tude Frey\/Osborne de 2013 qu\u2019elle ajuste en corrigeant l\u2019approche de ces derniers par une analyse de l\u2019automatisation des t\u00e2ches plut\u00f4t que des emplois, r\u00e9duisant par cons\u00e9quence les destructions d\u2019emplois. L\u2019OCDE n\u2019indique pas d\u2019horizon de temps ni n\u2019\u00e9value les cr\u00e9ations d\u2019emplois li\u00e9es au d\u00e9veloppement d\u2019innovations et de nouveaux services. Dans The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries<\/a> (35 pages).<\/p>\n Juin 2016 <\/b>: Forrester<\/b> pr\u00e9voit que 16% des emplois aux USA vont \u00eatre automatis\u00e9s d\u2019ici 2025 que ce soit par de l\u2019IA, des robots ou de l\u2019automatisation classique. Cela sera compens\u00e9 par la cr\u00e9ation de 9% d\u2019emplois nouveaux (8,9 millions), g\u00e9n\u00e9rant une perte nette de 7% d\u2019emplois. Ils pr\u00e9voient que ce sont les emplois de bureau et administratifs qui seront les plus touch\u00e9s. La cr\u00e9ation concernera la gestion des robots, les data-scientists et autres techniciens de la robotique et de l\u2019IA ainsi que les curateurs de contenus. Mais ils n\u2019anticipent pas la cr\u00e9ation d\u2019emplois nouveaux ind\u00e9pendants des impacts technologiques. Ce sont les limites du mod\u00e8le ! Dans Robots, AI will replace 7% of US jobs by 2025<\/a>.<\/p>\n Septembre 2016 <\/b>: Forrester <\/b>r\u00e9cidive en pr\u00e9voyant l\u2019\u00e9limination nette de 6% des emplois aux USA d\u2019ici 2021. Ce n\u2019est pas tr\u00e8s coh\u00e9rent avec l\u2019\u00e9tude pr\u00e9c\u00e9dente publi\u00e9e trois mois plus t\u00f4t, qui \u00e9valuait cette perte \u00e0 7% en 2025. Pourquoi une perte de seulement 1% sur quatre ans alors que c\u2019est probablement la p\u00e9riode pendant laquelle cette perte aurait tendance \u00e0 s\u2019acc\u00e9l\u00e9rer ? Dans Robots will eliminate 6% of all US jobs by 2021<\/a> et The Top Emerging Technologies To Watch: 2017 To 2021<\/a>.<\/p>\n Mars 2017 <\/b>: MIT <\/b>et l\u2019Universit\u00e9 de Boston <\/b>publient l\u2019\u00e9tude de Daron Acemoglu et Pascual Restrepo sous l\u2019\u00e9gide de l\u2019organisme priv\u00e9 National Bureau of Economic Research sur l\u2019impact de la robotisation du le march\u00e9 de l\u2019emploi US entre 1990 et 2007. Ils d\u00e9terminent que l\u2019ajout d\u2019un robot dans l\u2019industrie d\u00e9truit 6,2 postes du fait des r\u00e9percussions sur l\u2019ensemble de la cha\u00eene de valeur des emplois. Mais cette \u00e9tude est limit\u00e9e \u00e0 l\u2019industrie manufacturi\u00e8re. Dans Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets<\/a> (91 pages) et Robots and Jobs Evidence from the US Labor Markets<\/a> (69 slides).<\/p>\n Avril 2017 <\/b>: Forrester <\/b>revoit ses pr\u00e9visions de septembre 2016 \u00e0 la baisse. Ils anticipent que d\u2019ici 2027 l\u2019automatisation va d\u00e9placer 17% des emplois aux USA et en cr\u00e9er 10%. On a donc toujours un solde de 7% mais \u00e0 une \u00e9ch\u00e9ance plus lointaine (2027 au lieu de 2025). Dans Forrester predicts automation will displace 24.7 million jobs and add 14.9 million jobs by 2027<\/a>.<\/p>\n Mars 2017 <\/b>: PwC <\/b>publie une \u00e9tude selon laquelle 38% des emplois US vont \u00eatre automatis\u00e9s d\u2019ici 2030 dont 61% dans les m\u00e9tiers de la finance. On revient \u00e0 des pr\u00e9visions pessimistes. Les pourcentages \u00e9quivalents sont de 30% sur UK, 35% en Allemagne et 21% au Japon. Ils tablent pour cela sur une g\u00e9n\u00e9ralisation des v\u00e9hicules autonomes d\u00e8s 2020. Ce qui cr\u00e9\u00e9 \u00e9videmment un biais n\u00e9gatif \u00e9norme sur l\u2019emploi, notamment pour les conducteurs de camions. Ils anticipent aussi une forte baisse de l\u2019emploi dans la distribution. D\u2019ailleurs, l\u2019IA n\u2019y joue pas un tr\u00e8s grand r\u00f4le. Les douchettes de self-service dans les hypermarch\u00e9s et le commerce en ligne est plus en cause. Dans Will robots steal our jobs? The potential impact of automation on the UK and other major economies<\/a> (19 pages).<\/p>\n Juin 2017 <\/b>: PwC<\/b> pr\u00e9voit que l\u2019IA va permettre d\u2019augmenter le PIB mondial de 14% d\u2019ici 2030, soient $15,7T (trillions de dollars). Cette croissance serait due pour moiti\u00e9 aux gains de productivit\u00e9 et pour l\u2019autre \u00e0 l\u2019\u00e9volution de la demande. Les gains seront plus forts en Chine (+26% de PIB) et de +14,5% en Am\u00e9rique du Nord. L\u2019Europe ne g\u00e9n\u00e8rerait que 9 \u00e0 12% de croissance du PIB et les pays \u00e9mergents seulement 6% de croissance. Au-del\u00e0 du fait que la m\u00e9thode est probablement fantaisiste, on peut esp\u00e9rer que cette croissance ne sera pas index\u00e9e comme par le pass\u00e9 sur la consommation d\u2019\u00e9nergies fossiles. Cela rappelle les \u00e9tudes du m\u00eame genre et ordre de grandeur sur l\u2019IOT qui \u00e9taient publi\u00e9es entre 2013 et 2015. D\u2019autres verront le jour sur la Blockchain et seront \u00e9galement redondantes. Dans\u00a0AI to drive GDP gains of $15.7 trillion with productivity, personalisation improvements<\/a>.<\/p>\n Novembre 2017 <\/b>: Brookings Institution<\/b> analyse la num\u00e9risation de 545 m\u00e9tiers couvrant 90% des emplois am\u00e9ricains. 70% des emplois cr\u00e9\u00e9s depuis 2010 requi\u00e8rent des comp\u00e9tences num\u00e9riques mod\u00e9r\u00e9es, et les emplois dont la dimension num\u00e9rique est plus importante paient mieux. Belle nouvelle ! Dans Tech Illiteracy Will Get You Fired Long Before Automation Does<\/a>.<\/p>\n D\u00e9cembre 2017 <\/b>: Gartner <\/b>anticipe que l\u2019IA va cr\u00e9er 2,3 millions d\u2019emplois et en \u00e9liminer 1,8 millions aux USA d\u2019ici 2020 ce qui nous donne un solde positif de 500 000 emplois. Si la croissance \u00e9conomique US suit son cours actuel, il se pourrait que ces pr\u00e9visions soient justes. Mais pas forc\u00e9ment que l\u2019IA y soit pour quelque chose. Dans Gartner Says By 2020, Artificial Intelligence Will Create More Jobs Than It Eliminates<\/a>.<\/p>\n D\u00e9cembre 2017 <\/b>: McKinsey<\/b> \u00e9value la perte d\u2019emploi \u00e0 7 millions aux USA en seulement trois ans. 14% des salari\u00e9s devraient y changer de m\u00e9tier d\u2019ici 2030 (sch\u00e9ma ci-dessous<\/i>). C\u2019est bas\u00e9 sur le fait qu\u2019ils estiment que 15% des t\u00e2ches seront automatis\u00e9es d\u2019ici \u00e0 2030, pour 9% en Inde et 24 % aux USA et en Allemagne et 29 % au Japon. McKinsey parle pudiquement de \u00ab displaced jobs \u00bb quand ils indiquent que des jobs vont \u00eatre automatis\u00e9s. Ils ne pr\u00e9cisent pas vraiment ce que vont devenir les salari\u00e9s qui occupent ces jobs qui vont dispara\u00eetre car les jobs cr\u00e9\u00e9s ne correspondent pas forc\u00e9ment \u00e0 leurs comp\u00e9tences. Dans Jobs lost, jobs gained: Workforce transitions in a time of automation<\/a>, novembre 2017 (160 pages) et Jobs lost, jobs gained: Workforce transitions in a time of automation<\/a>, septembre 2017 (14 slides) qui s\u2019appuie sur l\u2019exemple de l\u2019arriv\u00e9e des PC.<\/p>\n Janvier 2018 <\/b>: MIT <\/b>et l\u2019Universit\u00e9 de Boston <\/b>mettent \u00e0 jour du mod\u00e8le math\u00e9matique de cr\u00e9ation\/destruction d\u2019emploi de Daron Acemoglu du MIT et Pascual Restrepo de la Boston University. Dans Artificial Intelligence, Automation and Work<\/a> de Daron Acemoglu du MIT et Pascual Restrepo de la Boston University (42 pages).<\/p>\n F\u00e9vrier 2018 <\/b>: PwC<\/b> publie une \u00e9tude qui fait \u00e9cho \u00e0 celle de juin 2017, avec un mod\u00e8le de pr\u00e9vision tr\u00e8s sophistiqu\u00e9 qui couvre UK, Chine, Cor\u00e9e du Sud, Espagne et USA. Ils estiment la croissance du PIB mondial li\u00e9e \u00e0 l\u2019IA de 13,8% d\u2019ici 2030. L\u2019IA va impacter 326 millions d\u2019emplois \u00e0 cet horizon (cr\u00e9ation + modifications). Voir The macroeconomic impact of artificial intelligence<\/a> (78 pages).<\/p>\n Mars 2018 <\/b>: France Strat\u00e9gie<\/b> publie un rapport sur l\u2019impact de l\u2019IA sur l\u2019emploi en se focalisant sur trois march\u00e9s,\u00a0 les transports, la banque, la sant\u00e9 qui repr\u00e9sentent 15% du PIB en France. C\u2019est une \u00e9tude qualitative qui r\u00e9sulte de l\u2019audition d\u2019environ 80 personnes. L\u2019\u00e9tude aboutit sur quelques recommandations portant sur la formation et sur le lancement d\u2019un \u00ab chantier prospectif \u00bb, le tout s\u2019inscrivant dans le cadre de la mission Villani. Voir Rapport Intelligence Artificielle et Travail<\/a>, France Strat\u00e9gie (90 pages).<\/p>\n Juillet 2018 <\/b>: PwC<\/b> publie une nouvelle \u00e9tude sur l\u2019impact de l\u2019IA et de la robotisation sur l\u2019emploi au Royaume Uni. Selon elle, l\u2019IA d\u00e9truira \u00e0 peu pr\u00e8s autant d\u2019emplois qu\u2019elle en cr\u00e9era \u00e0 un horizon assez lointain de 12 ans. Au Royaume-Uni, la cr\u00e9ation\/destruction d\u2019emploi portera sur 20% des emplois avec un solde positif de 200 000 emplois sur un total de 7 millions concern\u00e9s, d\u2019ici 2030, soient 0,5% des emplois. C\u2019est tr\u00e8s pr\u00e9cis. Et probablement \u00e0 c\u00f4t\u00e9 de la plaque \u00e0 cette \u00e9ch\u00e9ance l\u00e0. Ici, le Brexit est cens\u00e9 \u00eatre pris en compte. L\u2019\u00e9tude d\u00e9compose ce solde net d\u2019emplois par r\u00e9gion. On constate que ce solde est positif dans les grandes m\u00e9tropoles, surtout \u00e0 Londres, et n\u00e9gatif dans les r\u00e9gions les plus pauvres comme le Yorkshire, les East Midlands et l\u2019Irlande du Nord. L\u2019IA va donc acc\u00e9l\u00e9rer la concentration de la richesse dans les grandes villes. Dans UK Economic Outlook – Prospects for the housing market and the impact of AI on jobs<\/a> (56 pages).<\/p>\n Septembre 2018 <\/b>: World Economic Forum <\/b>(le WEF, qui organise\u00a0le forum de Davos en f\u00e9vrier) \u00e9voque la cr\u00e9ation de 58 millions d\u2019emplois li\u00e9s \u00e0 l\u2019IA d\u2019ici 2022 repr\u00e9sentant le solde de la cr\u00e9ation et la destruction de respectivement 122 et 75 millions d\u2019emplois li\u00e9s \u00e0 l’IA, le tout \u00e0 l\u2019\u00e9chelle mondiale. Cela semble bien \u00e9lev\u00e9 m\u00eame si 122 millions ne repr\u00e9sentent qu\u2019\u00e0 peine 1,6% de la population mondiale. Mais ces proph\u00e9ties se r\u00e9aliseraient qu\u2019\u00e0 une condition : que les gens soient bien form\u00e9s. Avec des si, on peut faire toutes les pr\u00e9visions imaginables ! Dans 2022 Skills Outlook<\/a>, World Economic Forum, septembre 2018.<\/p>\n Octobre 2018<\/b> : le Gartner<\/b> Group<\/b> pr\u00e9voit que le solde entre cr\u00e9ations et destructions d\u2019em\u00adplois li\u00e9 au d\u00e9ploiement de l\u2019IA commencera \u00e0 \u00eatre positif \u00e0 partir de 2020. Sur quoi est-ce bas\u00e9 ? Sur des enqu\u00eates clients. Ce qui ne veut \u00e9videmment rien dire surtout si les donn\u00e9es ne sont pas ajust\u00e9es comme dans les sondages politiques. Peu de dirigeants ont le courage d\u2019affirmer dans ces enqu\u00eates qu\u2019ils sont pr\u00eats \u00e0 d\u00e9graisser les effectifs gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019automatisation et pour am\u00e9liorer l\u2019EBITDA de leur entreprise. Cela ferait d\u00e9sordre. Dans Gartner : 2020, ann\u00e9e charni\u00e8re de l’int\u00e9gration de l’IA en entreprise<\/a>.<\/p>\n Les pr\u00e9visions sur l\u2019emploi donnent donc lieu \u00e0 des affichages de donn\u00e9es tr\u00e8s exag\u00e9r\u00e9es ou avec des trompe l\u2019\u0153il. En voici un exemple que je d\u00e9cortique, \u00ab sauce fact-checking \u00bb.<\/p>\n Cela commence avec un tweet anodin<\/a> \u00e9mis par la talentueuse \u00e9quipe de la startup fran\u00e7aise Kokoroe<\/b> qui joue le r\u00f4le d\u2019interm\u00e9diaire entre personnes souhaitant se former et formateurs. Le tweet indique que 85% des jobs de 2030 n\u2019existent pas encore. Ils seront cr\u00e9\u00e9s du fait des nouvelles interactions entre les humains et les machines, notamment gr\u00e2ce au d\u00e9ploiement de l\u2019intelligence artificielle dans tous les m\u00e9tiers.<\/p>\n Cela fait beaucoup ! Cela sous-entend donc que seulement 15% des jobs de 2030 seront voisins de ceux d\u2019aujourd\u2019hui. Mais le nombre de jobs diff\u00e9rents peut aussi tr\u00e8s bien augmenter, r\u00e9duisant d\u2019autant la proportion des jobs d\u2019aujourd\u2019hui qui n\u2019existerait plus en 2030 ! Voil\u00e0 un premier biais qui peut nous induire en erreur.<\/p>\n L\u2019\u00e9quipe de Kororoe indique la source de son tweet, un article du Figaro qui date de juillet 2017 : Une \u00e9tude affirme que 85% des emplois de 2030 n\u2019existent pas aujourd\u2019hui<\/a>. Cet article fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 un rapport de l\u2019Institute for the Future<\/b>, un think tank californien, publi\u00e9 en 2017 pour le compte de Dell<\/strong> : The next era or human machine partnerships<\/a>, Dell et Institute for the Future, 2017 (23 pages).<\/p>\n Le chiffre de 85% n\u2019est pas vraiment sourc\u00e9 dans l\u2019\u00e9tude de l\u2019Institute for the Future<\/b>. L’\u00e9tude fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 un article de Forbes The rise of the freelancer economy<\/a> de Brian Rashid de 2016 qui fait allusion \u00e0 l\u2019\u00e9volution du march\u00e9 des freelances selon laquelle en 2020, la moiti\u00e9 de la force de travail US en 2020 en sera constitu\u00e9e.\u00a0Les informations de l\u2019article en question de Forbes servent surtout \u00e0 mettre le lecteur en bouche pour la description d\u2019un service en ligne d\u2019une startup, Tispr, qui joue le r\u00f4le de plateforme d\u2019interm\u00e9diation entre freelances et employeurs. Donc, avec un biais sur le nombre de freelances.<\/p>\n Pour trouver d\u2019o\u00f9 viennent les chiffres concernant l\u2019emploi des freelances aux USA, il faut chercher dans une l\u2019\u00e9tude Freelancing in America 2017<\/a>, de Edelman (68 slides). On y d\u00e9couvre comment les statistiques peuvent \u00eatre pr\u00e9sent\u00e9es de mani\u00e8re trompeuse. L\u2019\u00e9tude met en \u00e9vidence la croissance de la part des freelances dans l\u2019\u00e9conomie. Ils repr\u00e9sentaient 35% de l\u2019emploi et 7% de l\u2019\u00e9conomie en 2017. Et en extrapolant \u00e0 2027, les freelances seraient aussi nombreux que les salari\u00e9s.<\/p>\n Seulement voil\u00e0, il y du double booking ! En 2017, seuls 29% des freelances aux USA le sont enti\u00e8rement. Les autres sont des freelances \u00e0 temps partiel \u00e0 53% et enfin, 16% sont aussi des salari\u00e9s. Dans ce dernier cas, leur activit\u00e9 de freelance sert \u00e0 joindre les deux bouts en fin de mois, surtout pour les travailleurs. On se rend compte aussi que les jeunes ont de plus en plus tendance \u00e0 devenir freelances lorsqu\u2019ils arrivent sur le march\u00e9 de l\u2019emploi. Mais les autres classes d\u2019\u00e2ge sont de moins en moins freelances !<\/p>\n Evidemment, les pr\u00e9visions \u00e0 10 ans ne sont que des extrapolations lin\u00e9aires de la tendance en cours or on sait que ce genre de m\u00e9thode est sujette \u00e0 caution.<\/p>\n Si l\u2019on revient aux 85% d\u2019emplois de 2027 qui n\u2019existent pas encore aujourd\u2019hui, il faudrait pr\u00e9ciser s\u2019il s\u2019agit d\u2019emplois enti\u00e8rement nouveaux ou d\u2019emplois existants dont l\u2019outillage aura \u00e9volu\u00e9 et aura n\u00e9cessit\u00e9 une formation continue. S\u2019il est certain que la majorit\u00e9 des emplois sera transform\u00e9e pour les nouveaux outils issus de l\u2019IA et n\u00e9cessiteront leur lot de formations continues, ces emplois subsisteront tout de m\u00eame en grande majorit\u00e9. Qu\u2019il s\u2019agisse des employ\u00e9s de bureau, des ing\u00e9nieurs, des services publics, des enseignants, des agriculteurs, etc.<\/p>\n Seuls certains m\u00e9tiers dispara\u00eetront enti\u00e8rement ou partiellement du fait des \u00e9conomies r\u00e9alis\u00e9es via l\u2019automatisation. Le m\u00e9tier souvent mis en avant est celui de chauffeur de poids lourd. Mais il faudra probablement plus de temps qu\u2019une douzaine d\u2019ann\u00e9e pour transformer compl\u00e8tement ce m\u00e9tier. Dans un premier temps, nous aurons surtout des chauffeurs qui rouleront dans des camions semi-autonomes. Au minimum, il faudra les former en cons\u00e9quence.<\/p>\n Pourquoi donc sommes nous ainsi dans le brouillard sur ces pr\u00e9visions sur l\u2019emploi ? Tout simplement parce qu\u2019elles sont g\u00e9n\u00e9ralement b\u00e2ties sur des mod\u00e8les trop simplistes. De nombreuses pr\u00e9cautions doivent en effet \u00eatre prises lors de pr\u00e9visions de destruction\/remplacement d\u2019emplois r\u00e9sultant de l\u2019automatisation :<\/p>\n Etudes et sondages<\/strong>. Nombre d’\u00e9tudes pr\u00e9sent\u00e9es ci-dessous sont le r\u00e9sultat de sondages de dirigeants, pas d’analyse factuelle des technologies \u00e0 venir et des rythmes pr\u00e9visibles des innovations. Les enqu\u00eates d’opinion sur le futur sont, comme en politique, \u00e0 interpr\u00e9ter avec pr\u00e9caution.<\/p>\n Ne pas confondre m\u00e9tiers et t\u00e2ches<\/b>. L\u2019IA peut parfois automatiser certaines des derni\u00e8res mais pas les m\u00e9tiers en entier. C\u2019est le cas d\u2019un canc\u00e9rologue ou d\u2019un ophtalmologue qui pourra b\u00e9n\u00e9ficier de l\u2019apport de syst\u00e8mes d\u2019imagerie exploitant de la vision artificielle, mais qui auront toujours un r\u00f4le d\u2019int\u00e9grateur des sources d\u2019information sur le patient, des traitements et de la relation avec le patient dans la dur\u00e9e. L\u2019automatisation am\u00e8ne \u00e0 une recomposition complexe des m\u00e9tiers difficile \u00e0 anticiper.<\/p>\n Int\u00e9grer les motivations \u00e9conomiques<\/b>. Sont automatisables en priorit\u00e9 les m\u00e9tiers pratiqu\u00e9s de mani\u00e8re homog\u00e8ne sur des march\u00e9s larges, qui sont faciles \u00e0 d\u00e9crire et automatiser, o\u00f9 les ressources humaines sont soit rares soit trop ch\u00e8res, soit au mauvais endroit, avec des startups financ\u00e9es dans leur secteur et une r\u00e9glementation favorable aux innovateurs, ce qui n\u2019est pas le cas partout. Cela cr\u00e9\u00e9 un filtre qui \u00e9chappe \u00e0 de nombreuses pr\u00e9visions. Une analyse sur l\u2019impact de la robotisation sur les emplois devrait porter sur leur structure. Les m\u00e9tiers sont tr\u00e8s divers et fragment\u00e9s. Rien que dans la sant\u00e9, on trouve des dizaines de types d\u2019emplois et sp\u00e9cialit\u00e9s diff\u00e9rentes. Il en va de m\u00eame dans les services. Les startups s\u2019attaquent en g\u00e9n\u00e9ral en priorit\u00e9 \u00e0 des cibles \u00e0 la fois faciles et volumineuses, l\u00e0 o\u00f9 l\u2019on peut g\u00e9n\u00e9rer une croissance exponentielle et de belles \u00e9conomies d\u2019\u00e9chelle au niveau mondial. Les kin\u00e9sith\u00e9rapeutes seront-ils remplac\u00e9s par des robots bip\u00e8des ? Probablement moins rapidement que les conducteurs de camions car ils sont moins nombreux, donc ne pr\u00e9sentant pas les m\u00eames \u00e9conomies d\u2019\u00e9chelle potentielles ! Et l\u2019automatisation du travail d\u2019un kin\u00e9 est plus complexe que celle d\u2019un conducteur de camion. Par contre, nombre de m\u00e9tiers sont relativement prot\u00e9g\u00e9s : ceux qui sont tr\u00e8s manuels et difficiles \u00e0 r\u00e9aliser par des robots, les m\u00e9tiers cr\u00e9atifs et \u00e0 fort contenu relationnel, ceux dont les t\u00e2ches ne sont pas r\u00e9p\u00e9titives, ceux qui n\u00e9cessitent des sens tr\u00e8s pointus. Et puis bien s\u00fbr, ceux qui seront cr\u00e9\u00e9s entre temps. Le monde des loisirs et du futile est assez prolixe de ce point de vue-l\u00e0. Si l\u2019on observe les nouveaux m\u00e9tiers cr\u00e9\u00e9s depuis la fin de la seconde guerre mondiale, ils sont dominants dans ces cat\u00e9gories (tourisme, transports, m\u00e9dias, publicit\u00e9, services divers, boutiques de tatouages, etc.).<\/p>\n Pays \u00e9mergents<\/b> : la majorit\u00e9 des pr\u00e9visions ont aussi une f\u00e2cheuse tendance \u00e0 se focaliser sur la situation aux USA et \u00e0 ne pas adopter une approche mondiale du probl\u00e8me. Ils n\u2019\u00e9voquent pas non plus le cas des fonctionnaires qui sont souvent les derniers \u00e0 \u00eatre robotis\u00e9s car prot\u00e9g\u00e9s par la lenteur de l\u2019innovation dans les administrations et le manque de courage politique. L\u2019impact de l\u2019IA sur les pays \u00e9mergents pourrait \u00eatre encore plus sombre que pour les classes moyennes des pays d\u00e9velopp\u00e9s. En effet, si la robotisation se poursuit dans l\u2019industrie, elle supprimera des m\u00e9tiers d\u2019ex\u00e9cution dans les pays \u00e9mergents et transf\u00e9rera, dans une moindre mesure, de la valeur vers les pays d\u00e9velopp\u00e9s, y compris ceux d\u2019Asie (Cor\u00e9e, Japon, Ta\u00efwan et une partie de la Chine). L\u2019automatisation des processus administratifs impactera de son c\u00f4t\u00e9 les m\u00e9tiers de l\u2019offshore, notamment en Inde.<\/p>\n M\u00e9tiers en p\u00e9nurie de comp\u00e9tences<\/b>. Dans le cas des m\u00e9decins, l\u2019automatisation ne r\u00e9duira pas forc\u00e9ment l\u2019emploi car le monde manque de m\u00e9decins et notamment dans de nombreuses sp\u00e9cialit\u00e9s comme en ophtalmologie, en cardiologie ou en diab\u00e9tologie. Les canc\u00e9rologues ne sont pas non plus remplac\u00e9s par IBM Watson. Ce dernier leur permet d\u2019affiner leur diagnostic, leur prescription, et de les rendre plus personnalis\u00e9s. Le m\u00e9tier de canc\u00e9rologue est plus menac\u00e9 par les progr\u00e8s en m\u00e9decine pr\u00e9dictive et en immunoth\u00e9rapies que par l\u2019IA. A beaucoup plus long terme, les technologies permettant la prolongation de la vie en bonne sant\u00e9 pourraient cependant r\u00e9duire le besoin en nombre de m\u00e9decins, surtout si les maladies dites de longue dur\u00e9e sont \u00e9radiqu\u00e9es, cancers, diab\u00e8tes et maladies neurod\u00e9g\u00e9n\u00e9ratives en premier. Certains actes de chirurgie seront aussi de plus en plus r\u00e9alis\u00e9s par des robots comme d\u00e9crit dans Surgical robot could sew you up better than a doctor<\/a> de Jon Figas, avril 2016. Des ph\u00e9nom\u00e8nes de vases communicants peuvent intervenir. Telle disparition entra\u00eene la cr\u00e9ation d\u2019emploi dans des secteurs connexes voire enti\u00e8rement diff\u00e9rents des m\u00e9tiers disparus.<\/p>\n Pour ce qui est des radiologues, souvent pr\u00e9sent\u00e9s comme \u00e9tant les plus menac\u00e9s par l\u2019IA dans les pr\u00e9visions, ils sont 8736 en France sur un total de 325 870 m\u00e9decins (donn\u00e9es 2016<\/a>). Si l\u2019IA d\u2019analyse des radios am\u00e9liorait de 50% leur productivit\u00e9, cela pourrait avoir un impact sur environ 4000 emplois. Donc environ 1,2% du total des m\u00e9tiers dans la sant\u00e9. A ceci pr\u00e8s qu\u2019il faut se soucier du maillage territorial. Les vases communicants peuvent \u00eatre \u00e0 l\u2019\u0153uvre. On peut imaginer que le nombre de radiologues ne baisse pas mais que leur m\u00e9tier \u00e9volue pour int\u00e9grer une partie du travail des manipulateurs radios ! Les migrations de valeur peuvent \u00eatre s\u00e9rialis\u00e9es !<\/p>\n Cr\u00e9ation de m\u00e9tiers inconnus aujourd\u2019hui<\/b>. Les pr\u00e9visions s\u2019accrochent trop souvent \u00e0 notre vision actuelle des m\u00e9tiers, sans anticiper la cr\u00e9ation de m\u00e9tiers inconnus aujourd\u2019hui, notamment dans le domaine des loisirs et de l\u2019\u00e9motionnel avec les m\u00e9tiers de cr\u00e9atifs, les freelances et les m\u00e9tiers manuels dont les services \u00e0 la personne. C\u2019est aussi l\u2019approche de l\u2019\u00e9conomiste fran\u00e7ais Nicolas Bouzou, adepte <\/b>de la prise de recul historique sur les craintes de destruction de l\u2019emploi pour nous rassurer. Les prospectivistes ne sont d\u2019ailleurs pas tous d\u2019accord sur le sort qui sera r\u00e9serv\u00e9 au m\u00e9tier d\u2019enseignant et de docteur. Certains les voient enti\u00e8rement remplac\u00e9s par des robots et de l\u2019IA, d\u2019autres au contraire, non, car la relation avec les \u00e9l\u00e8ves et les patients devra rester humaine. C\u2019est une question de perspective sur les aspirations humaines ! Or, si l\u2019automatisation des m\u00e9tiers lib\u00e8re du temps et que le pouvoir d\u2019achat des classes moyennes ne passe pas \u00e0 la trappe (hypoth\u00e8se\u2026), alors, elle fera \u00e9merger de nouveaux besoins. Accenture PLC <\/b>publiait en mars 2017 une \u00e9tude terrain bas\u00e9e sur une enqu\u00eate aupr\u00e8s de 1000 grandes entreprises qui \u00e9valuait la cr\u00e9ation d\u2019emplois li\u00e9s \u00e0 l\u2019automatisation d\u2019autres emplois. Elle en liste quelques-uns, mais n\u00e9glige les emplois cr\u00e9\u00e9s dans d\u2019autres domaines affect\u00e9s par l\u2019automatisation dans The Jobs That Artificial Intelligence Will Create<\/a>, mars 2017 (5 pages).<\/p>\n Automatisation sans IA<\/b> : il ne sera pas n\u00e9cessaire d\u2019atteindre un quelconque point de singularit\u00e9 o\u00f9 l\u2019intelligence de la machine d\u00e9passerait l\u2019homme pour que les tsunamis de l\u2019emploi se produisent. Ils peuvent intervenir bien avant ! Et pour cause : bien des m\u00e9tiers d\u2019ex\u00e9cution rel\u00e8vent de t\u00e2ches tr\u00e8s r\u00e9p\u00e9titives qui sont sujettes \u00e0 l\u2019augmentation de l\u2019automatisation dans un premier temps, sans passer par la case de l\u2019AGI, l\u2019intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rale, celle qui remplacerait totalement l\u2019intelligence humaine, puis la d\u00e9passerait rapidement par la force d\u00e9multiplicatrice des machines.<\/p>\n Les pr\u00e9visions oublient un autre ph\u00e9nom\u00e8ne induit par le num\u00e9rique : le transfert du travail non pas seulement vers les machines mais aussi vers les clients, que l\u2019on observe avec les distributeurs automatiques et caisses automatiques, le e-commerce, la SDA (s\u00e9lection directe \u00e0 l\u2019arriv\u00e9e) des centres d\u2019appels, les chatbots (qui peuvent nous rendre aussi rapidement fous que les SDA) tout comme les banques et les assurances en ligne. Comme la valeur \u00e9conomique du temps des gens \u00e0 faible revenu est faible, elle est absorb\u00e9e en \u00e9change de services en th\u00e9orie plus rapides. Le service n\u2019est pas vraiment plus rapide mais on \u00e9conomise le temps de transport vers un point de service ou de vente. C\u2019est un principe \u00e9galement courant dans l\u2019\u00e9conomie collaborative, qu\u2019elle concerne les professionnels (cas d\u2019Uber, version VTC) ou les particuliers (Blablacar, Aibnb).<\/p>\n Timing <\/b>: on se trompe souvent sur le terme et m\u00eame la nature des chamboulements. Ils sont g\u00e9n\u00e9ralement surestim\u00e9s \u00e0 court et moyen terme et sous-estim\u00e9s \u00e0 long terme, mais surtout mal appr\u00e9hend\u00e9s dans leur r\u00e9alit\u00e9 technique et \u00e9conomique. Les \u00e9tudes de cas mises en avant dans les ouvrages sur le futur de l\u2019emploi collent souvent\u00a0 \u00e0 l\u2019actualit\u00e9 marketing du secteur de l\u2019IA. Les livres parus apr\u00e8s 2011 commencent presque tous par \u00e9voquer la victoire d\u2019IBM Watson dans Jeopardy. A partir de 2013, ils passent aux prescriptions en canc\u00e9rologie, l\u2019une des applications commerciales de Watson, dont on d\u00e9couvrait les s\u00e9rieuses limites en 2018. Depuis environ 2011, nous avons droit aux Google Car et autres avanc\u00e9es dans la conduite automatique. En 2016, ce sont les agents conversationnels (chatbots) qui sont devenus d\u2019actualit\u00e9, du fait de divers lancements comme dans Facebook Messenger. En quelques ann\u00e9es, les \u00e9tudes de cas brandies en troph\u00e9es peuvent perdre de leur substance. Il a \u00e9t\u00e9 fait beaucoup de cas de la d\u00e9cision du Ta\u00efwanais Foxconn<\/b> en 2011 de d\u00e9ployer un million de robots pour remplacer leurs travailleurs de ses usines en Chine qui demandaient des augmentations de salaire ou se suicidaient. Quatre ans plus tard, seulement 50 000 robots avaient \u00e9t\u00e9 d\u00e9ploy\u00e9s, ce qui ne pr\u00e9sage rien de leur capacit\u00e9 \u00e0 r\u00e9aliser l\u2019objectif annonc\u00e9 mais illustre la difficult\u00e9 \u00e0 robotiser certains m\u00e9tiers manuels, m\u00eame r\u00e9p\u00e9titifs. Dans l\u2019abondante litt\u00e9rature sur le futur de l\u2019emploi, les fondements scientifiques et technologiques des pr\u00e9dictions sont rarement analys\u00e9s. S\u2019y m\u00ealent all\u00e8grement la science-fiction, la science et la fiction.<\/p>\n D\u00e9mographie <\/b>: l\u2019impact des progr\u00e8s issus de l\u2019IA sur la d\u00e9mographie sont-ils \u00e9valu\u00e9s ? Si la dur\u00e9e de vie s\u2019allonge et le confort s\u2019am\u00e9liore, la d\u00e9mographie pourrait voir sa croissance ralentir, comme c\u2019est le cas au Japon isolationniste depuis quelques d\u00e9cennies. Dans la r\u00e9alit\u00e9, elle restera in\u00e9gale. Les technologies issues de l\u2019IA ne se d\u00e9ploient pas \u00e0 la m\u00eame vitesse selon les continents et rien ne dit qu\u2019elles \u00e9radiqueront les in\u00e9galit\u00e9s sur l\u2019ensemble de la plan\u00e8te, surtout si le moteur de leur d\u00e9ploiement est hautement capitalistique.<\/p>\n Environnement<\/b> : les optimistes de l\u2019innovation estiment que, gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019IA, l\u2019Homme sera capable de r\u00e9soudre tous ces probl\u00e8mes, presque d\u2019un coup de baguette magique. En exag\u00e9rant un peu, l\u2019IA est devenue en quelque sorte la solution de sous-traitance ultime des soci\u00e9t\u00e9s procrastinatrices et des fain\u00e9ants : ne nous attaquons pas aux probl\u00e8mes qui f\u00e2chent et attendons que l\u2019IA et la robotique fassent le boulot \u00e0 notre place ! C\u2019en est presque un \u00e9loge du laisser-aller. L\u2019IA nous sauvera-t-elle assez rapidement d\u2019un \u00e9ventuel r\u00e9chauffement plan\u00e9taire acc\u00e9l\u00e9r\u00e9 dans les 30 ans qui viennent ? Les priorit\u00e9s de l\u2019humanit\u00e9 pourraient en tout cas \u00eatre s\u00e9rieusement chamboul\u00e9es.<\/p>\n R\u00e9voltes <\/b>: la Ludditisation<\/i> des m\u00e9tiers n\u2019est g\u00e9n\u00e9ralement pas \u00e9voqu\u00e9e dans les pr\u00e9visions, du nom des Luddites qui r\u00e9sist\u00e8rent au d\u00e9but du 19i\u00e8me<\/sup> si\u00e8cle contre le d\u00e9veloppement des machines \u00e0 tisser au Royaume-Uni. Tandis que la Reine Elisabeth I avait refus\u00e9 l\u2019octroi d\u2019un brevet \u00e0 William Lee en 1589, apr\u00e8s son invention de la machine \u00e0 tisser les bas, craignant de g\u00e9n\u00e9rer du ch\u00f4mage chez les ouvriers textiles, le gouvernement de sa Majest\u00e9 avait d\u00e9cid\u00e9 d\u2019envoyer la troupe contre les ouvriers r\u00e9calcitrants au progr\u00e8s, entre 1806 et 1811. Un gouvernement \u00e9lu par un parlement domin\u00e9 par des entrepreneurs ! Quelles forces pourraient r\u00e9sister \u00e0 l\u2019automatisation des m\u00e9tiers ? Certains m\u00e9tiers ont-ils une meilleure capacit\u00e9 de r\u00e9sistance que d\u2019autres, notamment par la voie de la r\u00e9glementation ? Nous avons peu d\u2019exemples r\u00e9silients dans le temps ! Quel sera l\u2019impact des populismes florissants sur l\u2019automatisation ? Bien malin serait celui qui pourrait le pr\u00e9dire !<\/p>\n Bref, la prochaine fois que vous d\u00e9couvrirez dans les r\u00e9seaux sociaux une affirmation p\u00e9remptoire selon laquelle \u00ab selon les \u00e9tudes, x% des emplois vont dispara\u00eetre d\u2019ici 20×0<\/i> \u00bb, prenez cela avec du recul ! Et si vous \u00eates producteurs d\u2019innovations \u00e0 base d\u2019IA, pensez \u00e0 leur impact sur la soci\u00e9t\u00e9 !<\/p>\n _______________________________________________<\/p>\n Cet article est un vrai travail de fain\u00e9ant ! En effet, c\u2019est peu ou prou un extrait de la fantastique \u00e9dition 2018 de mon ebook \u201cLes usages de l\u2019intelligence artificielle<\/strong>\u201d. J\u2019avais publi\u00e9 la premi\u00e8re \u00e9dition en octobre 2017<\/a>. Il a \u00e9t\u00e9 t\u00e9l\u00e9charg\u00e9 plus de 32 500 fois depuis. J\u2019ai \u00e9norm\u00e9ment boss\u00e9 pour produire l\u2019\u00e9dition 2018, ce depuis mi-ao\u00fbt 2018. Pas une page d\u2019 \u00e9chapp\u00e9 \u00e0 la mise \u00e0 jour ! L\u2019actualit\u00e9 sur 12 mois dans l\u2019IA \u00e9tait d\u2019une intensit\u00e9 incroyable ! L\u2019ebook passera de 362 \u00e0 au moins 504 pages \u00e0 cette occasion ! Nombreux seront ceux qui ne liront pas tout et se focaliseront sur les parties qui les int\u00e9ressent. La mise \u00e0 jour concerne \u00e0 la fois la partie technique du document au d\u00e9but, notamment sur le deep learning, la partie usages de la seconde avec l\u2019ajout de nombreux march\u00e9s verticaux comme les t\u00e9l\u00e9coms, le BTP, les utilities, la mode et le luxe, les services et le conseil ainsi que l\u2019\u00e9ducation, tout comme celles des acteurs et de l\u2019impact de l\u2019IA dans la soci\u00e9t\u00e9. J\u2019ai ajout\u00e9 une partie sur la g\u00e9opolitique de l\u2019IA pour comparer les approches de nombreux pays (USA, Chine, UK, France, Allemagne, Japon, Cor\u00e9e du Sud, \u2026). La publication de cette \u00e9dition est pr\u00e9vue pour le 15 novembre 2018.<\/p>\n<\/a><\/p>\n<\/a><\/p>\n<\/a><\/p>\n<\/a><\/p>\n<\/a><\/p>\n<\/a><\/p>\n<\/a><\/p>\n<\/a><\/p>\n<\/a><\/p>\n<\/a><\/p>\n<\/a><\/p>\n<\/a><\/p>\n