L’intelligence artificielle (IA) n’est pas sur le point de simplement éliminer des emplois comme beaucoup le craignent. Au lieu de cela, un nouveau rapport d’Anthropic révèle que l’IA est plus susceptible de remodeler la façon dont le travail est effectué, avec des effets variables selon le rôle. Cette image nuancée contraste avec les prédictions antérieures, notamment celles du PDG d’Anthropic, Dario Amodei, qui avait un jour suggéré que l’IA pourrait éliminer la moitié de tous les postes de cols blancs d’entrée de gamme.
Au-delà de la simple automatisation : les « primitives économiques »
L’étude va au-delà du suivi de l’utilisation de l’IA pour analyser comment elle est utilisée. Les chercheurs anthropiques ont introduit des « primitives économiques » – un ensemble de mesures conçues pour évaluer les types de tâches déléguées à l’IA, leur difficulté, le niveau d’éducation requis pour à la fois piloter l’IA et interpréter ses résultats, l’autonomie accordée au système et sa fiabilité. L’objectif est de fournir une vision plus claire pour comprendre les effets économiques de l’IA.
Intégration croissante de l’IA, mais inégalement répartie
Le rapport montre que 49 % des emplois impliquent désormais l’assistance de l’IA dans au moins 25 % des tâches, soit une augmentation de 13 % depuis début 2025. Les données proviennent de l’analyse de plus de deux millions de conversations anonymisées avec l’assistant IA Claude d’Anthropic. Cependant, l’intégration n’est pas uniforme. Actuellement, l’IA est le plus souvent utilisée pour des tâches hautement qualifiées comme le codage, ce qui indique que les emplois de niveau supérieur sont touchés en premier.
L’IA peut à la fois améliorer et déqualifier les travailleurs, en supprimant les tâches les plus exigeantes de certains rôles tout en simplifiant d’autres.
Disparités mondiales dans l’adoption de l’IA
L’utilisation de l’IA diffère considérablement selon les pays. Les pays les plus riches s’appuient davantage sur l’IA pour des applications professionnelles et personnelles, tandis que les pays à faible revenu donnent la priorité à son utilisation à des fins éducatives. Cela reflète différents stades d’adoption : les économies les plus pauvres considèrent l’IA comme un outil d’apprentissage, tandis que les pays plus riches l’intègrent plus largement dans la vie quotidienne.
« La volonté des utilisateurs d’expérimenter l’IA et la question de savoir si les décideurs politiques créent un contexte réglementaire qui fait progresser à la fois la sécurité et l’innovation détermineront la manière dont l’IA transformera les économies. »
Automatisation vs Augmentation : un changement de dynamique
L’étude a également examiné si les gens utilisent l’IA pour automatiser entièrement les tâches ou pour augmenter leur propre travail. Bien que l’automatisation (par exemple la traduction automatique) reste courante, plus de la moitié (52 %) des conversations liées au travail impliquent une augmentation collaborative, où l’IA assiste mais ne remplace pas la contribution humaine. Cependant, cette part est en baisse, ce qui suggère une évolution possible vers des cas d’utilisation plus automatisés.
Problèmes de fiabilité : le contrôle humain reste crucial
Le rapport souligne que l’IA a du mal à gérer des tâches complexes. À mesure que la difficulté augmente, son taux de réussite diminue, ce qui nécessite une surveillance humaine et des corrections. Des estimations antérieures supposaient que les tâches d’IA étaient réussies lorsqu’elles étaient appliquées, mais ces nouvelles données suggèrent que les gains de productivité sont plus modestes qu’on ne le pensait initialement.
C’est crucial, car surestimer les capacités actuelles de l’IA peut conduire à des attentes irréalistes et à une planification économique erronée.
Vue d’ensemble
Il s’agit de la quatrième itération de l’indice économique d’Anthropic, qui suit l’intégration de l’IA dans la main-d’œuvre. Le rapport souligne que comprendre comment l’IA est utilisée est tout aussi important que de mesurer son adoption. En fin de compte, l’avenir du travail dépendra de la facilité avec laquelle les gens expérimenteront l’IA et de la manière dont les décideurs politiques favoriseront un environnement qui équilibre sécurité et innovation.
