La raison pour laquelle les travailleurs ne peuvent pas dissiper leur inquiétude face à l'optimisme selon lequel "l'IA créera une multitude d'emplois"

L'IA va-t-elle prendre des emplois ou en créer ?

Le principal point de débat autour de l'IA ne concerne plus les performances techniques de la technologie elle-même, mais plutôt la manière dont elle transformera finalement la vie humaine. Écrire des textes, coder, créer des documents, répondre aux demandes, générer des images et des vidéos. L'IA commence rapidement à remplacer les tâches qui étaient auparavant considérées comme du travail intellectuel humain.

Face à cette inquiétude, Jensen Huang, PDG de NVIDIA, a exprimé un fort optimisme. Selon un rapport de TechCrunch, Huang a déclaré lors d'un événement de l'Institut Milken que l'IA ne provoquerait pas de chômage massif, mais créerait plutôt de nouveaux emplois à l'échelle industrielle. Selon lui, l'IA n'est pas simplement une évolution du logiciel. C'est une "nouvelle infrastructure industrielle" qui englobe les semi-conducteurs, les serveurs, les centres de données, l'énergie, les équipements de refroidissement, la robotique, la fabrication, l'exploitation et le développement d'applications.

La raison pour laquelle cette déclaration a attiré l'attention n'est pas simplement que le PDG de NVIDIA a fait une déclaration positive sur l'IA. NVIDIA est au centre de la vague actuelle de l'IA et a connu une croissance énorme grâce à la demande croissante de GPU, de puces IA et d'infrastructures IA. Ainsi, les propos de Huang sont à la fois une "prédiction de l'avenir par une figure centrale de l'industrie de l'IA" et une "vision industrielle par le dirigeant d'une entreprise vendant des infrastructures IA". Par conséquent, les réactions à ses propos sont très variées.

L'argument de Huang : "travail" et "tâche" sont différents

Ce qui est important dans les propos de Huang, c'est l'idée que l'automatisation par l'IA de tâches individuelles est différente de l'élimination des professions humaines dans leur ensemble.

Par exemple, le travail d'un commercial comprend de nombreuses tâches telles que la recherche de prospects, la rédaction d'e-mails, la création de propositions, les négociations commerciales, la négociation de contrats et le suivi des clients. L'IA peut rendre plus efficaces certaines de ces tâches, comme la rédaction d'e-mails, la recherche de marché et la création de comptes rendus. Cependant, cela ne signifie pas nécessairement que l'ensemble du travail de commercial disparaîtra. Au contraire, selon Huang, les commerciaux pourraient consacrer plus de temps à la construction de relations avec les clients, à la conception de stratégies et à la prise de décisions.

Cette approche est proche de la vision de l'IA non pas comme un "substitut humain", mais comme un "outil d'amplification des capacités humaines". Par le passé, les logiciels de tableur n'ont pas complètement éliminé les comptables, et Internet n'a pas supprimé les emplois dans la vente et le marketing. Au contraire, ils ont transformé le contenu du travail et créé de nouveaux métiers. Huang voit l'IA de la même manière, non seulement en détruisant des emplois, mais en réorganisant les industries et les fonctions.

Cependant, il faut faire attention à cette explication. La vision selon laquelle "les tâches sont automatisées mais le travail reste" ne s'applique pas à toutes les professions. Si une grande partie d'une fonction est constituée de tâches remplaçables par l'IA, les entreprises pourraient réduire leurs effectifs. En particulier, la rédaction de textes standardisés, la recherche de base, le support client, la saisie de données et la création de rapports simples sont des domaines susceptibles d'être affectés par l'IA.

Ainsi, le problème n'est pas de savoir si "l'IA prend ou ne prend pas des emplois". Plus précisément, il s'agit de savoir "quelles tâches sont automatisées, quelles fonctions sont redessinées et quels talents peuvent apporter une nouvelle valeur".

L'IA est-elle une opportunité de "réindustrialisation" ?

Huang positionne également l'IA comme une opportunité de réindustrialisation pour les États-Unis. C'est un point de vue important. L'IA peut sembler être un service basé sur le cloud, mais elle repose sur une infrastructure physique. La chaîne d'approvisionnement des semi-conducteurs pour la fabrication de GPU, les énormes centres de données, le réseau électrique, les équipements de refroidissement, la construction, la maintenance, le réseau, la sécurité. Faire fonctionner l'IA nécessite des installations et des talents dans le monde réel.

Dans ce contexte, les emplois créés par l'IA ne concernent pas seulement les ingénieurs et les chercheurs. Ils incluent également les ouvriers de la construction impliqués dans la construction de centres de données, les électriciens, les plombiers, les techniciens de maintenance, les ingénieurs en infrastructure électrique, les opérateurs sur les sites de fabrication, le contrôle de la qualité, la logistique, les responsables de la sécurité, etc. Plus l'IA se répand, plus l'infrastructure industrielle nécessaire pour la faire fonctionner s'étend. Derrière l'affirmation de Huang selon laquelle "l'IA crée des emplois", il y a une forte demande pour cette infrastructure physique.

Goldman Sachs analyse également que, bien que certains emplois soient affectés par l'automatisation due à l'IA, de nouveaux besoins émergent dans les infrastructures qui soutiennent la vague de l'IA, telles que l'énergie et les centres de données. En d'autres termes, l'IA pourrait comprimer certaines tâches de cols blancs tout en augmentant la demande dans les secteurs de l'infrastructure, de l'énergie, de la construction, des semi-conducteurs et de la fabrication.

Cependant, il y a aussi des défis ici. Les emplois perdus et les emplois créés ne se produisent pas nécessairement au même endroit, au même moment, avec les mêmes compétences. Une personne qui a perdu son emploi dans le support client ne peut pas devenir immédiatement un électricien de centre de données. Même si les emplois de bureau diminuent dans les zones urbaines et que la demande de construction d'infrastructures augmente dans les zones rurales, les travailleurs ne peuvent pas toujours se déplacer facilement. Même si l'IA augmente l'emploi au niveau macro, elle pourrait entraîner une douleur profonde au niveau individuel.

Les chiffres montrent une "réorganisation massive", ni optimiste ni pessimiste

Dans le débat sur l'emploi lié à l'IA, l'optimisme et le pessimisme s'affrontent souvent de manière extrême. D'un côté, des personnes comme Huang affirment que "l'IA crée des emplois", tandis que d'autres, comme Dario Amodei, PDG d'Anthropic, avertissent que l'IA bouleversera considérablement les emplois d'entrée de gamme des cols blancs.

BCG souligne que, bien qu'une proportion importante des emplois aux États-Unis soit redessinée par l'IA, un certain pourcentage d'emplois pourrait disparaître. Goldman Sachs prévoit également que de nombreux emplois dans le monde seront affectés par l'automatisation de l'IA. Le rapport Future of Jobs 2025 du Forum économique mondial prévoit que la création et la disparition d'emplois se produiront simultanément d'ici 2030 en raison de plusieurs facteurs, y compris l'IA et les technologies de traitement de l'information.

Ce qui est important ici, c'est que les "emplois exposés à l'IA" ne sont pas nécessairement les mêmes que les "emplois réellement perdus". Même si l'IA peut automatiser une partie des tâches, cela ne signifie pas que l'ensemble de la profession disparaîtra. À l'inverse, même si le titre de l'emploi reste, le contenu peut changer considérablement, et les compétences requises peuvent devenir complètement différentes.

Par exemple, un rédacteur ne sera plus simplement quelqu'un qui écrit des textes, mais quelqu'un qui vérifie les informations, conçoit des structures, édite les sorties de l'IA et ajoute une perspective unique. Un programmeur ne sera plus quelqu'un qui écrit du code ligne par ligne, mais quelqu'un qui définit les spécifications, évalue le code généré par l'IA et s'occupe de la conception globale et du contrôle de la qualité. Un marketeur ne sera plus quelqu'un qui crée des textes publicitaires, mais quelqu'un qui utilise l'IA pour tester de nombreuses hypothèses et se concentre sur la compréhension des clients et la stratégie de marque.

Ce changement est difficile pour le marché du travail. Car dans un lieu de travail rationalisé par l'IA, il est possible que "l'échelle de croissance par des tâches simples pour les débutants" soit supprimée. Les jeunes qui étaient initialement chargés de recherches préliminaires, de comptes rendus, de création de documents simples, de codage standardisé, de réponses de premier niveau, etc., pourraient voir ces tâches remplacées par l'IA. Pour les entreprises, cela peut être une rationalisation, mais pour les jeunes, cela peut signifier une perte d'opportunités de formation.

Réactions sur les réseaux sociaux : un mélange de soutien, de scepticisme et d'inquiétude

Les réactions sur les réseaux sociaux ne se contentent pas d'accepter l'optimisme de Huang tel quel. En consultant les réactions visibles sur LinkedIn, Reddit, Hacker News, on peut observer trois grandes tendances.

La première est le soutien aux propos de Huang. Sur LinkedIn, l'idée que l'IA redéfinit le travail humain plutôt que de le remplacer est prédominante. Les personnes capables d'utiliser l'IA et les entreprises qui peuvent l'intégrer dans leurs opérations se développeront, ce qui entraînera une augmentation de l'emploi. Dans les publications orientées business, l'idée selon laquelle "ce ne sont pas les emplois qui sont pris par l'IA, mais par ceux qui l'utilisent" est soutenue. Cela reflète une réaction pratique selon laquelle il vaut mieux maîtriser rapidement l'IA plutôt que de la considérer comme une menace.

La deuxième tendance est le scepticisme face à l'optimisme. Sur Hacker News et Reddit, certains soulignent que NVIDIA est une entreprise qui vend des infrastructures IA et que Huang a un intérêt économique à soutenir fortement la demande en IA. Même si la construction de centres de données IA crée temporairement des emplois, cela ne signifie pas nécessairement qu'ils deviendront des emplois stables et à long terme. La demande de construction pourrait diminuer une fois les projets terminés, et il n'est pas certain que cela devienne un travail durable capable d'absorber tous les chômeurs.

La troisième tendance est une réaction intermédiaire : "L'IA pourrait créer des emplois, mais la période de transition est problématique". Même si de nouveaux emplois sont créés, cela ne signifie pas que les travailleurs actuels pourront y accéder facilement. Les personnes capables d'utiliser l'IA seront valorisées, tandis que celles occupant des emplois facilement remplaçables par l'IA devront se recycler ou changer de profession. Sur les réseaux sociaux, l'intérêt se porte davantage sur "qui pourra suivre ce changement" et "les entreprises et les gouvernements soutiendront-ils la transition" plutôt que sur les bénéfices de l'IA elle-même.

Cette division des réactions est naturelle. Du point de vue de ceux qui bénéficient de l'IA, elle apparaît comme un moteur de croissance. Pour ceux dont une partie du travail est menacée par l'IA, elle semble être une menace pour leur vie. Les deux sont des réalités, et se concentrer uniquement sur l'un ou l'autre ne permet pas de saisir l'ensemble du tableau.

La vérité pour les entreprises : une IA pour réduire le personnel ou pour développer le personnel ?

La raison pour laquelle les entreprises adoptent l'IA est souvent l'amélioration de la productivité. Produire plus de résultats en moins de temps. Cela semble à première vue compatible avec la réduction des effectifs. En effet, les entreprises pourraient avancer des raisons d'adoption de l'IA pour limiter les embauches ou réduire le personnel.

Cependant, l'amélioration de la productivité ne conduit pas nécessairement à une réduction des effectifs. Si une entreprise se trouve sur un marché en croissance, la rationalisation peut réduire les coûts, permettre de proposer plus de produits ou de services, et finalement augmenter l'emploi. C'est le scénario que défend Huang. Les entreprises utilisant l'IA se développent, et cette croissance conduit à de nouvelles embauches.

La question est de savoir dans quelle direction les entreprises utiliseront l'IA. Comme un outil pour réduire le personnel et augmenter les bénéfices à court terme ? Ou comme un outil pour étendre les capacités humaines et créer de nouvelles affaires ou de la valeur client ? Même avec la même IA, l'impact sur le marché du travail peut varier considérablement en fonction des décisions de gestion.

À court terme, la "réduction de personnel" par l'IA est souvent bien accueillie par les investisseurs. Réduire les coûts de main-d'œuvre améliore la marge bénéficiaire. Cependant, à long terme, cela peut entraîner une rupture dans la formation des talents, une perte de connaissances sur le terrain, un affaiblissement de la culture organisationnelle et une baisse de la qualité du service client. Les entreprises qui introduisent l'IA simplement comme une réduction des coûts et celles qui la considèrent comme une refonte des capacités organisationnelles verront une grande différence dans quelques années.

Comment les individus doivent-ils se préparer ?

Que l'on croie ou non à l'optimisme de Huang, la direction à prendre pour les individus est assez claire. Le risque de continuer à travailler sans utiliser l'IA augmente.

La première étape nécessaire est de décomposer son travail en "unités de tâches" plutôt qu'en "titres de poste". Quelles sont les tâches dans son travail que l'IA maîtrise ? À l'inverse, quelles sont les parties nécessitant un jugement humain, des responsabilités, des relations interpersonnelles, une compréhension du terrain, un jugement éthique, de la créativité ? Si cette décomposition n'est pas faite, on risque de mal évaluer comment l'IA va transformer son travail.

Ensuite, il est nécessaire de développer non seulement la capacité de produire des résultats avec l'IA, mais aussi la capacité d'évaluer les sorties de l'IA. Il ne s'agit pas d'utiliser directement les textes, codes, analyses, images ou propositions générés par l'IA, mais de discerner ce qui est correct, ce qui est dangereux et où un jugement humain doit être ajouté. La spécialisation à l'ère de l'IA ne consiste pas simplement à posséder des connaissances, mais à vérifier les sorties de l'IA et à les connecter aux décisions réelles.

De plus, la capacité à traverser les fonctions devient également importante. Plus les tâches simples sont compressées par l'IA, plus la valeur des personnes capables de traverser la compréhension des affaires, la compréhension technique, la communication et la compréhension des clients augmente. Il ne suffit pas de savoir utiliser l'IA, il faut être capable de juger quels problèmes elle doit résoudre.

Conclusion : L'IA change les conditions de travail avant de "prendre" des emplois

L'affirmation de Huang selon laquelle "l'IA crée des emplois" est en partie vraie. De nouveaux besoins émergent dans de nombreux domaines tels que l'infrastructure IA, les semi-conducteurs, les centres de données, les applications, la robotique, l'énergie et la fabrication. Les entreprises qui maîtrisent l'IA peuvent croître et créer de nouvelles professions.

Cependant, cela ne suffit pas à dissiper les inquiétudes des travailleurs. Même si l'IA crée des emplois, elle pourrait également réduire certains emplois, modifier le contenu des fonctions et élargir les écarts de compétences. Même si le nombre total d'emplois augmente, il pourrait y avoir une rupture importante dans les carrières individuelles.

C'est pourquoi la véritable question dans le débat sur l'emploi lié à l'IA n'est pas simplement de savoir si "l'IA prend ou crée des emplois". La question est de savoir "qui verra son travail changer et qui pourra passer à de nouveaux