Contrairement à la majorité, je pense que l'IA (les LLMs et les agents autour) va créer de l'emploi.
TL;DR: 1) L'IA est une usine à gaz et il va falloir du monde pour la déployer efficacement dans les entreprises. 2) L'IA est fortement subventionnée et on va finir par voir des ajustements dans l'usage ou en tout cas une stagnation.
On n'assiste pour l'instant qu'à des effets disons "de premier ordre", c'est à dire ce qui se produit avant que le reste du système n'aie eu le temps de réagir. On peut imaginer deux effets de rebond:
A moins que vos entreprises soient très en avance, a priori tout le monde y va aujourd'hui de sa sauce sans aucun genre de standardisation ou vraie étude d'efficacité. L'intégration de l'IA va devenir une discipline à part entière qui manifestement manque encore beaucoup de personnel. Si vraiment l'IA a le potentiel qu'on dit, il va falloir faire en sorte que les employés utilisent des agents qui communiquent entre eux, que les contextes communs restent pertinents, que des workflows soient mis en place, des outils internes codés, maintenus et déployés... le tout certes avec l'aide de l'IA, mais demandant du travail humain pour adapter au contexte de l'entreprise ou de l'équipe.
Sécurité informatique. Plus on va pousser l'intégration, et plus ça va devenir un sujet. Les boîtes qui laisseront des IA avoir accès à tout sans aucun contrôle vont se faire défoncer.
En lien avec ce point, il est possible qu'on passe un jour à l'IA locale. Question de secret [2], de sécurité, et potentiellement de coûts. Ca va être de l'infra voire des jobs dans le ML pour spécialiser des modèles à des cas d'usage ou des contextes dans les cas les plus poussés.
Second point lié: ces mêmes effets sont exacerbés par le fait que l'IA est fortement subventionnée [1]. Des études parlent d'un rapport 18x entre prix d'un abonnement et coût réel pour OpenAI en calcul seul (hors entraînement, R&D, marge). Autrement dit, on peut assez raisonnablement dire qu'on utilise actuellement, allez, 10x plus d'IA que ce qui serait économiquement viable.
Il va donc y avoir davantage d'effort de rationalisation des dépenses, ce qui va encore complexifier l'adoption de l'IA, et rajouter à la main d'oeuvre ci-dessus. Et au premier ordre, les gens qui disent aujourd'hui aller beaucoup plus vite, vont devoir aller considérablement moins vite, finalement.
A partir de maintenant, faisons l'hypothèse peu charitable à mes arguments que l'on puisse scaler l'IA jusqu'à être infiniment compétente et gratuite.
Troisième point: l'IA ne réduit pas la charge mentale. Elle l'enlève à certaines tâches, et la laisse entièrement aux autres voire y rajoute. D'accord, je n'écris presque plus une ligne de code, maintenant je ne fais que de me creuser la tête sur des questions difficiles. On identifie donc une première limite à l'accélération potentielle de l'IA, sur sa portion la plus favorable. Celle de l'intellect et capacité à basculer de contexte de celui qui la manie.
Quatrième point: les métiers utilisant l'informatique (y compris celui de développeur) incluent de nombreuses tâches ne pouvant être traitées par l'IA. C'est la Loi d'Amdahl: même en réduisant à néant la part que l'IA peut accélerer, il resterait une part conséquente du temps de travail.
Avec ces deux points, j'argumente donc que si le temps de travail se décompose en A (l'IA le réduit) + B (l'IA ne le réduit pas), on reste à minima avec B + qA avec q > 0 dû au point 3. Mais certainement pas 0, même avec une IA infiniment puissante.
Ainsi la réduction de travail n'est pas dictée par les capacités de l'IA, mais par la capacité d'un individu à augmenter sa part de B (travail intellectuel nécessaire ou ne pouvant être traité par l'IA). Il en découle que:
ceux dont les tâches sont simples et peuvent être automatisées sans charge mentale supplémentaire ont le plus à craindre
ceux qui sont déjà limités par leur capacité intellectuelle ont très peu à craindre: leur charge de travail reste constante (ou même augmente un peu) avec une accélération modeste.
En conclusion, à mon avis, on va surtout voir une légère recomposition du paysage, avec seuls les métiers fortement accélérables et dont la composante intellectuelle est faible qui vont voir une réduction de main d'oeuvre. Cette réduction peut ensuite être contrebalancée par la nécessité de personnel (encore quasi inexistant) expert dans le déploiement de l'IA.
Au second ordre, l'accélération des métiers plus taxants intellectuellement, que je vais peut-être à tort traiter d'innovants, tendent à générer plus de problèmes qu'ils n'en résolvent. T'as accéléré un logiciel de conception, super, maintenant les ingénieurs vont optimiser les objets encore plus vite et ça va bloquer à l'expérimental ou à la manufacture. Etc. Donc in fine, création d'emploi.
Références
[1] https://arize.com/blog/ai-model-subsidies-ending-llm-inference-costs/ résume d'autres études faites à ce sujet: rapport 70x entre prix (au client) en API (payement par requête) et abonnement (limite alouée). Et estimation faite d'un rapport presque 18x entre prix facturé et coût réel pour l'inférence seule (sans compter aucune marge ni R&D).
[2] Voir preuve Navier-Stokes par OpenAI possiblement inspirée de logs d'usage d'un chercheur en mathématiques. Plus généralement, qui va faire confiance à des boîtes qui parfois se diversifient (mettons, Mistral qui part dans le calcul scientifique) et deviennent donc concurrentes avec TOUTES les données importantes de son entreprise?