L’IA est désormais présente dans 68 % des professions représentant 88 % de l’emploi aux États-Unis, couvrant des rôles allant des développeurs de logiciels aux agriculteurs, ingénieurs industriels et forestiers. Plutôt que d’automatiser ces emplois jusqu’à les faire disparaître, l’IA aide principalement les travailleurs à accomplir leurs tâches plus efficacement, selon une nouvelle analyse publiée par Google. Les résultats reflètent l’utilisation des propres services d’IA de Google et ne prennent pas en compte l’activité sur des plateformes concurrentes telles que ChatGPT d’OpenAI, Claude d’Anthropic ou Microsoft Copilot, ce qui signifie que l’empreinte réelle des outils d’IA dans le monde du travail pourrait être encore plus importante.

Pendant un temps, plusieurs fondateurs, initiés et promoteurs d’entreprises d’IA ont alimenté des récits annonçant un « Armageddon de destruction totale des emplois », suggérant que l’IA remplacerait bientôt presque tous les emplois de bureau. Ces derniers mois, toutefois, nombre de ces voix ont pris leurs distances avec ces prévisions très sombres. Les données de l’emploi aux États-Unis renforcent une lecture plus mesurée : les licenciements effectifs sont restés relativement limités.

De nombreux travailleurs licenciés ont trouvé de nouveaux postes tout en continuant à percevoir des indemnités de départ — dans certains cas en recevant deux salaires pendant le reste de leur période d’indemnisation — et n’ont donc jamais été éligibles à l’assurance chômage. Plusieurs annonces de licenciements par des entreprises mondiales comprenaient des suppressions de postes dans d’autres pays plutôt que sur le marché américain. Certaines annonces de « licenciements » correspondaient en réalité à la suppression de postes vacants et non pourvus. D’autres annonces provenaient d’entreprises qui continuaient à recruter dans d’autres départements, donnant aux salariés licenciés la possibilité de postuler en interne.

Pour autant, l’IA a indéniablement entraîné des évolutions sur le marché du travail. Une préoccupation notable concerne les récents diplômés universitaires qui arrivent dans un environnement où l’IA permet aux professionnels expérimentés d’automatiser des tâches routinières ou de premier niveau — le « travail de base » qui servait traditionnellement de voie d’entrée aux jeunes travailleurs. Les chercheurs spécialisés dans la main-d’œuvre suivent la possibilité que cette dynamique réduise les voies d’accès à des professions telles que le droit, le conseil et le développement logiciel, où les employés en début de carrière ont historiquement acquis leur expertise au moyen de missions analytiques structurées. Ces changements restent récents et ne sont pas encore suivis de manière exhaustive.

Google a publié son analyse (PDF de 100 pages) examinant la manière dont ses services d’IA sont réellement utilisés — couvrant les interactions humaines avec l’IA au travail comme à domicile. Le rapport englobe le mode Google AI dans les navigateurs, l’application Gemini de Google et l’API Gemini de Google, qui permet aux entreprises d’intégrer les modèles d’IA de Google à leurs propres sites web et services pour la génération de contenu, les agents conversationnels, la synthèse de longs documents et les agents d’IA personnalisés.

Le constat central : l’IA est largement adoptée dans un très vaste éventail de métiers — du codage à la réparation automobile — mais elle est principalement utilisée par les travailleurs pour accomplir leurs tâches et améliorer la qualité, non pour remplacer entièrement ces emplois.

Google monétise son application Gemini et son API Gemini par plusieurs canaux : en intégrant Gemini à ses logiciels existants et en augmentant les frais d’abonnement (par exemple, en intégrant Gemini à Workspace et en relevant l’abonnement mensuel de 16,7 %) ; via des jetons d’entrée et de sortie facturés à l’usage, la mise en cache, le stockage et des modules complémentaires ; via ses outils Cloud ; et par d’autres mécanismes. L’intérêt commercial de Google dans une adoption large de l’IA fournit un contexte pertinent pour interpréter la présentation du rapport, même si les données d’utilisation sous-jacentes offrent néanmoins une fenêtre empirique substantielle.

Le rapport constitue le premier volet d’une série de documents intitulée AI & Economy ATLAS (Activity, Task, Landscape, and Adoption Study), qui analyse les données d’utilisation de Google AI. L’analyse couvre l’utilisation de l’IA au travail, en dehors du travail et à l’international.

Les six synthèses suivantes sont directement citées de l’analyse de Google :

1. L’IA s’est très largement diffusée au travail comme dans la vie quotidienne. L’adoption sur le lieu de travail couvre tous les grands secteurs (par exemple, des services professionnels et aux entreprises à la construction, aux loisirs et à l’hôtellerie, entre autres). Elle couvre également plus de 68 % de toutes les professions qui représentent collectivement un peu plus de 88 % de l’emploi total aux États-Unis, incluant à la fois des professions très commentées comme les développeurs de logiciels et les analystes de marché, et d’autres moins évoquées comme les agriculteurs, les ingénieurs industriels et les forestiers.

2. Bien que largement utilisée au travail, la profondeur globale de l’utilisation de l’IA reste limitée. L’IA n’est utilisée que pour 21 % du total des tâches dans la profession médiane où l’IA est utilisée. Seules 3 % des professions ont montré une utilisation de l’IA pour plus de 75 % de leurs tâches ; ces professions incluent les analystes et testeurs en assurance qualité logicielle, les spécialistes des ressources humaines et les spécialistes de la gestion documentaire.

3. Bien qu’il existe une certaine automatisation des tâches, la grande majorité des usages jusqu’à présent est collaborative et d’assistance aux tâches et au travail. Les tâches cognitives non routinières (par exemple, les tests d’hypothèses et la conception créative) ne représentent qu’environ 35 % des tâches professionnelles dans l’ensemble de l’économie, mais elles constituent près de 65 % des interactions d’IA liées au travail dans nos données. Dans notre première tentative de taxonomie de l’intention, seule une faible part de cette utilisation semble axée sur l’automatisation selon notre classification. L’utilisation de l’IA pour le travail cognitif non routinier est plutôt centrée sur la rédaction et la génération partielles, la révision et l’amélioration, l’idéation et la stratégie, ainsi que la recherche d’information et l’apprentissage. Les tentatives d’automatiser des tâches de bout en bout représentent moins de 10 % des conversations d’IA dans le travail cognitif non routinier figurant dans nos données.

4. L’utilisation de l’IA n’est pas seulement un phénomène de cols blancs ; elle assiste également le travail physique et manuel. Alors que près d’un tiers des professions fortement physiques ne montrent aucune utilisation observée de l’IA, les travailleurs de nombreux métiers manuels et techniques utilisent l’IA au travail. Dans ces rôles, l’IA agit fréquemment comme un collaborateur pratique pour le diagnostic, le dépannage et l’apprentissage en temps réel. Nous observons également une utilisation multimodale disproportionnée de l’IA (c’est-à-dire des usages impliquant des images et de la vidéo) dans ces contextes : par exemple, des techniciens automobiles et des mécaniciens industriels utilisent l’IA pour interpréter des résultats de tests complexes, déboguer des câblages électriques et inspecter l’usure des machines, le taux d’utilisation de l’IA multimodale étant alors plus de 2 fois supérieur au niveau de référence global au travail.

5. L’utilisation de l’IA liée au travail est fortement corrélée à des salaires et à un niveau d’éducation plus élevés. Dans la main-d’œuvre américaine, une hausse de 1 % du revenu médian d’une profession est associée à une augmentation de plus de 2,5 % de l’intensité d’utilisation de l’IA. Pondéré par les conversations Gemini, le salaire médian dans les professions observées est d’environ 83 000 dollars, soit près de 20 000 dollars de plus que la véritable médiane nationale pondérée par l’emploi. Cette relation persiste même après prise en compte du niveau d’éducation de la profession, lequel est lui-même positivement corrélé à l’utilisation de l’IA. Cette corrélation signifie que l’utilisation actuelle de l’IA est concentrée dans les professions à revenus plus élevés, une tendance que les chercheurs du marché du travail surveillent au regard d’éventuels écarts de productivité et de revenus au sein de la main-d’œuvre.

6. Si les salaires et l’expertise sont généralement corrélés dans l’économie, ATLAS met en évidence une relation complexe entre l’utilisation de l’IA et l’expertise. Lorsqu’elles sont classées selon les niveaux d’expertise, les tâches nécessitant des niveaux d’expertise faibles à intermédiaires tendent à afficher une utilisation relativement plus élevée de l’IA que les tâches du plus haut niveau d’expertise, même si les données ATLAS suggèrent également que les travailleurs à hauts revenus — et donc ceux disposant de compétences et d’une expertise plus rares — adoptent l’IA aux taux les plus élevés.

Les données du marché du travail soutiennent globalement l’idée que l’IA ne provoque pas de destruction généralisée d’emplois, même si elle peut contribuer à des réajustements. Les demandes initiales d’assurance chômage — qui suivent les personnes récemment licenciées ayant déposé une demande d’indemnisation chômage — sont restées à des niveaux historiquement bas et ont encore reculé ces dernières semaines, y compris lors de la période de déclaration la plus récente publiée par le département du Travail américain, malgré une population active nettement plus importante que les années et décennies précédentes.

Source : Wolf Street