L’intérêt de la complémentarité des compétences, notamment en intelligence artificielle

L’intérêt de la complémentarité des compétences, notamment en intelligence artificielle

Source : Stephany et Teutloff (2024). Remarque : Les barres d’erreur font référence à des intervalles de confiance de 95 pour cent.

La figure 2 montre que les compétences en IA sont particulières. Avec une prime de 21 pour cent, les compétences en IA ont bien plus de valeur que la compétence moyenne (supplément salarial de 4 pour cent). Il est probable qu’une partie de la prime de l’IA puisse s’expliquer par des complémentarités. Les travailleurs peuvent se combiner Compétences en IA avec un ensemble plus large d’autres compétences. En outre, ces compétences adjacentes proviennent de tous les domaines du travail du savoir. Cela les rend très adaptables et précieux dans une variété de contextes. Ils sont entrés dans divers domaines de travail du savoir, de la conception graphique aux travaux de traduction en passant par le développement de logiciels. Peut-être le plus importantly, les compétences qui complètent les compétences en IA ont également une valeur économique élevée (Figure 2, panneau A2). Les compétences en IA se combinent aux capacités les plus précieuses dans différents domaines.

De plus, une partie de la prime de l’IA provient d’une demande soutenue. Il existe un niveau de demande significativement plus élevé de compétences en IA (projets demandant ces compétences) que d’offre (travailleurs fournissant ces compétences), par rapport à la compétence moyenne de notre ensemble de données.

Bien que les compétences en IA soient clairement parmi les compétences les plus précieuses dans notre ensemble de données de 962 compétences, il existe des différences considérables dans la valeur des différentes compétences en IA. (Figure 2, panneau B).

Reskilling : responsabiliser les travailleurs et les entreprises

Les résultats sur la complémentarité des compétences ont des implications pour les individus, les entreprises et les décideurs politiques. Les recommandations de compétences peuvent être adaptées aux besoins de chaque individu existant compétences, garantissant qu’ils sont bien équipés pour l’avenir. Apprendre à coder, très probablement, bénéficierait tout le monde. Mais les récompenses depuis apprendre un langage de programmation spécifique dépendre crucialement sur les compétences avec lesquelles un travailleur peut combiner la capacité nouvellement acquise. Pour les organisations, investir dans le développement des compétences en IA de leur personnel est un investissement dans l’avenir (Acemoglu et Restrepo, 2018). Il s’agit d’une démarche stratégique qui stimulera la productivité et aidera les entreprises à se protéger contre les perturbations technologiques (Bessen, 2019).

Le monde du travail évolue et l’adaptabilité est la clé du succès. Comprendre la complémentarité des compétences est essentiel pour prendre des décisions éclairées sur les domaines dans lesquels investir dans le développement des compétences. Le choix de la nouvelle compétence à acquérir peut être payant différemment, en fonction de l’ensemble de compétences de départ.

Nos recherches soutiennent les approches politiques qui préconisent des stratégies d’apprentissage personnalisées et des options de certification plus flexibles pour les compétences acquises par le biais de la formation professionnelle, des cours de courte durée ou des programmes de formation. Ces certifications flexibles, souvent appelées « micro-certificats », sont très demandées (Orr et autres2020) pour garantir que les travailleurs et les employeurs soient également bien équipés pour naviguer dans le paysage en constante évolution de l’avenir du travail.

Les références

Acemoglu, D. et P. Restrepo (2018) La course entre l’homme et la machine : implications de la technologie pour la croissance, la part des facteurs et l’emploi, Revue économique américaine 108 : 1488-1542

Bessen, J.. (2019) Automatisation et emplois : quand la technologie stimule l’emploi, VoxEU, 12 septembredisponible à https://cepr.org/voxeu/columns/automation-and-jobs-when-technology-boosts-employment

Maslej, NL Fattorini, E. Brynjolfsson, J. Etchemendy, K. Ligett, T. Lyons… R. Perrault (2023) Le rapport annuel 2023 de l’IA IndexAI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Université de Stanford, disponible sur https://aiindex.stanford.edu/report/

Orr, D., M. Pupinis et G. Kirdulyte (2020) Vers une approche européenne des micro-certificats : une étude des pratiques et des points communs dans l’offre de micro-certificats dans l’enseignement supérieur européen, Office des publications de l’Union européenne

Stephany, F. et O. Teutloff (2024) « Quel est le prix d’une compétence ? La valeur de la complémentarité’, Politique de recherche53(1), disponible sur https://doi.org/10.1016/j.respol.2023.104898

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