Selon une analyse de McKinsey, l'IA générative peut accroître considérablement la productivité du travail dans l'ensemble de l'économie. Mais cela nécessitera des investissements pour soutenir les travailleurs lorsqu'ils changent d'activité ou d'emploi.

L'impact de l'IA générative sur la productivité est de plus en plus analysée. Et il en ressort souvent des avantages décisifs. C’est le constat que nous faisons après la lecture de l’imposant rapport de McKinsey.

L'IA générative aura un impact significatif dans tous les secteurs d'activité. La banque, la haute technologie et les sciences de la vie sont parmi les industries qui pourraient voir l'impact le plus important en termes de pourcentage de leurs revenus grâce à l'IA générative.



Mais selon les analystes de ce cabinet, environ 75 % de la valeur que les cas d'utilisation de l'IA générative pourraient apporter se situent dans quatre domaines :
  • Les opérations clients
  • Le marketing
  • Les ventes
  • L'ingénierie logicielle et la R&D.
Dans 16 fonctions commerciales, McKinsey a examiné 63 cas d'utilisation dans lesquels la technologie peut relever des défis commerciaux spécifiques de manière à produire un ou plusieurs résultats mesurables.

Changer l'anatomie du travail





Les exemples incluent la capacité de l'IA générative à soutenir les interactions avec les clients, à générer un contenu créatif pour le marketing et les ventes, et à rédiger un code informatique basé sur des invites en langage naturel, parmi de nombreuses autres tâches.

Dans le secteur bancaire, par exemple, la technologie pourrait apporter une valeur supplémentaire de 200 à 340 milliards de dollars par an si les cas d'utilisation étaient pleinement mis en œuvre.  

Potentiel d'automatisation technique

Dans le secteur de la vente au détail et des biens de consommation emballés, l'impact potentiel est également important, de l'ordre de 400 à 660 milliards de dollars par an.

L'IA générative a le potentiel de changer l'anatomie du travail, en augmentant les capacités des travailleurs individuels par l'automatisation de certaines de leurs activités.

L'IA générative actuelle et d'autres technologies ont le potentiel d'automatiser des activités professionnelles qui absorbent aujourd'hui 60 à 70 % du temps des salariés.

L'accélération du potentiel d'automatisation technique est largement due à la capacité accrue de l'IA générative à comprendre le langage naturel, qui est nécessaire pour les activités professionnelles représentant 25 % du temps de travail total.

Ainsi, l'IA générative a plus d'impact sur le travail de connaissance associé à des professions dont les salaires et les exigences en matière d'éducation sont plus élevés que sur d'autres types de travail.

Le rythme de la transformation de la main-d'œuvre est susceptible de s'accélérer, compte tenu de l'augmentation du potentiel d'automatisation technique.

« Nos scénarios d'adoption actualisés, y compris le développement technologique, la faisabilité économique et les délais de diffusion, nous amènent à estimer que la moitié des activités professionnelles actuelles pourraient être automatisées entre 2030 et 2060, avec un point médian en 2045, soit environ dix ans plus tôt que dans nos estimations précédentes », lit-on dans ce rapport.

L'IA générative pourrait permettre une croissance de la productivité du travail de 0,1 à
0,6 % par an jusqu'en 2040, en fonction du taux d'adoption de la technologie et du redéploiement du temps de travail vers d'autres activités.

Toutefois, les travailleurs auront besoin d'aide pour acquérir de nouvelles compétences, et certains changeront de métier. Si les transitions des travailleurs et les autres risques peuvent être gérés, l'IA générative pourrait contribuer de manière substantielle à la croissance économique et soutenir un monde plus durable et inclusif.

L'ère de l'IA générative ne fait que commencer. « L'enthousiasme pour cette technologie est palpable et les premiers projets pilotes sont convaincants. Mais il faudra du temps pour que les avantages de la technologie se concrétisent pleinement, et les dirigeants des entreprises et de la société ont encore des défis considérables à relever », préviennent les auteurs du rapport.

Il s'agit notamment de gérer les risques inhérents à l'IA générative, de déterminer les nouvelles compétences et capacités dont la main-d'œuvre aura besoin et de repenser les processus opérationnels de base tels que le recyclage et le développement de nouvelles compétences.