Se tenir sur les épaules des robots : La productivité alimentée par l’IA peut-elle résoudre la crise des talents?  

L’intelligence artificielle (IA) peut aider à atténuer les effets des données démographiques défavorables, des mésappariements des compétences et de l’évolution des attentes de la main-d’œuvre sur l’économie mondiale. Mais avec certains marchés plus à risque que d’autres, l’impact de l’IA peut varier dans le monde entier. Le problème auquel tous les dirigeants sont confrontés aujourd’hui est la façon d’atténuer les risques et de transformer les gains potentiels de l’IA en un avantage durable pour leurs organisations.

L’IA générative est apparue comme un allié dans les milieux de travail modernes, mais beaucoup la considèrent comme une menace ou n’en savent tout simplement pas assez pour planifier efficacement. De la finance aux soins de santé, la capacité de l’IA à traiter rapidement de grandes quantités de données, à apprendre des modèles et à exécuter des tâches répétitives peut réduire considérablement le fardeau des responsabilités de routine des travailleurs. Il promet non seulement d’améliorer l’effort humain et rendre le travail plus efficace, mais aussi d’amplifier l’intelligence humaine — élargir nos capacités à accepter de nouveaux emplois et à créer de la valeur.

Dans notre dernier rapport sur les tendances mondiales en matière de talents, 41 % des dirigeants pensent que la plus grande partie de la valeur de l’IA sera due à une augmentation et à des gains d’efficacité en 2024 (30 % s’attendent à des rendements plus élevés grâce à l’intelligence amplifiée). Cependant, les employés voient les choses différemment. Le Forum d’Oliver Wyman rapporte que plus de la moitié de la main-d’œuvre utilise maintenant l’IA générative,* mais 39 % des employés (en particulier les cols bleus) estiment que leur productivité est la même ou pire aujourd’hui en raison de celle-ci. Quoi qu’il en soit, l’IA aura un impact sur de nombreux emplois, directement ou indirectement.

La bonne nouvelle est que diverses capacités de l'IA et d’automatisation se combinent pour augmenter la productivité et l’innovation, avec l’IA permettant de nouvelles avenues de création de valeur. Les questions qui nous préoccupent maintenant sont la façon d’accélérer le potentiel de l’IA générative et d’identifier les industries et les économies qui pourraient en bénéficier le plus.

Nous venons tout juste de commencer à évaluer l’impact complet de l’IA générative en milieu de travail, mais les premières études ont tendance à montrer un bond de 10 % à 20 % de la productivité. Les centres d’appels annoncent une augmentation allant jusqu’à 14 %* et nous nous attendons à des gains similaires dans d’autres fonctions, comme le marketing, les finances et les ressources humaines (RH), qui sont bien placées pour adopter cette technologie.

Les travailleurs du savoir en bénéficieront également. La Harvard Business School a découvert que l’IA générative peut aider les consultants en affaires* à accomplir certaines tâches 25 % plus rapidement, tout en améliorant la qualité de 17 % pour les employés au-dessus de la moyenne, et jusqu’à 43 % pour ceux au-dessous de la moyenne.

En fin de compte, la promesse de l’IA n’est pas exclusive à certaines fonctions ou à certains outils. Au fur et à mesure que l’IA touche plus d’applications commerciales et d’activités de travail, ses effets seront aggravés et ressentis à l’échelle de l’entreprise, surtout lorsque cette technologie s’infiltrera dans des rôles plus importants.

Mercer a entrepris d’explorer l’impact potentiel de l’IA générative sur la productivité et les conditions économiques à long terme, avec des recherches et des idées conçues par Man Bites Dog et menées par Oxford Analytica. Nous avons commandé un modèle de haut niveau basé sur les prévisions du produit intérieur brut (PIB), les tendances démographiques, les statistiques de main-d’œuvre et la recherche sur l’IA générative. Notre expérience de réflexion s’est concentrée uniquement sur l’impact de l’IA sur la productivité du travail, tout en maintenant d’autres variables telles que la migration et la politique fiscale.

Tout d’abord, nous avons identifié 10 pays clés qui sont des contributeurs importants au PIB aujourd’hui (et qui le seront probablement à l’avenir). Ces pays couvrent les marchés développés comme le Royaume-Uni (R.-U.) et les États-Unis (É.-U.) et les marchés émergents comme la Chine et l’Inde. Ensuite, nous avons divisé chaque catégorie de marché en six secteurs d’activité :

• Finances et assurance
• Information et technologie
• Fabrication
• Soins de santé et assistance sociale
• Transport et entreposage
• Hôtellerie et services alimentaires

À l’aide de données historiques, nous avons calculé les taux de croissance moyens de la productivité pour chaque secteur. Nous avons ensuite divisé les catégories du marché en catégories de produits de haute et basse vitesse (du 75^e percentile au 25^e percentile, respectivement, des taux de croissance annuels composés se terminant de 2016 à 2018) pour estimer les taux de croissance de la productivité pour l’année 2035.

Le modèle prévoit qu’aussi tôt qu’en 2025, six marchés sur dix pourraient déjà avoir de la difficulté à répondre à la demande des clients grâce à l’offre de main-d’œuvre seulement. Les dirigeants des RH citent ce risque comme une préoccupation majeure pour leurs entreprises cette année, et seulement un cadre sur deux à l’échelle mondiale croit que leurs entreprises ont le talent nécessaire pour répondre à la demande aujourd’hui. Alors que les changements démographiques entraînent une diminution des travailleurs qualifiés, tous ces marchés peuvent voir une croissance économique limitée.

Sur la base de ce scénario hypothétique, nous avons examiné le rôle que les gains de productivité de l’IA pourraient jouer pour atténuer l’impact des changements démographiques (voir la figure 1). Pour explorer cela, nous devrons déterminer les gains de productivité que l’IA seule pourrait apporter. Si la demande était vraiment illimitée (en d’autres termes, ce que nous avons produit trouverait un acheteur), dans quelle mesure l’IA pourrait-elle nous rendre avec une offre de main-d’œuvre potentiellement limitée?

Même avec des estimations conservatrices, le potentiel de l’IA d’augmenter la productivité, et donc la production, pourrait compenser les vents contraires de l’évolution démographique et de la diminution de la main-d’œuvre qualifiée. Et bien que de nombreux experts prédisent que les gains de productivité découlant de l’IA seront relativement constants* dans toutes les économies, nos résultats suggèrent que l’IA pourrait ne pas être perturbée de manière égale, les marchés développés montrant possiblement un plus grand avantage que les marchés émergents.

*Par année, 2020 à 2035
Marchés émergents = Chine et Inde
Marchés développés = France, Allemagne, Italie, Japon, Singapour, Suède, Royaume-Uni et États-Unis
Sources : Oxford Analytica, Mercer

Une grande partie de l’écart dans ces projections entre les marchés développés et émergents dépend de l’impact possible de l’IA sur différents secteurs (voir la figure 2) et de la vitesse prévue de la mise en œuvre de l’IA dans différents pays. En fonction des profils des travailleurs, des investissements prévus et de la nature du travail dans chaque industrie, les secteurs des services financiers, de l’information et des technologies sont susceptibles de bénéficier le plus de l’IA. Les économies développées où ces secteurs sont plus en vue sont les plus adaptées à l’adoption de l’IA et semblent donc mieux positionnées pour les gains de productivité les plus importants.

Sources : Eisfeldt aet al,* Oxford Analytica

Cette simulation montre que l’IA est un élément essentiel du casse-tête de productivité. Cependant, son plein potentiel sera réservé aux entreprises qui alignent les initiatives d’IA avec les objectifs plus larges de créer une expérience organisationnelle positive et cohérente. 

Compte tenu de l’escalade de la crise mondiale des talents, nous encourageons les employeurs à réévaluer leurs stratégies, à adopter une approche holistique de la transformation numérique et à remodeler la planification de la main-d’œuvre et la conception du travail pour soutenir la mise en œuvre de l’IA. Les organisations ont plusieurs occasions ici:

Il est également possible de repenser l’équation de productivité et la valeur du travail humain. Notre analyse suggère que les gains de productivité basés sur l’IA pourraient libérer 36 jours de travail par année pour le travailleur moyen dans tous les pays et industries. Cependant, l’avantage réel pourrait provenir de l’examen de l’impact à long terme et de l’utilisation des économies de temps et de coûts pour l’innovation, le renforcement des compétences et l’aide aux travailleurs à passer à des activités plus « à valeur ajoutée ». Au-delà de l’apport de ces économies aux résultats nets, l’investissement dans des pratiques plus durables en matière de ressources humaines, une expérience améliorée pour les employés et l’utilisation de l’IA pour favoriser une plus grande agilité de la main-d’œuvre garantiront que tout le monde bénéficie de l’IA et de l’automatisation.

Tout cela représente un avenir où les humains et l’IA travaillent ensemble pour atteindre des niveaux sans précédent d’innovation et d’efficacité. Il souligne également les occasions créées par l’IA de repenser la valeur du travail et de tenir compte de tous les facteurs de productivité. Avec un état d’esprit de croissance, nous nous tiendrons fermement aux épaules des robots, propulsés dans une nouvelle ère de possibilités inégalées.

^{* Disponible en anglais seulement}