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L’IA va-t-elle automatiser des emplois humains et, si oui, lesquels et quand ?

C’est à ce trio de questions que tente de répondre une nouvelle étude du Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) du MIT, publiée ce matin.

De nombreuses tentatives ont été faites pour extrapoler et prévoir comment les technologies d’IA d’aujourd’hui, telles que les grands modèles de langage, pourraient avoir un impact sur les moyens de subsistance des gens – et sur des économies entières – à l’avenir.

Goldman Sachs estime que l’IA pourrait automatiser 25 % de l’ensemble du marché du travail au cours des prochaines années. D’après McKinsey, près de la moitié des activités professionnelles seront pilotées par l’IA d’ici à 2055. Une étude de l’université de Pennsylvanie, de l’université de New York et de l’université de Princeton révèle que la technologie ChatGPT pourrait à elle seule avoir une incidence sur environ 80 % des emplois. Et un rapport du cabinet d’outplacement Challenger, Gray &amp ; Christmas suggère que l’IA est déjà remplaçant des milliers de travailleurs.

Mais dans leur étude, les chercheurs du MIT ont cherché à aller au-delà de ce qu’ils qualifient de comparaisons « basées sur les tâches » et à évaluer dans quelle mesure il est possible que l’IA remplisse certains rôles – et dans quelle mesure les entreprises sont susceptibles d’en faire autant. en fait remplacer les travailleurs par des technologies d’IA.

Contrairement à ce que l’on pourrait croire (y compris ce journaliste), les chercheurs du MIT ont découvert que la majorité des emplois précédemment identifiés comme étant exposés au risque de déplacement par l’IA ne sont pas, en fait, « économiquement avantageux » à automatiser – du moins à l’heure actuelle.

Selon Neil Thompson, chercheur au MIT CSAIL et coauteur de l’étude, la principale conclusion est que la perturbation à venir due à l’IA pourrait se produire plus lentement – et de manière moins spectaculaire – que ne le suggèrent certains commentateurs.

« Comme la plupart des recherches récentes, nous trouvons un potentiel significatif pour l’automatisation des tâches par l’IA « , a déclaré Thompson à TechCrunch lors d’une interview par e-mail. « Mais nous sommes en mesure de montrer que nombre de ces tâches ne sont pas encore intéressantes à automatiser.

Il est important de préciser que l’étude n’a porté que sur les emplois nécessitant une analyse visuelle – c’est-à-dire les emplois impliquant des tâches telles que l’inspection de la qualité des produits à la fin d’une chaîne de fabrication. Les chercheurs n’ont pas étudié l’impact potentiel des modèles générateurs de textes et d’images, tels que ChatGPT et Midjourney, sur les travailleurs et l’économie ; ils laissent cette question à des études ultérieures.

En menant l’étude cette les chercheurs ont interrogé des travailleurs pour comprendre ce qu’un système d’IA devrait accomplir, en termes de tâches, pour remplacer entièrement leurs emplois. Ils ont ensuite modélisé le coût de construction d’un système d’IA capable d’accomplir toutes ces tâches, et ont également cherché à savoir si les entreprises – en particulier les entreprises américaines « non agricoles » – seraient disposées à payer les frais initiaux et les frais d’exploitation d’un tel système.

Au début de l’étude, les chercheurs donnent l’exemple d’un boulanger.

Un boulanger passe environ 6 % de son temps à vérifier la qualité des aliments, selon le Bureau of Labor Statistics des États-Unis – une tâche qui pourrait être (et qui est) automatisée par l’IA. Une boulangerie employant cinq boulangers et gagnant 48 000 dollars par an pourrait économiser 14 000 dollars en automatisant les contrôles de qualité des aliments. Mais d’après les estimations de l’étude, le déploiement d’un système d’IA simple et complet coûterait 165 000 dollars et sa maintenance 122 840 dollars par an… ce qui est loin d’être négligeable.

« Nous constatons que seuls 23 % des salaires versés aux humains pour effectuer des tâches de vision seraient économiquement intéressants à automatiser grâce à l’IA », a déclaré M. Thompson. « Les humains restent le meilleur choix économique pour ces tâches.

L’étude ne ne tient pas compte des systèmes d’IA auto-hébergés et en libre-service vendus par des fournisseurs tels qu’OpenAI, qui ont seulement besoin d’être adaptés à des tâches particulières – et non d’être formés depuis le début. Mais selon les chercheurs, même avec un système coûtant à peine 1 000 dollars, il y a beaucoup d’emplois – même s’ils sont mal rémunérés et dépendent de tâches multiples – qu’il ne serait pas rentable pour une entreprise d’automatiser.

« Même si nous considérons l’impact de la vision par ordinateur uniquement sur les tâches visuelles, nous constatons que le taux de perte d’emplois est inférieur à celui déjà enregistré dans l’économie », écrivent les chercheurs dans l’étude. « Même avec une baisse rapide des coûts de 20 % par an, il faudrait encore des décennies pour que les tâches de vision par ordinateur deviennent économiquement rentables pour les entreprises.

L’étude présente un certain nombre de limites, que les chercheurs admettent, et c’est tout à leur honneur. Par exemple, elle ne prend pas en compte les cas où l’IA peut augmenter plutôt que de remplacer le travail humain (par exemple, analyser le swing d’un athlète) ou de créer de nouvelles tâches et de nouveaux emplois (par exemple, assurer la maintenance d’un système d’IA) qui n’existaient pas auparavant. En outre, elle ne prend pas en compte tous les économies possibles grâce à des modèles pré-entraînés comme le GPT-4.

On peut se demander si les chercheurs n’ont pas été poussés à tirer certaines conclusions par le bailleur de fonds de l’étude, le MIT-IBM Watson AI Lab. Le MIT-IBM Watson AI Lab a été créé grâce à un don de 240 millions de dollars sur dix ans d’IBM, une société qui a tout intérêt à ce que l’IA soit perçue comme non menaçante.

Mais les chercheurs affirment que ce n’est pas le cas.

« Nous avons été motivés par l’énorme succès de l’apprentissage profond, la principale forme d’IA, dans de nombreuses tâches et par le désir de comprendre ce que cela signifierait pour l’automatisation des emplois humains », a déclaré Thompson. « Pour les décideurs politiques, nos résultats devraient renforcer l’importance de se préparer à l’automatisation des emplois par l’IA… Mais nos résultats révèlent également que ce processus prendra des années, voire des décennies, à se déployer et qu’il y a donc du temps pour que des initiatives politiques soient mises en place ». Pour les chercheurs et les développeurs d’IA, ces travaux soulignent l’importance de réduire les coûts des déploiements d’IA et d’accroître la portée de ces déploiements. Ces éléments seront importants pour rendre l’IA économiquement attrayante pour les entreprises qui souhaitent l’utiliser à des fins d’automatisation.