L’intelligence artificielle cause-t-elle la suppression de milliers d’emplois ? Permet-elle la création de milliers d’autres ? Se contente-t-elle de modifier la qualité des emplois préexistants ? Depuis l’introduction des modèles génératifs, les travaux s’accumulent, qui tentent de détailler les effets concrets de la technologie sur le travail.

Une nouvelle étude menée par Ramp et Revelio Labs vient dessiner une image un peu moins négative que l’essentiel de celles qui la précèdent. La première suit les dépenses des entreprises en matière d’IA, et la seconde s’intéresse à l’évolution des effectifs des sociétés. En cumulant leurs données relatives à 22 000 entreprises états-uniennes, elles constatent que celles qui ont investi le plus dans l’IA enregistrent une croissance plus forte de leur nombre d’employés que les autres.

La tendance s’observe jusque du côté des emplois juniors. Elle est, cela dit, « quasiment exclusivement liée » aux sociétés dont l’adoption d’IA est dite de « haute intensité ».

Tous les types d’emploi, mais surtout des sociétés technologiques

Ce type d’entreprise est à envisager comme dépensant une moyenne de 30 $ par employé et par mois en IA sur ses trois premiers mois d’activité. En moyenne, ces sociétés ont enregistré en deux ans une croissance de 10,2 % de leur effectif global, et de 12 % de leurs effectifs à des postes juniors. Les premiers effets en termes de croissance émergent « environ 6 à 12 mois après l’adoption, probablement après que les entreprises mettent en place de bonnes pratiques, intègrent les IA dans les outils de travail et se retrouvent en capacité de faire de nouveaux investissements et de recruter des équipes », écrivent les auteurs de l’étude.

En termes métiers, ces « adopteurs de haute intensité » font évoluer positivement leurs effectifs dans toutes sortes d’emplois, y compris certains très exposés à l’IA. Ainsi des métiers d’ingénierie, de vente, de service client ou de finance. Les sociétés qui investissent moins dans ces technologies n’enregistrent pas de variation évidente de leurs effectifs.

Est-ce à dire que l’IA explique directement l’augmentation constatée des effectifs ? L’histoire n’est pas si simple : d’après les auteurs de l’étude, le profil des sociétés qui tombent dans la catégorie « adopteurs de haute-intensité » est lui-même relativement spécifique. De manière générale, les entreprises qui recourent à l’IA sont « plus grandes, plus techniques et en croissance plus rapide » avant même de s’être tournées vers ces technologies.

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Ce sont globalement des entreprises qui paient des salaires plus hauts que dans le reste du panel étudié, et qui sont plus souvent « soutenues par du capital-risque ». Elles sont par ailleurs plus souvent actives dans des domaines proches du monde technologique (le recours à l’IA est nettement moins fort dans des domaines comme la construction, la santé, l’art et le divertissement ou l’hôtellerie et la restauration). Dans la mesure où ce type d’entreprises croit généralement bien plus rapidement que les autres grâce à leur forme de financement, note TechCrunch, cela complique la capacité à établir si c’est bien l’IA qui conduit l’augmentation des embauches, ou l’activité générale.

Les auteurs constatent par ailleurs que la présence d’ingénieurs joue directement sur l’adoption : elle est « beaucoup plus courante lorsqu’une entreprise a des équipes d’ingénierie ». Les sociétés de l’industrie de l’information (médias, fournisseurs logiciels, etc.) sont celles qui démontrent le plus fort lien entre adoption d’IA et augmentation à moyen terme de l’emploi.

Autre élément notable : les données de Ramp et Revelio Labs n’illustrent pas d’effet négatif de l’IA sur l’emploi (au sens où son adoption aurait expressément conduit à la réduction des forces des sociétés concernées). En cela, elles tendent à confirmer les éléments établis par Oxford Economics en janvier, selon lesquels de nombreuses sociétés exagéraient purement les effets des technologies sur leur productivité.

Un débat qui reste ouvert

Au-delà de la question du type de sociétés et de leur secteur d’activité, comment comprendre ces résultats, si différents des multiples études bien plus négatives sur les effets de l’IA sur l’emploi, et qui inquiètent les Français ? Les pistes sont multiples.

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L’explication peut se trouver du côté du recul croissant qu’il est possible d’obtenir sur les impacts de cette technologie, d’une part. Elle peut aussi se chercher du côté des effets d’annonces, dans lesquels des sociétés indiquent remplacer des employés par des nouvelles technologies pour transformer une mauvaise nouvelle (l’entreprise va trop mal pour maintenir ses effectifs) en une d’apparence positive (l’entreprise est innovante).

Elle peut aussi s’expliquer par le fait que cette étude s’inscrit dans une somme plus large de travaux, qui ne permettront de dégager une image claire des effets de l’IA sur l’emploi qu’au bout d’une durée bien plus longue que trois ans. Et contrairement à d’autres travaux, elle prend le parti d’adopter une approche macro. Cela signifie qu’elle ne donne aucune précision sur la qualité des emplois créés, et sur la mesure dans laquelle l’IA les a modifiés.

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