Outlook détruit plus d’emplois que l’IA (pour l’instant?)
La tête et les jambes - Edition spéciale 20 ans #3
Bonjour, je suis Pierre Blanc, Président d’Athling. Dans le cadre des 20 ans du cabinet, je souhaitais partager avec vous une rétrospective (tonique) de 20 ans de conseil sur les principaux enjeux de nos clients, et ébaucher des pistes de réflexion pour les 20 prochaines années (en toute modestie).
⏱ 7’, c’est le temps nécessaire pour lire l’intégralité de cette édition spéciale (pub comprise). Les vidéos sont courtes. Prévoyez 2’ à 2’30 par vidéo.
💬 Bien entendu, vous l’aurez compris, il faut comprendre le titre comme une métaphore et non comme la promotion d’un logiciel 😂.
🤖 Nos analyses et nos chiffres sur l’impact de l’intelligence artificielle (IA) sur le travail, les métiers, les compétences et l’emploi s’appuient sur 2 outils que nous avons développés en interne: le score IA (notation macro) et le scan IA, appelé également GPS2IA (cartographie quantifiée des déformations des activités / tâches / compétences). Ils sont opérationnels, prêts à l‘emploi et déjà mis en oeuvre pour près de 300 métiers. Si vous voulez une démo, ✍ contactez-nous via l’adresse ask@athling.com.
📅 Athling fête ses 20 ans en 2020. Et oui déjà 20 ans! Inscrivez-vous à notre événement Anniversaire 🍰 sur LinkedIn ici. Ce sera mardi 15 décembre 2020 à 8h (et c’est gratuit)!
“Athling a permis de mettre à bas quelques tabous et de démystifier l’intelligence artificielle”. Cette citation, nous la devons à Emilie Rousseau, Directrice Branches et Observatoire de l’Opcommerce. Emilie nous fait l’honneur et l’amitié d’être l’un de nos 4 grands témoins pour nos 20 ans (🙏 Emilie). Elle évoque dans 3 courtes vidéos l’étude qu’elle a pilotée sur l’impact de l’IA sur les métiers du commerce et de la distribution. De quand date cette étude? Du mois de décembre 2019 (accessible ici). En effet, la réalité est plus complexe que les slogans réducteurs.
🎬 La preuve dans une de ses 3 vidéos ici
Ça y est, nous ne sommes pas (plus) les seuls à le dire! La Task-Force du fameux Massachusetts Institute of Technology (MIT) sur le futur du travail, lancée en 2018, vient de rendre son premier rapport. Tout un programme dans son titre: “Building Better Jobs in an Age of Intelligent Machines”. Cette nouvelle publication de référence coordonnée par David Autor, entre autres, une autorité sur la question, tire à peu près les mêmes conclusions ici.
Embarquement immédiat dans cette édition spéciale pour une synthèse croisée de ce rapport et de nos récentes analyses sur l’IA et sur le travail! IA et travail, un drôle d’attelage, non?
Un dernier mot… 🙏 à nos primo-relecteurs de l’écosystème IA et RH français de leurs retours nombreux: Armando, Bernard, Bertrand, Cécile, Christophe, Emilie, Franca, François, Frédéric (2), Guy, Isabelle, Jean, Jean-Marc, Jean-Martin, Jean-Pierre, Marc, Marie, Marienne, Martin, Nicolas, Nouamane, Pierre, Raphaëlle, Régis, William. Ils ont relu, forwardé, commenté et amélioré cette édition spéciale.
🎬 Allez un autre (dernier) mot rapide…🙏 à nos 3 autres grands témoins pour nos 20 ans, Vincent Salimon (CEO de BMW France Group) ici, Hugues Brasseur (Directeur général de la Caisse régionale du Crédit Agricole Anjou Maine) ici et Jean-Louis Kiehl (Président de Crésus) ici.
Bonne lecture et restons connectés!
😁 | Athling 1 - 1 MIT | #1 Métier automatisable ≠ Métier automatisé
De manière générale, notre pratique terrain depuis des années nous a appris qu’un métier n’était que très très rarement automatisé à 100%, mais bien plus via des tâches ou des bouts de processus. Mais même à cette échelle, implémenter des cas d’application novateurs de technologie IA (ou de toute autre technologie de pointe) dans des processus matures est un travail de recomposition de longue haleine, qui ne peut que grever à court et moyen terme la productivité globale des opérations. Parfois, cette productivité des nouveaux processus mixtes old-new peut même décroître, sans compter le coût du projet lui-même. Comme le dit le MIT: “[there is] extended time for broad diffusion, […] retrofitting older [equipments] with state-of-the art technology is a disruptive and risky investment”.
👀 Vous voulez en savoir plus? Tout (ou beaucoup) est dit dans 2 de nos newsletters:
NL#9 AIconomics ici
NL#7 It’s a whole different story ici
😅 | Athling 2 - 2 MIT | #2 Significant technology is not always the newest technology
La maturation lente des outils entraîne un effet de mille-feuilles technologique. Le MIT prend l’exemple de l’industrie. Hors automobile, les industries n’adoptent (pas ou très marginalement) de robots autonomes, mais elles investissent par contre dans la conception assistée par ordinateur (CAO), une technologie des années 1970, et/ou des procédés avancés de soudage, le tout sans se débarrasser de leurs vieux équipements pour satisfaire certaines commandes. Donc dans le cas de l’industrie, la technologie transformante est la CAO, pas l’IA. Dans la logistique, la technologie transformante est le logiciel de gestion et la puce RFID (technologie des années…1940), pas l’IA. Les exemples foisonnent. La raison? Les grandes entreprises industrielles ne pèsent que 2% des entreprises en nombre et 50% en effectifs. Le reste, ce sont des petites entreprises au sens américain du terme, c’est-à-dire avec moins de 500 employés. Elles ne peuvent pas se permettre des rééquipements complets synonymes d’investissements conséquents, mais un ajustement progressif… elles ne peuvent pas non plus mettre à la poubelle leurs carnets de commandes sur les old-technologies pour les beaux yeux de l’IA et des techno-prophètes hors-sol.
Athling a backtesté la fameuse étude Oxford (2013) au mois d’avril dernier. L’occasion d’un (vrai) plongeon dans les données américaines sur l’emploi. Nous notions que les seuls métiers significatifs (+100 000 employés) dont les effectifs ont baissé entre 2012 et 2019 sont les secrétaires et les chargés de recouvrement. Et ces emplois perdus (de l’ordre de 400 000 unités aux US sur ces deux familles de métiers cumulées) ne l’ont pas été à cause de technologies révolutionnaires, mais bien plutôt de maturité d’outils anciens (calendrier type Outlook, progiciels de relation client de bout en bout, etc.).
✍ Votre agenda outlook est-il en train de comploter contre vous? Demandez-nous notre note d’avril 2020 sur le backtesting de l’étude d’Oxford 7 ans après en nous envoyant un email à l’adresse ask@athling.com.
😇 | Athling 3 – 3 MIT | #3 It’s not all about technology
La technologie n’est au final aujourd’hui qu’un facilitateur des opérations des entreprises. Une évidence, me direz-vous. Or, l’offre et la demande sont les premiers facteurs de développement des métiers et des effectifs. Certes, de nombreuses tâches du métier de chauffeur pourraient à terme être automatisées grâce aux véhicules autonomes. En attendant, la croissance du e-commerce a créé des opportunités pour 130 000 postes de chauffeurs supplémentaires de 2012 à 2019 aux US. Idem dans la logistique, où, pendant que tout le monde a les yeux rivés sur des entrepôts 100% automatiques, plus de 800 000 postes ont été créés dans ce secteur. En d’autres termes, le déploiement de la technologie ne progresse pas assez vite pour répondre à la demande dans certains secteurs, d’où le recours (parfois massivement) au facteur travail pour soutenir la croissance.
Et rien ne dit que les nouveaux entrants dans la logistique ou le transport routier perdront massivement leurs emplois si la technologie parvient à automatiser un jour le poste qu’ils occupaient à leur arrivée dans le secteur. Car les postes de travail et les métiers se transforment : comme le dit le MIT (cf. graphique ci-dessous), 60% des métiers exercés en 2018 n’existaient pas en 1940. 60% sur 80 ans, ce n’est pas 85% à horizon 10 ans comme l’annoncent des prédicateurs à la pensée magique. Un réarrangement capital/travail s’élabore constamment, tant que la demande sous-jacente suit. Attention cependant, une partie de ce déplacement (par exemple +43% de managers) est sans doute due aussi à des changements de libellés des métiers. Il faut donc mener ces analyses au niveau des activités.
💬 Scoop! Dans un prochain numéro, nous comparerons les activités avant/aujourd’hui sur un même libellé de métier.
🤔 | #4 So what ? Alors tout va (si) bien ?
Evidemment, les équilibres quantitatifs ne résument pas toute la situation. Il y a des déséquilibres qualitatifs dans la transformation des emplois en lien avec les nouvelles technologies:
Potentiel “effet covid”: la crise économique liée à la covid-19 pourrait constituer une sorte de trou d’air dans la dynamique de recomposition capital/travail avec une tentation de réduire les effectifs/embauches et de compenser avec des low-tech (RPA (robotic process automation), simplification de processus, externalisation, etc.). Reste à l’identifier et à l’estimer.
Polarisation des emplois et salaires faibles: en termes réels, le salaire minimum horaire en 2020 aux US est revenu au niveau de… 1950, malgré un pic entre 1955 et 1975.
Protection par les conventions collectives en recul : c’est très vrai aux US, mais c’est le cas aussi dans la moyenne des pays de l’OCDE. Le pourcentage d’actifs couverts par un accord collectif est passé de 50% en 1948 à 40% en 2018. En cause notamment les nouveaux statuts non-salariés: plateformes, travail temporaire, sous-traitance, etc. Ajoutons à cela l’atonie (extinction? disparition?) du dialogue social. Le MIT parle de marché du travail fissuré.
Qu’en retirer?
1️⃣ Le constat du MIT est amer sur l’état du marché du travail aux US, mais dédouane l’IA (comme nous le signalons depuis des années). Au contraire, il est plutôt optimiste sur les capacités de traction des nouvelles technologies sur l’emploi car celles-ci ne vont “remplacer” les arrangements productifs capital/travail existants que sur le long terme (plusieurs décennies), et en même temps restructurer des filières entières, par exemple le test et l’homologation des véhicules autonomes, avec un degré de rigueur proche de celui du secteur aérien actuel. Il anticipe alors des nouvelles entreprises et de nouveaux emplois à la clé.
2️⃣ Rapporté à la France, ce constat semble juste, sauf que la structuration de filières innovantes y sera plus difficile compte tenu des différences entre les écosystèmes d’innovation américain et français. Ensuite, les caractéristiques de notre marché de l’emploi sont très éloignées de celles des US. Il est notamment moins polarisé et plus encadré (conventions collectives, retraites, etc.), mais il est aussi moins dynamique. La vigilance reste donc de mise… et les copier-coller sont à éradiquer.
3️⃣ La question de l’IA et de l’emploi est beaucoup trop sérieuse pour en rester à la citation de pourcentages picorés dans les synthèses d’études universitaires aussi pointues soient-elles (et sortis de leur contexte). Vous connaissez notre mantra: “Soulever le capot et mettre les mains dans le cambouis”. Tout d’abord, lisez ces études (et pas que les synthèses ou les extraits dans les médias ou sur les réseaux sociaux).
✍ Vous n’avez pas le temps? Interrogez-nous dessus via ask@athling.com… c’est gratuit pour la première sollicitation (pour la deuxième, la troisième… discutons-en)!
👀 Pierre Bayard vient de publier un livre aux éditions Minuit au titre évocateur: Comment parler des faits qui ne se sont pas produits? Il est coutumier du fait… avec Comment parler des livres que l'on n'a pas lus? (2007) et Comment parler des lieux où l'on n'a pas été? (2012). Bientôt la sortie de Comment parler des études que l’on n’a pas étudiées? (éditions Athling, 2021)… #staytuned
4️⃣ Mais THE question est celle du travail. Le grand oublié. Que demande-t-on à l’heure de la Covid-19? De travailler! Que demandent les employeurs et les employés? De travailler! Il est (plus que) temps de bosser le sujet et de prendre soin du travail. Au boulot! En abordant en priorité le travail, vous tirerez le fil des compétences.
5️⃣ Dorénavant vous savez qu’Oxford et ses universitaires brillants ne sont plus orphelins. David Autor publie régulièrement sur ces questions. Daron Acemoglu, Pascual Restrepo, Dani Rodrik, Anton Korinek… également. Les citer est synonyme d’ouverture et de profondeur de la part de votre interlocuteur.
✍ Vous voulez en savoir plus sur l’un d’eux? Contactez-nous via ask@athling.com en précisant son nom… là c’est gratuit pour la première sollicitation (comme d’hab) !
👉 Si vous les placez dans la prochaine conversation que nous aurons ensemble, vous gagnez un cadeau… si, si, vous avez bien lu… vous gagnez un cadeau. Quel cadeau? Surprise!
🎬 Comment diagnostiquer l’impact de l’IA sur votre organisation et vos métiers? demandez le score IA développé par Athling. Emilie Rousseau de l’Opcommerce, pour qui nous avons analysé près de 200 métiers, est la mieux placée pour en parler ici.
6️⃣ Vous avez maintenant des raisons pour vous référer à l’étude du MIT plutôt qu’à celle d’Oxford. Les approches macro (métiers) et micro (tâches, activités) sont très complémentaires. Elles doivent être confrontées au terrain et complétées d’indicateurs de potentiel afin de confirmer l’intérêt ou non de l’automatisation, voire la croissance ou non de l’emploi.
“Les événements que nous vivons montrent à l’évidence que l’être humain ne peut se résumer à une variable d’ajustement par rapport à la technologie et encore moins à un pourcentage. L’automatisation de tâches est indispensable. Mais lesquelles? Pour y répondre, notre méthodologie s’appuie sur 3 piliers: [#1] la combinaison d’approches macro et micro, [#2] une forte dimension terrain et [#3] l’identification des outils.” (Communiqué de presse du 21 avril 2020 ici)
Qui pour jouer le rôle d’arbitre dans vos organisations? La Direction des ressources humaines, bien sûr. C’est pourquoi nous avons crée en 2017 l’acronyme DRHM pour Direction des ressources humaines et machines. Leurs premières missions? Lire les études ou les nôtres ou nos synthèses, soulever le capot… (vous connaissez la suite de la citation).
🛑 Dernière minute!
Le Global Partnership on Artificial Intelligence (GPAI) a tenu un sommet les 3 et 4 décembre derniers à Montréal. Parmi les 5 groupes de travail, l’un est concentré sur le futur du travail. Les autres? L’usage responsable de l’IA, la gouvernance des données, l’IA et gestion de la pandémie, l’innovation et commercialisation. 53 cas d’usage ont été extraits grâce à une enquête internationale dans 8 pays (si vous les trouvez, envoyez-les nous via ask@athling.com). Ils sont complétés d’appréciations qualitatives des dirigeants. Le rapport en version française est téléchargeable ici:
Le bon tuyau: la partie D du livrable 3 sur l’incidence de l’IA sur le travail avec des verbatims intéressants (pages 22 et 23). Mais, comment ont-ils été sélectionnés? Quelle représentativité?
Le moins bon point: des cas d’usages décrits de manière très succincte et une approche par verbatims/enquête qualitative intéressante mais qui relève du “cas particulier”. Cela rend finalement les retours d’expérience peu généralisables. Beaucoup de rewording d’études macro existantes qui datent (cf. la bibliographie en fin de rapport). Rien sur le travail, sur le quanti (une question brûlante mais qu’il devient de plus en plus difficile d’éviter).
#QuetionTheFuture #VisionInAction
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