Les récentes avancées en matière d’IA suscitent l’espoir généralisé de gains de productivité substantiels. Plusieurs études préliminaires, dont l’une révèle une amélioration de 15 % en moyenne de la productivité des agents de service client (le pourcentage étant supérieur pour les travailleurs les moins expérimentés), ainsi que des données macroéconomiques émergentes relatives aux gains de productivité liés à l’IA, renforcent encore davantage ces attentes de forte augmentation de la production par travailleur.
Comme dans le cas des innovations passées, une question clé consiste à savoir comment seront répartis les gains issus de la croissance de la productivité. Au cours de l’histoire, les avancées technologiques ont bouleversé les marchés du travail, et bien souvent creusé les écarts de revenus et d’emploi entre les individus, en fonction de leur niveau d’études. Plus de la moitié des changements généraux observés dans la structure salariale aux Etats-Unis ces 40 dernières années concerne une baisse relative des salaires des ouvriers du secteur manufacturier et des employés de bureau dont les tâches routinières ont pu être automatisées.
Beaucoup redoutent que l’IA n’accentue les inégalités. Or, le fait que ces systèmes puissent accomplir des tâches cognitives complexes, contrairement aux innovations technologiques du passé, laisse entrevoir la possibilité d’une démocratisation des compétences grâce à l’intelligence artificielle. En effet, l’IA pourrait permettre à des travailleurs à la formation limitée d’accomplir des tâches qui nécessitaient auparavant un niveau d’études élevé, réduisant ainsi l’écart entre les travailleurs.
Dans une récente étude, mes coauteurs et moi-même avons examiné l’effet de l’IA sur des personnes titulaires d’un diplôme du secondaire par rapport à des diplômés de l’enseignement supérieur. Les participants devaient accomplir une tâche basée sur un scénario commercial hypothétique réaliste: il leur fallait répondre à un e-mail de leur supérieur en analysant plusieurs sources d’information. La moitié d’entre eux (sélectionnés au hasard) avait accès à un assistant d’IA virtuel intégré à la plateforme, et l’autre non.
Nous avons constaté que l’IA pouvait réduire les inégalités entre les travailleurs de différents niveaux d’études. En effet, bien que l’accès à l’IA ait amélioré les performances des deux groupes, l’effet s’est révélé beaucoup plus notable chez les participants moins diplômés. Alors que ces derniers obtenaient des résultats nettement inférieurs à ceux des participants plus diplômés en l’absence de tout soutien technique, l’accès à l’IA a comblé 75 % de l’écart de performance initial, les gains s’observant à la fois dans le contenu et dans la qualité rédactionnelle.
Pour comprendre l’écart résiduel, nous avons analysé les interactions des participants avec l’assistant d’IA, et avons constaté des différences qualitatives dans leur investissement personnel. Les utilisateurs plus diplômés avaient davantage tendance à formuler des consignes structurées, ainsi qu’à fournir des instructions spécifiques visant à guider l’assistant dans sa réflexion sur la tâche et dans son aboutissement au résultat final. Par ailleurs, un nombre élevé de ces participants combinant le texte généré par l’IA avec leurs propres contributions, la qualité semblait systématiquement refléter des différences de productivité liées au niveau d’études.
Pour déterminer si l’utilisation de l’assistant d’IA nuisait à la capacité des participants à formuler ainsi qu’à justifier leur raisonnement une fois cet assistant indisponible, plusieurs questions de suivi leur ont été posées immédiatement après l’achèvement de la tâche, sans accès à l’outil. Rien n’a indiqué que l’utilisation préalable de l’IA avait impacté les performances ultérieures de l’un ou l’autre des groupes. Au contraire, certains des gains obtenus grâce à l’assistant d’IA se sont maintenus chez les participants n’ayant pas suivi d’études supérieures, un résultat qui s’inscrit en phase avec un investissement personnel réel face au problème, plutôt qu’une simple délégation de la tâche.
Bien entendu, l’IA générative ne rend pas insignifiant le rôle du capital humain dans la performance, et n’uniformise pas non plus les capacités fondamentales. Nous avons davantage constaté qu’elle assouplissait les contraintes d’exécution qui pèsent plus fortement sur les individus au niveau d’études moins élevé.
La réponse à la question de savoir si l’IA finira par réduire ou par accentuer les inégalités dépendra moins de la technologie elle-même que des entreprises et des institutions qui façonneront son adoption et son utilisation. Or, constat inquiétant, les données récentes indiquent que l’utilisation de l’IA est d’ores et déjà plus courante chez les travailleurs plus diplômés. Les nouvelles pratiques d’entreprise renforcent cette tendance, les grandes entreprises technologiques allant au-delà de la simple incitation à l’adoption de l’IA, en la rendant obligatoire, voire en tenant compte de son utilisation dans les évaluations de performance.
Cette dynamique en faveur de l’adoption de l’IA se concentrant principalement dans des secteurs hautement qualifiés tels que l’industrie technologique, elle risque d’aggraver les disparités existantes plutôt que d’élargir l’accès à l’IA pour les travailleurs qui ont le plus à y gagner. Ce problème est amplifié par le constat selon lequel l’IA pourrait avoir tendance à réduire le nombre d’embauches à des postes de débutant, vers lesquels les travailleurs moins qualifiés se tournent généralement pour faire leurs premiers pas sur le marché du travail – ce qui accentue le risque de disparition de ce marchepied alors même que les outils d’IA s’améliorent et comblent de plus en plus l’écart de performance.
Entreprises, établissements d’enseignement et pouvoirs publics ont la possibilité d’élargir significativement les opportunités en investissant dans la formation à l’IA, en améliorant l’accès à ces outils, ainsi qu’en élaborant des politiques permettant aux travailleurs moins qualifiés de les utiliser de manière productive, développant ainsi l’éventail des tâches qu’ils peuvent accomplir efficacement. Il est également nécessaire que les dirigeants politiques veillent à ce que l’IA vienne appuyer les travailleurs plutôt que les remplacer, au moyen de règles et d’incitations appropriées. Si l’accès aux outils, le savoir-faire et le soutien organisationnel demeurent concentrés entre les mains des plus favorisés, les avantages de l’IA risquent d’être captés d’une manière qui reproduira les inégalités associées aux avancées technologiques passées.
Par María Lombardi
Doyenne académique et professeure agrégée à l'Ecole de gouvernement de l'Universidad Torcuato Di Tella.
Comme dans le cas des innovations passées, une question clé consiste à savoir comment seront répartis les gains issus de la croissance de la productivité. Au cours de l’histoire, les avancées technologiques ont bouleversé les marchés du travail, et bien souvent creusé les écarts de revenus et d’emploi entre les individus, en fonction de leur niveau d’études. Plus de la moitié des changements généraux observés dans la structure salariale aux Etats-Unis ces 40 dernières années concerne une baisse relative des salaires des ouvriers du secteur manufacturier et des employés de bureau dont les tâches routinières ont pu être automatisées.
Beaucoup redoutent que l’IA n’accentue les inégalités. Or, le fait que ces systèmes puissent accomplir des tâches cognitives complexes, contrairement aux innovations technologiques du passé, laisse entrevoir la possibilité d’une démocratisation des compétences grâce à l’intelligence artificielle. En effet, l’IA pourrait permettre à des travailleurs à la formation limitée d’accomplir des tâches qui nécessitaient auparavant un niveau d’études élevé, réduisant ainsi l’écart entre les travailleurs.
Dans une récente étude, mes coauteurs et moi-même avons examiné l’effet de l’IA sur des personnes titulaires d’un diplôme du secondaire par rapport à des diplômés de l’enseignement supérieur. Les participants devaient accomplir une tâche basée sur un scénario commercial hypothétique réaliste: il leur fallait répondre à un e-mail de leur supérieur en analysant plusieurs sources d’information. La moitié d’entre eux (sélectionnés au hasard) avait accès à un assistant d’IA virtuel intégré à la plateforme, et l’autre non.
Nous avons constaté que l’IA pouvait réduire les inégalités entre les travailleurs de différents niveaux d’études. En effet, bien que l’accès à l’IA ait amélioré les performances des deux groupes, l’effet s’est révélé beaucoup plus notable chez les participants moins diplômés. Alors que ces derniers obtenaient des résultats nettement inférieurs à ceux des participants plus diplômés en l’absence de tout soutien technique, l’accès à l’IA a comblé 75 % de l’écart de performance initial, les gains s’observant à la fois dans le contenu et dans la qualité rédactionnelle.
Pour comprendre l’écart résiduel, nous avons analysé les interactions des participants avec l’assistant d’IA, et avons constaté des différences qualitatives dans leur investissement personnel. Les utilisateurs plus diplômés avaient davantage tendance à formuler des consignes structurées, ainsi qu’à fournir des instructions spécifiques visant à guider l’assistant dans sa réflexion sur la tâche et dans son aboutissement au résultat final. Par ailleurs, un nombre élevé de ces participants combinant le texte généré par l’IA avec leurs propres contributions, la qualité semblait systématiquement refléter des différences de productivité liées au niveau d’études.
Pour déterminer si l’utilisation de l’assistant d’IA nuisait à la capacité des participants à formuler ainsi qu’à justifier leur raisonnement une fois cet assistant indisponible, plusieurs questions de suivi leur ont été posées immédiatement après l’achèvement de la tâche, sans accès à l’outil. Rien n’a indiqué que l’utilisation préalable de l’IA avait impacté les performances ultérieures de l’un ou l’autre des groupes. Au contraire, certains des gains obtenus grâce à l’assistant d’IA se sont maintenus chez les participants n’ayant pas suivi d’études supérieures, un résultat qui s’inscrit en phase avec un investissement personnel réel face au problème, plutôt qu’une simple délégation de la tâche.
Bien entendu, l’IA générative ne rend pas insignifiant le rôle du capital humain dans la performance, et n’uniformise pas non plus les capacités fondamentales. Nous avons davantage constaté qu’elle assouplissait les contraintes d’exécution qui pèsent plus fortement sur les individus au niveau d’études moins élevé.
La réponse à la question de savoir si l’IA finira par réduire ou par accentuer les inégalités dépendra moins de la technologie elle-même que des entreprises et des institutions qui façonneront son adoption et son utilisation. Or, constat inquiétant, les données récentes indiquent que l’utilisation de l’IA est d’ores et déjà plus courante chez les travailleurs plus diplômés. Les nouvelles pratiques d’entreprise renforcent cette tendance, les grandes entreprises technologiques allant au-delà de la simple incitation à l’adoption de l’IA, en la rendant obligatoire, voire en tenant compte de son utilisation dans les évaluations de performance.
Cette dynamique en faveur de l’adoption de l’IA se concentrant principalement dans des secteurs hautement qualifiés tels que l’industrie technologique, elle risque d’aggraver les disparités existantes plutôt que d’élargir l’accès à l’IA pour les travailleurs qui ont le plus à y gagner. Ce problème est amplifié par le constat selon lequel l’IA pourrait avoir tendance à réduire le nombre d’embauches à des postes de débutant, vers lesquels les travailleurs moins qualifiés se tournent généralement pour faire leurs premiers pas sur le marché du travail – ce qui accentue le risque de disparition de ce marchepied alors même que les outils d’IA s’améliorent et comblent de plus en plus l’écart de performance.
Entreprises, établissements d’enseignement et pouvoirs publics ont la possibilité d’élargir significativement les opportunités en investissant dans la formation à l’IA, en améliorant l’accès à ces outils, ainsi qu’en élaborant des politiques permettant aux travailleurs moins qualifiés de les utiliser de manière productive, développant ainsi l’éventail des tâches qu’ils peuvent accomplir efficacement. Il est également nécessaire que les dirigeants politiques veillent à ce que l’IA vienne appuyer les travailleurs plutôt que les remplacer, au moyen de règles et d’incitations appropriées. Si l’accès aux outils, le savoir-faire et le soutien organisationnel demeurent concentrés entre les mains des plus favorisés, les avantages de l’IA risquent d’être captés d’une manière qui reproduira les inégalités associées aux avancées technologiques passées.
Par María Lombardi
Doyenne académique et professeure agrégée à l'Ecole de gouvernement de l'Universidad Torcuato Di Tella.
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