Le paradoxe de la productivité de l'IA

La productivité du travail a connu un déclin significatif au cours de la dernière décennie, même si l'intelligence artificielle a contribué à remplacer les tâches répétitives du travail quotidien.

L’IA augmente-t-elle réellement la productivité au travail ? Photo : LinkedIn .

Face aux inquiétudes croissantes concernant les pertes d'emplois liées à l'IA, les optimistes affirment qu'il s'agit simplement d'un outil permettant d'accroître la productivité, bénéfique à la fois pour les travailleurs et pour l' économie . Le PDG de Microsoft, Satya Nadella, suggère que les utilisateurs n'ont qu'à définir leurs objectifs, tandis que les agents d'IA automatisés planifieront, exécuteront et apprendront de manière autonome sur tous les systèmes.

Cependant, l'IA crée un « piège de la productivité », incitant un nombre croissant de personnes à l'utiliser, voire à en devenir dépendantes. Cela entraînera un déclin de l'introspection et des capacités de résolution de problèmes, et plus grave encore, affectera la créativité et les innovations dans la vie.

Privilégier la quantité à la qualité.

D'après le Financial Times, les outils d'IA seraient idéaux lorsque les performances suffisent à résoudre les problèmes de productivité. Le journal souligne qu'au cours des cinquante dernières années, de nombreux ordinateurs, supposément plus rapides que jamais, ont été développés, mais que le taux de croissance de la productivité du travail dans les économies développées a ralenti, passant d'environ 2 % par an dans les années 1990 à seulement 0,8 % aujourd'hui.

Avec l'avènement des ordinateurs, d'Internet et la mise en réseau mondiale des talents, les découvertes scientifiques auraient dû se multiplier. Pourtant, la productivité de la recherche a diminué. Un scientifique produit aujourd'hui moins d'idées révolutionnaires par dollar investi que son prédécesseur dans les années 1960.

L’économiste Gary Becker a un jour souligné que les parents sont confrontés à un choix entre « qualité et quantité ». Par exemple, plus ils ont d’enfants, moins ils sont susceptibles d’investir dans chacun d’eux individuellement. Il se pourrait que le même phénomène se produise avec l’innovation.

Trop de projets menés de front peuvent nuire à la créativité. Photo : Adobe Stock.

Des études à grande échelle sur la production de brevets confirment que le nombre de projets entrepris est inversement proportionnel à la probabilité de percées majeures. Ces dernières décennies, les articles scientifiques et les brevets constituent de plus en plus des contributions progressives plutôt que des avancées majeures.

Parallèlement, de grands esprits à travers l'histoire l'ont compris. Isaac Newton disait qu'il « garde toujours un problème devant lui… jusqu'à ce que les premières étincelles de lumière apparaissent, peu à peu, et finissent par jaillir en une lumière claire et complète ». « La créativité, c'est dire non à mille choses », approuvait Steve Jobs.

« Le piège des capacités moyennes de l'IA »

M. Ho Quoc Tuan, directeur du master en finance et comptabilité de l'université de Bristol, a évoqué le concept du « piège de la compétence moyenne de l'IA ». Les emplois qui requièrent fréquemment les compétences d'une personne moyenne impliquent souvent de nombreuses tâches répétitives et suivent des processus clairs et quantifiables. Or, selon lui, c'est précisément là que réside la force exceptionnelle de l'IA.

Les modèles de langage à grande échelle (LLM) ont tendance à privilégier ce que les statistiques considèrent comme un consensus général. Si l'on demandait à un chatbot de lire un texte du XIXe siècle, il « prouverait » que les humains ne pouvaient pas voler avant les frères Wright.

Une étude publiée dans Nature en mars 2025 a démontré que, si les technologies d'apprentissage automatique peuvent contribuer à réduire les tâches scientifiques répétitives, les véritables avancées intellectuelles restent l'apanage de l'humain. M. Tuan a également soutenu que le repli sur soi, la réticence à prendre des risques et le manque d'esprit critique constituent des faiblesses fatales à l'ère de l'IA.

Demis Hassabis, responsable de l'équipe de Google DeepMind qui a développé AlphaFold, un modèle capable de prédire la forme des protéines, est considéré comme l'une des plus grandes réussites scientifiques en intelligence artificielle à ce jour. Mais même lui reconnaît que parvenir à une intelligence artificielle véritablement générale nécessitera encore « beaucoup plus d'innovations ».

AlphaFold, le projet scientifique récompensé par le prix Nobel, a également besoin de « plus d'innovations ». Photo : Google Deepmind.

Dans un avenir proche, l'IA contribuera principalement à accroître l'efficacité plutôt qu'à stimuler l'innovation. Une enquête publiée sur arXiv , menée auprès de plus de 7 000 travailleurs du savoir, a révélé que ceux qui utilisent l'IA de manière très productive ont réduit leur temps de traitement des courriels de 3,6 heures en moyenne par semaine (soit 31 %), tandis que le temps consacré aux tâches collaboratives est resté quasiment inchangé.

Toutefois, si chacun délègue ses réponses par courriel à ChatGPT, le nombre de courriels dans les boîtes de réception risque d'augmenter, compromettant ainsi l'efficacité initiale. D'après le Financial Times , l'expérience de la reprise de la productivité aux États-Unis dans les années 1990 montre que les avantages d'un nouvel outil s'estompent rapidement s'il n'est pas accompagné de véritables innovations.

Source : https://znews.vn/nghich-ly-nang-suat-cua-ai-post1561451.html