Alors que les technologies d’automatisation comme l’apprentissage machine et la robotique jouent un rôle de plus en plus important dans la vie quotidienne, leurs applications au milieu professionnel sont naturellement devenues un sujet majeur, tant pour les chercheurs qu’aux yeux du grand public. Le débat s’apparente de plus en plus à un jeu de devinettes plutôt manichéen : quels sont les emplois qui seront (ou ne seront pas) remplacés par des machines? En fait, comme nos recherches ont commencé à le montrer, le constat est plus nuancé. Alors que l’automatisation éliminera totalement un nombre plutôt limité de professions dans la prochaine décennie, elle aura une incidence sur au moins un, voire plusieurs aspects de la quasi-totalité des emplois et ce, à des degrés divers selon le type d’activité concerné. Les applications de l’automatisation vont bien au-delà des activités de fabrication industrielles auxquelles nous étions jusque-là habitués, pour atteindre, du moins du point de vue de la faisabilité technique, des secteurs comme la santé ou la finance, qui impliquent une part importante d’échanges de savoirs.

Ces conclusions reposent sur notre analyse détaillée de plus de 2000 types d’activités au travail, dans le cadre de plus de 800 professions. En utilisant les données du US Bureau of Labor Statistics et du réseau O*Net, nous avons quantifié la fois le temps consacré à ces activités dans l’économie américaine et la faisabilité technique d’une automatisation pour chacune d’entre elles. Les résultats complets, dont la parution est prévue début 2017, comprendront plusieurs autres pays. Nous avons publié les premiers résultats en fin d’année dernière et ils seront maintenant suivis de conclusions intermédiaires supplémentaires.

L’an dernier, nous avons montré que les technologies actuellement utilisées pourraient automatiser 45% des activités pour lesquelles du personnel est rémunéré, et que près de 60% de l’ensemble des professions pourraient voir 30% ou plus de leurs activités constitutives automatisées, encore une fois, avec les technologies disponibles aujourd’hui. Dans cet article, nous examinerons la faisabilité technique – au regard des technologies actuellement utilisées – d’automatiser trois groupes d’activités professionnelles: celles qui ont un vrai potentiel d’automatisation, celles dont le potentiel est moindre mais existant, et celles qui offrent un potentiel d’automatisation très limité. Dans chaque catégorie, nous examinons les secteurs et les professions où les robots et autres machines sont plus ou moins susceptibles de servir de substituts à des activités actuellement exécutées par des humains. La fin de cet article sera consacrée à la façon dont l’évolution des technologies, comme par exemple le développement du langage naturel, pourrait ouvrir de nouvelles perspectives. Nous évoquerons aussi les implications que de tels changements pourraient avoir sur les managers en charge de structures de plus en plus automatisées.

Comprendre le potentiel d’automatisation
Quand on parle d’automatisation, on se réfère à la possibilité qu’une activité donnée puisse être robotisée au moyen de technologies existantes, et si oui ou non l’automatisation de cette activité est techniquement envisageable. Chaque activité professionnelle se compose de plusieurs types de tâches, chacune offrant des degrés variables de faisabilité technique. Le tableau 1 énumère les sept groupements d’activités à haut potentiel que nous avons identifiés. Les professions de la vente au détail, par exemple, impliquent des activités telles que la collecte ou le traitement de données, l’interaction avec le client, et la mise en place d’étalages de marchandises (que nous classons comme impliquant des mouvements physiques dans un environnement prévisible). Étant donné que toutes ces activités constitutives ont un potentiel d’automatisation différent, nous arrivons à une estimation globale pour chaque secteur en analysant le temps que les travailleurs passent sur chacun d’eux, au cours d’une semaine de travail.

Tableau 1
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La faisabilité technique est une condition préalable nécessaire pour envisager une automatisation, mais pas un prédicteur infaillible qu’une activité sera un jour effectivement automatisée. Un second facteur à considérer est le coût de développement et de déploiement à la fois matériel et logiciel d’une automatisation. Le coût de la main-d’œuvre et la dynamique offre/demande représentent un troisième facteur : si dans un secteur les travailleurs s’avèrent disponibles en abondance et beaucoup moins chers qu’une automatisation, cela pourrait ne pas jouer en faveur de cette dernière. Un quatrième facteur à considérer est l’ensemble des avantages, au-delà de la simple substitution de la main-d’œuvre, y compris des niveaux plus élevés de production, une meilleure qualité et moins d’erreurs. Ces avantages sont souvent plus significatifs que la simple réduction des coûts de main-d’œuvre. Les questions de réglementation et d’acceptation sociale, à savoir, comment la présence d’une machine pourrait être perçue dans un environnement donné, doivent également être pris en compte. Par exemple, un robot peut en théorie remplacer une partie des fonctions d’une infirmière. Mais un tel recours pourrait se révéler désagréable pour de nombreux patients, qui comptent avant tout sur contact humain associé à ce service. Le potentiel d’automatisation d’un secteur ou d’une profession dépend de la prise en compte, parfois très subtile, de différents facteurs et de leurs interactions.

Même lorsque les machines prennent la relève de l’activité humaine, une telle substitution ne sonne pas nécessairement le glas des emplois du secteur concerné. Au contraire, leur nombre augmente parfois dans les professions qui ont été partiellement automatisées, parce que la demande globale des activités a continué de croître. Par exemple, le déploiement à grande échelle de scanners à code-barres et d’autres systèmes sur les points de vente aux États-Unis à partir des années 1980 ont réduit les coûts de main-d’œuvre par magasin d’environ 4,5%, tandis que le coût des produits achetés a augmenté de 1,4%. Le recours à ces technologies a également permis un certain nombre d’innovations, comme le recours croissant aux offres promotionnelles. Mais on a continué à avoir besoin de caissières ; en fait, entre 1980 et 2013, le nombre de postes a augmenté régulièrement à un taux moyen de plus de 2%.

Les activités les plus automatisables
Près d’un cinquième du temps passé au travail aux États-Unis consiste en une tâche physique ou au recours à des machines d’exploitation dans un environnement prévisible: les travailleurs exécutent des tâches spécifiques dans un contexte bien connus où les changements sont relativement faciles à anticiper. Grâce à l’adoption et à l’adaptation des technologies actuellement disponibles, nous estimons la faisabilité technique de l’automatisation de ces activités à 78%, le degré le plus élevé de nos sept catégories d’activités professionnelles à haut potentiel (Tableau 2). Puisque les activités physique prévisibles figurent en bonne place dans des secteurs tels que la fabrication, le stockage ou le service alimentaire et la vente au détail, ce sont les candidats à l’automatisation les mieux placés, si l’on prend en compte les seuls aspects techniques.

Tableau 2
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Dans le secteur industriel, par exemple, les activités physiques ou le recours à des machines d’exploitation dans un environnement prévisible représente un tiers du temps total des travailleurs. Ces activités vont de l’emballage de produits au chargement de matériaux sur des équipements de production, à la soudure et à l’entretien du matériel. En raison de la prévalence de ce travail physique prévisible, quelques 59% de toutes les activités de fabrication pourraient être automatisés, si l’on s’en tient aux seules considérations techniques. La question de la faisabilité technique masque cependant des disparités considérables. Dans le secteur industriel, 90% de ce que font les tailleurs, soudeurs, braseurs, raccordeurs, par exemple, dispose des conditions techniques favorables à l’automatisation, mais pour le personnel en relation avec la clientèle, la faisabilité chute à 30%. Ce potentiel varie aussi selon les compagnies. Notre travail de recherche auprès des fabricants a révélé un large éventail de niveaux de recours à la robotisation, allant des entreprises faisant une utilisation très limitée voire incohérente des process d’automatisation, jusqu’aux utilisateurs à la pointe de cette technologie.

En dépit de son potentiel technique, la fabrication n’est que le deuxième secteur le plus facilement automatisable de l’économie américaine, le secteur des services occupant la première place : L’alimentaire et la restauration, où près de la moitié du temps du travail implique des activités physiques prévisibles et le recours à des machines tant dans le cadre de la préparation des aliments, de la cuisine, ou du service, que dans le nettoyage des zones de préparation de la nourriture ou celle des boissons chaudes et froides, ainsi que la collecte de la vaisselle sale. Selon notre analyse, 73% des activités effectuées dans les services alimentaires et d’hébergement pourraient, sur la base d’observations techniques, être automatisées.

Une partie de ce potentiel fait déjà l’objet d’une automatisation. Les cafétérias automatisées, par exemple, font depuis longtemps partie du paysage américain. Et les restaurants testent maintenant de nouveaux concepts, plus élaborés, comme la commande en libre-service ou même les robots serveurs. Des solutions déjà en place, comme les robots Momentum spécialisés dans la préparation de hamburgers qui peuvent assembler et faire cuire 360 hamburgers à l’heure, pourraient automatiser un certain nombre d’autres activités de cuisson et de préparation des aliments. Mais alors que le potentiel technique pour l’automatisation de telles activités pourrait être élevé, l’entreprise doit prendre en compte à la fois les avantages et les coûts de l’automatisation, ainsi que la dynamique travail/approvisionnement évoquée plus haut. Certaines de ces activités ont actuellement un taux de salaires parmi les plus bas aux États-Unis, en raison à la fois du niveau de compétences requises et de l’importance de la main-d’œuvre disponible. Les employés de restaurants gagnant en moyenne environ 10$ l’heure, une analyse de rentabilisation fondée uniquement sur la réduction des coûts de main-d’œuvre pourrait s’avérer convaincante.

Le commerce de détail est un autre secteur avec un potentiel technique élevé, en faveur de l’automatisation. Nous avons estimé que 53% des activités de ce secteur sont automatisables, même si, comme dans l’industrie, la nature des tâches est très variée au sein du même secteur. Les détaillants peuvent par exemple profiter du potentiel technologique qui pourrait être mis au service de la gestion de leurs stocks et de leur logistique mais aussi, par exemple, de leur productivité. La manipulation des objets d’emballage pour l’expédition, ou des marchandises de stockage sont parmi les activités physiques les plus fréquentes dans le commerce de détail, offrant un potentiel technique élevé pour l’automatisation. Comme c’est d’ailleurs le cas pour la tenue d’un registre des ventes, et pour toutes les activités de collecte de données clients ou d’informations produit. Mais le commerce de détail exige également des compétences cognitive et les sociales. Conseiller les clients sur quelle pièce de viande choisir ou sur la couleur des chaussures qu’il devrait acheter exige à la fois du jugement et de l’intelligence émotionnelle. Nous avons calculé que 47% des activités d’un vendeur de détail offrent un potentiel technique à l’automatisation, c’est-à-dire moins que les 86% envisageables dans le secteur de la comptabilité et de l’audit.

Comme nous l’avons noté ci-dessus, cependant, le simple fait qu’une activité soit candidate à l’automatisation ne signifie pas qu’elle sera nécessairement l’objet d’un tel changement. D’autres facteurs, notamment économiques, sont à prendre en compte.

Des emplois comme ceux de comptable ou d’auditeur financier nécessitent une formation et un véritable savoir-faire, compétences plus difficiles à trouver sur le marché que celles d’un simple cuisinier. Mais les tâches qu’ils effectuent reviendraient moins chères à automatiser puisque nécessitant essentiellement des logiciels et un simple ordinateur.

A ce sujet, on observe une tendance à l’automatisation plus marquée dans des secteurs où une formation spécifique (mais non spécialisée) est requise. Par exemple, dans la collecte et le traitement des données, l’automatisation progressant en capacité, les emplois impliquant des compétences plus précises seront probablement automatisées à des taux eux aussi de plus en plus élevés.

La carte disponible sur le tableau 3 met en évidence les disparités observables d’un secteur à l’autre, mais aussi dans les différentes activités d’un même secteur.

Tableau 3
Activités et secteurs modérément éligibles à l’automatisation
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Dans l’ensemble des secteurs d’activité de l’économie américaine, un tiers du temps passé sur le lieu de travail implique la collecte et le traitement de données. Ces deux types d’activités ont un potentiel technique d’automatisation supérieur à 60%. Par le passé, de nombreuses entreprises faisaient le choix d’automatiser des activités telles que la gestion de l’approvisionnement, la gestion de la masse salariale, le calcul des besoins en matériaux et ressources, l’émission de factures, et recourraient aux codes-barres par exemple pour superviser les entrées et sorties de leurs matériaux. Mais les progrès technologiques récents ont permis aux ordinateurs d’accroître l’ampleur et la qualité de ces activités. Par exemple, un certain nombre d’entreprises offrent maintenant des solutions qui automatisent, via un logiciel, la saisie des factures papier et PDF ou même le traitement de demandes de prêt. Et ces process ne sont pas supervisés par des travailleurs débutants ou des commis à bas salaires. Le personnel impliqué dans ces tâches perçoit jusqu’à 200 000 dollars par an et ne passe que 31% de son temps de travail à contrôler ces tâches, exécutées aussi efficacement que par le passé.

Les services financiers et d’assurance illustrent très bien ce phénomène. Le monde de la finance repose sur l’expertise professionnelle: les opérateurs en bourse et les banques d’investissement vivent essentiellement de leur aptitude à décrypter intelligemment le marché. Pourtant, environ 50% du temps total de la main-d’œuvre dans la finance et l’assurance est consacré à la collecte et au traitement des données, où le potentiel technique pour l’automatisation est élevé. Les agents en charge de la vente de produits financiers ont pour fonction la collecte de données clients, tandis que les assureurs, eux, vérifient l’exactitude des dossiers. Les agents spécialisés dans la vente de services financiers préparent les contrats, et les receveurs vérifient la solvabilité financière du client.

En conséquence, le secteur financier présente un potentiel technique d’automatisation de ses activités jusqu’à 43% du temps aujourd’hui effectuer par une main-d’œuvre humaine. Là encore, ce potentiel est plus élevé dans certaines professions que dans d’autres. Par exemple, nous estimons que les courtiers de crédits passent jusqu’à 90% de leurs temps aux différentes tâches que requiert leur activité. La mise en place de process de vérification plus sophistiqués pour les documents et les demandes de crédit pourrait réduire cette proportion à un peu plus de 60%. Cela permettrait de libérer des courtiers, qui seraient alors plus disponibles pour conseiller leurs clients au lieu d’avoir à gérer la routine. Tant le client que l’établissement de crédit seraient gagnants.

D’autres activités modérément éligibles à l’automatisation impliquent de grandes quantités de tâches physiques ou un recours à des machines dans des environnements imprévisibles. Ce type d’activités représente une forte proportion du travail dans des secteurs tels que l’agriculture, la foresterie et la construction, et peuvent aussi être trouvés dans de nombreux autres secteurs.

On peut citer à titre d’exemple l’utilisation d’une grue sur un chantier de construction, la délivrance de soins de premiers secours, la collecte d’ordures dans les espaces publics, la mise en place d’équipements dans une salle de classe et d’autres tâches encore comme faire les lits de chambres d’hôtel. Ces deux dernières activités sont imprévisibles en grande partie parce que leur environnement ne cesse de changer. Les écoliers par exemple, disposent leurs sacs, livres et manteaux de façon aléatoire. De même, dans une chambre d’hôtel, les clients peuvent jeter leurs oreillers çà et là dans la chambre, laisser leurs vêtements sur leurs lits, ou encombrer l’espace au sol de différentes manières.

Ces activités, qui nécessitent une plus grande flexibilité que celles engagées dans un environnement prévisible, sont pour le moment plus difficile à automatiser avec les technologies actuellement disponibles: leur potentiel d’automatisation n’est que de 25%. Si la technologie progresse au point de pouvoir gérer des environnements imprévisibles avec la même facilité que les prévisibles, le potentiel d’automatisation passerait alors à 67%. Déjà, certaines activités dans des contextes moins prévisibles comme l’agriculture et la construction (évaluation de la qualité des cultures, matériaux de mesure, ou transcription de plans en liste de tâches de travail) sont de plus en plus éligibles à l’automatisation.

Les secteurs à faible potentiel d’automatisation
Les activités les plus difficiles à automatiser avec les technologies actuelles sont celles qui impliquent la gestion et le déploiement des personnes (avec 9% de potentiel d’automatisation) ou dans des domaines où l’expertise implique une prise de décision, de planification, ou un travail créatif (18%). Ces activités, souvent qualifiées de travail de connaissance, peuvent concerner des productions aussi variées que celles de logiciels de codage, la création de menus, ou la rédaction de contenus promotionnels. Pour l’instant, les ordinateurs font un excellent travail sur des activités très bien encadrées, comme par exemple l’optimisation d’itinéraires de camionnage. Mais les humains doivent encore déterminer les objectifs appropriés, interpréter les résultats, ou effectuer des contrôles de cohérence des solutions. L’importance de l’intervention humaine reste évidente dans deux secteurs qui, jusqu’à présent, présentent un potentiel technique relativement faible pour l’automatisation: la santé et l’éducation.

Dans l’ensemble, les soins de santé ont un potentiel d’automatisation d’environ 36%, et ce potentiel est encore plus faible pour les professionnels de santé dont les activités quotidiennes nécessitent une expertise et un contact direct avec les patients. Par exemple, nous estimons que moins de 30% des activités d’une infirmière diplômée d’Etat pourrait être automatisées, si l’on se base sur de simples considérations techniques. Cette proportion tombe à 13% pour les dentistes.

Néanmoins, certaines activités de santé, comme la préparation d’aliments dans le milieu hospitalier ou l’administration de médicaments non-intraveineux, pourraient être automatisées si les technologies actuelles le permettaient. La collecte de données, qui représente également une quantité importante du temps de travail dans ce secteur, pourrait elle aussi voir son taux d’automatisation augmenter. Les infirmières auxiliaires, par exemple, passent environ deux tiers de leur temps à recueillir des données sur la santé des patients. Même certaines des tâches les plus complexes effectuées par les médecins, telles que l’administration d’une anesthésie ou l’interprétation d’analyses radiologiques, ont un potentiel technique certain pour l’automatisation.

De tous les secteurs que nous avons évoqués, c’est dans l’enseignement que la faisabilité technique de l’automatisation est la plus faible, du moins pour l’instant. La technologie numérique transforme pourtant ce secteur de façon significative, comme l’illustrent les offres de formation en ligne de plus en plus nombreuses. Pourtant, l’essence même de l’enseignement repose sur une expertise approfondie des interactions complexes entre personnes. Mises ensemble, ces deux catégories les moins automatisables des sept identifiées dans le tableau 1 représentent environ la moitié des activités dans le secteur de l’éducation.

Malgré cela, 27% des tâches liées au milieu de l’éducation – surtout celles qui se produisent en dehors de la salle de classe ou de l’enseignement à proprement parler s– ont démontré leur potentiel d’automatisation grâce à une technologie déjà existante. A l’école, les concierges et le personnel de nettoyage supervisent la propreté des locaux, les cuisiniers préparent et servent la nourriture au restaurant scolaire. Les adjoints administratifs y tiennent des registres qui seront par la suite stockés par du personnel. L’automatisation de ces activités de collecte de données et de traitement peut aider à réduire la croissance des dépenses administratives de l’éducation et réduire les coûts sans affecter la qualité.

Projetons-nous !
Tandis que la technologie continuera à se développer, la robotique et l’apprentissage machine feront de plus en plus d’incursions dans des activités qui n’ont aujourd’hui qu’un potentiel technique faible pour l’automatisation. De nouvelles techniques, par exemple, permettent une collaboration physique plus sûre et plus intense entre les robots et les humains dans ce qui est pourtant considéré comme un environnement imprévisible. Ces avancées pourraient permettre l’automatisation de plusieurs activités dans des secteurs comme la construction. L’intelligence artificielle pourra aussi être utilisée pour concevoir des composants dans les secteurs du génie-lourd.

Une des plus grandes percées technologiques aurait lieu si les machines étaient capables d’acquérir une compréhension du langage naturel humain et si les ordinateurs acquerraient la capacité de reconnaître les concepts de la communication quotidienne interpersonnelle. Dans le commerce de détail, ces avances en langage naturel feraient passer le potentiel technique d’automatisation de 53% à 60%. Dans les métiers de la finance et de l’assurance, l’avancée serait encore plus notable, passant de 43% à 66%. Dans le secteur des soins, quoi que cela soit aujourd’hui encore inconcevable, les technologies actuelles pourraient déjà accomplir toutes les activités nécessaires au diagnostic et au traitement des patients, avec un perfectionnement de ces fonctions au fil du temps. Les robots ne peuvent pas encore vous détartrer les dents, ni créer une atmosphère propice à la transmission d’un savoir de qualité à vos enfants, mais cela ne signifie pas qu’ils ne seront jamais capables de le faire.

Comme nous le disions en introduction, le potentiel technique à l’automatisation ne suffit pas en lui-même pour évaluer s’il sera effectivement adaptable à une activité donnée. Le potentiel réel d’automatisation d’un secteur ou d’une activité dépend aussi de l’interaction entre le potentiel technique, les avantages et les coûts (dans le cas d’une entreprise), les dynamiques de l’offre et de la demande (en termes de main-d’œuvre), et d’autres facteurs aussi divers que la réglementation ou les aspects sociétaux, notamment liés à l’acceptabilité.

Vers une entreprise toujours plus automatisée
L’automatisation pourrait transformer les conditions de travail et ce, à tous les niveaux, y compris dans les sphères de gouvernance. L’évolution rapide de la technologie peut favoriser ce potentiel et permettre d’éviter des pièges particulièrement complexes. Dans certains secteurs, comme celui du commerce de détail, l’automatisation est déjà en train de changer la nature de la concurrence. Les acteurs du e-commerce, par exemple, sont en concurrence avec les détaillants traditionnels à la fois sur le terrain de l’automatisation physique (comme le recours aux robots dans les entrepôts) mais aussi sur celui de l’automatisation des travaux de connaissances (au moyen d’algorithmes permettant d’anticiper les futures commandes des acheteurs). Dans le secteur minier, des systèmes autonomes pourront être mis en place en vue de transporter le minerai de façon sécurisée et plus productive que ne le font aujourd’hui des opérateurs humains.

Les cadres supérieurs devront d’abord identifier les tâches qui seront impactées par l’automatisation et adapter leur organisation vers de nouveaux process. Une carte thermique des activités d’automatisation potentielles au sein des entreprises peut aider à orienter, identifier et prioriser les processus et les activités qui pourraient être transformées. Comme nous l’avons noté, la question clé sera où et comment libérer de la valeur, étant donné le coût que représente le remplacement du travail humain par des machines. La majorité des avantages peut venir, non pas de la réduction des coûts de main-d’œuvre, mais d’une élévation de la productivité grâce à moins d’erreurs, un meilleur rendement, une amélioration de la qualité, de la sécurité et de la vitesse d’exécution des tâches.

Il n’est jamais trop tôt pour préparer l’avenir. Pour se préparer à des avancées majeures dans les différents domaines de l’automatisation, les cadres dirigeants doivent relever le défi de comprendre les technologies d’exploitation des données et d’automatisation à venir. Mais il faudra plus qu’une perception du savoir-faire technologique pour réellement saisir toutes les implications de l’automatisation. Les plus grands défis étant les changements organisationnels et ceux liés à la main-d’œuvre que les dirigeants auront à mettre en place en parallèle d’une automatisation, prenant en compte l’ensemble des processus commerciaux et la culture organisationnelle, en apprenant à voir l’automatisation comme un levier de productivité fiable. Les hauts dirigeants, pour leur part, devront savoir «lâcher prise» pour aller dans le sens des avancées organisationnelles de leur temps.

Comprendre quelles sont les activités qui sont les plus éligibles à l’automatisation d’un point de vue technique pourrait fournir une occasion unique de repenser la façon dont les travailleurs s’impliquent dans les tâches qui leurs sont confiées et comment les plates-formes numériques peuvent mieux connecter les travailleurs, les équipes et les projets. Une telle compréhension serait aussi l’occasion pour les cadres supérieurs de considérer comment leurs propres activités pourraient être plus efficacement exécutées par des machines, et leur permettre de libérer du temps pour se concentrer sur les compétences de direction à proprement parler, compétences dont ne disposent pas, ou du moins pas encore, un robot ou un algorithme.

Cet article signé par Michael Chui, James Manyika, et Mehdi Miremadi a été publié par McKinsey Quarterly [www.mckinseyquarterly.com], sous le titre “Where machines could replace humans—and where they can’t (yet)”. Copyright McKinsey. Tous droits réservés. Traduit et publié sur autorisation.

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