L’IA transforme les emplois de la classe moyenne : une solution pour les plus démunis ?

L’intelligence artificielle générative : la nouvelle monnaie du travail

La révolution de l’IA ne suit pas le schéma habituel. Contrairement à l’adoption progressive des ordinateurs et d’Internet, l’utilisation de l’intelligence artificielle générative (IA générative) a connu une croissance exponentielle, et pas uniquement dans la Silicon Valley. Fait surprenant, les pays à revenu intermédiaire représentent désormais plus de la moitié du trafic web lié à l’IA générative.

La transformation du monde du travail est déjà bien visible. Aux États-Unis, 39% de la population en âge de travailler a intégré cette nouvelle technologie. Selon une enquête menée auprès de travailleurs qualifiés dans 31 pays, 66% des dirigeants affirment qu’ils ne recruteraient pas une personne sans compétences en IA. En Amérique Latine, l’expérience professionnelle passe au second plan par rapport à l’expertise en IA : 66% des dirigeants privilégieraient des candidats maîtrisant l’IA plutôt que des professionnels plus expérimentés dépourvus de ces compétences.

Cette demande croissante pour les compétences liées à l’IA est solidement ancrée dans des bénéfices réels. Des études expérimentales axées sur des professions spécifiques tels que les écrivains, les programmeurs et les agents de support client révèlent des gains de productivité considérables grâce à l’utilisation de l’IA générative. Une surprise émerge : les plus grands bénéficiaires au sein de ces occupations sont souvent des travailleurs avec des niveaux de compétences et d’expérience relativement inférieurs. Cela explique pourquoi les dirigeants privilégient de plus en plus les compétences en IA au détriment de l’expérience de travail traditionnelle.

Disparités numériques et risques d’automatisation : barrières à l’atteinte de l’IA générative

Cependant, le revers de la médaille est que les emplois favorisant l’IA générative sont pour l’heure assez rares dans le monde en développement.

Selon un article récent de l’Organisation Internationale du Travail et de la Banque Mondiale, seulement 7 à 14% des travailleurs en Amérique Latine et dans les Caraïbes peuvent tirer profit de l’utilisation de l’IA générative en déléguant des tâches à cette technologie. Dans la majorité des pays de la région, ces postes sont inégalement répartis dans le secteur formel et les zones urbaines, et occupés par des travailleurs plus éduqués et de statut socio-économique plus élevé, soit des emplois typiques de la classe moyenne.

Deux autres facteurs limitent davantage la portée de l’IA générative. D’une part, il existe des disparités significatives en matière d’accès aux technologies numériques – comme les ordinateurs, l’internet à haute vitesse et les smartphones – nécessaires pour utiliser ces outils. Au Brésil et au Mexique, les travailleurs issus du quintile de revenu le plus élevé ont au moins deux fois plus de chances d’avoir des emplois susceptibles de bénéficier de l’IA générative par rapport à leurs homologues les plus pauvres. En tenant compte de l’accès aux technologies numériques, cet écart se creuse : au Mexique, les travailleurs du quintile le plus riche sont 5,6 fois plus susceptibles que leurs homologues les plus pauvres d’occuper des emplois exposés à l’augmentation par l’IA et d’utiliser des ordinateurs.

L’ampleur de cette exclusion numérique est considérable : dans l’ensemble de la région, 17 millions d’emplois pourraient théoriquement bénéficier de l’IA générative mais manquent des outils numériques de base pour le faire, une occasion manquée qui frappe le plus durement les pays et les travailleurs les plus défavorisés.

Ensuite, entre 1 et 6% des emplois dans les pays de la région sont exposés à un risque élevé d’automatisation par l’IA générative et de pertes d’emploi. Les secteurs les plus vulnérables comprennent la banque et la finance, le secteur public et les services d’assistance à la clientèle. Bien que ces postes soient également typiques de la classe moyenne, ils sont disproportionnellement occupés par des femmes et des jeunes, des groupes déjà en difficulté pour s’insérer dans le marché du travail.

La voie à suivre : être attentif aux défis structurels

Cependant, des perspectives d’espoir existent pour étendre les bénéfices de l’IA générative au-delà de la classe moyenne mondiale, notamment dans deux secteurs critiques pour les segments les plus pauvres de la population. Dans l’éducation, l’IA générative pourrait révolutionner l’apprentissage en personnalisant l’enseignement et en amplifiant l’efficacité des enseignants. Dans le secteur de la santé, elle pourrait améliorer la prise de décision clinique parmi le personnel moins qualifié et élargir les services de télémédecine. Si l’IA générative parvient à améliorer l’accès à ces services fondamentaux, elle pourrait devenir un outil puissant pour renforcer le capital humain et sortir des millions de personnes de la pauvreté.

Cependant, il est essentiel de ne pas sous-estimer les défis structurels. Alors que la fracture numérique bloque l’adoption de l’IA générative par les plus démunis en Amérique Latine, les régions à faibles revenus font face à des obstacles encore plus fondamentaux : plus d’un milliard de personnes dans le monde en développement n’ont pas accès de manière fiable à l’électricité. Et bien que de solides compétences de base soient essentielles pour que les travailleurs tirent profit de l’IA générative, l’écart éducatif entre les pays riches et pauvres reste vaste et persistant.

La voie à suivre est claire : sans une action politique immédiate pour remédier aux lacunes d’infrastructure et renforcer les systèmes éducatifs, la révolution de l’IA risque de devenir un autre élément creusant les inégalités mondiales au lieu de les atténuer.