L’intelligence artificielle (IA), la robotique et d’autres formes de \u00ab automatisation intelligente \u00bb progressent \u00e0 un rythme rapide et ont le potentiel d’apporter de grands avantages pour l’\u00e9conomie, en stimulant la productivit\u00e9 et la cr\u00e9ation de nouveaux et de meilleurs produits et services. Dans un \u00e9tude1 plus t\u00f4t, nous avons estim\u00e9 que ces technologies pourraient contribuer jusqu’\u00e0 14% du PIB mondial d’ici 2030, ce qui \u00e9quivaut \u00e0 environ 15 billions $ \u00e0 des valeurs d’aujourd’hui. Pour les \u00e9conomies avanc\u00e9es comme les \u00c9tats-Unis, l’UE et le Japon, ces technologies pourraient \u00eatre la cl\u00e9 pour inverser la baisse de la croissance de la productivit\u00e9 observ\u00e9e depuis la crise financi\u00e8re mondiale. Mais ils pourraient produire aussi beaucoup de perturbations, notamment sur le march\u00e9 de l’emploi. En effet, une r\u00e9cente enqu\u00eate mondiale PwC a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que 37% des travailleurs se sont inqui\u00e9t\u00e9s de la possibilit\u00e9 de perdre leur emploi en raison de l’automatisation. Pour explorer davantage cette question, nous avons analys\u00e9 un ensemble de donn\u00e9es compil\u00e9es par l’OCDE qui examine en d\u00e9tail les t\u00e2ches impliqu\u00e9es dans les emplois de plus de 200.000 travailleurs dans 29 pays (27 de l’OCDE ainsi que Singapour et la Russie). S’appuyant sur des recherches ant\u00e9rieures par Frey et Osborne (Universit\u00e9 d’Oxford, 2013) 3 et Arntz, Gregory et Zierahn (OCDE, 2016) 4 nous avons estim\u00e9 la proportion des emplois existants qui pourraient \u00eatre un risque \u00e9lev\u00e9 d’automatisation par les ann\u00e9es 2030 pour: Chacun de ces 29 pays; Les diff\u00e9rents secteurs de l’industrie; Professions dans les industries; et les travailleurs des diff\u00e9rents sexes, les \u00e2ges et les niveaux d’\u00e9ducation. Nous identifions \u00e9galement comment ce processus pourrait se d\u00e9rouler sur la p\u00e9riode des ann\u00e9es 2030 en trois vagues qui se chevauchent: 1. vague Algorithme: mis l’accent sur l’automatisation des t\u00e2ches informatiques simples et l’analyse des donn\u00e9es structur\u00e9es dans des domaines tels que la finance, l’information et des communications – ce qui est d\u00e9j\u00e0 en bonne voie . 2. vague d’augmentation: l’accent sur l’automatisation des t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives telles que remplir des formulaires, la communication et l’\u00e9change d’informations gr\u00e2ce au soutien technologique dynamique, et l’analyse statistique des donn\u00e9es non structur\u00e9es dans des environnements semi-contr\u00f4l\u00e9es telles que les drones et les robots dans les entrep\u00f4ts – c’est \u00e9galement en cours , mais est susceptible de venir \u00e0 maturit\u00e9 dans les ann\u00e9es 2020. 3. vague Autonomie: ax\u00e9e sur l’automatisation du travail physique et dext\u00e9rit\u00e9 manuelle et la r\u00e9solution de probl\u00e8mes dans des situations mondiales de r\u00e9elles dynamiques qui n\u00e9cessitent des actions sensibles, telles que la fabrication et le transport (v\u00e9hicules par exemple, sans conducteur) – ces technologies sont d\u00e9j\u00e0 en cours de d\u00e9veloppement, mais peut ne viennent \u00e0 maturit\u00e9 \u00e0 l’\u00e9chelle de l’\u00e9conomie \u00e0 l’\u00e9chelle dans les ann\u00e9es 2030. Nos estimations sont bas\u00e9es principalement sur la faisabilit\u00e9 technique de l’automatisation, dans la pratique l’\u00e9tendue r\u00e9elle de l’automatisation peut \u00eatre moins, en raison de diverses contraintes \u00e9conomiques, juridiques, r\u00e9glementaires et organisationnelles. Tout simplement parce que quelque chose peut \u00eatre automatis\u00e9e en th\u00e9orie ne signifie pas qu’il sera \u00e9conomiquement ou politiquement viable dans la pratique. Traduit a\u0300 l'aide de Google Translate<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
L’intelligence artificielle (IA), la robotique et d’autres formes de \u00ab automatisation intelligente \u00bb progressent \u00e0 un rythme rapide et ont le potentiel d’apporter de grands avantages pour l’\u00e9conomie, en stimulant la productivit\u00e9 et la cr\u00e9ation de nouveaux et de meilleurs produits et services. Dans un \u00e9tude1 plus t\u00f4t, nous avons estim\u00e9 que ces technologies pourraient contribuer jusqu’\u00e0 14% du PIB mondial d’ici 2030, ce qui \u00e9quivaut \u00e0 environ 15 billions $ \u00e0 des valeurs d’aujourd’hui. Pour les \u00e9conomies avanc\u00e9es comme les \u00c9tats-Unis, l’UE et le Japon, ces technologies pourraient \u00eatre la cl\u00e9 pour inverser la baisse de la croissance de la productivit\u00e9 observ\u00e9e depuis la crise financi\u00e8re mondiale. Mais ils pourraient produire aussi beaucoup de perturbations, notamment sur le march\u00e9 de l’emploi. En effet, une r\u00e9cente enqu\u00eate mondiale PwC a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que 37% des travailleurs se sont inqui\u00e9t\u00e9s de la possibilit\u00e9 de perdre leur emploi en raison de l’automatisation. Pour explorer davantage cette question, nous avons analys\u00e9 un ensemble de donn\u00e9es compil\u00e9es par l’OCDE qui examine en d\u00e9tail les t\u00e2ches impliqu\u00e9es dans les emplois de plus de 200.000 travailleurs dans 29 pays (27 de l’OCDE ainsi que Singapour et la Russie). S’appuyant sur des recherches ant\u00e9rieures par Frey et Osborne (Universit\u00e9 d’Oxford, 2013) 3 et Arntz, Gregory et Zierahn (OCDE, 2016) 4 nous avons estim\u00e9 la proportion des emplois existants qui pourraient \u00eatre un risque \u00e9lev\u00e9 d’automatisation par les ann\u00e9es 2030 pour: Chacun de ces 29 pays; Les diff\u00e9rents secteurs de l’industrie; Professions dans les industries; et les travailleurs des diff\u00e9rents sexes, les \u00e2ges et les niveaux d’\u00e9ducation. Nous identifions \u00e9galement comment ce processus pourrait se d\u00e9rouler sur la p\u00e9riode des ann\u00e9es 2030 en trois vagues qui se chevauchent: 1. vague Algorithme: mis l’accent sur l’automatisation des t\u00e2ches informatiques simples et l’analyse des donn\u00e9es structur\u00e9es dans des domaines tels que la finance, l’information et des communications – ce qui est d\u00e9j\u00e0 en bonne voie . 2. vague d’augmentation: l’accent sur l’automatisation des t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives telles que remplir des formulaires, la communication et l’\u00e9change d’informations gr\u00e2ce au soutien technologique dynamique, et l’analyse statistique des donn\u00e9es non structur\u00e9es dans des environnements semi-contr\u00f4l\u00e9es telles que les drones et les robots dans les entrep\u00f4ts – c’est \u00e9galement en cours , mais est susceptible de venir \u00e0 maturit\u00e9 dans les ann\u00e9es 2020. 3. vague Autonomie: ax\u00e9e sur l’automatisation du travail physique et dext\u00e9rit\u00e9 manuelle et la r\u00e9solution de probl\u00e8mes dans des situations mondiales de r\u00e9elles dynamiques qui n\u00e9cessitent des actions sensibles, telles que la fabrication et le transport (v\u00e9hicules par exemple, sans conducteur) – ces technologies sont d\u00e9j\u00e0 en cours de d\u00e9veloppement, mais peut ne viennent \u00e0 maturit\u00e9 \u00e0 l’\u00e9chelle de l’\u00e9conomie \u00e0 l’\u00e9chelle dans les ann\u00e9es 2030. Nos estimations sont bas\u00e9es principalement sur la faisabilit\u00e9 technique de l’automatisation, dans la pratique l’\u00e9tendue r\u00e9elle de l’automatisation peut \u00eatre moins, en raison de diverses contraintes \u00e9conomiques, juridiques, r\u00e9glementaires et organisationnelles. Tout simplement parce que quelque chose peut \u00eatre automatis\u00e9e en th\u00e9orie ne signifie pas qu’il sera \u00e9conomiquement ou politiquement viable dans la pratique. [googletranslate_fr]<\/p>\n","protected":false},"template":"","reference-tag":[],"reference-type":[436],"class_list":["post-129685","reference","type-reference","status-publish","hentry","reference-type-white-paper"],"acf":{"citation":"Hawksworth, J., Berriman, R., and Goel, S. (2018). Will robots really steal our jobs? An international analysis of the potential long term impact of automation. London, UK: . Retrieved from https:\/\/www.pwc.co.uk\/services\/economics-policy\/insights\/the-impact-of-automation-on-jobs.html.","authors":"Hawksworth, J., Berriman, R., and Goel, S.","org":"PricewaterhouseCoopers (PwC)","year":"2018","title_fr":null,"editors_hidden":"","publication":"","publication_fr":null,"volume":"","issue":"","Series":"","SeriesNumber":"","page_range":"1\u201343","publisher_city":"London","publisher_state":"UK","publisher":"","abstract_en":null,"abstract_fr":null,"keywords":"Analysis, Employment opportunity, Employment projection, Future, Job requirements, OECD country, Occupation, Policy implications, Skill needs, Skill obsolescence, Technological change","paywall":"0","doi":"","isbn":"","url":"https:\/\/www.pwc.co.uk\/services\/economics-policy\/insights\/the-impact-of-automation-on-jobs.html","url_fr":null,"url_amazon":"","TRACK":"0"},"yoast_head":"\n