Ne croyez pas au battage médiatique sur l’intelligence artificielle
Selon les chefs de file du secteur de la technologie et de nombreux experts et universitaires, l’intelligence artificielle est sur le point de transformer le monde tel que nous le connaissons, grâce à des gains de productivité sans précédent.
Or, dans une chronique publiée sur le site Project Syndicate, Daron Acemoglu, professeur d’économie au Massachusetts Institute of Technology et coauteur des livres Why Nations Fail: The Origins of Power, Prosperity and Poverty et Power and Progress: Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity, affirme que les perspectives sont beaucoup plus incertaines que ne le suggèrent la plupart des prévisions et des estimations.
Dans une recherche récente, Daron Acemoglu affirme qu’il est raisonnable de supposer que l’impact le plus important de l’IA proviendra de l’automatisation de certaines tâches et de l’amélioration de la productivité des travailleurs dans un certain nombre de professions. La théorie économique fournit des indications pour évaluer ces effets globaux. Selon le théorème de Hulten, les effets globaux sur la productivité totale des facteurs (PTF) sont simplement le produit de la part des tâches automatisées par les économies de coûts moyennes.
Bien que les économies moyennes soient difficiles à estimer et varient en fonction de l’activité, la recherche suggère que les outils d’IA générative actuellement disponibles permettent de réaliser des économies moyennes de 27 % sur les coûts de main-d’œuvre, et de 14,4 % sur les coûts globaux.
Qu’en est-il de la part des tâches qui seront affectées par l’IA et les technologies connexes? En utilisant des chiffres tirés d’études récentes, l’auteur l’estime à environ 4,6 %, ce qui signifie que l’IA n’augmentera la PTF que de 0,66 % sur dix ans, ou de 0,06 % par an. Bien entendu, étant donné que l’IA entraînera également un boom des investissements, l’augmentation de la croissance du PIB pourrait être un peu plus importante, peut-être de l’ordre de 1 à 1,5 %. Ces chiffres sont bien inférieurs aux prévisions de Goldman Sachs et de McKinsey.
D’un côté, l’IA pourrait avoir des effets plus importants que ne le suggère l’analyse actuelle si elle révolutionnait le processus de découverte scientifique ou créait de nombreuses nouvelles tâches et de nouveaux produits. Les récentes découvertes de nouvelles structures cristallines et les progrès réalisés dans le domaine du repliement des protéines grâce à l’IA laissent entrevoir de telles possibilités. Mais il est peu probable que ces percées constituent une source majeure de croissance économique dans les dix années à venir.
D’un autre côté, les estimations ci-dessus pourraient même être trop élevées. L’adoption précoce de l’IA générative s’est naturellement produite là où elle donne des résultats raisonnables. Mais une grande partie des 4,6 % de tâches qui pourraient être automatisées d’ici dix ans n’ont pas de mesures objectives de succès aussi clairement définies et impliquent souvent des variables complexes dépendant du contexte.
Qu’en est-il des effets sur les travailleurs, les salaires et les inégalités? La bonne nouvelle est que, par rapport aux vagues précédentes d’automatisation, les effets de l’IA pourraient être plus largement répartis entre les groupes démographiques. Toutefois, rien ne prouve que l’IA réduira les inégalités ou stimulera la croissance des salaires. La théorie économique et les données disponibles justifient des perspectives plus modestes et réalistes pour l’IA.
Selon les chefs de file du secteur de la technologie et de nombreux experts et universitaires, l’intelligence artificielle est sur le point de transformer le monde tel que nous le connaissons, grâce à des gains de productivité sans précédent.
Or, dans une chronique publiée sur le site Project Syndicate, Daron Acemoglu, professeur d’économie au Massachusetts Institute of Technology et coauteur des livres Why Nations Fail: The Origins of Power, Prosperity and Poverty et Power and Progress: Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity, affirme que les perspectives sont beaucoup plus incertaines que ne le suggèrent la plupart des prévisions et des estimations.
Dans une recherche récente, Daron Acemoglu affirme qu’il est raisonnable de supposer que l’impact le plus important de l’IA proviendra de l’automatisation de certaines tâches et de l’amélioration de la productivité des travailleurs dans un certain nombre de professions. La théorie économique fournit des indications pour évaluer ces effets globaux. Selon le théorème de Hulten, les effets globaux sur la productivité totale des facteurs (PTF) sont simplement le produit de la part des tâches automatisées par les économies de coûts moyennes.
Bien que les économies moyennes soient difficiles à estimer et varient en fonction de l’activité, la recherche suggère que les outils d’IA générative actuellement disponibles permettent de réaliser des économies moyennes de 27 % sur les coûts de main-d’œuvre, et de 14,4 % sur les coûts globaux.
Qu’en est-il de la part des tâches qui seront affectées par l’IA et les technologies connexes? En utilisant des chiffres tirés d’études récentes, l’auteur l’estime à environ 4,6 %, ce qui signifie que l’IA n’augmentera la PTF que de 0,66 % sur dix ans, ou de 0,06 % par an. Bien entendu, étant donné que l’IA entraînera également un boom des investissements, l’augmentation de la croissance du PIB pourrait être un peu plus importante, peut-être de l’ordre de 1 à 1,5 %. Ces chiffres sont bien inférieurs aux prévisions de Goldman Sachs et de McKinsey.
D’un côté, l’IA pourrait avoir des effets plus importants que ne le suggère l’analyse actuelle si elle révolutionnait le processus de découverte scientifique ou créait de nombreuses nouvelles tâches et de nouveaux produits. Les récentes découvertes de nouvelles structures cristallines et les progrès réalisés dans le domaine du repliement des protéines grâce à l’IA laissent entrevoir de telles possibilités. Mais il est peu probable que ces percées constituent une source majeure de croissance économique dans les dix années à venir.
D’un autre côté, les estimations ci-dessus pourraient même être trop élevées. L’adoption précoce de l’IA générative s’est naturellement produite là où elle donne des résultats raisonnables. Mais une grande partie des 4,6 % de tâches qui pourraient être automatisées d’ici dix ans n’ont pas de mesures objectives de succès aussi clairement définies et impliquent souvent des variables complexes dépendant du contexte.
Qu’en est-il des effets sur les travailleurs, les salaires et les inégalités? La bonne nouvelle est que, par rapport aux vagues précédentes d’automatisation, les effets de l’IA pourraient être plus largement répartis entre les groupes démographiques. Toutefois, rien ne prouve que l’IA réduira les inégalités ou stimulera la croissance des salaires. La théorie économique et les données disponibles justifient des perspectives plus modestes et réalistes pour l’IA.