Estimation à partir de données fines sur l’emploi en France.
secteurs (transport avec chauffeur, location d’appartements…), et les études sectorielles
présentent une histoire très différente. Dans l’industrie[1], elles montrent plutôt des évolutions incrémentales et l’adaptation de la production à de nouvelles technologies – « impression 3D », digitalisation des processus liée à la baisse du prix des capteurs et du traitement de l’information ou recomposition de la chaîne de valeur avec l’apparition d’entreprises « fabless » (quelques dizaines de personnes peuvent créer un leader mondial[2] du microprocesseur).
« production » (conduire une voiture) – plus concernée par la robotisation – ni la conception – concurrencée par l’intelligence artificielle. Les trois activités étant complémentaires, la réduction du coût de la première stimulera la croissance de la seconde. Actionnaires de G7 ou propriétaires de plaques de taxis peuvent s’inquiéter de l’überisation, mais l’emploi de chauffeur est peu menacé. Certains le nient en évoquant les taxis sans chauffeurs, mais c’est un phénomène de robotisation qui n’existe encore nulle part, sans lien avec le développement de plateformes de mise en relation.
secteurs (commerce de détail, métallurgie, édition, construction de bâtiments…) et par nature de fonction (production, interaction / classement / secrétariat, conception / management). En effet, les activités de « production » et de « désigne» peuvent, et ont été touchées par des gains de productivité (utilisation de machines puis de robots pour la production, et développement de l’intelligence artificielle ou du crowdfunding pour les activités de conception). Mais elles sont peu concernées par l’Uberisation – à l’inverse des activités « d’interaction », dont certaines peuvent être remplacées à 100%. Cette analyse a été complétée d’avis d’experts sectoriels, et nous avons également tenu compte de la dynamique de la demande : ainsi les services de santé vont se digitaliser, mais la croissance à long terme du besoin est telle que l’effet positif sur le volume ou la qualité des services compensera probablement sur le risque de baisse de l’emploi.
Ce modèle estime l’emploi « uberisable » à moyen terme à 14 % de l’emploi total. Il s’agit d’un ordre de grandeur, mais il est infiniment plus précis que les discours estimant cette part à 100% sans analyse sérieuse. Il quantifie une réalité : le sujet est réel mais des millions d’emplois « productifs » (maçons, collecte des déchets, ménage…) sont peu touchés. Les emplois « d’interaction » (commerciaux, centres d’appel…) seront en revanche moins nombreux du fait de l’utilisation d’outils numériques « court-circuitant ». Mais ils sont loin de représenter la totalité des emplois.
Terme (https://longterme.org)
https://hbr.org/sponsored/2015/06/big-data-and-big-oil-ges-systems-and-sensors-drive-efficiencies-for-bp
Voir Espressif, exemple 5 dans l’article suivant : http://www.techradar.com/news/internet/a-guide-to-the-internet-of-things-1299047
Définition du professeur Robert Schiller, expert des phénomènes de bulle. Cf. « Rising Anxiety That Stocks Are Overpriced », New York Times, 27/8/2015.
Enquête emploi 2013, Données Insee
[…] Analyse de l’impact total de l’uberisation et secteurs concernés : résumé de l’étude. […]