Investissement responsable

L’intelligence artificielle, l’automatisation et l’avenir du travail

Les robots arrivent! Que devraient faire les entreprises?
Mars 2021

David Sneyd

Vice-président et analyste - Questions ESG

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Les robots arrivent! Que devraient faire les entreprises?

  • Utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour automatiser des décisions et des tâches jusque-là confiées à l’homme pourrait avoir un effet exponentiel sur l’amélioration de l’efficacité,
  • la croissance économique et la résolution de nombreux problèmes actuels de la société. Cependant, le déplacement de main-d’œuvre que cela provoquerait pourrait être beaucoup plus important que lors des révolutions industrielles précédentes.

  • Si elle est mal gérée, l’automatisation pourrait entraîner un chômage de masse et des inégalités sociales croissantes.

  • Au moyen d’une stratégie efficace de gestion du capital humain, les entreprises devraient envisager de recycler leur effectif pour réduire les coûts, conserver les talents et limiter le plus possible la perturbation de la main-d’œuvre.

Vue d’ensemble

Au cours des 200 dernières années, les progrès technologiques ont été les plus importants moteurs de développement économique, chaque ère industrielle transformant la façon dont les gens vivaient et travaillaient. Les précédentes révolutions industrielles ont permis des gains d’efficacité et de productivité grâce à l’automatisation de tâches manuelles, et le marché du travail a considérablement changé lorsque des catégories d’emplois entières ont perdu leur pertinence alors que de nouvelles possibilités étaient créées. En 1910, 31 % de la main-d’œuvre américaine1 était agricole, comparativement à moins de 1 % aujourd’hui, malgré une forte augmentation de la production. Nous vivons la quatrième révolution industrielle, qui repose largement sur des technologies comme Internet haute vitesse mobile, l’analytique des données massives, la technologie infonuagique et l’automatisation par l’IA. 

L’intelligence artificielle a le plus fort potentiel perturbateur, promettant une hausse exponentielle de l’efficacité à long terme par l’automatisation de processus traditionnellement humains qui impliquent l’observation, la compréhension et la prise de décisions.

Une transformation aussi rapide présente à la fois des risques et des possibilités pour les entreprises et la société. Cette dernière a besoin de ces gains d’efficacité pour croître de manière durable, en particulier dans les économies dont la population vieillit. Par contre, cette transformation risque d’accroître les inégalités sociales et d’évider le marché du travail : les emplois de spécialistes hautement qualifiés qui accompagnent les nouvelles technologies sont plus nombreux, les emplois peu spécialisés et mal rémunérés qui ne se prêtent pas à l’automatisation demeurent, et tout ce qui se trouve entre les deux devient obsolète.

  • 400 à 800 millions d’emplois équivalents temps plein pourraient être déplacés à l’échelle mondiale d’ici 2030 en raison de l’adoption de ce prochain degré d’automatisation2

  • 67% des dirigeants récemment sondés disent avoir accéléré le déploiement de l’automatisation depuis le début de la pandémie de COVID-193, car leurs entreprises tentent de réduire les infections en milieu de travail en limitant le plus possible les contacts humains et en maintenant leurs frais d’exploitation bas

D’ici 2025, le temps consacré aux tâches actuelles du monde du travail sera divisé également entre l’homme et la machine.

Forum économique mondial, Future of Work, 2020

Qu’est-ce que l’IA et que peut-elle faire?

De façon générale, l’IA est un ensemble d’algorithmes complexes qui permettent à un ordinateur de « réfléchir » et d’exécuter une tâche cognitive ou perceptive de la même façon que l’homme.

Par un processus d’apprentissage machine, ces algorithmes s’adaptent aux situations inconnues et transposent des « compétences » qu’ils ont acquises par expérience et qu’ils adaptent et appliquent ensuite à la tâche à accomplir.

Pour avoir une idée du type de fonctions que l’IA peut accomplir, nous pouvons regarder les tâches déjà automatisées et celles où l’IA risque de se développer :

Part du travail fait par la machine plutôt que par l’homme, 2020 et 2025 (prévision)

Part du travail fait par la machine plutôt que par l’homme, 2020 et 2025 (prévision)

Source : Étude sur l’avenir de l’emploi, Forum économique mondial, 2020

Étude de cas : JP Morgan Chase & Co

JP Morgan Chase & Co, la plus grande banque américaine, a indiqué qu’il fallait 360 000 heures par année à ses avocats et à ses agents de prêts pour faire un examen manuel des conventions de crédit. Pour réduire ce délai, elle a créé COiN (Contract Intelligence), un logiciel qui utilise l’apprentissage machine pour repérer et classer les clauses répétées en fonction de leur emplacement et du libellé des contrats, vérifier s’il y a des erreurs et indexer l’information aux fins d’une utilisation future. Non seulement a-t-elle réduit à quelques secondes le délai d’examen d’un document, mais la Banque a conclu que COiN est plus précis que la méthode humaine manuelle.

Comment l’IA risque-t-elle de perturber le marché du travail?

Ce qu’on dit souvent des tâches qu’on prévoit automatiser est que l’IA est utile pour effectuer des tâches de nature répétitive, qui impliquent de percevoir de l’information, de repérer des tendances ou de réagir par une action particulière.

En pratique, il est rare que toutes les fonctions d’une personne soient ainsi automatisées; seulement une partie de celles-ci le sont. Même si l’automatisation peut rendre cette personne plus productive, puisqu’elle pourra passer plus de temps à faire un travail sans doute plus utile, elle réduit le nombre de coéquipiers nécessaires pour accomplir une charge de travail précise, ce qui signifie que le nombre d’employés peut être moindre.

Les 10 postes dont la demande augmente ou diminue dans l’ensemble des secteurs

˄ Augmentation de la demande ˅ Diminution de la demande

1

Analystes et scientifiques de données

1

Commis à la saisie de données

2

Spécialistes de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage machine

2

Secrétaires d’administration et de direction

3

Spécialistes des données massives

3

Comptables et teneurs de livres

4

Agents de marketing et de stratégies numériques

4

Comptables et vérificateurs

5

Spécialistes de l’automatisation des processus

5

Travailleurs à la chaîne et ouvriers d’usine

6

Professionnels de l’expansion des affaires

6

Gestionnaires de l’administration des activités

7

Spécialistes de la transformation numérique

7

Agents de service à la clientèle

8

Analystes de la sécurité de l’information

8

Directeurs des opérations

9

Développeurs de logiciels et d’applications

9

Mécaniciens et réparateurs de machines

10

Spécialistes de l’Internet des objets

10

Commis à la tenue des stocks

Source : Étude sur l’avenir de l’emploi, Forum économique mondial, 2020

En examinant l’effet de ces changements sur des types précis de travail, on constate sans surprise que la croissance la plus forte touche les emplois qui sont étroitement liés à la prolifération des technologies associées de près à la quatrième révolution industrielle.

Un autre facteur qui influe sur le degré d’adoption de l’automatisation est la situation géographique de l’effectif et les caractéristiques du marché du travail local. Si la main-d’œuvre est relativement chère, l’automatisation est plus probable parce qu’elle permettra des économies plus substantielles, et si la main-d’œuvre est rare, l’investissement technologique réduira les risques de sous-production. Par contre, là où la main-d’œuvre est bon marché, flexible et abondante, l’automatisation de ces postes entraînera un rendement moins élevé du capital investi et sera, par conséquent, moins probable.

L’automatisation par l’IA est-elle bonne pour la société?

L’avantage manifeste de l’application généralisée de l’IA est le gain de productivité réalisable, lequel (estimé entre 0,8 % et 1,4 % au cours des 50 prochaines années) est considérablement plus élevé que les gains enregistrés lors des révolutions industrielles précédentes4 :

  • Moteur à vapeur: 0,3%

  • Technologies de l’information : 0,6%

  • Début de la robotique : 0,4%

Dans un contexte où la productivité augmente peu depuis quelque temps et où les économies veulent se reconstruire et se remettre de la pandémie, un tel coup de pouce serait généralement bénéfique pour la société, puisque la croissance économique augmente l’emploi global. C’est pourquoi la « modernisation technologique » figure expressément dans les objectifs de développement durable (ODD) de l’ONU :

Cible 8.2 : Parvenir à un niveau élevé de productivité économique par la diversification, la modernisation technologique et l’innovation, notamment en mettant l’accent sur les secteurs à forte valeur ajoutée et à forte intensité de main-d’œuvre.

En plus d’améliorer la productivité économique, l’automatisation par l’IA peut aussi permettre aux entreprises de progresser à l’égard de plusieurs autres ODD de l’ONU, notamment en rehaussant l’efficacité de la recherche sur le développement de médicaments ou en automatisant les tâches administratives de routine dans les hôpitaux, ce qui contribue à l’atteinte des cibles de l’objectif 3, « Bonne santé et bien-être ». L’IA peut aussi être utilisée pour créer des programmes de conservation de l’énergie plus dynamiques et adaptables, optimisant ainsi la logistique et les processus existants et contribuant à l’atteinte des cibles de l’objectif 12, « Consommation et production durables ».

Enfin, on peut soutenir que l’IA, comme l’ont fait les précédentes révolutions industrielles, améliorera la qualité et la valeur globales du travail en automatisant les tâches ingrates qui font partie de nos fonctions. Tout comme nous repensons à l’époque où les travailleurs agricoles peinaient dans les champs et faisaient les récoltes à la main, nous pourrions bientôt penser à peu près la même chose du travail manuel de bureau ou d’autres fonctions de soutien.

L’automatisation par l’IA est-elle mauvaise pour la société?

À l’inverse, ces avantages ne peuvent pas être pris hors contexte en raison du préjudice potentiel que cette perturbation généralisée pourrait causer si elle était mal gérée. Si aucun effort proactif n’est fait pour les contrer, les inégalités qui ont déjà été exagérées pendant la pandémie seront probablement accentuées en conséquence de l’automatisation par l’IA.

Bien qu’il soit habituel qu’une révolution industrielle entraîne le déplacement d’un grand nombre de travailleurs dont l’emploi est devenu dépassé, ce déplacement est généralement compensé par la création de nouveaux « emplois de l’avenir » et par une hausse de la croissance économique globale et, par conséquent, de l’emploi. Ce qui est différent, cette fois-ci, c’est le rythme rapide du changement, exacerbé par la pandémie, et le plafond de compétences élevé des postes nouvellement créés, qui pourrait faire évoluer la situation à une vitesse à laquelle les travailleurs ne sauraient s’adapter.

Il est aussi important de souligner que la technologie de l’IA n’est pas neutre dans la façon dont elle est appliquée. La technologie elle-même est loin d’être parfaite et s’est avérée susceptible de préjugés, en raison du manque de diversité dans la communauté technologique qui l’a créée et du recours à l’apprentissage machine qui a tiré des leçons des injustices institutionnelles passées et présentes. Lorsqu’on l’applique dans des situations réelles sans faire l’effort de lutter contre ses préjugés intrinsèques, elle peut mener à la discrimination et à l’injustice fondées sur le sexe, la classe sociale ou l’origine ethnique. De plus, des régimes oppressifs pourraient utiliser des applications de l’IA, comme la reconnaissance faciale, pour accroître davantage leur capacité à limiter
la liberté individuelle et multiplier les violations des droits de la personne. Nous cherchons à mener d’autres recherches et activités de mobilisation sur les enjeux liés à l’éthique de l’IA.

L’IA décrit bien le monde tel qu’il est aujourd’hui, avec tous ses préjugés, mais elle ne sait pas comment le monde devrait être.

Joanne Chen, associée, Foundation Capital

Étude de cas : AT&T

Il y a 10 ans, la société américaine de communications et de médias AT&T a évalué les compétences dont elle aurait besoin pour réussir dans les télécommunications, alors qu’elle délaissait les appareils à ligne fixe pour entrer dans un nouveau monde axé sur la mobilité et les logiciels. Elle a conclu que, sur ses 250 000 employés, 100 000 occupaient un emploi qui perdrait sans doute sa pertinence au cours de la prochaine décennie. Elle a réagi en lançant son programme « Future Ready », d’environ un milliard de dollars, pour permettre à ces travailleurs de se recycler grâce à une collaboration de plusieurs années avec des universités en ligne et hors ligne. Son personnel a suivi des cours sur l’infonuagique, le codage, la science des données et d’autres aptitudes techniques, appuyé par une culture selon laquelle chacun doit être le « PDG de sa propre carrière », ce qui a favorisé la formation et le perfectionnement continus. Cela n’a pas évité à l’entreprise de faire d’importantes mises à pied quand la demande de produits traditionnels a faibli et que la pandémie a éclaté en 2020, mais, vu l’ampleur du changement sectoriel, les employés touchés auraient pu être beaucoup plus nombreux.

Que devraient faire les entreprises à propos de l’IA?

Les gouvernements et les décideurs politiques ont un rôle essentiel à jouer pour assurer une transition sans heurt sur le marché du travail, mais les entreprises devraient également réfléchir à la façon de gérer les répercussions de l’IA sur leur effectif lorsqu’elles intégreront cette technologie dans leurs activités.

En milieu de travail, les employés devront épouser plus globalement la technologie dans le cadre de leurs activités quotidiennes et acquérir de nouvelles compétences qui seront recherchées dans la nouvelle ère de l’automatisation, ce qui signifie que certains devront être recyclés ou réaffectés afin d’être utiles aux activités de l’entreprise.

Pour composer avec cette situation, les entreprises doivent :

avoir une stratégie de déploiement de l’IA et savoir de quelles compétences elles auront besoin – le recyclage des employés ne sera efficace que si l’entreprise sait quelles compétences seront nécessaires;

utiliser et communiquer les données sur le capital humain dans toutes leurs unités – avant de pouvoir remanier leur capital humain, les entreprises doivent comprendre celui qu’elles ont déjà, comme les données démographiques sur leur effectif, le sentiment du personnel à leur égard et l’endroit où se trouvent les compétences existantes5;

adopter une culture d’apprentissage continu et encourager la participation – les employés doivent définir leur valeur dans l’entreprise non pas en fonction de leur titre ou des tâches qu’ils accomplissent, mais plutôt selon les compétences qu’ils lui offrent, ce qui se reflète ensuite dans les évaluations de leur rendement et leur rémunération;

s’assurer que l’IA est appliquée de façon responsable – une gouvernance officielle de surveillance doit être en place, les algorithmes de l’IA doivent être transparents, compris et responsables, et des efforts actifs doivent être déployés pour réduire au minimum les préjugés;

établir des capacités et des partenariats de formation – le recyclage convenable d’un effectif n’est pas bon marché, et il doit être considéré comme un investissement exploitable pendant des années et être activement encouragé afin de maximiser la participation de l’effectif.

Sur ce plan, les entreprises doivent prendre des décisions dès aujourd’hui pour ne pas être à la traîne pendant une dizaine d’années. Non seulement une mauvaise gestion de cette transition accentuerait les inégalités et annulerait une grande partie du travail qu’elles ont fait pour lutter contre ce problème au cours des dernières années, mais elle aurait aussi des répercussions sur leur rendement financier à long terme, car elles risqueraient de ne pas pouvoir combler l’écart de compétences de leur actuel bassin de talents. L’IA promet un avenir de possibilités excitantes dans un monde post-pandémie, mais les entreprises, les décideurs et la société en général doivent réfléchir de façon proactive à son déploiement afin de s’assurer qu’elle est réellement durable.

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Divulgations

1  Output, Employment, and Productivity in the United States after 1800, National Bureau of Economic Research, 1966

2  A Future That Works: Automation, Employment, and Productivity, McKinsey Global Institute, 2017

3  What 800 executives envision for the postpandemic workforce, McKinsey Global Institute, 2020

4 Harnessing automation for a future that works, McKinsey Global Institute, 2017

5 Nous encourageons les entreprises à divulguer ces données dans le cadre de la Workforce Disclosure Initiative (initiative de divulgation des données sur l’effectif).

https://www.frc.org.uk/getattachment/5aae591d-d9d3-4cf4-814a-d14e156a1d87/Stewardship Code_Final2.pdf, p. 4. L’Investment Association se réserve le droit
de déterminer à tout moment qu’elle ne se conforme plus à la définition du Financial Reporting Council (FRC).

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