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Artificial Intelligence and the Future of Work

Intelligence Artificielle et Avenir du Travail
Salima Benhamou
p. 57-88

Résumés

Cet article analyse comment l’intelligence artificielle (IA) peut transformer le travail en tenant compte à la fois du potentiel de cette technologie et de ses limites. L’approche sectorielle adoptée dans cet article, centrée sur les secteurs de la santé, des transports et des banques, permet d’identifier les opportunités et les risques potentiels sur l’évolution des conditions de travail, sur la dynamique d’apprentissage et des compétences ainsi que sur les pratiques managériales. L’analyse a montré que toutes les tâches qui composent un emploi ne peuvent pas être automatisées avec l’IA. Dans de nombreuses situations, les dispositifs « intelligents » sont utilisés de manière complémentaire aux tâches effectuées par les humains. Ainsi, indépendamment de l’impact de l’IA sur le niveau d’emploi, le déploiement de l’IA souligne la nécessité de savoir comment l’organisation du travail peut évoluer pour soutenir les capacités d’apprentissage continu et le développement des compétences. L’article conclut en affirmant que la dynamique d’apprentissage du modèle d’organisation du travail apprenante est la plus appropriée pour favoriser la complémentarité entre la machine et l’humain.
Classification JEL : O31, O33, J24, JE53, J81, L63, L90, M15.

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Extrait du texte

Cairn

Texte intégral disponible via abonnement/accès payant sur le portail Cairn. Le texte intégral en libre accès sera disponible à cette adresse en janvier 2023.
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Plan

1. Introduction
2. The reality of AI
2.1. The potential of AI
2.2. The limits of AI
3. The impact of AI on work: a sectoral approach
3.1. Work Transformations in the Health Sector
3.1.1. Several fields of application are concerned by AI
3.1.2. Medicine is characterized by a high level of complexity that AI only imperfectly integrates
3.1.3. AI will transform the way we work and interact with patients
3.1.4. The evolution of professions
3.1.5. An intensification of work related to cognitive exhaustion
a. Improvement of working conditions in the “care” professions
3.2. Work Transformations in transport sector
3.2.1. Application fields in transport sector
a. Impacts on jobs in the transport industry
3.3. Impacts in the banking sector
3.3.1. Evolution of the advisor’s profession
3.3.2. Transformation of support functions
3.3.3. Evolution of skills specific to artificial intelligence
4. Conclusions: Learning organisations and the future of AI

Aperçu du texte

1. Introduction

Artificial intelligence—meaning the group of technologies that carry out computationally tasks traditionally assigned to human beings—is central to current debates around the world on social and technological changes. About ten years ago, Artificial Intelligence (AI) technologies started to achieve remarkable progress in a surprising variety of applications. This is due to three interconnected technological advances: increases in processing power that allowed for larger models to be trained with machine learning algorithms; the availability of large amounts of annotated data for purposes of training these large models; and progress in machine learning theory resulting in improvements in learning algorithms. In the near future, technological progress may well enable AI to carry out increasingly complex tasks, coming ever closer to rivalling human cognitive capacities. The machine’s victory in the game of Go, the first autonomous vehicles, and the successful use of comp...

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Pour citer cet article

Référence papier

Salima Benhamou, « Artificial Intelligence and the Future of Work », Revue d'économie industrielle, 169 | 2020, 57-88.

Référence électronique

Salima Benhamou, « Artificial Intelligence and the Future of Work », Revue d'économie industrielle [En ligne], 169 | 1er trimestre 2020, mis en ligne le 05 janvier 2023, consulté le 19 janvier 2021. URL : http://journals.openedition.org/rei/8727 ; DOI : https://doi.org/10.4000/rei.8727

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Auteur

Salima Benhamou

Labour-Employment-Skills Department France Stratégie

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Droits d'auteur

© Revue d’économie industrielle

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