Comprendre l'économie de l'IA

Il y a un large consensus sur le fait que le potentiel de l'IA pour transformer l'économie mondiale et notre façon de travailler est significatif. Cependant, les résultats – ce que cela implique pour le travail, le quotidien de chacun et l'économie dans son ensemble – ne sont ni automatiques, ni garantis. De nombreuses conditions doivent être réunies. Pour cela, nous devons, en tant que société, travailler ensemble pour orienter de façon positive la manière dont l'IA impacte nos vies, nos emplois et notre économie. Pour que ce travail commun soit efficace, il est essentiel d'avoir une compréhension fine de la façon dont l'IA est adoptée et utilisée dans l'économie. La société a besoin d'informations empiriques et de recherches fondées sur des données probantes pour éclairer les décisions, les initiatives et les actions.

Pour y contribuer, Google lance la première itération de l'étude AI & Economy ATLAS ("Activity, Task, Landscape, and Adoption Study"), une étude continue, à grande échelle et anonymisée sur la manière dont les individus utilisent les produits et outils d'IA de Google. Le premier ensemble de données d'ATLAS (v1.0) est construit à partir de 15 millions d'interactions humain-IA agrégées et anonymisées à travers l'application Gemini, le Mode IA et l'API Gemini, qui ensemble sont utilisés par plus d'un milliard de personnes chaque mois. Les informations d'ATLAS (v1.0) couvrent plus de 150 pays, 140 langues, 800 professions et 4 000 tâches. ATLAS est à ce jour l'aperçu le plus complet de la manière dont des personnes utilisent concrètement l'IA à grande échelle.

ATLAS met en lumière la façon dont les individus utilisent les outils d'IA de Google pour diverses tâches, au travail et dans leur vie quotidienne. Le rapport ATLAS (v1.0) offre un premier aperçu d'un paysage en évolution rapide : les capacités de l'IA progressent, son utilisation évolue, et les outils pour observer son impact sur l'économie sont encore en cours d'élaboration.

Que nous apprend ATLAS v1.0 ?

Voici quelques-unes des observations les plus intéressantes à ce jour :

• L'utilisation de l'IA au travail est vaste mais peu profonde : l'adoption en milieu professionnel s'étend à tous les secteurs d'activité, ainsi qu'à 68 % des professions qui représentent collectivement 90 % de l'emploi total aux États-Unis. Cependant, à l'échelle de chaque poste, les individus utilisent l'IA de manière sélective : dans un emploi typique, l'IA n'est utilisée que pour environ 21 % des tâches.
• Au travail, l'essentiel de l'utilisation de l'IA est centré sur la collaboration et l'assistance aux tâches, et jusqu'à présent l'automatisation des tâches est rare : les données d'ATLAS montrent que la grande majorité des interactions avec l'IA au travail se concentrent sur des usages collaboratifs tels que l'idéation, la stratégie, la recherche d'informations et l'apprentissage. Les tâches telles que la conception créative et le test d'hypothèses (catégorisées dans ATLAS comme « cognitives non routinières ») apparaissent dans les interactions professionnelles avec l'IA à un taux beaucoup plus élevé que dans l'économie dans son ensemble (65 % contre 35 %). Moins de 10 % de ces interactions automatisent entièrement les tâches.
• L'IA ne profite pas qu'aux cols blancs, elle aide aussi les travailleurs occupant des professions principalement physiques et manuelles pour des tâches connexes : l'utilisation de l'IA à des fins professionnelles ne se limite pas aux emplois traditionnellement considérés comme du travail intellectuel. Bien que ce soit moins répandu, les travailleurs des métiers manuels et techniques (par ex. les techniciens automobiles, les mécaniciens industriels) utilisent l'IA conversationnelle comme un collaborateur en direct pour des diagnostics en temps réel, le dépannage et l'apprentissage sur le tas. Lorsque les travailleurs de ces secteurs utilisent nos outils d'IA, ils sont 2 fois plus enclins à utiliser une IA multimodale (c'est-à-dire d'utiliser l'IA pour créer des images ou des vidéos). Par exemple, les techniciens automobiles et les mécaniciens industriels utilisent l'IA pour interpréter des résultats de tests complexes, rechercher des pannes électriques et inspecter l'usure des machines.
• L'IA apporte à domicile une valeur qui peut échapper aux indicateurs économiques standards, en particulier autour des tâches administratives laborieuses : plus de 86 % des interactions avec les outils d'IA dans ATLAS se produisent en dehors du travail. Les individus utilisent l'IA de manières nouvelles et intéressantes qui ne sont pas prises en compte dans les indicateurs économiques standards, notamment pour des activités domestiques productives (par ex. la recherche de produits avant achat, l'aide à l'utilisation d'appareils électroménagers et d'outils) et des tâches administratives laborieuses (par ex. effectuer des démarches administratives complexes : impôts, permis, amendes...).
• L'adoption mondiale de l'IA suit le PIB par habitant, avec des exceptions notables : l'utilisation de l'IA s'est diffusée à l'échelle mondiale. Les données d'ATLAS montrent une utilisation de l'IA dans plus de 150 pays et territoires qui représentent 99 % de la population mondiale. Cela se reflète aussi dans la diversité des langues utilisées dans ATLAS. L'anglais ne représente qu'environ un tiers des conversations mondiales avec l'IA, et les utilisateurs n'abandonnent pas systématiquement leur langue maternelle pour des tâches complexes. En y regardant de plus près, par habitant, l'utilisation de l'IA reflète étroitement le niveau de richesse relatif d'un pays, soulevant des inquiétudes quant à la persistance d'une fracture numérique. Cependant, il ne s'agit pas d'une règle universelle : certains pays à revenu intermédiaire d'Amérique du Sud et du Moyen-Orient adoptent l'IA à des taux comparables à ceux des pays à revenu élevé.

Comment ATLAS a été développé

Les analyses d'ATLAS sont propulsées par l'outil OCTO (Observation Clustering and Taxonomy Organisation) de Google DeepMind, conçu pour transformer d'énormes volumes de données textuelles non structurées, comme les conversations avec des LLM, et les distiller en entités organisées. ATLAS a été développé avec le plus haut niveau de protection de la vie privée. En plus de la suppression des informations personnelles identifiables (PII), nous avons ajouté plusieurs couches de protection supplémentaires qui suppriment automatiquement toute référence possible à des informations sensibles, éliminent tout lien entre les données ATLAS anonymisées et les journaux d'utilisateurs sous-jacents, résument les données textuelles et agrègent ces résumés dans des groupes représentant de multiples utilisateurs.

Et ensuite ?

Ce n'est que le début — ATLAS v1.0 représente le point de départ d'un projet à long terme. Les capacités de l'IA continuent de s'étendre, les individus ne cessent de trouver de nouvelles manières intéressantes de s'en servir, et les méthodologies de recherche pour comprendre l'IA continuent d'évoluer. De nombreuses autres questions subsistent concernant l'IA et l'économie, lesquelles nécessiteront des travaux supplémentaires — des travaux que le programme de recherche sur l'IA et l'économie de Google mène en collaboration avec des chercheurs universitaires et d'autres experts.

Il existe par ailleurs un éventail bien plus large d'utilisations de l'IA pertinentes sur le plan économique qui ne sont pas reflétées dans ATLAS. Celles-ci incluent des produits intégrant l'IA qui comptent des milliards d'utilisateurs et d'interactions, tels que Google Workspace, Google Traduction et AI Overviews ; des plateformes d'entreprise, telles que Gemini pour Google Cloud et Gemini Enterprise ; ainsi que des capacités d'avant-garde dans plusieurs domaines clés, comme le codage agentique et les modèles du monde.

À mesure que nous continuons de développer ATLAS et d'élargir sa portée et ses capacités afin de générer de nouvelles analyses, notre objectif est d'offrir une compréhension plus pointue de la transformation de l'économie impulsée par l'IA. Nous espérons que ces travaux seront utiles aux chercheurs, aux décideurs politiques, aux entreprises, aux travailleurs et aux autres acteurs de l'économie, alors que nous œuvrons ensemble pour façonner la manière dont l'IA peut soutenir les individus dans leur vie de manière positive.

Nous tenons à remercier Dame Diane Coyle (Cambridge) et le Dr David Autor (MIT) pour leurs contributions au rapport ATLAS v1.0, ainsi que l'ensemble des membres de l'équipe ATLAS ¹ .