Un article de la Brookings Institution examine les perspectives de l’intelligence artificielle (IA) pour la main-d’œuvre, les entreprises et l’économie dans son ensemble. Cette technologie pourrait-elle alimenter la croissance future grâce à une productivité améliorée?

La productivité est définie comme le rapport entre la production économique et les intrants nécessaires à la production. C’est une mesure de l’efficacité de la production. La mesure de productivité la plus simple est la production divisée par les heures de travail, appelée productivité du travail. D’autres intrants de production (en particulier le capital) peuvent également être pris en compte et permettent d’estimer la croissance de la productivité totale des facteurs, une mesure de la contribution du progrès technologique à la croissance.

La croissance économique à long terme repose en grande partie sur la croissance de la productivité. Dans un premier temps, la croissance de la productivité entraîne une baisse des coûts et une augmentation des bénéfices pour les entreprises. Sur des marchés compétitifs, ces gains devraient être répercutés sur les consommateurs sous la forme de prix plus bas et sur les travailleurs sous forme de salaires plus élevés.

Malheureusement, dans la pratique, les gains de productivité limités qui ont été enregistrés n’ont pas aidé de nombreux travailleurs, ce qui a entraîné un écart entre productivité et rémunération.

Historiquement, le progrès technologique a été la principale source de croissance de la productivité. Or, malgré la prolifération des nouvelles technologies, la contribution à la croissance de la productivité totale des facteurs a été très faible au cours des deux dernières décennies.

L’IA améliorera-t-elle la productivité?

L’intelligence artificielle existe depuis des années, mais les progrès récents ont déclenché des investissements massifs et toute une série de nouvelles applications. L’IA générative a émergé grâce à des avancées clés telles que la nouvelle « architecture de transformeur », associée à des quantités massives de puissance de calcul rendues possibles par des puces d’IA avancées.

Il est prouvé que l’IA générative peut améliorer la productivité des employés les moins qualifiés au sein d’une profession ou d’une organisation. Des études de cas montrent que l’IA générative a augmenté la productivité des agents de soutien client des centres d’appels, des développeurs de logiciels, des professionnels de niveau intermédiaire et des professionnels de niveau intermédiaire.

Il existe également des exemples fascinants de la contribution de l’IA au progrès scientifique. Une équipe de physiciens de Princeton a utilisé l’IA pour contrôler le plasma dans son réacteur à fusion. L’IA a aidé les scientifiques à comprendre comment les protéines se replient, une étape clé pour améliorer la compréhension des processus biologiques. Si l’IA peut contribuer à un progrès scientifique plus rapide, cela contribuera à la croissance de la productivité en plus de son utilisation directe dans les entreprises.

Dans le domaine des soins de santé, l’IA peut lire les examens de tomodensitométrie et signaler les problèmes. Selon les résultats de laboratoire et d’examens, elle peut suggérer des diagnostics et des protocoles de traitement. Elle peut réduire la paperasse en résumant les notes des médecins et en préparant les réclamations d’assurance. La réduction du coût des soins de santé aurait un énorme bénéfice pour l’économie, quelle que soit la qualité de ce phénomène reflété dans les statistiques de productivité.

L’IA a un impact aujourd’hui, mais la plupart de ses effets se produiront dans le futur et demeurent incertains.