En moyenne, dans les 29 pays étudiés, la proportion d’emplois exposés à un risque potentiellement élevé d’automatisation est estimée aux alentours de 3% seulement au début des années 2020, mais s’élèvera à presque 20% à la fin de la décennie, avant d’atteindre 30% environ au milieu des années 2030. Selon l’enquête, davantage de femmes pourraient être affectées initialement par l’essor de l’automatisation, tandis que les hommes sont plus susceptibles d’en ressentir les effets dans la troisième vague, au milieu des années 2030. Ceci est dû aux types de tâches qui sont plus sujettes à l’automatisation et aux profils actuels d’emploi par sexe et par secteur.

La vague des algorithmes est déjà bien entamée et implique une automatisation des analyses de données structurées et des tâches numériques simples, comme l’établissement de scores de crédit. Cette vague d’innovation pourrait arriver à maturité au début des années 2020.

La vague d’augmentation est aussi entamée, mais parviendra probablement à maturité complète plus tard dans les années 2020. La vague d’augmentation est axée sur l’automatisation des tâches répétitives et des échanges d’informations, ainsi que sur les développements ultérieurs de drones aériens, de robots dans les entrepôts et de véhicules semi-autonomes.

Au cours de la troisième vague d’autonomie, qui pourrait arriver à maturité au milieu des années 2030, l’IA sera de plus en plus capable d’analyser des données provenant de sources multiples, de prendre des décisions et d’entreprendre des actions physiques sans ou avec peu d’intervention humaine. Durant cette phase, les véhicules entièrement autonomes sans conducteur pourraient, par exemple, se déployer à grande échelle dans tous les secteurs de l’économie.

Les auteurs prennent cependant leurs précautions. « Nos estimations se basent principalement sur la faisabilité technique de l’automatisation, commente John Hawksworth, chief economist chez PwC et co-auteur de l’étude. En pratique, la portée réelle de l’automation pourrait donc être moindre en raison de diverses contraintes économiques, juridiques, réglementaires et organisationnelles. Ce n’est pas parce qu’une chose peut être automatisée en théorie qu’elle sera viable en pratique d’un point de vue économique ou politique. Par ailleurs, une autre analyse que nous avons réalisée suggère que les pertes d’emplois liées à l’automatisation sont susceptibles d’être largement compensées à long terme par de nouveaux emplois. Ceux-ci résulteront de l’économie plus large et plus riche que ces nouvelles technologies auront rendue possible. Contrairement à certaines prédictions, nous ne pensons pas que l’automatisation générera davantage de chômage technologique de masse d’ici les années 2030 qu’elle ne l’a déjà fait ces dernières décennies, depuis le début de la révolution numérique. »

Effets potentiels par pays et par secteurs

La proportion estimée d’emplois existants exposés à un risque élevé d’automatisation potentielle d’ici le milieu des années 2030 diffère significativement selon les pays. Elle varie entre seulement 20-25% dans certaines économies d’Asie orientale et nordiques dont le niveau d’éducation moyen est relativement élevé, et plus de 40% dans les économies d’Europe de l’Est où la production industrielle (qui a tendance à être plus facilement automatisée) représente encore une partie relativement importante de l’emploi total. Les pays comme le Royaume-Uni et les USA, dont les économies sont dominées par les services et qui comptent des branches relativement « long tails » et des travailleurs moins instruits, sont plutôt associés à des niveaux intermédiaires d’automatisation potentielle.

La proportion estimée d’emplois existants exposés à un risque élevé d’automatisation potentielle d’ici le milieu des années 2030 diffère largement selon les secteurs industriels. La moyenne dans les différents pays s’élève, par exemple, à 52% pour le transport et le stockage et à seulement 8% pour le secteur de l’enseignement. Le secteur du transport se démarque avec des niveaux d’automatisation potentielle particulièrement élevés à plus long terme, du fait que les véhicules sans conducteur se déploieront à grande échelle dans tous les secteurs de l’économie. Toutefois, cette évolution sera plus marquée pendant la troisième vague d’automatisation autonome. À plus court terme, des secteurs comme les services financiers pourraient être davantage exposés, étant donné que les algorithmes surpasseront les humains dans une série toujours plus vaste de tâches liées à l’analyse de données pures.