Intelligence Artificielle et Automatisation

Communiqué de presse

Neuilly-sur-Seine, le 07 février 2018

Formation et reconversion professionnelle : deux atouts essentiels pour aider les travailleurs à faire face aux futures vagues d’automatisation

  • Plus d’un tiers des emplois pourraient être automatisés d’ici à 2030
  • Les transports et la production industrielle sont parmi les secteurs les plus susceptibles d’être automatisés.
  • Le niveau d’études est un facteur clé face au risque de voir son emploi automatisé 
  • À long terme, les hommes (41 %) seraient plus affectés par l'automatisation que les femmes (32 %).
  • La France se classe parmi les pays le plus fortement concernés par l’automatisation (+ 35 % de taux d’automatisation potentielle d’ici 2030).

L’intelligence artificielle, la robotique et l’automatisation « intelligente » se développent à un rythme très soutenu. Si ces technologies ont le potentiel de booster l’économie, la productivité et de créer de nouveaux produits et services, elles pourraient également entraîner une disruption sans précédent dans la structure des emplois.

Face à cet enjeu majeur, PwC a analysé les données de 29 pays, les tâches et les compétences liées aux emplois de plus de 200 000 travailleurs à travers 29 pays afin d’évaluer l’impact de l’automatisation sur l’emploi de différents secteurs d’activité, en tenant compte du sexe, de l’âge et du niveau d’études.

Il apparaît que plus d’un tiers des emplois pourraient être automatisés d’ici à 2030, notamment dans le secteur des transports. Le niveau d’études apparaît comme un facteur clé face au risque de voir son emploi automatisé. Tout l’enjeu est de former et d’accompagner les travailleurs face à ces mutations. La France est fortement concernée par cette automatisation potentielle d’ici à 2030.

Trois vagues d’automatisation auront un impact sur l’emploi d’ici le milieu des années 2030

Selon l’étude PwC, « Workforce of the future » publiée en 2017, 37 % des travailleurs interrogés se déclaraient ainsi inquiets quant à l’éventualité de perdre leur métier au profit de l’automatisation. Cette nouvelle étude publiée par PwC aborde les conséquences sur l’emploi de l’automatisation. En moyenne, dans les 29 pays couverts par l’étude, la part d’emplois qui risque fortement d’être automatisés est estimée à environ 3 % seulement d’ici au début des années 2020, mais monte à près de 20 % d’ici à la fin des années 2020 et avoisine les 30 % au milieu des années 2030.

En effet, l’étude identifie trois vagues successives. La vague des algorithmes, déjà bien avancée, repose sur l’automatisation de l’analyse de données structurées et de tâches numériques simples, comme le calcul d’une cote de crédit. Cette vague d’innovation pourrait arriver à maturité d’ici au début des années 2020.

La vague d’augmentation est elle aussi déjà en cours, mais devrait arriver à maturité plus tard, dans les années 2020. Elle implique l’automatisation de tâches répétitives et l’échange d’informations, ainsi que la poursuite du développement des drones, robots pour entrepôts et véhicules semi-autonomes.

Dans la troisième vague, dite de l’autonomie, qui pourrait arriver à maturité d’ici au milieu des années 2030, l’intelligence artificielle sera de plus en plus capable d’analyser les données issues de sources diverses, de faire des choix et d’engager des actions physiques avec peu ou pas d’intervention humaine. C’est notamment durant cette phase que les véhicules entièrement autonomes (sans conducteur) pourraient se déployer pleinement.

Le tableau ci-dessous récapitule les estimations de la part d’emplois susceptibles d’être impactés par ces trois vagues, avec la différence entre hommes et femmes.

 

 

Vague

Part totale des emplois analysés susceptibles
d’être impactés par l’automatisation

Part des employées femmes susceptibles d’être touchées

Part des employés hommes

susceptibles d’être touchés

Algorithmes (jusqu’au début des années 2020)

3 %

4 %

2 %

Augmentation (jusqu’à la fin des années 2020)

19 %

23 %

16 %

Autonomie (jusqu’au milieu des années 2030)

30 %

26 %

34 %

Source : estimations PwC des valeurs médianes dans 29 pays d’après l’analyse des données du PIAAC de l’OCDE

« L’impact de l’automatisation et de l’intelligence artificielle se fera ressentir par vagues. Les tâches les plus simples seront les premières touchées. Sur le long terme, les destructions d’emplois liées à l’automatisation devraient être compensées dans une large mesure, par des créations d’emplois liées aux nouvelles technologies. L’automatisation ne conduira pas à un chômage technologique de masse d’ici aux années 2030, pas plus que cela ne s’est produit depuis les débuts de la révolution numérique, il y a plusieurs décennies. Si les entreprises et les individus n’en ressentent pas encore les effets, il est important de préparer dès maintenant l’avenir »

analyse François Royer, Directeur chez PwC au sein du département Data & Analytics.

L’impact de l’automatisation diffère selon les pays

La part estimée d’emplois existants à haut potentiel d’automatisation d’ici au milieu des années 2030 varie sensiblement d’un pays à l’autre. Les estimations oscillent entre 20-25 % dans certains pays d’Asie orientale ou nordiques, dont la force de travail a un niveau d’études relativement élevé en moyenne, à plus de 40 % dans les pays d’Europe orientale.

Des pays comme le Royaume-Uni ou les États-Unis, qui ont à la fois une économie dominée par le secteur tertiaire et un grand nombre de travailleurs peu qualifiés, ont tendance à occuper le milieu du tableau.

 

Impact potentiel par secteur d’activité

La part estimée d’emplois existants à haut potentiel d’automatisation d’ici au milieu des années 2030 varie fortement d’un secteur d’activité à l’autre. La moyenne, tous pays confondus, est de 52 % pour les transports et le stockage, elle tombe à 8 % seulement dans le secteur de l’éducation.

Les transports se distinguent parmi les secteurs à potentiel d’automatisation particulièrement élevé à long terme, avec l’arrivée massive des véhicules sans conducteur. Ce phénomène sera plus marqué encore au cours de la troisième phase (automatisation autonome). À plus court terme, des secteurs tels que celui des services financiers pourraient être plus exposés du fait de la part croissante des algorithmes.

Impact potentiel par sexe, âge et niveau d’études

L’étude met également en évidence des différences significatives entre types d’employés pour chacune des trois vagues d’automatisation (voir graphique ci-dessous). Ces différences sont particulièrement marquées pour le niveau d’études : les travailleurs les plus qualifiés (diplôme d’études supérieures) sont nettement moins exposés en moyenne.

Les travailleurs à niveau d’études plus élevé sont généralement les mieux armés pour faire face aux changements technologiques, par exemple dans les fonctions d’encadrement supérieur, dont on aura toujours besoin pour appliquer une réflexion humaine, ainsi que dans la conception et la supervision de systèmes reposant sur l’intelligence artificielle. Ces travailleurs devraient voir leur rémunération augmenter du fait des gains de productivité que l’on peut attendre des nouvelles technologies.

Les écarts sont moins marqués en fonction de l’âge, bien que certains des travailleurs les plus âgés puissent avoir plus de mal à s’adapter et à se reconvertir que les autres. C’est sans doute particulièrement vrai des hommes à moindre niveau d’études quand nous arriverons dans la troisième vague d’automatisation dans le domaine des transports ou d’autres tâches manuelles dans lesquelles les hommes sont surreprésentés à l’heure actuelle. Mais les employées femmes pourraient être plus durement touchées durant les premières phases d’automatisation, qui s’appliquent notamment aux emplois de bureau.

Le fait que les travailleurs moins qualifiés puissent être particulièrement touchés par l’automatisation à long terme souligne l’importance qu’il y a à intensifier l’investissement dans la formation continue et la reconversion professionnelle.

 

Conséquences pour les politiques publiques

Si les taux d’automatisation diffèrent d’un pays à l’autre, c’est aussi parce que la culture du travail n’est pas la même. Les employés de Singapour ou de Corée du Sud, par exemple, pays où les exigences en matière de formation sont plus strictes, pourraient être mieux protégés à long terme. C’est également vrai, particulièrement en Europe, pour les pays consacrant une part plus importante de leur PIB à l’éducation.

 

« Cette étude met en lumière la nécessité d’augmenter l’investissement, public et privé, dans l’éducation et la formation professionnelle, afin de faciliter l’adaptation aux changements technologiques tout au long de la carrière. Il s’agit tant de renforcer la formation dans les compétences numériques que d'aider à la reconversion professionnelle. Les États comme les entreprises ont un rôle à jouer afin d’accompagner les travailleurs à s’adapter à ces mutations dans le monde de l’emploi. Il y a de nombreuses opportunités à saisir en étant leader sur ces enjeux, pour les États et les entreprises mais aussi pour les travailleurs »

précise François Royer.

La France est fortement concernée par l’automatisation.

La France est fortement concernée par l'automatisation surtout à moyen et long terme, au même titre que les USA. L’étude suggère ainsi que l’Hexagone pourrait ainsi avoir un taux d’automatisation potentiel de plus de 35 % à horizon 2030.

Sur les 29 pays étudiés (27 pays de l'OCDE + 2 pays : Singapour et la Russie), c'est le 7ème en matière de taux d'automatisation à 2030. En bas de la liste figurent les pays asiatiques comme la Corée du Sud (22 %) et le Japon, ou encore les pays nordiques comme la Finlande. Ces pays sont plus avancés technologiquement et ont une structure d'emploi différente qui les protège plus des effets de l'automatisation.

La fabrication industrielle serait le premier secteur concerné (53 % d’automatisation prévue pour 2030), suivi par le secteur de la distribution et de la vente (41 %). Les personnes ayant un faible niveau d’étude sont également les premiers touchées (51 %, contre 14 % pour les personnes ayant un haut niveau d’étude).

Les populations à faible niveaux d'études sont particulièrement touchées (51 % contre 14 % pour les personnes à haut niveaux d'étude).

À l’instar des autres pays analysés dans l’étude, la France doit ainsi relever trois défis :

  1. Adapter l'éducation et la formation continue pour anticiper les effets des technologies sur l'emploi.
  2. Soutenir la création d'emplois via des investissements ciblés (l'IA étant également source de nouveaux métiers).
  3. Accompagner les personnes qui ont du mal à s'adapter aux impacts de l’automatisation.

Cette étude peut être téléchargée sur le site : www.pwc.co.uk/automation

 

Méthodologie de l’étude

La méthodologie employée pour cette étude s’appuie sur les travaux de Frey et Osborne (2013), Arntz, Gregory et Zierahn (2016) ainsi que nos propres recherches sur le sujet publiées dans le UK Economic Outlook de PwC (mars 2017).

 

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