Déplacement d'emplois ou transformation d'emplois ? Le double rôle de l'IA dans la main-d'œuvre manufacturière mondiale

Le secteur manufacturier se trouve à un point d'inflexion critique. Sur les planchers d'usine, de Détroit à Shenzhen, l'intelligence artificielle remodèle radicalement la façon dont les produits sont fabriqués et qui — ou quoi — les fabrique. Cette révolution technologique a déclenché un débat passionné sur l'impact ultime de l'IA sur les emplois manufacturiers : Va-t-elle principalement déplacer les travailleurs humains, ou va-t-elle transformer la nature même du travail, créant de nouveaux rôles tout en en éliminant d'autres ?

Cette question a de profondes implications non seulement pour les 360 millions de travailleurs manufacturiers dans le monde, mais aussi pour des économies entières où la fabrication sert de moteur crucial pour l'emploi. Les enjeux sont particulièrement élevés pour les économies émergentes, où la fabrication a historiquement fourni un chemin vers la classe moyenne pour des millions de personnes.

Loin d'être un simple résultat binaire, les preuves suggèrent que l'impact de l'IA sur le travail manufacturier crée une mosaïque complexe de déplacement, de transformation et de création. Cet article explore ce double rôle à travers des études de cas dans divers environnements manufacturiers, examine les données émergentes sur les effets sur l'emploi et offre des perspectives sur la façon dont les parties prenantes peuvent naviguer dans cette transition.

La réalité du déplacement : là où l'IA remplace le travail humain

L'effet de déplacement de l'IA dans la fabrication est réel et s'accélère. Certaines catégories d'emplois sont confrontées à un risque d'automatisation particulièrement élevé, en particulier celles qui impliquent des activités physiques routinières et prévisibles ou un traitement de données de base.

Assemblage et manutention

Le travail traditionnel à la chaîne d'assemblage — autrefois l'épine dorsale de l'emploi manufacturier — est confronté à une pression importante de déplacement. Les usines d'électronique "à l'arrêt" de Foxconn en Chine illustrent cette transformation. Depuis 2018, l'entreprise a déployé plus de 100 000 robots alimentés par l'IA (qu'ils ont nommés "Foxbots") dans plusieurs installations. Selon des données internes citées par le South China Morning Post, ces implémentations ont remplacé environ 60 000 postes humains dans l'assemblage et la manutention, ce qui représente près de 30 % de la main-d'œuvre d'usine précédente de l'entreprise sur ces sites.

Les robots effectuent des tâches allant de l'assemblage de cartes de circuits imprimés à l'emballage, les modèles les plus avancés étant capables de manipuler des composants de smartphones complexes qui nécessitaient auparavant la dextérité humaine. Notamment, Foxconn rapporte que ces systèmes atteignent 95 % de la productivité humaine tout en fonctionnant 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 sans pauses, absences ou roulement de personnel.

Des tendances similaires émergent dans divers sous-secteurs manufacturiers. Une étude de 2023 du Boston Consulting Group suivant 1 500 fabricants mondiaux a révélé que l'automatisation pilotée par l'IA a éliminé 14 % des emplois d'assemblage traditionnels entre 2018 et 2022, le rythme s'accélérant ces dernières années.

Contrôle de la qualité et inspection

Le contrôle de la qualité — nécessitant traditionnellement une inspection visuelle humaine — représente un autre domaine où le déplacement de l'IA est prononcé. Le fabricant japonais de pièces automobiles Denso a mis en œuvre des systèmes de vision artificielle sur ses lignes de production qui détectent automatiquement les défauts des composants avec une plus grande précision que les inspecteurs humains.

Selon les rapports publics de Denso, ces systèmes ont réduit le personnel de contrôle de la qualité d'environ 40 % dans les installations équipées tout en améliorant simultanément les taux de détection des défauts de 24 %. Le personnel de CQ restant est largement passé de l'inspection directe à la surveillance du système et à la gestion des cas limites.

Fonctions administratives et de coordination

Au-delà de l'atelier, l'IA remplace également les fonctions administratives dans les opérations manufacturières. La mise en œuvre par le fabricant allemand d'acier ThyssenKrupp de systèmes de planification de la production pilotés par l'IA a réduit le besoin de planificateurs humains de près de 30 %. Le système traite les données en temps réel provenant de centaines de machines, les entrées de matières premières et les spécifications de commande pour optimiser le flux de production — une tâche nécessitant auparavant des dizaines de planificateurs humains expérimentés.

Une enquête de 2024 de McKinsey couvrant 412 opérations manufacturières a révélé que les réductions de la main-d'œuvre administrative ont atteint en moyenne 17 % dans les entreprises mettant en œuvre l'IA pour les fonctions de planification, d'approvisionnement et de gestion des stocks.

La dimension de la transformation : comment l'IA change le travail manufacturier

Bien que les récits de déplacement dominent souvent les manchettes, la transformation des emplois existants pourrait finalement s'avérer plus significative. Dans les environnements manufacturiers, la mise en œuvre de l'IA modifie fréquemment la nature du travail plutôt que d'éliminer complètement l'implication humaine.

Collaboration homme-machine dans la production

Le modèle collaboratif — où les systèmes d'IA fonctionnent aux côtés des humains plutôt que de les remplacer — émerge comme un modèle prédominant dans la fabrication à haute valeur ajoutée. Le système de production 4.0 de BMW illustre cette approche dans son usine de Spartanburg, en Caroline du Sud.

L'usine emploie des robots collaboratifs avancés ("cobots") qui gèrent les tâches physiquement exigeantes tandis que les travailleurs humains fournissent la flexibilité, le jugement et la finesse. Par exemple, dans l'assemblage des portes, les robots positionnent et maintiennent des composants lourds tandis que les travailleurs effectuent des tâches de fixation de précision. Cette collaboration homme-machine a augmenté l'efficacité de la production de 32 % tout en conservant 85 % de la main-d'œuvre précédente, selon les rapports de fabrication de BMW.

Ce qui est particulièrement remarquable, c'est la façon dont ces systèmes transforment la nature du travail d'assemblage. Les travailleurs passent maintenant moins de temps sur les tâches physiques répétitives et plus de temps sur la gestion des exceptions, la vérification de la qualité et la supervision du système. Un travailleur a décrit le changement : "J'avais l'habitude d'installer la même pièce 200 fois par jour. Maintenant, je gère trois robots qui font ça, et je gère les cas complexes et les problèmes de qualité."

L'essor des "traducteurs" et des "explicateurs"

Une transformation fascinante se produit dans les rôles techniques d'usine, où les techniciens de maintenance traditionnels évoluent vers ce que certains fabricants appellent des "traducteurs d'IA" ou des "explicateurs de système". Ces travailleurs comblent le fossé entre les systèmes d'IA et les processus de production.

À l'usine "Digital Factory" de Siemens à Amberg, en Allemagne, environ 20 % de la main-d'œuvre technique se concentre maintenant sur l'interprétation des sorties du système d'IA, l'explication des décisions automatisées à la direction et la fourniture de commentaires pour améliorer les systèmes. Ces rôles nécessitent généralement à la fois des connaissances des processus de fabrication et une aisance avec les données — une combinaison qui était rarement nécessaire dans les environnements manufacturiers traditionnels.

Selon une étude conjointe du Manufacturing Institute et de Deloitte, ces rôles hybrides techniques et numériques sont principalement occupés par des employés existants perfectionnés (68 %) plutôt que par de nouvelles embauches ayant des antécédents techniques (32 %), ce qui suggère que la transformation offre souvent des voies d'avancement pour la main-d'œuvre actuelle.

Des opérateurs aux optimiseurs

Les opérateurs de machines traditionnels fonctionnent de plus en plus comme des optimiseurs de processus qui travaillent avec l'IA pour améliorer la production globale plutôt que de contrôler directement l'équipement. Dans les usines du fabricant japonais de robotique FANUC, les opérateurs passent maintenant environ 60 % de leur temps à analyser les données de production et à affiner les processus, contre seulement 15 % il y a cinq ans.

Ces rôles transformés nécessitent des compétences différentes. Les connaissances techniques de base restent importantes, mais en plus, les travailleurs ont besoin de compétences en interprétation des données, de pensée systémique et de résolution de problèmes qui n'étaient pas essentielles aux rôles d'opérateur traditionnels. Ce changement représente à la fois un défi et une opportunité pour les travailleurs manufacturiers actuels.

L'effet de création : de nouveaux rôles manufacturiers émergeant de l'IA

Au-delà du déplacement et de la transformation, l'IA génère des catégories entièrement nouvelles d'emplois manufacturiers — des rôles qui n'existaient tout simplement pas dans les environnements de production traditionnels.

Spécialistes de la mise en œuvre et de l'intégration de l'IA

Les fabricants ont de plus en plus besoin de travailleurs capables de mettre en œuvre et d'intégrer avec succès les systèmes d'IA aux processus existants. Ces spécialistes ont généralement besoin à la fois de connaissances du domaine de la fabrication et de compétences techniques en IA — une combinaison relativement rare qui commande une rémunération élevée.

L'initiative "Industrial Cloud" de Volkswagen a créé plus de 200 postes de ce type dans ses installations mondiales. Ces rôles se concentrent sur l'identification des cas d'utilisation de l'IA à forte valeur ajoutée, l'adaptation des capacités générales de l'IA à des contextes de fabrication spécifiques et la garantie que les systèmes répondent aux exigences de production. Les salaires pour ces postes sont en moyenne 35 % plus élevés que les rôles d'ingénierie manufacturière traditionnels, ce qui reflète leur rareté et leur importance stratégique.

Bergers de données et rôles d'analyse de la fabrication

Les installations de fabrication modernes génèrent d'énormes volumes de données — des mesures de performance des machines aux mesures de qualité en passant par les modèles de consommation d'énergie. Ces données alimentent les systèmes d'IA, mais nécessitent des spécialistes humains pour garantir leur qualité, leur accessibilité et leur bonne utilisation.

Le fabricant italien d'emballages Tetra Pak a créé des rôles dédiés de "berger de données" dans ses installations. Ces travailleurs se concentrent sur le maintien des pipelines de données, la garantie de la précision des capteurs et le développement d'analyses spécifiques à la fabrication. Selon les rapports de développement des talents de l'entreprise, environ 3 à 4 % de leur main-d'œuvre manufacturière est maintenant composée de ces rôles axés sur les données qui n'existaient pas il y a cinq ans.

Formateurs de systèmes d'IA et fournisseurs de commentaires

Peut-être plus intrigant encore, certains fabricants ont créé des rôles spécifiquement axés sur la formation des systèmes d'IA et la fourniture de commentaires pour améliorer leurs performances. Ces postes tirent généralement parti de l'expertise du domaine des travailleurs manufacturiers expérimentés qui comprennent les nuances de la production qui peuvent ne pas être apparentes aux développeurs d'IA.

Le fabricant pharmaceutique danois Novo Nordisk emploie des "formateurs d'IA" qui travaillent aux côtés des équipes de développement pour fournir des informations spécifiques à la fabrication. Ces employés aident à étiqueter les données, à évaluer les décisions du système, à identifier les cas limites et à fournir des commentaires critiques qui améliorent les performances de l'IA dans les contextes de fabrication. L'entreprise rapporte qu'environ 60 % de ces rôles sont occupés par du personnel manufacturier expérimenté qui a reçu une formation supplémentaire sur les principes fondamentaux de l'IA.

Emploi manufacturier mondial : une image nuancée

Lorsqu'on examine les données globales sur l'emploi, une image plus complexe émerge que ne le suggèrent les récits de déplacement pur ou de création d'emplois.

Emploi manufacturier dans les économies avancées

Dans la plupart des économies avancées, l'emploi manufacturier total poursuit son déclin de plusieurs décennies, mais le rythme a varié considérablement selon les pays et les secteurs. Les États-Unis ont perdu environ 7,5 millions d'emplois manufacturiers entre 1980 et 2019. Cependant, depuis 2010, l'emploi dans les sous-secteurs manufacturiers à haute valeur ajoutée comme l'aérospatiale, les dispositifs médicaux et l'électronique sophistiquée a en fait augmenté modestement malgré une adoption importante de l'IA.

L'Allemagne fournit une étude de cas instructive sur la façon dont les politiques et les approches de l'industrie peuvent influencer les résultats. Bien qu'elle soit un chef de file mondial de l'automatisation de la fabrication et de la mise en œuvre de l'IA, l'Allemagne a maintenu un emploi manufacturier relativement stable, avec environ 7,5 millions de travailleurs dans le secteur — semblable aux niveaux du début des années 2000. Cette stabilité reflète des politiques délibérées promouvant la transition de la main-d'œuvre grâce au système d'éducation dual de l'Allemagne et à une forte collaboration entre les syndicats et la direction sur la mise en œuvre de la technologie.

Emploi manufacturier dans les économies émergentes

Dans les économies émergentes, la situation devient encore plus complexe. La Chine, malgré l'augmentation rapide de l'adoption de l'IA dans la fabrication, a ajouté des emplois manufacturiers jusqu'aux environs de 2015, lorsque l'emploi dans le secteur a culminé à environ 125 millions de travailleurs. Depuis lors, l'emploi manufacturier a diminué modestement tandis que la production a continué de croître — une tendance compatible avec une productivité accrue grâce à l'automatisation.

Le Vietnam et le Bangladesh ont connu une croissance de l'emploi manufacturier même s'ils ont commencé à adopter des technologies plus avancées, ce qui suggère que les avantages des coûts de main-d'œuvre peuvent temporairement l'emporter sur les incitations à l'automatisation dans les secteurs à forte intensité de main-d'œuvre comme l'habillement et la chaussure.

Nouvelles mesures au-delà des chiffres bruts de l'emploi

Les chiffres bruts de l'emploi ne racontent qu'une partie de l'histoire. Plusieurs mesures importantes fournissent une vue plus nuancée :

Composition des compétences : Dans la fabrication mondiale, le ratio de travailleurs hautement qualifiés à travailleurs peu qualifiés a augmenté considérablement. Selon Oxford Economics, le pourcentage de travailleurs manufacturiers ayant fait des études postsecondaires est passé de 22 % en 2000 à 41 % en 2022 dans les pays de l'OCDE.
Productivité et salaires : Dans les installations mettant en œuvre avec succès les technologies d'IA, la productivité et les salaires des travailleurs restants augmentent généralement. Une étude de 2023 du Forum économique mondial suivant 250 installations manufacturières a révélé que, bien que l'emploi ait diminué en moyenne de 12 % après la mise en œuvre de l'IA, les salaires des travailleurs restants ont augmenté de 16 % en moyenne.
Mesures de la qualité de l'emploi : Au-delà des salaires, les mesures de la qualité de l'emploi — y compris la tension physique, les taux de blessures et la satisfaction au travail déclarée — s'améliorent souvent dans les environnements de fabrication augmentés par l'IA. Les travailleurs de la fabrication automobile allemande ont signalé une satisfaction au travail supérieure de 23 % dans les installations avec une collaboration homme-IA avancée par rapport aux usines traditionnelles.

Étude de cas : La transition de l'IA manufacturière en Corée du Sud

La Corée du Sud fournit une étude de cas particulièrement instructive sur la navigation dans la transition de l'IA manufacturière. En tant que puissance manufacturière mondiale avec une force dans l'électronique, l'automobile et la construction navale, la Corée a été confrontée à une pression précoce pour adopter les technologies d'IA afin de rester compétitive.

Mise en œuvre progressive et participation des travailleurs

Le conglomérat manufacturier coréen Samsung a été le pionnier d'une approche progressive de la mise en œuvre de l'IA qui a accordé la priorité à la participation des travailleurs. Lors de la mise en œuvre de systèmes d'inspection de la qualité par vision artificielle dans ses installations d'électronique grand public, l'entreprise :

A commencé par utiliser l'IA comme un outil de "deuxième opinion" pour les inspecteurs humains plutôt qu'un remplacement immédiat
A intégré les commentaires des contrôleurs de qualité expérimentés pour améliorer le système d'IA
A progressivement transféré les travailleurs vers des rôles de supervision à mesure que le système s'avérait fiable
A fourni une requalification complète pour les travailleurs dont les rôles étaient les plus touchés

Cette approche a permis à environ 60 % des travailleurs du contrôle de la qualité de passer avec succès à de nouveaux rôles au sein de l'entreprise, y compris la supervision du système d'IA, la gestion des cas limites et la formation de nouveaux systèmes.

Coordination gouvernement-industrie

Le programme "Renaissance de la fabrication 4.0" du gouvernement coréen illustre la façon dont la politique peut aider à gérer les effets de l'IA sur l'emploi. Le programme comprenait :

Des subventions de formation ciblées pour les fabricants mettant en œuvre les technologies d'IA
Des "centres d'ajustement de l'emploi" régionaux fournissant un soutien à la transition
Des parcours éducatifs spécifiquement conçus pour les travailleurs manufacturiers ayant besoin de nouvelles compétences
Des incitations fiscales liées aux résultats de la transition des travailleurs plutôt qu'à la simple adoption de la technologie

Entre 2018 et 2023, environ 38 000 travailleurs manufacturiers coréens ont suivi des programmes de formation soutenus par le gouvernement dans des compétences liées à l'IA, avec 72 % passant avec succès à de nouveaux rôles soit dans la fabrication, soit dans des secteurs adjacents.

Résultats et leçons

Le secteur manufacturier sud-coréen a connu une réduction nette d'environ 80 000 emplois entre 2015 et 2023, ce qui représente environ 3 % de sa main-d'œuvre manufacturière. Cependant, la production manufacturière a augmenté de 26 % au cours de cette période, tandis que les salaires moyens ont augmenté de 18 % en termes réels — dépassant considérablement les autres secteurs de l'économie.

L'expérience coréenne suggère que, bien que l'adoption de l'IA dans la fabrication réduise généralement l'emploi total, des stratégies de mise en œuvre réfléchies peuvent minimiser le déplacement tout en maximisant les avantages des effets de transformation et de création.

Naviguer vers l'avenir : les responsabilités des parties prenantes

Alors que l'IA continue de remodeler l'emploi manufacturier, les principales parties prenantes ont des responsabilités distinctes dans la navigation de cette transition :

Pour les chefs d'entreprise manufacturière

Transparence et prévoyance : Fournir une communication claire sur les feuilles de route technologiques et leurs implications potentielles sur la main-d'œuvre
Investissement dans le capital humain : Consacrer des ressources à la requalification et au perfectionnement des travailleurs actuels comme première option avant l'embauche externe
Rythme de mise en œuvre réfléchi : Tenir compte du calendrier d'ajustement humain lors de la planification des déploiements de technologie
Participation des travailleurs : Intégrer les commentaires des travailleurs de première ligne dans les décisions de mise en œuvre de l'IA

Pour les décideurs politiques

Systèmes éducatifs adaptatifs : Mettre à jour les programmes d'éducation et de formation pour mettre l'accent sur les compétences complémentaires aux technologies d'IA
Soutien à la transition ciblé : Fournir des ressources spécifiquement conçues pour les travailleurs manufacturiers touchés par le changement technologique
Stratégies axées sur le lieu : Reconnaître et traiter la concentration géographique des impacts des emplois manufacturiers
Incitatifs à la R&D pour la collaboration homme-IA : Diriger le financement de la recherche vers les technologies qui complètent plutôt que remplacent les capacités humaines

Pour les travailleurs et les organisations syndicales

Initiative de développement des compétences : Rechercher de manière proactive des occasions de développer des compétences complémentaires à l'IA
Approches de négociation collective : Se concentrer sur les parcours de transition et les droits à la formation en plus des questions de rémunération traditionnelles
Participation à la mise en œuvre : S'engager de manière constructive dans la façon dont les technologies d'IA sont déployées plutôt que de simplement s'y opposer

Conclusion : Vers une intégration responsable de l'IA dans la fabrication

Les preuves suggèrent que l'IA n'éliminera ni complètement l'emploi manufacturier ni ne le laissera inchangé. Au lieu de cela, nous assistons à une reconfiguration complexe du travail manufacturier, avec des effets de déplacement, de transformation et de création se produisant simultanément.

L'impact ultime sur les travailleurs dépend non seulement des capacités technologiques, mais aussi des choix humains — par les chefs d'entreprise, les décideurs politiques, les représentants syndicaux et les travailleurs eux-mêmes. Le secteur manufacturier a historiquement démontré une adaptabilité remarquable grâce aux révolutions technologiques précédentes, de la puissance de la vapeur à l'électricité en passant par l'automatisation précoce.

Ce qui distingue la transition de l'IA, c'est son rythme et son ampleur. Les révolutions manufacturières précédentes se sont déroulées sur des décennies ; les impacts de l'IA se matérialisent en quelques années. Cette compression crée à la fois la nécessité et l'occasion d'une gestion plus délibérée de la transition.

Les organisations manufacturières les plus prospères seront celles qui considèrent l'IA non pas simplement comme une technologie de remplacement de la main-d'œuvre, mais comme un complément aux capacités uniquement humaines. L'avenir de la fabrication n'est pas des usines "à l'arrêt" dépourvues de présence humaine, mais plutôt des environnements de production intelligents où l'IA gère les tâches de routine tandis que les humains contribuent à la créativité, au jugement et à l'adaptabilité.

En abordant la mise en œuvre de l'IA en tenant compte de ses impacts humains et en investissant dans la transition des travailleurs, les fabricants peuvent réaliser à la fois des progrès technologiques et la durabilité sociale — en veillant à ce que les avantages de la production alimentée par l'IA soient largement partagés plutôt que étroitement concentrés.

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