- L’étude introduit un nouvel indice appelé « observed exposure » pour mesurer le risque de remplacement de la main-d’œuvre par l’IA, combinant les capacités théoriques des LLM avec les données d’utilisation réelle.
- L’analyse repose sur trois sources : la base de données O*NET (environ 800 professions aux États-Unis), l’Anthropic Economic Index et les évaluations d’automatisation des tâches d’une étude de 2023.
- L’échelle β évalue la capacité de l’IA à accélérer le travail : β=1 si le LLM peut doubler la vitesse, β=0,5 si des outils supplémentaires sont nécessaires, et β=0 si l’automatisation est impossible.
- Les résultats montrent que l’IA n’exploite actuellement qu’une petite partie de ses capacités théoriques. Dans l’informatique et les mathématiques, 94 % des tâches pourraient être assistées par les LLM, mais l’utilisation réelle n’est que de 33 %.
- Les professions les plus exposées sont les programmeurs (75 % de tâches automatisables), les agents de service client et de saisie de données (environ 67 %).
- Environ 30 % des travailleurs sont quasi épargnés par l’IA car leurs tâches n’apparaissent pas dans les données d’utilisation (chefs, mécaniciens, sauveteurs, barmans).
- La comparaison avec les prévisions du Bureau of Labor Statistics des États-Unis montre que les métiers à forte exposition à l’IA tendent vers une croissance de l’emploi plus faible d’ici 2034.
- Pour chaque augmentation de 10 points de pourcentage de l’exposition, la croissance prévue de l’emploi diminue d’environ 0,6 point de pourcentage.
- Les travailleurs des groupes touchés sont généralement plus âgés, comptent 16 points de plus de femmes et ont des revenus 47 % plus élevés.
- Les diplômés de troisième cycle représentent 17,4 % du groupe à forte exposition, soit près de 4 fois plus que le groupe à faible exposition (4,5 %).
- L’analyse du chômage aux États-Unis depuis 2016 ne montre aucune preuve que l’IA ait augmenté le chômage depuis l’arrivée de ChatGPT fin 2022.
- Cependant, les recrutements montrent des signes précoces : le taux de jeunes (22-25 ans) embauchés dans des métiers exposés à l’IA a chuté d’environ 14 % par rapport à 2022. 📌 Conclusion : La recherche montre que l’IA est loin de son potentiel théorique et n’a pas causé de chômage de masse. Cependant, la programmation, le service client et l’analyse financière sont très exposés. Le groupe affecté a des revenus 47 % plus élevés. Les données 2016-2025 ne montrent pas de hausse du chômage, mais le recrutement des jeunes dans les postes remplaçables par l’IA a baissé de 14 %.
