Les prévisions d'emplois détruits par l'automatisation

Carl Benedikt Frey et Michael Osborne publient une estimation attribuant une probabilité d'automatisation à chaque profession américaine, à partir d'un classement d'un échantillon de métiers par des spécialistes puis d'une extrapolation statistique.

Le chiffre agrégé, proche de la moitié des emplois, a connu une diffusion mondiale considérable, souvent sans la précision que l'étude portait sur des professions et non sur des emplois effectivement supprimés. Les auteurs ne fixaient d'ailleurs pas d'horizon précis, ce que les reprises ont souvent transformé en échéance.

Une équipe de l'Organisation de coopération et de développement économiques, conduite par Melanie Arntz, Terry Gregory et Ulrich Zierahn, reprend l'exercice en raisonnant sur les tâches plutôt que sur les professions. Elle s'inscrit dans l'approche par les tâches proposée par David Autor, Frank Levy et Richard Murnane en 2003.

Leur résultat est nettement plus bas, autour de un emploi sur dix pour les pays étudiés, parce qu'une profession contient des tâches automatisables et d'autres qui ne le sont pas, et que la composition varie fortement entre titulaires d'un même poste.

L'écart entre les deux estimations ne tient donc pas à une divergence sur la technique, mais à l'unité d'analyse. Un même jugement d'experts produit des ordres de grandeur très différents selon qu'on l'applique au métier entier ou à chacune de ses composantes.

Ils estiment une faisabilité technique, non une adoption. L'adoption dépend du coût relatif, de l'organisation, de la réglementation et de l'acceptabilité, variables absentes de ces estimations.

L'histoire des vagues précédentes montre un décalage important entre faisabilité et diffusion, et des créations d'emplois dans des activités qui n'existaient pas au moment de la prévision. Elle montre aussi des transformations internes aux métiers, où l'automatisation d'une tâche déplace l'activité vers d'autres plutôt qu'elle ne supprime le poste.

La crainte n'est pas nouvelle : John Maynard Keynes employait déjà en 1930 l'expression de chômage technologique. Les prévisions d'emplois détruits publiées lors des vagues d'automatisation antérieures se sont révélées systématiquement pessimistes sur le volume total d'emplois, et souvent inexactes sur la répartition sectorielle.

Ce constat n'établit pas que les prévisions actuelles seront fausses, mais il fournit une base de comparaison que les publications récentes citent rarement. L'argument inverse, selon lequel les techniques actuelles toucheraient des tâches cognitives jusqu'ici épargnées, mérite d'être exposé avec le même sérieux, et il n'est pas tranché par les données disponibles.

Les travaux empiriques sur l'introduction effective de robots industriels, notamment ceux de Daron Acemoglu et Pascual Restrepo publiés en 2020 sur les marchés locaux du travail américains, mesurent des effets locaux sur l'emploi et les salaires, négatifs dans les zones exposées.

Ces travaux portent sur une technologie précise et une période observée, ce qui les rend plus solides que les estimations prospectives, et plus étroits dans leur portée.