[avertissement : je vais me lancer plus souvent des défis où j’écris des essais en temps limité ; je consacrerai environ une heure à un brouillon avant de le publier. attendez-vous à des coquilles et à des raisonnements à grands traits.]
2025 a été baptisée l’année de l’agent IA — l’année où « …[nous] aurons une IA qui pourra effectivement jouer le rôle d’une sorte d’ingénieur de niveau intermédiaire au sein de votre entreprise, capable d’écrire du code » (Zuckerberg). Je suis plutôt convaincu que c’est vrai, et je dirai comment mon opinion sur le sujet aura évolué après avoir assisté à l’AI Engineering Summit NYC plus tard ce mois-ci.
Ces déclarations de PDG comme Zuck et Altman ont suscité beaucoup d’inquiétude chez les ingénieurs logiciels et les travailleurs du savoir. Au bureau, j’ai d’ailleurs surpris une conversation dans laquelle un collègue du service client disait quelque chose comme :
alors on m’a demandé d’utiliser ce nouvel outil d’IA et de créer des flux de travail pour lui… est-ce qu’il va me prendre mon boulot quand j’aurai terminé ce projet ? Genre, je suis en train de former mon remplaçant, là ?
Les marchés du travail sont concurrentiels. Les emplois et les salaires sont des ressources rares, et ce sont les gagnants qui sont payés.
Il n’existe pas beaucoup de prévisions concrètes et chiffrées sur la manière dont l’arrivée des agents IA affectera la population active. Il y a des rapports vagues produits par des cabinets de conseil comme McKinsey qui disent en substance que « les LLM rendent les ingénieurs X % plus productifs ». Quelques publications du département d’économie du MIT disent à peu près la même chose.
Mais je ne pense pas que ces publications abordent le fond du problème. Les gens veulent savoir : auront-ils encore un emploi à mesure que l’IA s’améliore ? Auront-ils assez de temps pour changer de carrière ? Que leur arrivera-t-il si ce n’est pas le cas ?
Pour répondre à ces questions, je pense que nous pouvons nous appuyer sur les tendances historiques et les analyses de la baisse du taux d’activité des hommes (LFP). Le sujet peut être sensible, je tiens donc à souligner que de nombreuses interactions dynamiques expliquent pourquoi les hommes se retirent de la population active.
Depuis les années 1970, le taux d’activité des hommes est passé de 80 % à environ 68 %, tandis que celui des femmes est passé d’environ 43 % à environ 56 %.
L’explication qui fait actuellement consensus pour ce phénomène semble être à peu près la suivante :
- une hausse généralisée des demandes de prestations d’invalidité
- les hommes plus jeunes (par exemple, ceux de moins de 35 ans) poursuivent leurs études au lieu d’entrer immédiatement sur le marché du travail
- une baisse de la part de l’industrie manufacturière dans l’économie et une hausse de celle des services
Notre économie est passée d’un travail exigeant de la résistance physique (l’industrie manufacturière) à un travail exigeant davantage d’intelligence (les services). Dans le même temps, notre culture a donné aux femmes les moyens de faire davantage d’études et de participer au marché du travail. En conséquence, le marché des emplois exigeant une intelligence plus élevée est devenu plus concurrentiel, et de nombreux hommes n’ont pas pu suivre et sont devenus « inactifs ». Un certain nombre de ces hommes ont sombré dans la dépression ou sont tombés physiquement malades, ce qui les a empêchés de réintégrer la population active.
Je suis prêt à parier que l’adoption d’agents IA dans le monde du travail aura des conséquences similaires. Les agents IA vont rendre la concurrence pour les emplois qui demandent de l’intelligence très, très rude.
Autre analogie utile : les admissions à l’université. Je pense que les débuts de carrière vont se transformer de la même manière que les admissions à l’université au cours des vingt dernières années.
Des années 1940 aux années 1970 environ, le processus d’admission à l’université était sexiste et méritocratique. On dissuadait les femmes de présenter leur candidature dans l’enseignement supérieur, ou on le leur interdisait. Cependant, pour les hommes, le processus était assez simple : passez le SAT (à l’époque, essentiellement un test de QI), et si vous êtes assez intelligent, vous serez admis.
Des années 1970 aux années 1990, les admissions à l’université sont devenues moins sexistes, tout en restant assez méritocratiques. On encourageait enfin davantage de femmes à aller à l’université ou on levait les interdictions qui les en empêchaient, tandis que le SAT et les autres critères d’admission à l’université restaient les mêmes.
Depuis les années 1990, cependant, le SAT a connu plusieurs réformes majeures. Les scores ont été recentrés à plusieurs reprises et les questions ont été remaniées. Ces changements ont fait du SAT un indicateur moins fiable du QI, et on peut aujourd’hui en observer certaines répercussions, comme le fait que de nombreuses universités rendent le SAT facultatif et utilisent d’autres moyens pour sélectionner les candidats.
Alors, comment décider quels étudiants admettre ? En combinant des données démographiques, la moyenne générale, les résultats aux tests (pour les étudiants qui choisissent de les soumettre) et une grande part de jugement personnel.
Comment les étudiants choisissent-ils de se démarquer, si ce n’est par leurs résultats aux tests ? En se pliant en quatre et en s’imposant toute une batterie d’activités extrascolaires, en menant des vies artificiellement façonnées pour leur CV. Tout cela en plus d’obtenir des résultats parfaits aux tests et une moyenne générale parfaite.
Je peux résumer ce que m’inspirent toutes ces tendances en une phrase :
Quand l’intelligence est trop bon marché pour être facturée au compteur, qui s’en soucie encore ?