Le lancement de ChatGPT en novembre 2022 a marqué un tournant dans l’histoire de l’intelligence artificielle. Dans les entreprises, l’intelligence artificielle générative (IAG) a surpris par sa capacité à réaliser des tâches qui étaient l’apanage des salariés les plus qualifiés (et les mieux payés). Depuis cette date, de nombreux autres logiciels d’IAG ont fait leur apparition. Quel sera leur impact sur le monde du travail, et notamment sur les salariés les plus diplômés ?
Moins d’un an après le lancement de ChatGPT, une étude apporte des premiers éléments de réponse à cette question (« Navigating the Jagged Technological Frontier : Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality », Fabrizio Dell’Acqua et al., Harvard Business School Technology & Operations Management Unit, Working Paper n° 24-013).
L’étude a été réalisée par une équipe pluridisciplinaire de chercheurs en collaboration avec un cabinet de conseil international.
Plus de 750 consultants se sont prêtés au jeu. Ils ont été répartis en deux groupes. Le premier groupe a utilisé ChatGPT-4 pour travailler sur un cas d’entreprise. Le second groupe n’y a pas eu recours. La plupart des tâches que les chercheurs leur ont confiées étaient à la portée de l’intelligence artificielle (par exemple : faire dix propositions de nouveaux produits ou rédiger un communiqué de presse pour le lancement d’un de ces produits). En revanche, l’une d’entre elles était hors de portée de l’intelligence artificielle (faire des recommandations stratégiques en s’appuyant à la fois sur des retranscriptions d’entretiens et des données chiffrées).
Les trois grands enseignements de l’étude
1) En règle générale, l’utilisation de l’intelligence artificielle générative permet d’améliorer la performance. Lorsque les tâches à réaliser étaient à la portée de l’intelligence artificielle, les consultants qui ont utilisé ChatGPT-4 ont travaillé plus rapidement et mieux que leurs collègues qui n’y ont pas eu recours. Plus précisément, ils sont venus à bout de plus de tâches (+ 12,2 %) et ont réalisé ces tâches plus rapidement (+ 25,1 %).
La qualité de leurs réalisations a également été plus élevée (+ 40 %). Par ailleurs, l’accroissement de la performance a été identique pour les consultants qui ont été formés à l’utilisation de ChatGPT-4 et pour ceux qui ont utilisé une approche plus intuitive. Ce résultat confirme que l’intelligence artificielle générative est très facile d’accès.
2) Dans certains cas, l’utilisation de l’intelligence artificielle générative détériore la performance. Comme on pouvait s’y attendre, les consultants qui ont utilisé ChatGPT-4 ont été beaucoup moins performants que ceux qui n’y ont pas eu recours pour réaliser la tâche qui n’était pas à la portée de l’intelligence artificielle (− 20 points de pourcentage). La principale limite de l’intelligence artificielle générative est que la qualité des résultats qu’elle fournit varie fortement d’une tâche à une autre.
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