Je viens de remarquer quelque chose qui me dérange concernant tout le discours sur l'IA que tout le monde ne cesse de promouvoir. L'écart entre ce que prétendent les cadres supérieurs et ce qui se passe réellement sur le terrain devient impossible à ignorer.

Alors voilà le problème. Alors que des capital-risqueurs comme Marc Andreessen tweetent que les craintes de suppression d'emplois par l'IA sont exagérées, les données d'emploi réelles racontent une histoire différente. En mars, 178 000 nouveaux emplois ont été créés aux États-Unis, ce qui semble correct jusqu'à ce qu'on regarde où ces emplois ont réellement été créés. La santé a absorbé 76 000, la construction 26 000, le transport 21 000. Et la technologie dans tout ça ? La conception de systèmes informatiques a perdu 13 000 emplois. C’est l’impact de l’IA sur l’emploi, en temps réel.

Goldman Sachs a même quantifié cela : l’IA aurait supprimé 16 000 emplois par mois au cours de la dernière année. Et c’est surtout les postes d’entrée de gamme qui en pâtissent. Le recrutement de jeunes diplômés a chuté de 50 % par rapport aux niveaux d’avant la pandémie. La porte qui s’ouvrait largement pour les nouveaux talents ? À peine entrouverte maintenant.

Mais voici ce qui devient intéressant. Les dirigeants restent majoritairement optimistes sur l’IA. Selon la Harvard Business Review, 80 % des leaders déclarent utiliser l’IA chaque semaine, et 74 % affirment en tirer des retours positifs. Pendant ce temps, 43 % des travailleurs disent que leurs emplois sont en réalité plus frustrants depuis le déploiement de l’IA.

Pourquoi ce décalage ? Une raison : pour chaque 10 heures d’efficacité que l’IA est supposée générer, près de quatre heures sont perdues à corriger ses erreurs. Workday a constaté que seulement 14 % des personnes obtiennent des résultats nets positifs grâce à l’IA. Les autres doivent faire face à ce que les chercheurs appellent le « gâchis de l’IA » — du contenu soigné en apparence mais dépourvu de substance, qui transfère le travail cognitif aux collègues. 41 % des travailleurs ont rencontré cela, passant deux heures à refaire le travail à chaque fois.

Mais la véritable insight de la Harvard Business Review : les hauts dirigeants utilisent l’IA pour la stratégie de haut niveau, là où elle fonctionne vraiment bien. Ils voient les succès. Mais pour les opérations quotidiennes chaotiques, les flux de travail complexes, les équipes aux compétences techniques variées, ou le travail qui doit être constamment précis et pas seulement rapide ? L’IA s’effondre. Lorsqu’elle échoue, ce sont généralement les employés en charge des opérations qui doivent la réparer.

Donc, vous avez cet impact de l’IA sur l’emploi qui redessine le marché du travail, pendant que les dirigeants célèbrent des gains de productivité qu’ils ne voient pas réellement se répercuter. OpenAI elle-même a reconnu cette déconnexion et a publié des propositions de politique pour y remédier, avertissant que sans un cadre politique adapté, nous pourrions subir des dommages durables sur les résultats des travailleurs. Bien différent de l’optimisme que l’on entend sur les réseaux sociaux.

Ce décalage entre la promesse et la réalité mérite qu’on y prête attention. Il ne s’agit pas seulement des chiffres de l’emploi — c’est la façon dont la technologie redéfinit réellement le travail, d’une manière que les chiffres ne captent pas encore complètement.