Ces données ont été initialement présentées dans la newsletter du 2 août 2023 disponible ici : https://www.trustinsights.ai/blog/2023/08/inbox-insights-artisanal-vs-ai-chatgpt-and-job-losses-8-2/.
Dans les journaux de données de cette semaine, examinons l’impact supposé de ChatGPT et d’outils similaires sur les emplois. L’une des grandes craintes des gens est que l’IA ne dévore tous les emplois, et même si de très nombreuses tâches seront confiées à l’IA, la technologie n’est pas encore suffisamment avancée pour accomplir des tâches entières (en supposant qu’un travail soit plus d’une tâche).
Alors, comment saurons-nous que l’IA devient un problème ? Quel serait un bon indicateur ? Une source de candidats serait le nombre de postes ouverts dans des emplois qui seraient fortement impactés par l’IA générative. Pour cette newsletter, nous avons sélectionné trois catégories : les emplois en information, les emplois en marketing et les emplois en développement de logiciels. L’IA générative a un impact sur les trois ; selon certaines estimations, 70 % de l’utilisation de ChatGPT est réalisée par les développeurs, donc tous les trois devraient être le canari proverbial de la mine de charbon.
Pour ce faire, nous pouvons nous tourner vers les données fournies par Indeed.com à la Réserve fédérale américaine de Saint-Louis, le système de données FRED. Indeed a publié un indice relatif des offres d’emploi dans divers domaines juste avant la pandémie, avec des données normalisées à 100 pour février 2020.
Jetons un coup d’œil à la situation dans son ensemble :
Ce que nous voyons dans le premier graphique ici sont les trois domaines que nous avons choisis et leurs indices relatifs pendant et après la pandémie. Notez la ligne verticale noire : c’est le jour où ChatGPT est arrivé sur les lieux.
Si ChatGPT avait un effet désastreux sur l’emploi, nous assisterions à un déclin beaucoup plus marqué que nous dans la période post-ChatGPT. L’un des défis posés par un ensemble de données comme celui-ci est que la pandémie elle-même impose d’énormes distorsions aux données. Ces effets sont impossibles à voir à l’œil nu ; pour l’identifier clairement, nous devons faire une comparaison mathématique des périodes dans les données pendant lesquelles la pandémie ne se produisait pas avec les périodes où elle se produisait – ainsi que tenir compte de la présence ou de l’absence de ChatGPT. Pour ce faire, nous utilisons une méthode statistique appelée correspondance du score de propension, qui est une forme de test A/B rétroactif.
Lorsque nous effectuons ce test, que voyons-nous ?
Nous voyons le contrôle de la pandémie, ce qui est tout à fait logique. Il y a moins de jours de pandémie depuis le déploiement de ChatGPT qu’avant, ce nombre devrait donc être négatif. Cela nous indique que le mécanisme de base fonctionne correctement.
Et nous constatons que les emplois en marketing, en développement et en information ont en moyenne AUGMENTÉ proportionnellement à des périodes similaires après le déploiement de ChatGPT plutôt qu’avant.
Et alors? Qu’est-ce que cela nous dit? Comme c’est normal pour les humains, nous surestimons l’impact à court terme d’une nouvelle technologie et nous sous-estimons son impact à long terme. Ce système de mesure nous aide à discerner les changements au fil du temps et constitue un élément – à condition que les données restent disponibles – à surveiller dans les mois et les années à venir. Des techniques comme celle-ci nous aideront à voir les changements au fur et à mesure qu’ils se produisent, et ils seront plus lents au début jusqu’à ce qu’ils ne se produisent plus. En effectuant régulièrement et fréquemment une analyse comme celle-ci, nous pouvons surveiller ces changements et savoir agir le plus tôt possible.
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