Concentration d’intelligence artificielle et d’autres compétences informatiques de pointe

Les offres d’emploi en ligne indiquent que la demande des meilleures entreprises technologiques pour des compétences informatiques de pointe est environ le double de leur demande pour d’autres compétences informatiques. Cela pourrait indiquer une concentration croissante des compétences dans quelques entreprises, d’autres étant laissées pour compte.

Les technologies numériques révolutionnaires, notamment l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML), sont associées à des gains d’efficacité significatifs qui peuvent augmenter le bien-être social et conduire à un boom de la productivité. Une façon d’évaluer dans quelle mesure ces technologies sont adoptées et réparties entre les entreprises est de mesurer le degré de concentration de la demande des entreprises pour les compétences informatiques de pointe associées à ces technologies. Une forte concentration de compétences informatiques de pointe entre les mains de quelques entreprises peut empêcher d’autres entreprises d’exploiter les avantages des technologies numériques, limitant ainsi les gains sociaux de l’IA et du ML. Dans cet article de blog, nous présentons quelques résultats préliminaires sur la concentration parmi les entreprises des compétences informatiques de pointe liées aux nouvelles technologies numériques et faisons des recommandations sur la façon dont les politiques peuvent fonctionner pour augmenter les avantages sociaux associés.

Les prévisions optimistes s’attendent à ce que les compétences et les technologies informatiques de pointe conduisent à un boom de la productivité après COVID-19 en faisant progresser l’économie dans un modèle de courbe en J de la productivité. La courbe décrit le modèle historique de croissance de la productivité après l’introduction d’une technologie révolutionnaire telle que l’IA : la productivité augmente initialement lentement, et peut même diminuer pendant une période prolongée, avant que des augmentations significatives de la productivité ne soient réalisées.

Les technologies révolutionnaires, ou les technologies à usage général, peuvent avoir un impact significatif sur notre économie et notre société, mais nécessitent des investissements complémentaires substantiels (généralement spécifiques à l’entreprise) dans le capital immatériel et une restructuration fondamentale du capital organisationnel, afin de tirer pleinement parti et de récolter les bénéfices de la productivité. de ces nouvelles technologies. Les entreprises doivent repenser l’ensemble de leurs modèles commerciaux, les managers doivent développer une expertise pour l’ère numérique, les travailleurs doivent être correctement (re-)formés et des logiciels complémentaires doivent être conçus. En principe, ce processus d’adoption et d’adaptation peut prendre des années, voire des décennies, avant que les bénéfices ne se traduisent en statistiques de productivité – comme ce fut le cas avec la machine à vapeur, l’électricité, le moteur à combustion interne et les ordinateurs. Ainsi, globalement, il y a deux phases différentes dans l’impact des nouvelles technologies à usage général sur la croissance de la productivité totale des facteurs : une phase au cours de laquelle les innovations complémentaires et le capital immatériel sont accumulés et seule une croissance modeste de la productivité est observée, suivie d’une phase de productivité en plein essor.

Les crises entraînent souvent une augmentation de l’innovation et de l’adoption de technologies. Pendant la pandémie de COVID-19, le travail et la production ont subi des changements majeurs car les entreprises ont été contraintes de réorganiser leurs activités en adoptant le travail à distance et les technologies numériques. En conséquence, une décennie d’innovation numérique a été compressée en un peu moins de deux ans, nous rapprochant et accélèrent le point de décollage de la courbe en J.

Cependant, la diffusion des bénéfices de ce décollage dans la société et dans l’ensemble de l’économie dépend du degré de concentration dans l’adoption de ces technologies et de compétences complémentaires. L’adoption généralisée par les entreprises de l’IA et des compétences informatiques associées peut contribuer de manière décisive à un bien-être social plus élevé, uniformément réparti entre les producteurs, les consommateurs et les travailleurs.

Si l’adoption de la technologie de l’IA est plutôt concentrée entre les mains de quelques entreprises, les avantages pour l’ensemble de l’économie seront limités. Il est particulièrement préoccupant de savoir si les meilleures entreprises, en s’emparant des talents de pointe, empêchent d’autres entreprises (en particulier les start-ups et les petites entreprises) de réaliser l’importance de ces compétences pour la productivité et de les mettre en œuvre de manière efficace. L’adoption de compétences informatiques de pointe apporte également sa propre courbe d’apprentissage. Au fur et à mesure que les entreprises adoptent de plus en plus de compétences en IA et en ML, elles apprennent également progressivement à les intégrer dans leurs structures commerciales afin de devenir plus productives et plus précieuses pour leurs clients. Si ces compétences sont très concentrées et donc indisponibles pour une large adoption, les petites et moyennes entreprises rateront l’occasion d’apprendre à appliquer ces compétences.

Résultats préliminaires

En utilisant les données d’offres d’emploi en ligne aux États-Unis de Burning Glass Technologies (BGT) de janvier 2010 à juin 2020, nous constatons que les meilleurs employeurs représentent un pourcentage important de la demande totale de compétences technologiques de pointe, y compris l’IA, le ML, le traitement du langage naturel (NLP ), le cloud computing et les mégadonnées. Plus de 26 % de toutes les offres d’emploi au cours de la dernière décennie nécessitant des compétences en IA ont été publiées par les 10 premières entreprises qui employaient des personnes possédant des compétences en IA (Figure 1). De même, environ 18 % du ML, 17 % du NLP, 15 % du cloud computing et 13 % des offres d’emploi dans le Big Data provenaient des 10 premières entreprises qui employaient ces compétences. En comparaison, la part des affectations de ces entreprises pour toutes les autres compétences informatiques (capacité à travailler avec Microsoft Office ou à gérer des systèmes d’information) n’était que de 7 %. Même au-delà du top 10, on retrouve le même schéma : la part de la demande des 50 ou 100 premières entreprises pour des compétences informatiques de pointe est encore environ deux fois plus importante que leur demande pour d’autres compétences informatiques.

Les 10 meilleurs employeurs pour chacune des catégories informatiques de pointe (par nombre d’offres d’emploi pertinentes pour les compétences informatiques de pointe) coïncident dans de nombreux cas. Les employeurs typiques les plus en demande pour ces compétences sont : Amazon, IBM, Microsoft, Apple, Accenture, Deloitte, Facebook, JP Morgan Chase, Capital One et Salesforce. Ces entreprises ont tendance à embaucher non seulement des personnes possédant davantage de compétences en informatique, mais également des personnes possédant des compétences avancées spécialisées. Les compétences informatiques représentent au moins un tiers de toutes les compétences demandées par les grandes entreprises, alors que ces compétences n’atteignent en moyenne qu’un quart pour les entreprises de niveau intermédiaire et moins d’un cinquième pour les entreprises de niveau inférieur (Figure 2).

Avec un marché du travail de plus en plus numérisé, une part plus importante de la demande de main-d’œuvre et de compétences est captée par le marché du travail en ligne, en particulier pour les compétences de pointe. Cette transformation numérique du marché du travail a rendu disponible des informations très détaillées au niveau des travailleurs, en particulier pour les travailleurs hautement qualifiés. LinkedIn compte plus de 740 millions d’utilisateurs actifs avec un profil en ligne. Ces informations facilement accessibles sur les compétences réduisent considérablement les coûts de recrutement et de démarchage, profitant de manière disproportionnée aux entreprises superstars dotées d’équipes de ressources humaines et de capacités de chasse de tête supérieures.

Ces meilleurs employeurs sont également plus prestigieux et disposent des liquidités nécessaires pour offrir des salaires plus élevés et de meilleurs avantages sociaux, que recherchent les travailleurs de haute qualité, en particulier au début de leur carrière. De nombreuses entreprises superstars, dont Google, Amazon, Apple et Microsoft, se lancent dans la chasse aux têtes pour acquérir les meilleurs talents dont elles ont besoin. Les petites et moyennes entreprises et les start-ups sont incapables de rivaliser car elles ne peuvent égaler ces salaires ou avantages. Pour faire pencher davantage la balance, ces grandes entreprises coopèrent désormais de plus en plus avec les universités et les instituts de recherche et les financent, ce qui permet aux entreprises d’identifier et de cibler les talents beaucoup plus tôt. Cette « fuite des cerveaux » aggrave encore l’écart dans l’acquisition des compétences.

Les fusions et acquisitions (M&A) constituent un autre moyen pour les entreprises superstars d’acquérir des talents. Au cours des dernières décennies, les superstars ont utilisé de manière agressive leurs importantes liquidités pour acquérir de petites entreprises stratégiques afin d’accéder aux brevets technologiques et aux talents, ou aux deux. La figure 3 présente le pourcentage d’opérations de fusions et acquisitions de Google, Amazon, Facebook, Apple et Microsoft qui ont intégré une acquisition de talents.

Amazon et Microsoft ont acquis des talents dans plus de 60 % et 50 % de leurs transactions M&A respectivement. Google et Apple ont acquis des talents dans plus de 80% de leurs transactions, tandis que Facebook a eu tendance à acquérir des talents grâce à ses acquisitions à un taux de plus de 92%. Ces grandes entreprises technologiques ont participé à au moins 850 fusions et acquisitions au cours des deux dernières décennies, la plupart ayant eu lieu depuis 2010.

Implications sociales et sociales

Alors que les compétences informatiques de pointe deviennent de plus en plus cruciales pour être concurrentielles sur les marchés d’aujourd’hui, il est important de mieux évaluer les implications de leur concentration sur le bien-être social, l’innovation et la productivité, avec des mesures correctives si nécessaire.

Il y a plusieurs options politiques à considérer. La concentration du marché du travail devrait être examinée dans les enquêtes antitrust, en particulier dans les affaires de fusions et acquisitions, comme la présidente de la Commission fédérale du commerce des États-Unis, Lina Khan, a récemment exhorté le Congrès américain à le faire, en mettant l’accent sur les effets potentiellement dynamiques sur l’innovation. Les politiques devraient également viser à fournir des incitations supplémentaires à l’innovation afin de rendre ces compétences plus facilement accessibles et applicables pour les travailleurs et les entreprises.

De plus, il sera essentiel d’augmenter l’offre d’informatique de pointe et de compétences complémentaires par le biais de programmes d’éducation et de formation, en particulier dans les juridictions et pour les entreprises qui ont été laissées pour compte. Les États-Unis ont les meilleures opportunités d’éducation et de formation en IA et la plus grande offre de talents en IA, selon le graphique économique de LinkedIn, tandis que dans l’UE, il existe une pénurie considérable de compétences en IA, en partie en raison d’un plus grand scepticisme en matière d’IA.

En outre, des programmes bien ciblés devraient être adoptés afin d’accroître les incitations pour les petites et moyennes entreprises à innover et à adopter des compétences informatiques de pointe. Ces programmes devraient notamment viser à réduire les coûts d’apprentissage pour ces entreprises. Il existe un large éventail d’instruments à considérer, des crédits d’impôt aux programmes de formation gratuits en IA en entreprise qui peuvent aider les entreprises à apprendre plus rapidement à un coût minimum.

Faciliter une meilleure adoption et diffusion de l’IA et d’autres technologies informatiques de pointe peut avoir de nombreux avantages sociaux et peut permettre à un boom de productivité global d’arriver plus tôt.

Citation recommandée :

Wang, J., G. Petropoulos et S. Steffen (2021) ‘Concentration of artificial intelligence and other frontier IT skills’, Blogue Bruegel, 21 octobre


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