Comment le changement technologique affecte-t-il la conception des emplois? Considérez un travail comme un ensemble de tâches qui nécessitent différents types de compétences des employés. Les nouvelles technologies augmentent la productivité relative des employés dans certaines tâches et remplacent les employés dans d’autres tâches. Les entreprises réagissent en modifiant la conception des tâches — la combinaison des tâches assignées aux travailleurs — et, par la suite, leur demande de travailleurs ayant des compétences différentes.
Les premières technologies avaient tendance à augmenter la productivité des ouvriers peu qualifiés en fournissant de meilleurs outils, des machines et des matières premières moins chères. Cela s’est reflété dans la mécanisation progressive de l’agriculture et le passage de l’artisanat à la fabrication en usine à la fin des années 1800. Cependant, vers 1910, les nouvelles technologies ont commencé à favoriser les travailleurs moyennement et hautement qualifiés. Les usines se sont tournées vers l’énergie électrique, ce qui a facilité les méthodes de production par lots ou en continu, et les chaînes de montage. Les contremaîtres d’usine, les machinistes et les gestionnaires sont devenus plus productifs, supervisant plus de ressources et de production. Pendant ce temps, de nombreux travaux manuels ont été mécanisés.
Ceci est un exemple précoce d’un point général. La technologie complète parfois les employés en augmentant leur capacité à effectuer certaines tâches, et se substitue parfois aux employés en automatisant une partie ou la totalité de leurs tâches. Il modifie ainsi la conception des tâches en recentrant l’employé sur des tâches difficiles à automatiser et en éliminant les tâches faciles à automatiser. De plus, l’effet des nouvelles technologies peut changer avec le temps. Initialement, il complétait le travail peu qualifié. Plus tard, il l’a remplacé tout en complétant le travail de compétences moyennes et élevées. Aujourd’hui, il complète le travail hautement qualifié mais se substitue souvent au travail moyennement qualifié. Il est raisonnable de s’attendre à ce que les effets des TIC changent à nouveau à l’avenir.
L’automatisation des tâches (dans les machines ou les logiciels) présente plusieurs avantages. Cela réduit les variations car les machines ont tendance à fonctionner de manière identique à chaque fois. Cela réduit l’incertitude et contribue à améliorer la qualité des décisions, des produits ou des services. Les machines, et en particulier les ordinateurs, génèrent souvent de grandes économies d’échelle. Les entreprises peuvent éviter les complexités de la gestion des employés, notamment les conflits, les problèmes d’incitation et l’absentéisme. Par conséquent, si le coût d’automatisation d’une tâche diminue suffisamment, les entreprises sont susceptibles d’automatiser cette tâche.
Quelles tâches sont les plus faciles à automatiser ? Ceux qui sont les plus faciles à comprendre, optimisés et codifiés à l’avance. Ainsi, les tâches simples et routinières ont été les plus sensibles à la mécanisation et à l’informatisation. Comme indiqué ci-dessus, initialement, l’automatisation consistait en des tâches manuelles dans la fabrication. Des experts tels que Frederick Taylor ont conçu des méthodes pour diviser la production en étapes spécifiques, puis optimiser chaque étape. Cela a codifié la tâche, ce qui a facilité la mécanisation. À partir des années 1970, la révolution des TIC a permis une automatisation similaire de nombreuses tâches routinières et prévisibles dans les emplois de bureau et les cols blancs. Travail impliquant le traitement de l’information, la production de formulaires financiers, la réalisation de calculs de routine, etc., a été facilement pris en charge par les ordinateurs. Cette « réingénierie » a éliminé de nombreux emplois à compétences intermédiaires (par exemple, travail de bureau, saisie de données, tenue de livres) et réduit le nombre de couches dans les hiérarchies d’entreprise.
Des environnements plus simples, plus stables et prévisibles favorisent l’automatisation pour deux raisons : facilité d’optimisation et longévité technologique. Pour que les tâches soient automatisées, l’entreprise doit investir des ressources dans l’analyse et l’optimisation de cette partie du processus. Perfectionner une partie d’un processus demande des ressources (par exemple, des consultants, des méthodes de gestion de la qualité totale). Cet investissement sera plus rentable si le problème d’optimisation est plus facile, comme c’est le cas avec des produits et des gammes de produits plus simples. Il sera également plus rentable si les nouvelles connaissances peuvent être déployées plus longtemps à l’avenir, comme c’est le cas avec des environnements stables et prévisibles. Par exemple, UPS (une entreprise mondiale de livraison de colis) a optimisé le travail des chauffeurs de camions de livraison, même dans la mesure où elle leur apprenait à monter dans le camion le plus rapidement possible. Son métier était très simple (livrer un colis d’un endroit à un autre), ainsi que stable et prévisible (les méthodes ont évolué un peu plus de 100 ans, des vélos aux motos en passant par les camions, puis aux avions pour les longues distances).
Quelles tâches sont les plus difficiles à automatiser ? Premièrement, toutes les tâches manuelles ne se sont pas révélées faciles à automatiser. Les tâches physiques impliquent parfois une coordination motrice fine et une dextérité, que les machines n’ont pas été en mesure de reproduire. Ils impliquent également souvent l’observation et l’interprétation de l’environnement physique du travailleur, ainsi que le déplacement dans des espaces physiques aléatoires. Les ordinateurs et les machines ont toujours manqué de ces capacités, y compris la vision et la reconnaissance d’images (figure 1).
Les tâches cognitives ont également été difficiles à automatiser. Ils nécessitent des compétences de pensée d’ordre supérieur, tandis que les ordinateurs ont tendance à n’effectuer que des opérations programmées spécifiques. Au lieu d’être automatisés, les emplois impliquant l’analyse, la prise de décision, la pensée abstraite, l’apprentissage, l’innovation et la créativité sont souvent complétés par de nouvelles technologies. Par exemple, le travail d’un ingénieur de conception d’aéronefs a radicalement changé. Dans le passé, cela impliquait un travail fastidieux, produisant des plans complexes par calcul et dessin à la main. Désormais, les ingénieurs disposent d’ordinateurs qui effectuent ces tâches, ce qui les libère pour se concentrer davantage sur la conception et les options de configuration complexes.
Les tâches sociales se sont également révélées difficiles à automatiser. Les ordinateurs et les robots n’ont pas la capacité d’empathie avec les collègues et les clients, d’inspirer les employés, d’utiliser l’intuition ou d’écouter et de communiquer avec subtilité. Les tâches impliquant des interactions sociales, souvent dans des emplois de service peu qualifiés et des emplois de gestion hautement qualifiés, ont largement évité l’automatisation. Les compétences sociales sont devenues de plus en plus précieuses sur le marché du travail, et la croissance de l’emploi a été la plus importante dans les emplois où les exigences en matière de compétences cognitives et sociales sont élevées. Autrement dit, les compétences sociales et cognitives semblent être complémentaires.
En résumé, un travail est un ensemble de tâches manuelles, cognitives et sociales. Les nouvelles technologies permettent aux entreprises d’automatiser certaines tâches, en les prenant aux travailleurs et en les exécutant à la place avec des machines et des ordinateurs. Il permet également aux entreprises de fournir aux travailleurs des informations, des données, des analyses et des outils de communication qui augmentent leur capacité à effectuer d’autres tâches. Ainsi, l’effet de la technologie sur la conception des emplois repose sur un continuum substitut–complément. Pour certains travaux, la plupart ou toutes les tâches peuvent être automatisées. Pour certains emplois, peu de tâches peuvent être automatisées, mais beaucoup peuvent être complétées par la technologie. D’autres emplois se situent entre les deux, certaines tâches étant automatisées, d’autres non affectées et d’autres complétées.
Par exemple, certains tests de diagnostic médical ont été automatisés, éliminant de nombreux emplois de techniciens médicaux. Certaines tâches infirmières ont été remplacées par des machines de chevet qui surveillent les patients et dispensent des médicaments, mais l’interaction de l’infirmière avec le patient est en grande partie impossible à automatiser. Enfin, pratiquement toutes les chirurgies sont toujours effectuées par des humains, mais les chirurgiens disposent d’outils avancés qui leur permettent d’effectuer ces chirurgies plus rapidement, en toute sécurité et efficacement.
Ce processus peut entraîner des différences considérables dans le travail des employés. Pour les emplois qui sont pour la plupart automatisés, les gestionnaires ont tendance à prendre la plupart ou la totalité des décisions et les travailleurs effectuent simplement leurs tâches prescrites. En effet, une grande partie du processus a déjà été optimisée, de sorte que le travailleur peut ajouter peu de nouvelles connaissances au travail, et peu de décisions ou de changements doivent être pris. Ces emplois nécessitent généralement peu de compétences, n’impliquent que quelques tâches répétitives, nécessitent peu de réflexion de la part du travailleur et ont donc tendance à avoir une faible motivation intrinsèque. En revanche, les emplois qui sont complétés par la technologie ont tendance à exiger plus de compétences, y compris la résolution de problèmes et les compétences sociales. Ils ont tendance à utiliser davantage la décentralisation pour que les employés apprennent, puis développent, testent et mettent en œuvre des idées et des solutions. En conséquence, ces emplois ont une motivation intrinsèque élevée. Conformément à ces idées, les investissements dans les TIC et la recherche-développement sont associés positivement à des conceptions de postes plus enrichies, à des changements organisationnels à grande échelle, à une amélioration continue et à une concurrence accrue.
Autres effets du changement technologique
La technologie modifie la relation employeur-employé, et même ce que signifie être un « employé »; cependant, ces effets ne sont que brièvement abordés ici car ils ne constituent pas la portée principale de cet article. Il est désormais facile de collaborer à distance par partage de fichiers et de données, par e-mail et par vidéoconférence. Sauf lorsque le travail en commun doit être synchrone et en face à face, cela peut changer les modes de travail traditionnels, l’emploi et les structures d’entreprise. Ces évolutions facilitent la mondialisation des entreprises, mais permettent également l’externalisation et la délocalisation d’emplois au-delà des frontières des entreprises. Ils permettent de nouvelles dispositions, avec plus de flexibilité dans les tâches, le nombre total d’heures, le calendrier et le lieu de travail. Récemment, cela s’est manifesté dans l ‘ »économie à la demande », dans laquelle une fraction croissante de la population active est employée à court terme, à temps partiel, sans lien de dépendance avec un employeur traditionnel. L’effet net de ces changements sur les travailleurs et les entreprises n’est pas bien compris; la société devrait s’attendre à voir de nouvelles évolutions dans ces domaines.
Le CIT peut encore modifier la façon dont les entreprises motivent les employés. D’une part, de nombreux emplois sont devenus plus décentralisés. Les employés qui jouissent d’une plus grande discrétion reçoivent généralement une rémunération plus élevée pour leur rendement afin d’aligner leurs buts et leurs décisions sur les objectifs de l’entreprise. D’autre part, la technologie conduit à une plus grande centralisation dans d’autres emplois et permet de surveiller et d’évaluer les employés de nouvelles manières. Par exemple, les badges d’identification peuvent être conçus pour suivre l’emplacement d’un employé, noter les collègues avec lesquels il passe du temps, surveiller le ton des conversations des employés et noter comment ils se tiennent les uns par rapport aux autres pendant ces conversations. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent ensuite, par exemple, analyser ces données pour évaluer le potentiel de leadership des employés. »
Polarisation du marché du travail
À mesure que les nouvelles technologies remplacent ou complètent différents types de tâches, elles modifient la demande relative de compétences nécessaires pour effectuer ces tâches. Les compétences associées aux tâches que les machines peuvent maintenant effectuer ont tendance à voir une baisse relative de la demande, tandis que celles associées aux tâches complétées par de nouvelles technologies voient une augmentation relative de la demande. Ainsi, le changement technologique affecte la rémunération relative des travailleurs ayant différents types de compétences. L’offre de travailleurs ayant différents types de compétences changera également. Cependant, l’offre de main-d’œuvre a tendance à changer lentement car elle nécessite des changements dans l’éducation et la formation. Cela signifie que les compétences et les salaires ont tendance à être fortement corrélés. Pour cette raison, les chercheurs en économie du travail utilisent souvent des « compétences » par le niveau de rémunération.
L’automatisation dans les temps modernes a eu tendance à se concentrer sur les emplois à compétences moyennes. Les emplois hautement qualifiés comprennent les tâches cognitives, les compétences sociales (gestion et leadership) et la créativité. Bien que certains emplois peu qualifiés aient été automatisés, ceux nécessitant une plus grande dextérité, un travail d’équipe ou des interactions avec les clients n’ont pas été largement automatisés. En revanche, les emplois à compétences intermédiaires ont tendance à impliquer le traitement de l’information de routine, le calcul et la prise de décision. Ils ont donc été les plus durement touchés par l’automatisation avec l’avènement d’ordinateurs puissants et bon marché et un meilleur accès aux données.
Ce modèle est souvent appelé polarisation du marché du travail. La polarisation a deux aspects. Premièrement, la part relative des emplois peu et hautement qualifiés a augmenté, avec un « rétrécissement » de la part des emplois moyennement qualifiés. Deuxièmement, cela a accru les inégalités salariales, car les emplois à compétences moyennes ont pris de l’importance, tandis que la complémentarité avec la technologie a augmenté la rémunération relative des travailleurs hautement qualifiés; la figure 2 illustre cela pour les pays de l’OCDE.
La polarisation est un phénomène relativement nouveau. Jusqu’à récemment, les marchés du travail reflétaient un changement technologique biaisé par les compétences, dans lequel la technologie favorisait les travailleurs plus qualifiés par rapport à ceux qui en avaient moins. Ce qui est différent maintenant, c’est que les ordinateurs peuvent effectuer des analyses et, dans une certaine mesure, des tâches cognitives; par conséquent, au cours des trois dernières décennies, des changements technologiques biaisés par la routine ont émergé.
Jusqu’où et à quelle vitesse l’automatisation des tâches se déroule-t-elle?
La façon dont la technologie affecte la conception des tâches a récemment changé. Initialement, les ordinateurs avaient des tâches largement automatisées qui pouvaient être bien définies et guidées par les humains, soit via des programmes informatiques traditionnels qui spécifient ce que l’ordinateur doit faire, soit des systèmes experts conçus pour catégoriser et reproduire la prise de décision humaine. Récemment, cependant, les informaticiens ont fait des progrès dans l’apprentissage automatique, dans lequel les ordinateurs développent, évaluent et affinent leurs propres algorithmes, avec peu ou pas d’intervention humaine. Cela présente une nouvelle approche: l’automatisation des tâches cognitives. De plus, de tels algorithmes ont amélioré la mobilité, la dextérité, la vision et la reconnaissance d’objets en robotique. Par exemple, un article influent de 2003 décrit le déchiffrement de la signature sur un chèque et la conduite d’une voiture comme des tâches difficiles à automatiser. Cependant, les contrôles sont désormais systématiquement traités par des ordinateurs qui déchiffrent l’écriture manuscrite, et les voitures sans conducteur sont testées dans plusieurs villes.
Le développement d’ordinateurs capables d’apprendre est un changement potentiellement radical dans l’automatisation des tâches. La mesure dans laquelle ces développements sont susceptibles de se poursuivre et leur rapidité font l’objet d’un grand débat. Certains affirment que le rythme de l’automatisation s’est accéléré, y compris pour la première fois dans les emplois hautement qualifiés. Une étude a analysé le contenu des tâches de 7 000 emplois et a conclu que près de la moitié, y compris de nombreux emplois hautement qualifiés, courent un risque élevé d’automatisation au cours des 10 à 20 prochaines années. Si cette prédiction s’avère vraie, les implications pour les marchés du travail pourraient être dramatiques.
Cependant, l’étude a suscité la controverse. Par exemple, il a analysé le risque d’automatisation au niveau des tâches, mais les tâches comprennent un ensemble de tâches, dont certaines peuvent être automatisées, tandis que d’autres ne le sont pas. L’illustration de la page 1 provient d’un travail qui a affiné l’étude précédente; les auteurs ont conclu que la fraction des emplois à haut risque d’automatisation n’est pas de 50%, mais plus proche de 5-10%. On estime que les emplois à moindre risque d’automatisation impliquent une plus grande utilisation du raisonnement déductif, de l’originalité, de la communication, de la formation, de la résolution de problèmes, de la lecture et de l’écriture. Ils ont également des exigences plus élevées en matière d’éducation ou de formation avant l’emploi. Cependant, beaucoup plus de travail doit être fait avant que les chercheurs soient sûrs de répondre à ces questions.