Anthropic : l'IA n'élimine pas (encore) les emplois

L’impact de l’IA sur l’emploi semble jusqu’à présent être moins important que prévu, selon un rapport d’Anthropic. Depuis fin 2022, aucune augmentation systématique du chômage n’a été constatée pour les travailleurs les plus exposés aux technologies de l’IA. Claude, le chatbot d’Anthropic, ne couvre actuellement que 33 % des tâches informatiques et mathématiques, bien qu’il soit théoriquement capable de les gérer presque toutes selon l’analyse. Lire l’article complet.

Les prédictions précédentes sur l’impact de l’IA prévoyaient une réduction drastique du besoin de main-d’œuvre humaine. L’année précédente, Dario Amodei avait affirmé que l’IA pourrait remplacer jusqu’à la moitié des emplois débutants dans un à cinq ans. En revanche, des observations récentes font état d’une productivité du travail plus lente que pendant le boom technologique des années 90.

Les préoccupations sur l’avenir persistent malgré ces constats. Sam Altman d’OpenAI a exprimé ses doutes sur la capacité de l’IA à provoquer une apocalypse de l’emploi, et le Nasdaq, propulsé par les actions liées à l’IA, a chuté récemment. Le scepticisme s’intensifie autour de l’efficacité complète de l’IA, surtout si elle ne peut accomplir toutes les tâches nécessaires à une économie moderne.

Les implications pour les entreprises françaises pourraient être une période de transition moins brutale et des investissements attentistes dans les technologies d’IA. Ceci est particulièrement pertinent dans le contexte du coût élevé des datacenters et des incertitudes économiques globales. L’acceptation publique et la volonté de supporter les coûts associés demeurent en question.

Concernant la concurrence, les discussions autour des capacités de l’IA révèlent que même les acteurs majeurs du secteur, comme Elon Musk, croient encore en une intelligence artificielle qui pourrait potentiellement tout accomplir, alimentant ainsi les débats sur l’avenir de ces technologies. La viabilité financière des entreprises développant des modèles d’IA reste critique, avec des investissements titanesques qui ne se traduisent pas encore par des revenus.

Les perspectives futures, selon la source, incluent une adoption rapide continue de l’IA dans les entreprises, mais la faisabilité d’une révolution totale grâce à l’IA est remise en question. La rentabilité à long terme et les coûts énergétiques croissants des datacenters constituent des obstacles majeurs dans cette transition.