Les travailleurs de nombreux secteurs ont commencé à utiliser les grands modèles de langage (GML) comme ChatGPT depuis son lancement en 2022, permettant aux chercheurs d’étudier les effets de l’intelligence artificielle (IA) sur la productivité du travail. D’après un article du Center For Data Innovation, les résultats fournissent des preuves empiriques des effets de l’IA sur la productivité pour de nombreuses tâches professionnelles, notamment l’écriture, le codage, les tâches administratives, la synthèse de textes et la recherche.

Certaines études ont examiné l’incidence des GML en matière de productivité dans l’écriture. Noy et Zhang (2023) ont mené une expérience grandeur nature en recrutant des professionnels diplômés de l’université pour effectuer des tâches d’écriture. Ils ont constaté que les participants qui utilisaient ChatGPT avaient une production plus rapide et de meilleure qualité et appréciaient davantage leurs tâches que ceux qui ne l’utilisaient pas.

Les participants ayant des compétences plus faibles sont ceux qui ont le plus bénéficié de l’utilisation de ChatGPT. Doshi et Hauser (2023), quant à eux, ont exploré l’incidence de l’IA générative sur la créativité, constatant que l’accès aux idées générées par l’IA permettait de créer des histoires plus inventives et d’améliorer la qualité de l’écriture, selon l’appréciation d’un groupe de lecteurs, en particulier pour les écrivains les plus faibles. Enfin, Chen et Chan (2023) ont découvert que les GML pouvaient améliorer l’efficacité de la rédaction publicitaire lorsqu’ils étaient utilisés pour fournir des commentaires sur le contenu généré par les utilisateurs.

Les GML améliorent également la productivité du codage. Yilmaz et Yilmaz (2023) étudient l’effet de l’enseignement de la programmation utilisant ChatGPT sur les capacités de raisonnement computationnel, l’auto-efficacité en programmation et la motivation des étudiants. En répartissant aléatoirement les étudiants dans des groupes témoins, les auteurs ont constaté que ceux qui utilisaient ChatGPT étaient des codeurs nettement plus efficaces et de meilleurs penseurs-créateurs informatiques.

Les chercheurs ont également identifié des avantages plus larges en matière de productivité induits par l’IA dans différents emplois de bureau. Par exemple, Brynjolfsson et al. (2023) ont analysé les données de 5 179 agents de soutien à la clientèle utilisant un assistant conversationnel génératif basé sur l’IA, et ont constaté que celui-ci augmentait la productivité de 14 % en moyenne, les améliorations les plus importantes se produisant pour les travailleurs novices et peu qualifiés.

Pendant ce temps, Dell'Acqua et al. (2023) ont examiné l’incidence des GML sur la productivité et la qualité du travail effectué par 758 consultants dans le cadre d’un essai randomisé contrôlé au Boston Consulting Group (BCG). Les auteurs ont constaté que les consultants ayant accès à GPT-4 étaient capables d’accomplir des tâches beaucoup plus rapidement et de fournir un travail de meilleure qualité que ceux qui n’y avaient pas accès, en particulier après que les travailleurs aient été formés à l’ingénierie rapide. Les travailleurs utilisant GPT-4 ont effectué en moyenne 12 % de tâches supplémentaires, à des vitesses de travail 25 % plus rapides, et pour une qualité de travail 40 % supérieure.

Au-delà de cela, une série d’articles récents suggèrent que les GML peuvent améliorer la productivité des travailleurs de l’information dans une diversité de tâches de bureau. Un essai randomisé contrôlé mené par des économistes de Microsoft a révélé que les travailleurs ayant accès à Copilot étaient capables d’effectuer des tâches plus rapidement que ceux qui n’y avaient pas accès, tout en conservant un niveau de précision similaire.  

Les décideurs politiques devraient considérer les preuves préliminaires des effets d’augmentation de la productivité des GML comme un signe prometteur et une raison de continuer à soutenir le progrès et l’adoption de l’IA.