Quels sont les secteurs dans lesquels l’IA va entraîner les plus gros bouleversements ?

D’un point de vue fonctionnel, nous estimons que les impacts les plus substantiels se feront ressentir au niveau des améliorations de productivité que cette technologie pourrait offrir aux fonctions cloud. D’un point de vue sectoriel, nous pensons que les secteurs des sciences de la vie, des services santé, de l’industrie manufacturière, des médias et de l’éducation pourraient être les plus touchés. Nous examinons également les potentielles implications de l’IA générative sur les politiques sociales. 

Quels emplois ou fonctions seront les plus touchés par l’adoption de l’IA générative ? 

Les fonctions administratives, en particulier celles impliquant la synthèse de documents, la gestion de calendriers et la saisie de données, seront considérablement impactées, car l'IA générative est déjà à même d’automatiser une grande partie de ces tâches. McKinsey estime que les managers consacrent 54% de leur temps à des tâches administratives. Par conséquent, l’automatisation de ces flux de travail pourra considérablement remodeler la journée de travail des employés occupant des fonctions administratives. 

Le codage sera également concerné car la génération, la révision et la sécurisation du code peuvent être augmentées par l'IA générative. L’humain demeurera central dans le développement de code, mais sera assisté par des outils lui assurant des gains de productivité substantiels. Microsoft, propriétaire de GitHub, a mené une étude sur l'impact de son produit GitHub Copilot sur la productivité des développeurs et a découvert que les développeurs qui utilisaient cette technologie pouvaient accomplir une tâche 56 % plus rapidement que ceux qui ne l'utilisaient pas. Une autre enquête de la société révèle que 92 % des développeurs basés aux États-Unis utilisent déjà l’IA. Enfin, Replit, un éditeur de logiciels qui permet aux développeurs d'écrire, d'exécuter et de partager du code, a estimé que ses produits d'IA générative destinés aux codeurs augmentaient la productivité de plus de 30%. 

Le service client : les fonctions de support et service client vont également évoluer avec l’introduction de l’IA générative, qui conduira à une meilleure efficacité et expérience client. Même si les interactions humaines dans ces fonctions resteront essentielles, le taux de résolution de demandes clients via les chatbots ou les assistants vocaux intelligents devrait réduire considérablement le besoin d’agents. McKinsey estime que l’IA générative pourrait réduireles coûts de l’ordre de 30 à 45 %. De même, un papier de recherche du NBER (National Bureau of EconomicResearch) estime des gains de productivité allant jusqu'à 35 % pour les agents de support client, avec des augmentations moyennes de 14%. Ces gains de productivité pourraient réduire le temps de travail et donc le nombre d’employés de l’industrie des services clients. Gartner prévoit des réductions potentielles de 20 à 30% des agents du service client d'ici 2026, tandis que les perspectives plus sombres d’un analyste chez Barclays prévoient presque 50% de réduction des effectifs des centres de relations clients. 

La conception graphique est un autre domaine qui sera impacté par l’IA générative, avec des outils comme FireFlyd’Adobe. Adobe a récemment affirmé que plus de 55 % des professionnels de la création graphique qui utilisent des outils d'IA générative bénéficient d'un gain de temps supérieur à 20 %. 

Quelles industries pourraient subir l’impact le plus profond de l’essor de l’IA générative ? 

Dans les sciences de la vie et la découverte de médicaments, l’IA générative peut accélérer et améliorer le processus de découverte de molécules, y compris la création de nouvelles molécules médicamenteuses, l’identification de nouvelles cibles moléculaires et la réutilisation de médicaments. Par exemple, la plateformeinClinico, outil d'IA générative de Insilico Medicine, a démontré une précision des prédictions de succès des essais cliniques de phase II de 79 %. Plus de 20 sociétés pharmaceutiques exploitent déjà cette plateforme, rationalisant le processus de développement de médicaments. Cette avancée est cruciale quand on sait que 90% des développements de médicaments échouent au stade clinique, ce qui entraîne des pertes économiques importantes. 

Services de santé. L’IA générative pourrait également avoir des impacts significatifs sur les services de santé, notamment en raison de la grande quantité de postes administratifs dans le secteur, comme la documentation clinique et la saisie électronique de dossiers de santé. Les dépenses administratives constituent un véritable problème dans le secteur de la santé aux États-Unis. Un rapport de HealthAffairs.org révèle que 15 à 30% des dépenses totales de santé sont attribuées aux coûts administratifs, dont au moins la moitié est considérée comme inefficace ou inutile. De plus, l’IA générative peut accompagner la création automatique de plans de traitements personnalisés pour les patients, en fonction de leurs antécédents médicaux, leurs symptômes et des rapports des médecins. 

Dans l’industrie manufacturière, l'IA générative peut être utilisée pour concevoir de nouveaux produits en générant de nombreuses conceptions possibles et en sélectionnant les conceptions optimales. Des entreprises, à l’instar de General Motors, utilisent déjà des algorithmes de conception générative pour optimiser les pièces et réduire le poids de leurs véhicules. 

L’industrie des médias, y compris la création visuelle et audio de films, de contenus courts, de jeux vidéo, etc., devrait être considérablement impactée par l'IA générative. La technologie peut aider à créer des animations complexes, des effets visuels ou des séquences musicales longues et coûteuses à produire manuellement. Combien de temps faudra-t-il avant que le premier film généré par l’IA remporte un Oscar ? Cela pose déjà des problèmes aux scénaristes d'Hollywood qui font grève pour des questions de rémunération mais aussi d'utilisation de l'IA générative dans leur secteur. 

Les services éducatifs devraient également être affectés par l’IA générative, avec des parcours d’apprentissage et des contenus éducatifs pour les apprenants. Les étudiants se servent de la technologie pour effectuer des recherchesplus efficacement, tandis que les professeurs peuvent l'utiliser pour optimiser la planification des cours ou des examens. 

Que pourrait signifier l’IA générative pour les politiques sociales et la politique en général ? 

Les avantages de l’IA générative, principalement centrés sur la productivité des travailleurs, soulève des questions sur l‘avenir de la main-d’œuvre. Par exemple, Goldman Sachs estime que deux-tiers des emplois aux États-Unis sont exposés, dans une certaine mesure, à l’automatisation et pourraient ainsi être affectés. 

Si l’IA générative a un impact aussi significatif sur l’économie et notre vie professionnelle, alors nous pouvons nous attendre à une refonte en profondeur des politiques sociales. À mesure que l’automatisation se répand, il y a fort à parier que les décideurs politiques vont devoir revoir les mesures en matière de sécurité sociale, en particulier celles relatives aux professions à haut risque d’automatisation. Les programmes de reconversion professionnelle pourraient devenir un thème central, contribuant à doter les travailleurs des compétences nécessaires pour évoluer dans une économie axée sur l’IA.  

Toutefois, les implications politiques ne se limitent pas à l’emploi. L’IA pourrait avoir un impact significatif sur la confidentialité et la sécurité des données, ce qui nécessite de porter un nouveau regard sur les réglementations existantes. Dans la sphère politique, l’IA générative pourrait aussi servir à des fins de désinformation, via les réseaux sociaux, facilitant la prolifération de comptes et de contenus. Les décideurs politiques seront confrontés à la menace croissante de la désinformation et à son impact sur les processus démocratiques, un problème déjà omniprésent dans de nombreux pays et qui n’aura cesse de s’amplifier. 

Comme pour toute avancée technologique, la clé sera de trouver un équilibre entre les avantages potentiels de l’IA générative et les nouveaux défis qu’elle présente. 

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