Vous vous souvenez quand ChatGPT est sorti fin 2022 ? La panique dans les open spaces, les titres clickbait sur la fin du travail tel qu’on le connaît, votre vieux cousin qui vous expliquait pépouse que dans 6 mois tous les devs seraient au chômage ?

Bon ben voilà, Yale vient de publier une étude qui remet les pendules à l’heure . Et je vous spoile un peu : 33 mois après le lancement de ChatGPT, le marché du travail n’a toujours pas implosé.

Cette étude a pris le temps d’analyser les données au lieu de surfer sur la panique ambiante et Martha Gimbel et son équipe du Budget Lab de Yale ont ainsi passé au crible l’évolution de l’emploi américain depuis novembre 2022, et leurs conclusions sont plutôt rassurantes. Enfin, rassurantes dans un sens. Parce que si vous êtes un jeune diplômé en début de carrière, l’histoire est un poil différente. Mais j’y reviens après.

L’idée de départ de l’étude est assez simple. On a vécu des bouleversements technologiques majeurs par le passé tels que l’arrivée des ordinateurs au bureau dans les années 80, l’explosion d’Internet à la fin des années 90. Et à chaque fois, c’est la même apocalypse annoncée, la même angoisse collective… Du coup, les chercheurs se sont demandé : est-ce que cette fois c’est vraiment différent ? Est-ce que l’IA générative change le marché du travail plus vite que les révolutions technologiques précédentes ?

Pour répondre à ça, nos petits chercheurs ont utilisé un truc qu’ils appellent l’indice de dissimilarité. En gros, ça mesure à quel point la répartition des métiers dans l’économie change au fil du temps. Par exemple si 7% de travailleurs en 2002 devaient changer d’occupation pour retrouver la même répartition qu’en 1996, l’indice est de 7 points de pourcentage. C’est une façon de quantifier le bordel causé par une nouvelle technologie.

Et alors, résultat des courses ?

Et bien le marché du travail américain change effectivement un peu plus vite depuis ChatGPT qu’il ne changeait pendant les périodes de comparaison, mais vraiment pas de beaucoup. On parle d’environ 1 point de pourcentage de différence par rapport à l’époque de l’adoption d’Internet. Si vous regardez les graphiques, les courbes sont presque superposées donc vraiment de quoi déclencher l’état d’urgence.

Et quand les chercheurs y ont regardé de plus près, ils se rendu compte que cette accélération avait même commencé avant la sortie de ChatGPT. En fait, dès 2021, la répartition des métiers changeait déjà à ce rythme-là, donc attribuer ces changements à l’IA générative, c’est un peu hasardeux. C’était peut-être juste la reprise post-COVID, le télétravail qui a tout boulversé, ou une combinaison de facteurs qu’on ne comprend pas encore bien.

Les chercheurs ont aussi regardé secteur par secteur pour voir si certaines industries se faisaient plus défoncer que d’autres. Logiquement, si l’IA tape fort, ça devrait se voir dans les secteurs les plus exposés : l’information (journalisme, data processing), la finance, les services aux entreprises. Effectivement, ces secteurs ont connu des changements plus marqués que la moyenne.

Rien que le secteur de l’information (auquel j’appartiens) a vu son mix d’emplois pas mal bousculé mais quand on remonte dans le temps, on se rend compte que ce secteur en particulier a toujours été volatil. Ses emplois changent constamment, depuis bien avant l’IA générative car c’est un secteur qui se transforme en permanence. Maintenant, difficile de dire si l’IA accélère vraiment la tendance ou si c’est comme d’hab…

Et histoire de mettre encore un peu plus les choses en perspective, Jed Kolko de la Harvard Business Review a démontré que les changements actuels du marché du travail sont ridiculement faibles comparés à ce qu’on a connu dans les années 40 et 50. À l’époque, les bouleversements liés à la guerre et à la reconstruction faisaient bouger les lignes à une vitesse hallucinante mais aujourd’hui, on est sur une petite brise tranquille en comparaison.

Après il y a quand même un truc qui fait peur dans cette étude. Car même si globalement le marché du travail tient le coup, il y a une catégorie de travailleurs qui morfle… Ce sont les jeunes diplômés en début de carrière . Erik Brynjolfsson, un économiste de Stanford et spécialiste de l’IA, a publié en août dernier une étude complémentaire qui fait vraiment froid dans le dos.

En analysant les données de paie d’ADP (le plus gros fournisseur de logiciels de paie aux États-Unis), il a découvert que l’emploi des jeunes travailleurs (22-25 ans) dans les métiers les plus exposés à l’IA a chuté de 6% depuis fin 2022, pendant que l’emploi des travailleurs plus âgés dans les mêmes métiers augmentait de 6 à 9%.

C’est énorme comme écart… Ça représente une baisse relative de 13% pour les débutants par rapport aux seniors. Et dans certains secteurs comme le dev logiciel et le service client, la chute est encore plus brutale. C’est environ 20% de baisse pour les juniors entre fin 2022 et juillet 2025, alors que les seniors voyaient leur emploi progresser.

Brynjolfsson explique pourquoi les jeunes sont plus touchés, et c’est plutôt logique quand on y pense. En fait, les grands modèles de langage comme ChatGPT sont entraînés sur des livres, des articles, du contenu trouvé sur Internet. C’est exactement le genre de connaissances théoriques qu’on acquiert à l’université avant d’entrer sur le marché du travail, du coup, il y a un gros chevauchement entre ce que savent les LLM et ce que savent les jeunes diplômés tout frais démoulus de la fac.

Alors que les travailleurs expérimentés, eux, ont autre chose à offrir. Des années de pratique, des soft skills, une compréhension fine des dynamiques d’entreprise, un réseau professionnel…etc. Bref, des trucs qu’un LLM ne peut pas (encore) reproduire (mais votre tour viendra aussi, soyez en certains).

Résultat, les entreprises gardent ou embauchent des seniors et utilisent l’IA pour combler le gap qui était traditionnellement comblé par des juniors.

Par contre, dans les métiers où l’IA vient juste assister les travailleurs sans les remplacer, on ne voit pas cette différence entre les jeunes et les vieux.

Les chercheurs de Yale n’ont donc trouvé aucune corrélation entre l’exposition à l’IA (données OpenAI/Anthropic) et les changements d’emploi. Les métiers très exposés ne perdent pas plus d’emplois que les autres.

Il y a également une autre étude intéressante qui est sortie récemment. OpenAI a analysé 1,5 million de conversations de ses 700 millions d’utilisateurs actifs par semaine et en juin 2024, 47% des échanges concernaient le travail. Un an plus tard, ce chiffre est tombé à 27% ce qui fait que 73% de l’usage de ChatGPT est personnel, et pas professionnel.

Alors peut-être que l’IA générative trouve plus facilement sa place dans nos vies perso (aide aux devoirs, recettes de cuisine, conseils de voyage) que dans le monde du travail où les process sont plus complexes, les enjeux de sécurité plus importants, et l’intégration plus difficile, je ne sais pas… Ou peut-être que les entreprises sont juste plus lentes à l’adopter. C’est difficile à dire.

Mais bon, maintenant on sait que pour le moment, ça ne sert à rien de paniquer car les métiers changent, oui, mais pas plus vite que lors des précédentes révolutions technologiques. Et surtout, les changements qu’on observe ont commencé avant même ChatGPT, donc difficile de tout mettre sur le dos de l’IA.

Par contre, si vous êtes un étudiant qui s’apprête à entrer sur le marché du travail, vous devez être conscient que la compétition est plus rude qu’avant car l’IA ne vole peut-être pas tous les jobs, mais elle semble voler des points d’entrée traditionnels dans certains métiers.

Quoiqu’il en soit, les chercheurs de Yale prévoient de mettre à jour leur analyse régulièrement pour suivre l’évolution car une photo à un instant T ne suffit pas pour prédire le futur, et les effets pourraient s’accélérer. Ou pas. On verra bien…

En attendant, voici mes quelques conseils à deux balles… Si vous êtes en début de carrière, ne misez pas tout uniquement sur vos connaissances théoriques. Développez des compétences pratiques, construisez un portfolio de projets concrets, apprenez à bosser en équipe, améliorez votre communication (les fameux soft skills). Bref, lancez vous dans tout ce qui vous différencie d’un LLM. Et paradoxalement, apprendre à bien utiliser l’IA pourrait aussi être un énorma plus. Si tout le monde a accès à ChatGPT mais que vous savez l’utiliser mieux que les autres, ça peut faire la différence !

Et si vous êtes une entreprise, peut-être qu’il faut réfléchir à deux fois avant de shooter tous les postes juniors. Car oui, l’IA peut faire certaines tâches de base et vous faire économiser du temps et du pognon, mais former des petits jeunes c’est aussi investir dans votre pipeline de futurs seniors. Hé ouais…

Parce que si demain, tout le monde arrête d’embaucher des débutants, dans 10 ans, il n’y aura plus d’experts…

Source

Une étude menée par TP (ex-Teleperformance) via sa filiale PSG Global Solutions et la Booth School of Business de l’Université de Chicago met en lumière les effets des recruteurs dopés à l’IA : plus d’efficacité pour les entreprises, oui, mais quels bénéfices pour les candidats ?

Bon, on va parler d’un mec qui ne fait pas dans la demi-mesure. Il s’appelle Roman Yampolskiy, il est chercheur en sécurité IA à l’Université de Louisville, et surtout il vient de balancer des chiffres qui donnent envie de tout plaquer et d’aller élever des escargots en Bourgogne. Selon lui, on a des chances quasi certaines que l’IA nous extermine. C’est le genre de prédiction ultra-précise avec six neufs après la virgule qui fait qu’on se demande s’il n’a pas inventé le chiffre du milieu pour faire plus impressionnant.

Mais attendez, c’est pas fini. Le même Yampolskiy nous annonce aussi que 99% des emplois vont disparaître d’ici 2030. Dans cinq ans quoi. Le temps de finir votre formation France Travail en reconversion professionnelle, et vous serez déjà obsolète.

Trop cool hein ?

Ces déclarations, il les a lâchées lors d’une interview sur le podcast “The Diary of a CEO” avec Steven Bartlett. Et j’avoue qu’entre sa barbe de prophète de l’apocalypse et ses prédictions qui font passer Nostradamus pour un optimiste, difficile de savoir si on doit rire ou commencer à creuser un bunker.

Le plus drôle dans l’histoire, c’est qu’Elon Musk, pourtant pas connu pour son optimisme débordant sur l’IA, trouve aussi que Yampolskiy exagère un chouïa. Musk estime la probabilité que l’IA nous détruise à seulement 10 à 20%. Yampolskiy considère cette estimation bien trop conservatrice, du coup, quand Elon Musk passe pour le mec raisonnable de l’histoire, on sait qu’on est dans une timeline spatio temporelle bizarre à la Rick et Morty.

D’après ce chercheur letton (non, c’est pas le mec du boys band Alliage, c’est un lituanien), même les codeurs vont y passer. On va plus avoir besoin de vous messieurs dames, car l’IA fait déjà mieux. Il explique donc tranquillement qu’avec un abonnement à 20 balles ou un modèle gratuit qui fait le boulot d’un employé, pourquoi s’embêter à embaucher des humains ? Et dans cinq ans, avec les robots humanoïdes, même les jobs physiques seront automatisés. Livreur Deliveroo ? Un robot. Caissier ? Un robot. Influenceur TikTok ? Probablement un robot aussi, et franchement j’suis pas sûr qu’on y perde au change…

Alors sa solution pour éviter l’apocalypse ? Acheter sa formation à 999$ ! Non, je déconne… Il dit juste de ne pas construire d’IA superintelligente. Point. C’est comme dire qu’il faut éviter les accidents de voiture en n’inventant pas la voiture. C’est techniquement correct, mais connaissant les humains c’est pratiquement impossible. Surtout quand toute la Silicon Valley court après l’AGI comme des gamins après le marchand de glaces (ou pire, comme le marchand de glaces après des gamins… glauuuque).

Le concept du p(doom) qu’il défend, c’est la probabilité que l’IA nous élimine une fois qu’elle atteint la superintelligence. La plupart des chercheurs placent ça entre 5 et 50%, mais Yampolskiy va beaucoup plus loin avec ses estimations apocalyptiques… C’est sûr que le gars ne joue pas dans la même ligue que moi niveau pessimisme…

Bill Gates, de son côté, pense que certains métiers survivront tels que les codeurs, les experts en énergie et les biologistes. Yampolskiy n’est pas d’accord, et affirme que l’IA est déjà meilleure pour créer des prompts pour d’autres IA que n’importe quel humain. Même le prompt engineering, le job du futur qu’on nous vendait y’a six mois, est déjà obsolète.

Mais le plus flippant dans son discours, c’est quand il explique qu’avant on pouvait se reconvertir quand un job était automatisé, mais que si TOUS les jobs sont automatisés, il n’y aura plus de plan B possible…

Et pendant ce temps, Anthropic avoue ne pas comprendre comment leurs propres modèles d’IA fonctionnent, OpenAI semble prioriser les produits qui brillent plutôt que la sécurité, et les labos d’IA se plaignent de manquer de données de qualité pour entraîner leurs modèles. On construit donc des trucs qu’on ne comprend pas, qu’on ne contrôle pas, et qui selon certains vont nous remplacer/exterminer.

Gloups…

Le seul espoir d’après le chercheur c’est donc de convaincre tous les acteurs du secteur qu’ils sont en train de scier la branche sur laquelle ils sont assis. Il avertit que même les créateurs de ces technologies n’apprécieront pas le résultat final. Autrement dit, même les milliardaires de la tech vont y passer malgré leurs jolis bunkers . Ça au moins, c’est démocratique.

Mais bon, entre nous, j’y crois pas trop à ses prédictions de l’apocalypse là… Dites vous que j’ai un radar à je-vous-dirais-pas-quoi et qu’il a parfaitement détecté des gens comme Manu Macron, Idriss Aberkane, Didier Raoult, et même Meghan Markle des mois, voire des années avant qu’ils ne deviennent “problématiques” aux yeux de tous… Alors je peux vous dire qu’après avoir vu son interview, il allume aussi mon détecteur…

Mais bon, au moins ça pousse à réfléchir sur où on va avec cette technologie, même si personnellement, je pense qu’il devrait réduire sa consommation de films catastrophe, de caféine et sortir prendre l’air de temps en temps.

Voilà donc en attendant l’apocalypse robotique, rappelez vous une chose : On ne peut pas faire confiance à des gens qui ont des beubars aussi bien entretenues. C’est trop louche.

Source

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