Aperçu
Les progrès récents utilisant l’intelligence artificielle sur les lieux de travail, en particulier les grands modèles linguistiques tels que Claude.ai et ChatGPT, perturbent de plus en plus le marché du travail américain. La puissance cognitive de l’IA a le potentiel d’améliorer la productivité de certains travailleurs tout en automatisant d’autres tâches. Mais il est encore difficile de déterminer avec précision comment la progression de l’IA sur le lieu de travail se répercute sur les différentes professions et affecte les revenus des travailleurs américains.
Dans notre nouveau document de travail, nous mesurons l’exposition des travailleurs américains à l’IA et évaluons comment elle peut affecter leurs salaires. Notre analyse s'appuie sur des travaux antérieurs du Pew Research Center et de la société d'IA Anthropic, ainsi que sur la propre série d'Equitable Growth sur la qualité de l'emploi. Nous confirmons que l’exposition à l’IA est plus élevée chez les personnes ayant un niveau d’éducation plus élevé et occupant des emplois bien rémunérés, sans distinction de sexe ou de race. Nous constatons également que l’effet de l’IA sur les revenus, bien que globalement légèrement positif, dépend de la manière dont elle est utilisée sur les lieux de travail pour augmenter ou automatiser les tâches.
Calculer l'exposition des travailleurs américains à l'IA
En juillet 2023, le Pew Research Center a publié son article sur l’exposition à l’IA. La méthodologie de Pew était en grande partie qualitative, les chercheurs utilisant leur « jugement collectif » pour prédire l'exposition à l'IA par profession. Puis, en février 2025, la société d’IA Anthropic a publié ses résultats sur l’exposition des travailleurs à l’IA par profession dans le cadre de son « Indice économique », accompagnés d’un article correspondant. En analysant les tendances des conversations avec leur chatbot Claude.ai, les chercheurs d'Anthropic ont mesuré la fréquence à laquelle certaines tâches sont augmentées (supportées) ou automatisées (remplacées) par l'utilisation de l'IA.
Pew et Anthropic ont utilisé la hiérarchie des tâches des travailleurs fournie par le réseau d'informations professionnelles du ministère américain du Travail, ou O*NET, comme cadre principal pour leurs analyses. Ces mesures sont utiles pour comprendre le contenu des emplois et constituent la base de la série d'Equitable Growth sur les caractéristiques et la qualité des emplois aux États-Unis.
Les requêtes anthropiques liées à Claude.ai à l'une des plusieurs milliers de tâches O*NET, ou fonctions exécutées par un travailleur au cours de l'exécution d'un travail particulier. Ils ont ensuite mesuré la fréquence à laquelle ces tâches sont associées aux conversations Claude.ai. La tâche du travailleur « concevoir ou développer des outils de test automatisés », par exemple, apparaît dans 15,7 % des requêtes Claude.ai de l'échantillon, dont 8,8 % décrivent un comportement automatisé et 6,9 % décrivent un comportement augmentatif.
Dans notre analyse, nous calculons également l’exposition à l’IA par profession à l’aide de ces mesures accessibles au public au niveau des tâches. Nous obtenons en outre des données sur la fréquence des tâches auprès d'O*NET, puis pondérons chaque tâche en fonction de la fréquence moyenne à laquelle elle est exécutée dans sa profession correspondante. Une fois que nous avons déterminé l’exposition globale pour les professions O*NET, nous faisons ensuite correspondre les mesures d’exposition à l’IA à la liste des professions du US Census Bureau. Nous avons utilisé ces données pour produire des chiffres comparables à ceux de l'article original de Pew, confirmant une plus grande exposition à l'IA sur le lieu de travail chez les femmes par rapport aux hommes, les Américains d'origine asiatique par rapport à d'autres groupes raciaux et ethniques et les travailleurs très instruits. (Voir la figure 1.)
Figure 1
Nous confirmons en outre les conclusions de Pew selon lesquelles les travailleurs ayant des revenus plus élevés ont tendance à être plus exposés à l’IA, quels que soient leur race, leur âge, leur statut de citoyenneté et leur éducation. (Voir la figure 2.)
Figure 2
La relation entre l’exposition à l’IA et les revenus des travailleurs
Nous constatons que l'exposition à l'IA sur les lieux de travail a un effet statistiquement significatif et positif, mais mineur, sur le salaire horaire des travailleurs. Cela peut être dû aux influences plus profondes mais opposées des différents types d'IA et de leurs applications. La question de savoir si l’intelligence artificielle améliore ou diminue les revenus des travailleurs est donc largement déterminée par la question de savoir si l’IA soutient ou remplace les tâches qu’ils effectuent.
Plus précisément, nous calculons la variation en pourcentage du salaire horaire en fonction d’une variation en pourcentage de l’exposition à l’IA. (Voir la figure 3.)
Figure 3
Toutes choses égales par ailleurs, une augmentation d’un pourcentage de l’exposition totale à l’IA entraînera, en moyenne, une augmentation de 0,5 % du salaire horaire. Mais, comme le montre la figure 3 ci-dessus, cet effet global relativement minime de l’exposition à l’IA sur les salaires peut masquer les effets plus importants de l’utilisation de l’IA axée sur l’augmentation ou l’automatisation. Considérée seule, l’exposition à l’IA automatique réduit les salaires de 2,3 pour cent, mais cet effet est simultanément contrebalancé par l’exposition à l’IA augmentative, qui augmente les salaires de 2,5 pour cent pour chaque augmentation de 1 pour cent de l’exposition à l’IA.
Ces résultats sont révélateurs. L'intelligence artificielle a le potentiel d'améliorer les salaires de certains travailleurs si elle les aide à faire leur travail de manière plus efficace et efficiente. Mais l’IA est tout aussi susceptible de réduire les salaires des travailleurs dans les domaines où elle peut se substituer aux travailleurs.
Conclusion
L'exposition des travailleurs américains à l'intelligence artificielle, mesurée en termes d'utilisation de l'agent Claude.ai d'Anthropic, a une relation encore ambiguë avec les revenus des travailleurs. L'exposition de différentes professions à l'utilisation augmentée de l'IA est positivement corrélée à des salaires plus élevés, tandis que l'exposition à son utilisation automatisée est négativement corrélée. L'exposition globale est légèrement corrélée positivement aux bénéfices.
Corroborant des travaux antérieurs du Pew Research Center, nous constatons des différences significatives dans l’exposition à l’IA en fonction du sexe, de la race, de l’éducation et du revenu. Les femmes ont tendance à occuper davantage que les hommes des métiers très exposés, une relation qui s’applique à la plupart des groupes raciaux. Les travailleurs ayant une formation universitaire et des revenus élevés ont également tendance à occuper des postes très exposés, une tendance persistante quelle que soit la race. Dans l’ensemble, les travailleurs blancs et américains d’origine asiatique ont tendance à occuper davantage des postes très exposés que les travailleurs noirs et hispaniques.
Notre nouveau document de travail fait progresser le nombre croissant de recherches sur les impacts continus de l’intelligence artificielle sur le marché du travail américain et suggère des pistes d’exploration future. Différents types d’utilisation de l’IA sont susceptibles d’être déployés avec des effets différents, certaines utilisations aidant les travailleurs humains et d’autres supplantant complètement le travail humain. Les décideurs politiques devraient être conscients de ces différences lorsqu’ils réglementent le développement et le déploiement de l’intelligence artificielle sur le lieu de travail.
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