L'IA change l'avenir du travail｜Comment surmonter la menace du chômage et les nouvelles opportunités de carrière ?

L'évolution rapide de l'IA modifie fondamentalement notre façon de travailler et la nature de nos professions. Selon un rapport de McKinsey & Company, jusqu'à 800 millions de personnes pourraient perdre leur emploi d'ici à 2030, tandis que plus de 500 millions de nouvelles professions devraient être créées. Comment s'adapter et saisir de nouvelles opportunités face à ce changement radical ? Cet article explore en détail la manière dont l'IA transforme l'économie, les compétences nécessaires et les stratégies de survie face au chômage et à la création de nouveaux emplois.

Les bouleversements du marché du travail induits par l'IA : perspectives à l'horizon 2030.

L'évolution rapide de l'intelligence artificielle (IA) modifie fondamentalement notre façon de travailler et nos professions. Cette vague de changements a déjà commencé à toucher de nombreux secteurs, et son impact devrait s'accélérer au cours de la prochaine décennie.

Selon un récent rapport de McKinsey & Company, jusqu'à 800 millions d'emplois pourraient être perdus au profit de l'IA et de l'automatisation d'ici 2030. Il s'agit d'un chiffre stupéfiant, qui équivaut à environ 101 tp3t de la main-d'œuvre mondiale. Toutefois, cette transformation ne se traduit pas uniquement par des pertes d'emplois. Dans le même temps, on prévoit la création de plus de 500 millions d'emplois.

L'industrie engloutie par la vague de l'automatisation.

Les secteurs suivants sont particulièrement vulnérables :

1. industrie manufacturière: Travail d'assemblage robotisé sur les chaînes de production automobile
2. industrie de la logistiqueLes robots contrôlés par l'IA préparent les marchandises dans les centres de distribution d'Amazon.
3. finance d'entrepriseAutomatisation des décisions d'investissement et de la sélection des prêts par l'IA.
4. commerce de détailL'introduction de caisses enregistreuses sans personnel et de systèmes de gestion des stocks basés sur l'intelligence artificielle.
5. centre d'appelLe service à la clientèle : chatbot AI.

Par exemple, dans les usines Toyota, les robots sont maintenant responsables d'environ 801 tp3t de tâches de soudage et de peinture qui étaient auparavant effectuées par des humains. Cela a permis d'améliorer considérablement l'efficacité de la production et de réduire les erreurs humaines.

En outre, des robots contrôlés par l'IA préparent et emballent les marchandises dans les centres de distribution d'Amazon. Cela aurait permis de réduire considérablement la distance parcourue par les travailleurs humains et d'augmenter l'efficacité du travail d'environ 501 tp3t.

Impact des pertes d'emplois dues à l'IA

Toutefois, cette vague d'automatisation pourrait poser de sérieux problèmes à de nombreux travailleurs. Les travailleurs peu qualifiés et ceux qui effectuent des tâches simples seront particulièrement touchés.

Selon une étude de l'Université d'Oxford, environ 471 millions d'emplois américains pourraient être perdus à cause de l'automatisation au cours des 20 prochaines années. Ce chiffre laisse présager d'importantes perturbations sur le marché du travail.

De nouvelles professions émergent à l'ère de l'IA

Dans le même temps, un certain nombre de nouvelles professions seront créées grâce à l'utilisation généralisée de l'IA. Nombre de ces professions sont basées sur la collaboration entre l'IA et les humains et requièrent un haut degré d'expertise et de créativité.

1. les ingénieurs en IA et les scientifiques des données

La demande de professionnels chargés de développer et d'exploiter des systèmes d'IA et d'analyser les big data augmente rapidement, la recherche d'IBM prévoyant que le nombre d'emplois de data scientist augmentera de 28% entre 2020 et 2028.

Ces experts jouent un rôle clé au cœur des systèmes d'IA, en développant des algorithmes d'apprentissage automatique, en prétraitant les données et en évaluant les modèles. Par exemple, les data scientists de Google créent des solutions innovantes basées sur l'IA dans différents domaines, tels que l'amélioration des algorithmes de recherche et l'optimisation de la publicité.

2. l'éthicien de l'IA.

Ils sont experts dans l'évaluation et la gestion de l'utilisation éthique de l'IA et de l'impact de l'IA sur la société : comme les décisions de l'IA ont un impact significatif sur la vie humaine, il devient de plus en plus important de garantir son impartialité et sa transparence.

Par exemple, Microsoft a mis en place un comité d'éthique de l'IA afin d'élaborer des lignes directrices éthiques pour le développement et l'utilisation de l'IA. De telles initiatives seront nécessaires pour un plus grand nombre d'entreprises à l'avenir.

3. robot conseiller psychologique

La coexistence de l'homme et de l'IA étant de plus en plus fréquente, la demande de spécialistes chargés de faciliter la relation entre les deux devrait augmenter. Il ne s'agit pas seulement d'apprendre aux gens à utiliser l'IA, mais aussi de réduire le stress psychologique et l'anxiété causés par la coexistence avec l'IA.

Par exemple, lors de l'introduction de Pepper, un robot humanoïde développé par la société japonaise Softbank Robotics, des spécialistes ont été nécessaires pour faciliter la communication entre le robot et les humains.

4. les créateurs assistés par l'IA

Il s'agit de spécialistes qui utilisent l'IA pour effectuer des tâches créatives. Par exemple, le rôle des créateurs humains pourrait être de produire des œuvres plus sophistiquées à partir d'images et de textes générés par l'IA.

En fait, des initiatives ont déjà commencé à utiliser l'IA pour créer des œuvres d'art et à compléter la génération de musique basée sur l'IA par une édition humaine. Par exemple, la chanson "Hello World", composée à l'aide de l'IA, a été éditée par un producteur de musique humain pour devenir un morceau de musique commercial à succès.

Les compétences nécessaires pour s'adapter au changement.

Avec l'essor de l'IA, les compétences requises sur le marché du travail évoluent considérablement. Pour réussir à l'avenir, il sera essentiel d'acquérir les compétences suivantes

Maîtrise de l'IA et compétences numériques

1. Langages de programmation (par exemple Python, R):
   Les compétences en programmation deviennent de plus en plus importantes en tant que base de l'IA et de l'analyse des données, et Python est particulièrement utile à apprendre car il est largement utilisé dans les domaines de l'apprentissage automatique et de l'analyse des données.
2. Compétences en matière d'analyse et de visualisation des données:
   La capacité à extraire des informations significatives à partir de grandes quantités de données et à les présenter de manière compréhensible est recherchée dans de nombreux secteurs. Par exemple, les compétences en matière d'utilisation d'outils de visualisation de données tels que Tableau sont très appréciées dans le domaine de l'analyse commerciale.
3. Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique:
   Comprendre les concepts de base de l'apprentissage automatique, une technologie clé de l'IA, est un avantage majeur lorsqu'on travaille avec l'IA. Le cours "Machine Learning" sur la plateforme d'apprentissage en ligne Coursera gagne en popularité dans le monde entier en tant qu'introduction à ce domaine.

Compétences non techniques et pensée critique.

1. la créativité:
   La capacité à affiner les idées générées par l'IA est importante. Par exemple, le secteur de la publicité a commencé à collaborer avec des textes publicitaires générés par l'IA, les créateurs humains les modifiant pour créer des publicités plus efficaces.
2. l'intelligence émotionnelle:
   Dans le domaine du travail d'équipe et du leadership, la capacité à comprendre les émotions humaines et à y répondre de manière appropriée est une compétence importante que l'IA ne peut pas imiter ; une étude de Google a montré que les équipes dotées d'une intelligence émotionnelle élevée étaient 15% plus productives que celles qui n'en disposaient pas.
3. capacité à résoudre des problèmes:
   L'IA doit être capable d'interpréter les données qui lui sont présentées et de prendre des décisions pour les mettre en œuvre. Dans le domaine médical, par exemple, le jugement humain joue un rôle important : les médecins interprètent les résultats des systèmes d'aide au diagnostic basés sur l'IA et posent le diagnostic final.

Stratégies de réussite à l'ère de l'IA.

Survivre et prospérer à l'ère de l'IA nécessite une approche stratégique tout au long de votre carrière, et pas seulement l'acquisition de compétences. Voici quelques stratégies clés pour vous aider à y parvenir.

1. l'attitude d'apprentissage tout au long de la vie

Il est important d'acquérir constamment de nouvelles compétences afin de suivre l'évolution de la technologie. Cette capacité d'apprentissage permanent est la meilleure arme pour survivre à l'ère de l'IA. Voici quelques moyens concrets d'y parvenir :

• Utilisation de plateformes d'apprentissage en ligne:
  Des plateformes telles que Coursera, edX et Udemy proposent les dernières technologies de l'IA et des compétences numériques. Par exemple, les cours "AI Fundamentals" proposés par Google et IBM couvrent tout, des concepts de base de l'IA aux compétences pratiques, et sont très appréciés par de nombreux apprenants.
• Participation à des conférences sectorielles:
  La participation à des conférences est un moyen efficace de se tenir au courant des dernières tendances dans le domaine de l'IA. Par exemple, les conférences internationales telles que NeurIPS et ICML présentent les résultats de la recherche de pointe dans le domaine de l'IA et donnent un aperçu des dernières tendances dans l'industrie.
• Utilisation de programmes de formation internes:
  De nombreuses entreprises proposent des programmes de formation à l'IA à leurs employés. Par exemple, Amazon a développé un programme appelé "Machine Learning University" pour ses employés afin de les aider à améliorer leurs compétences en matière d'IA.

2. une conception flexible de la carrière

En ne vous cantonnant pas à une seule spécialité et en vous efforçant d'être un individu pluridisciplinaire en forme de T, vous pouvez construire une vie professionnelle qui résiste au changement.

• Expérience transversale.:
  L'expérience acquise dans différents services et fonctions peut contribuer à développer un large éventail de perspectives et de compétences. Par exemple, les ingénieurs peuvent acquérir de l'expérience en travaillant dans le département marketing afin de développer leur capacité à aborder les problèmes d'un point de vue à la fois technique et commercial.
• Expérience professionnelle secondaire ou en free-lance:
  En travaillant à côté ou en indépendant dans un domaine différent de celui de votre travail quotidien, vous pouvez acquérir de nouvelles compétences et de nouveaux contacts. L'interdiction de travailler à côté est en train d'être levée au Japon et de nombreuses entreprises autorisent désormais leurs employés à travailler à côté.

3. améliorer les compétences en matière de travail avec l'IA

Cultiver la capacité à utiliser efficacement l'IA et à créer une valeur que seuls les humains peuvent offrir.

• Utilisation active des outils d'IA:
  En utilisant activement les outils d'IA dans leur travail quotidien, ils peuvent naturellement développer leurs compétences en matière de travail avec l'IA. Par exemple, en vous familiarisant avec des outils tels que Grammarly (IA de correction de texte) et Canva (IA de conception), vous comprendrez les caractéristiques et les limites de l'IA et serez en mesure de l'utiliser efficacement.
• Participation à des projets d'intelligence artificielle:
  S'il existe des projets liés à l'IA sur votre lieu de travail, participez-y activement. Par exemple, s'impliquer dans un projet de mise en œuvre d'un chatbot dans le service clientèle peut vous aider à apprendre comment utiliser les systèmes d'IA dans la pratique.

Prédictions pour l'avenir par industrie, transformée par l'IA.

L'impact de l'IA varie considérablement d'un secteur à l'autre. Cette section examine de plus près l'impact de l'IA dans des secteurs clés et les changements professionnels qui en découlent.

Industrie médicale et des soins de santé

Dans le secteur des soins de santé, l'IA est de plus en plus utilisée pour faciliter le diagnostic et optimiser les plans de traitement. Par exemple, Watson for Oncology d'IBM a attiré l'attention en tant que système d'IA suggérant des options de traitement du cancer.

• Professions nouvellement créées: analyste de données médicales en IA, spécialiste de l'IA médicale
• Modifier les professions existantes.Radiologues (imagerie diagnostique assistée par l'IA), infirmières (surveillance des patients assistée par l'IA)

finance d'entreprise

Dans le secteur financier, l'IA est de plus en plus utilisée pour automatiser les décisions d'investissement et la sélection des prêts. Par exemple, JPMorgan Chase a introduit un système d'IA appelé COiN, qui a considérablement réduit les délais d'examen des contrats.

• Professions nouvellement crééesAI Trader, chef de produit FinTech
• Modifier les professions existantes.Les analystes d'investissement (soutien analytique basé sur l'IA), les examinateurs de prêts (évaluation du crédit basée sur l'IA).

industrie manufacturière

Dans l'industrie manufacturière, l'IA et la robotique sont combinées pour automatiser entièrement les lignes de production. Par exemple, la "Gigafactory" de Tesla dispose d'un système hautement automatisé contrôlé par l'IA.

• Professions nouvellement crééesIngénieur en robotique IA, directeur de l'usine intelligente
• Modifier les professions existantes.Gestionnaires de la qualité (détection des défauts assistée par l'IA), planificateurs de la production (prévision et optimisation de la demande assistée par l'IA)

industries liées à l'éducation

Dans le secteur de l'éducation, l'apprentissage personnalisé et optimisé basé sur l'IA et l'analyse des données éducatives attirent l'attention. Par exemple, la plateforme d'apprentissage adaptatif de Knewton optimise le contenu en fonction des progrès d'apprentissage de chaque élève.

• Professions nouvellement créées: Concepteur de l'apprentissage de l'IA, Data Scientist de l'éducation
• Modifier les professions existantes.Enseignants (aide au tutorat basée sur l'IA), concepteurs de programmes d'études (analyse de l'efficacité de l'apprentissage basée sur l'IA)

Stratégies de carrière pour survivre sur le marché du travail à l'ère de l'IA.

Le marché du travail subissant des changements majeurs en raison de l'essor de l'IA, une approche stratégique est essentielle pour que les individus réussissent leur carrière. Vous trouverez ci-dessous quelques stratégies spécifiques et la manière de les mettre en pratique.

1. diversification des compétences et approfondissement de l'expertise

Il est important d'être une ressource humaine de type T, c'est-à-dire une personne qui combine des connaissances étendues avec une expertise approfondie.

Méthodes de pratique:

• Choisir une spécialisation majeure et acquérir des connaissances et des compétences approfondies dans ce domaine.
• En même temps, acquérir des connaissances de base dans 2 ou 3 domaines pertinents.
• Par exemple, se spécialiser dans la science des données, mais aussi apprendre les bases de l'analyse commerciale et du design UX.

2. l'apprentissage continu et la mise à jour des compétences

Il est important de suivre l'évolution de la technologie et d'acquérir constamment de nouvelles connaissances et compétences.

Méthodes de pratique:

• Élaborer un plan d'étude annuel et fixer des objectifs d'apprentissage mensuels
• Profitez des plateformes d'apprentissage en ligne (Coursera, edX, etc.) pour suivre des cours actualisés.
• Participer régulièrement à des conférences sectorielles et à des groupes d'étude pour se tenir au courant des dernières tendances.

3. l'amélioration de la mise en réseau

Les réseaux humains sont essentiels pour élargir les possibilités de carrière et acquérir de nouvelles connaissances.

Méthodes de pratique:

• Utiliser activement les sites de réseaux sociaux professionnels tels que LinkedIn
• Participer à des événements et à des rencontres sectorielles afin d'interagir avec des pairs et des personnes issues d'autres secteurs.
• Participer activement aux communautés en ligne (par exemple GitHub, Stack Overflow) et entrer en contact avec des experts.

4. encourager l'esprit d'entreprise

L'esprit d'entreprise est une arme majeure, car les progrès de l'IA créent de nouvelles opportunités commerciales.

Méthodes de pratique:

• Expérience de la gestion d'une petite entreprise par le biais d'activités parallèles et d'activités en free-lance
• Utiliser les plateformes de crowdfunding pour lancer des projets plus modestes
• Participer à des ateliers d'entrepreneuriat et à des programmes d'accélération

5. renforcer les capacités de créativité et d'innovation

À mesure que l'IA remplace les tâches routinières, la créativité humaine devient de plus en plus importante.

Méthodes de pratique:

• Apprendre et pratiquer la pensée design et les méthodes d'innovation (par exemple la méthode SCAMPER)
• Prendre l'habitude de combiner des connaissances issues de différentes disciplines (par exemple, technologie x art, science x philosophie).
• Séances régulières de brainstorming pour développer les compétences en matière de génération d'idées

Collaboration entre l'IA et l'homme : exemples de réussite et perspectives d'avenir.

L'IA et les humains peuvent travailler ensemble pour créer une valeur sans précédent. La section suivante explore des exemples réussis de collaboration entre l'IA et l'homme et les possibilités pour l'avenir.

Collaboration dans le secteur des soins de santé

cas: Un système d'IA développé par Google DeepMind a amélioré la précision du diagnostic des radiologues dans la détection du cancer du sein : les cas facilement manqués par l'IA sont complétés par des médecins humains, tandis que l'IA détecte des changements infimes qui sont facilement manqués par les humains, améliorant ainsi la précision globale du diagnostic.

Perspectives d'avenir.:

• La combinaison d'un dépistage initial par l'IA et d'un diagnostic final par un médecin humain est devenue la norme.
• Développement d'une médecine personnalisée combinant l'information génétique du patient et l'analyse basée sur l'IA.

Collaboration dans le secteur financier

casJPMorgan Chase a mis en œuvre un système d'IA appelé COiN pour rationaliser le processus d'examen des documents pour les accords de prêts commerciaux, l'IA effectuant les vérifications initiales des documents et les experts humains les vérifications finales, ce qui réduit considérablement le temps de travail tout en améliorant la précision.

Perspectives d'avenir.:

• Stratégies d'investissement sophistiquées combinant l'analyse du marché par l'IA et l'intuition du trader humain.
• Collaboration entre l'IA et les auditeurs humains dans la détection des fraudes pour construire des systèmes de contrôle plus sophistiqués.

Collaboration dans le domaine de la création

casAIVA, un outil de composition alimenté par l'IA, soutient les compositeurs dans le processus de création : l'IA génère des mélodies et des harmonies de base, qui sont ensuite éditées et affinées par des compositeurs humains, ce qui donne lieu à des compositions originales.

Perspectives d'avenir.:

• La combinaison de la génération d'idées par l'IA et de la sélection et du perfectionnement par des créateurs humains est de plus en plus courante.
• Collaboration entre la génération d'ébauches de scénarios par l'IA et l'édition par un scénariste humain dans le cadre de la production cinématographique.

Résumé : Les clés de la survie à l'ère de l'IA

L'essor de l'IA menace certes de nombreuses professions, mais il crée aussi de nouvelles opportunités. Pour traverser cette période de changement, il est important de

1. Apprentissage continu et adaptabilitéLe rôle de l'Union européenne : Il est essentiel de suivre l'évolution de la technologie et d'acquérir en permanence de nouvelles compétences.
2. Maîtrise de l'IA et compétences numériquesLes entreprises doivent être en mesure de comprendre les mécanismes de base de l'intelligence artificielle et de l'utiliser.
3. Affiner la créativité et l'intelligence émotionnelle, ce que seuls les humains peuvent faire.Le développement de compétences humaines uniques que l'IA ne peut pas imiter est un facteur clé de différenciation.
4. Conception flexible de la carrière et acquisition de compétences multiplesLe développement de compétences pluridisciplinaires, plutôt que de s'appuyer sur une seule spécialité, aide à construire une vie professionnelle qui résiste au changement.
5. Développer des compétences pour travailler avec l'IALa capacité à utiliser efficacement l'IA et à la combiner avec les capacités humaines pour créer une nouvelle valeur est importante.

L'ère de l'IA sera une période de grandes opportunités pour ceux qui n'ont pas peur du changement et qui sont prêts à apprendre et à s'adapter. Concevoir sa propre carrière de manière proactive et se préparer dès maintenant à évoluer avec l'IA est un raccourci vers la réussite future.

Le progrès technologique continue de s'accélérer sans relâche. Cependant, la capacité d'adaptation et la créativité de l'homme ont également un potentiel illimité, et la meilleure arme pour survivre à l'ère qui s'annonce n'est pas la peur de l'ère de l'IA, mais l'attitude à adopter pour l'utiliser et grandir avec elle.

[Références].

1. McKinsey Global Institute (2017). Emplois perdus, emplois gagnés : les transitions de la main-d'œuvre à l'heure de l'automatisation.
2. Forum économique mondial (2020). Rapport sur l'avenir de l'emploi 2020.
3. Frey, C. B. et Osborne, M. A. (2017). The future of employment : how susceptible are jobs to computerisation ? Technological forecasting and social change, 114, 254-280.
4. Brynjolfsson, E. et McAfee, A. (2014). The second machine age : work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies, WW Norton & Company.
5. Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2018). Intelligence artificielle, automatisation et travail (n° w24196). National Bureau of Economic Research.