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Toutes les études que nous avons pu trouver sur les effets de l'automatisation sur les emplois, dans un seul graphique
clément127 | flickr
Vous avez vu les gros titres : Les robots détruiront nos emplois et nous ne sommes pas prêts pour cela . Vous perdrez votre emploi au profit d'un robot - et plus tôt que vous ne le pensez . Les robots pourraient voler jusqu'à 800 millions d'emplois au cours des 13 prochaines années .
De telles histoires sont tentantes à prendre au pied de la lettre. Qui ne voudrait pas savoir si son gagne-pain, ou celui de ses enfants, sera bientôt en danger ?
Voici le problème : les conclusions citées émanent d'un large éventail d'études publiées par des entreprises, des groupes de réflexion et des instituts de recherche. Et leurs pronostics sont partout sur la carte. Ils arrivent si vite et si épais, en fait, que nous ici à Examen de la technologie MIT a décidé de commencer à garder un œil sur tous les chiffres que différents groupes ont trouvés sur les pertes d'emplois prévues (et certains gains) du fait de l'automatisation, des robots et de l'IA.
L'automatisation des emplois prévus créera et détruira
| Lorsque | Où | Travaux Détruit | Emplois créés | Prédicteur |
|---|---|---|---|---|
| 2016 | à l'échelle mondiale | 900 000 à 1 500 000 | Métra Martech | |
| 2018 | Emplois aux États-Unis | 13 852 530* | 3 078 340* | Forrest |
| 2020 | à l'échelle mondiale | 1 000 000-2 000 000 | Métra Martech | |
| 2020 | à l'échelle mondiale | 1 800 000 | 2 300 000 | Gartner |
| 2020 | échantillon de 15 pays | 7 100 000 | 2 000 000 | Forum économique mondial (WEF) |
| 2021 | à l'échelle mondiale | 1 900 000-3 500 000 | La Fédération Internationale de Robotique | |
| 2021 | Emplois aux États-Unis | 9 108 900* | Forrest | |
| 2022 | à l'échelle mondiale | 1 000 000 000 | Thomas Frey | |
| 2025 | Emplois aux États-Unis | 24 186 240* | 13 604 760* | Forrest |
| 2025 | Emplois aux États-Unis | 3 400 000 | AlerteScience | |
| 2027 | Emplois aux États-Unis | 24 700 000 | 14 900 000 | Forrest |
| 2030 | à l'échelle mondiale | 2 000 000 000 | Thomas Frey | |
| 2030 | à l'échelle mondiale | 400 000 000-800 000 000 | 555 000 000-890 000 000 | McKinsey |
| 2030 | Emplois aux États-Unis | 58 164 320* | Motomarine | |
| 2035 | Emplois aux États-Unis | 80 000 000 | banque d'Angleterre | |
| 2035 | Emplois au Royaume-Uni | 15 000 000 | banque d'Angleterre | |
| Pas de date | Emplois aux États-Unis | 13 594 320* | OCDE | |
| Pas de date | Emplois au Royaume-Uni | 13 700 000 | IPPR |
Comme vous pouvez le voir, personne n'est d'accord. Les prévisions vont d'optimistes à dévastatrices, différant de dizaines de millions d'emplois, même en comparant des délais similaires. Nous avons également trouvé de nombreuses prédictions axées sur les pertes dans une industrie , et beaucoup qui étaient le résultat d'une seule technologie , comme les véhicules autonomes.
Bien entendu, toutes les statistiques ne se valent pas. Les chiffres les plus souvent cités proviennent de trois endroits : un Étude d'Oxford 2013 (non répertorié dans le tableau) qui a déclaré que 47 % des emplois américains sont à haut risque d'automatisation au cours des prochaines décennies, un Étude de l'OCDE suggérant que 9% des emplois dans les 21 pays membres de l'organisation sont automatisables, et un rapport McKinsey de l'année dernière, qui indiquait que 400 à 800 millions d'emplois dans le monde pourraient être automatisés d'ici 2030.
En bref, bien que ces prédictions soient faites par des dizaines d'experts mondiaux en économie et en technologie, personne ne semble être sur la même longueur d'onde. Il n'y a vraiment qu'une seule conclusion significative : nous n'avons aucune idée du nombre d'emplois qui seront réellement perdus à cause du progrès technologique.
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Mise à jour : La note de bas de page du tableau a été clarifiée pour indiquer que certains des nombres d'emplois étaient des extrapolations par MIT Technology Review sur la base des pourcentages indiqués dans les rapports. L'étude d'Oxford de 2013 a été retirée du tableau à la demande des auteurs car elle ne donne pas de chiffre ou d'échelle de temps spécifique pour la perte d'emploi.