L’IA coûte trop cher pour voler certains emplois – pour l’instant, selon une étude du MIT
- Certains travailleurs humains sont encore moins chers que l’IA – pour l’instant.
- Des recherches du MIT ont révélé que cette technologie est trop coûteuse pour remplacer les travailleurs humains dans de nombreux emplois.
- Les chercheurs se sont concentrés sur les rôles qui pourraient utiliser la vision par ordinateur.
L’intelligence artificielle n’est peut-être pas encore au rendez-vous pour votre travail.
Une nouvelle étude du Massachusetts Institute of Technology (MIT) révèle que cette technologie pourrait encore être trop coûteuse pour remplacer certains travailleurs.
Les chercheurs ont examiné la rentabilité de l’automatisation des tâches, en se concentrant sur les rôles pouvant utiliser la vision par ordinateur – un type d’IA qui dérive des informations à partir d’images et de vidéos.
L’étude a révélé qu’un peu moins d’un quart des salaires versés pour les tâches de vision mériteraient d’être automatisés. Dans certains cas, les travailleurs sont encore plus économiques parce que la technologie de reconnaissance visuelle assistée par l’IA est coûteuse à installer et à exploiter.
« Nous constatons que seulement 23 % des rémunérations des travailleurs « exposés » à la vision par ordinateur de l’IA seraient rentables pour les entreprises à automatiser en raison des coûts initiaux élevés des systèmes d’IA », ont indiqué les chercheurs dans l’article.
L’étude est l’une des premières tentatives visant à estimer quelles tâches sont économiques à automatiser pour les entreprises américaines. Alors que d’autres recherches ont cherché à identifier les tâches et les rôles les plus exposés à l’automatisation de l’IA, ces études ont largement négligé les implications économiques de l’installation de cette technologie.
« »Les machines vont voler nos emplois » est un sentiment fréquemment exprimé en période de changement technologique rapide. Une telle anxiété a réapparu avec la création de grands modèles de langage », ont déclaré les chercheurs du MIT.
Ils ont noté que les prévisions et études précédentes étaient particulièrement vagues sur le calendrier et l’étendue de l’automatisation « parce qu’elles ne prennent pas directement en compte la faisabilité technique ou la viabilité économique des systèmes d’IA, mais utilisent plutôt des mesures de similarité entre les tâches et les capacités de l’IA pour indiquer l’exposition ».
