( AFP / KIRILL KUDRYAVTSEV )
Près de 22% des postes pourraient être "augmentés" constate le cabinet Roland Berger dans une enquête publiée ce vendredi.
Pour réaliser cette étude, le cabinet a utilisé une méthode de classification des emplois du bureau international du travail (BIT) et analysé 450 métiers du secteur public, représentant 351 millions d'emplois au niveau mondial.
Conclusion: selon Roland Berger, 36% de l'emploi dans le secteur public sera exposé à des changements importants, soit environ 125 millions d'ETP (équivalents temps plein).
Les impacts sont de deux ordres. Environ 22% d'emplois pourraient être "augmentés" , c'est-à-dire que l'IA introduira de nouvelles fonctions ou prendra en charge des tâches périphériques.
Dans ce cas, les emplois les plus concernés seront ceux liés à l'administration, les relations publiques ou l'enseignement. A titre d'exemple, l'étude cite les douanes, les secrétaires juridiques ou encore les agents des services des impôts qui pourraient être assistés par l'IA pour la détection de la fraude fiscale.
Egalement touché, le secteur de la santé via des traitements personnalisés ou encore une amélioration de l'efficacité administrative, fait valoir le cabinet.
A l'inverse, d'autres emplois, notamment dans l'aide à la personne, seront très peu concernés.
Les emplois menacés par l'automatisation ?
Par ailleurs, un certain nombre d'emplois pourraient être entièrement automatisés (7,5% de l'emploi dans le secteur public). Il s'agit en particulier des métiers de bureautique comme les assistants administratifs, secrétaires, agents dans des centres d'appels, affirme l'étude: certaines tâches de faible complexité "semblent plus facilement répliquées par l'IA".
"Nous commençons à avoir des perspectives sur ces sujets", souligne auprès de l'AFP l'auteur de l'étude, Alain Chagnaud, reconnaissant toutefois que " le déploiement de l'IA prendra du temps et de l'argent" .
"Les pouvoirs publics doivent travailler sur les conversions professionnelles vers d'autres activités", ajoute-t-il, par exemple en repositionnant des agents du service public sur des tâches avec davantage d'interactions humaines.
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