Ils ne mouraient pas tous, mais tous étaient frappés

**Une étude réalisée par des chercheurs d’OpenAI et de l’université de Pennsylvanie examine l’exposition du monde du travail à l’IA générative et évalue son impact potentiel. L’augmentation rapide de la productivité chez les cols blancs produira de violentes perturbations économiques et politiques, redoutent les chercheurs. **

Sous la monarchie de Juillet, les canuts de Lyon se sont soulevés à de multiples reprises contre les métiers à tisser qui les dépossédaient de leur savoir-faire et les ravalaient au rang de simples opérateurs de machines. « GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models » de Tyna Eloundou, Sam Manning, Pamela Mishkin et Daniel Rock estime qu’au moins 19 % des emplois verront au moins 50% de leurs tâches transformées par l’IA générative. Comme alors, il s’agit généralement de professions à salaire élevé nécessitant un savoir-faire important qui se trouve brutalement démonétisé : mathématiciens, informaticiens, analystes financiers, comptables, traducteurs, écrivains et journalistes..

L’exposition varie évidemment selon les secteurs, très forte dans le traitement de l’information et les services en général, plus faible dans l’industrie, l’agriculture et les mines. Les grands modèles de langage naturel, comme Lamda et GPT-4, excellent en effet dans diverses applications telles que la traduction, la classification, l’écriture créative et la génération de code. Malgré leurs limites, ils sont de plus en plus intégrés dans des applications spécialisées dans des domaines tels que l’assistance à l’écriture, la programmation et la recherche juridique.

Savoir et penser, plutôt qu’écrire et programmer

Les compétences en sciences et en pensée critique sont fortement associées négativement à l’exposition, tandis que les compétences en programmation et en écriture sont fortement associées positivement. Les LLM présentent en effet encore, et peut-être pour longtemps, des problèmes tels que des inexactitudes factuelles, des biais inhérents, des préoccupations en matière de confidentialité et des risques de désinformation. Seuls des workflows spécialisés, comprenant des outils, des logiciels ou des systèmes avec une intervention humaine, peuvent aider à surmonter ces lacunes en intégrant une expertise spécifique au domaine.

À mesure que les LLMs s’améliorent et s’alignent mieux sur les préférences des utilisateurs, on peut donc s’attendre à une amélioration continue des performances et de l’impact. Cette progression est due à plusieurs facteurs, tels que l’augmentation du nombre de paramètres, l’accroissement des données d’entraînement et l’amélioration des configurations d’entraînement. Une course s’engage donc, entre l’expertise humaine et l’alignement de l’IA.

D’après l’étude, l’exposition aux LLM semble avoir peu d’impact sur les niveaux d’emploi, mais une corrélation positive avec les salaires plus élevés. Or, « l’introduction des technologies d’automatisation, y compris les LLM, a été liée historiquement à une augmentation des inégalités économiques et des perturbations sur le marché du travail, entraînant des effets négatifs en aval (Acemoglu et Restrepo, 2022a; Acemoglu, 2002; Moll et al., 2021; Klinova et Korinek, 2021; Weidinger et al., 2021, 2022) » observent pudiquement les auteurs.

Les résultats de l’étude soulignent la nécessité pour la société et les décideurs de se préparer aux perturbations économiques potentielles causées par les LLM et les technologies complémentaires qu’elles engendrent. Cette étude se concentre sur les États-Unis, limitant la généralisation de ces conclusions aux autres pays. Des recherches futures devraient examiner les modèles d’adoption de GPT dans différents secteurs et professions, ainsi que les capacités réelles des modèles de pointe par rapport aux activités des travailleurs. En conclusion, cette étude montre que les GPTs ont un impact potentiel sur diverses professions et industries de l’économie américaine.

J.R. et M. de R., avec GPT-4.

*Pour en savoir plus : *

Tyna Eloundou et al., « GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models«