Forbes rapporte que Tang Min voit l’IA remodeler les emplois en Chine tout en réduisant le travail de débutant

Que s'est-il passé

Forbes rapporte que l'économiste Tang Min voit l'IA remodeler les tâches plus que supprimer les postes à temps plein en Chine, mais affirme que l'IA générative comprime le travail de routine d'entrée de gamme. Il identifie les jeunes diplômés, les étudiants des universités non élitistes, les étudiants en arts libéraux et les campus de l’intérieur du pays comme particulièrement exposés.

Forbes rapporte que Tang Min, économiste chinois principal et ancien conseiller du Conseil d’État chinois, a déclaré que l’IA remodèle principalement les tâches professionnelles en Chine plutôt que d’éliminer un grand nombre de postes à temps plein. Selon Forbes, Tang a décrit des effets simultanés de déplacement et de création d’emplois : le travail de routine est automatisé, tandis que de nouveaux métiers tels que formateurs en IA, spécialistes des applications de grands modèles et responsables de l’éthique de l’IA émergent. Il a également déclaré que la Chine n’avait pas encore connu de licenciements massifs motivés uniquement par l’IA. Ces déclarations proviennent d'un entretien écrit rapporté par Forbes et ne sont pas confirmées de manière indépendante par la source.

Forbes rapporte que Tang considère le travail de col blanc débutant comme un point de pression particulier. Les tâches de rédaction de base, d'analyse de données de niveau débutant, de support de codage junior et de rédaction administrative qui étaient auparavant réparties entre plusieurs employés juniors peuvent, dans son compte, être gérées par un seul travailleur maîtrisant les outils d'IA. L’article relie ce changement à la situation de l’emploi des jeunes en Chine, citant un taux de chômage de 14,9 % pour les 16 à 24 ans, hors étudiants inscrits, en juin, selon le Bureau national chinois des statistiques. Forbes rapporte également la déclaration de Tang selon laquelle environ 12,7 millions d’étudiants ont obtenu leur diplôme dans les universités chinoises en 2026. La source ne fournit pas d’étude causale liant directement ces chiffres à l’adoption de l’IA.

Forbes rapporte que Tang estime que la Chine est confrontée à une pénurie de plus de cinq millions de travailleurs qualifiés dans les rôles liés à l'IA. Il cite les formateurs en IA, les spécialistes des applications de grands modèles et les responsables de l’éthique de l’IA comme exemples de professions émergentes, et indique que le gouvernement central a introduit un « Plan d’action IA+ » combinant reconversion et politiques de transformation industrielle. L’article ne fournit pas la méthodologie derrière l’estimation de la pénurie ni ne documente de manière indépendante la mise en œuvre, le financement ou les résultats du plan. L’argument plus large de Tang est que les systèmes éducatifs s’adaptent plus lentement que l’IA ne change, ce qui crée un risque que les programmes et les pratiques pédagogiques deviennent obsolètes avant que les diplômés n’entrent sur le marché du travail.

Détails de la source: forbes.com ↗

Pourquoi c'est important

Le rapport relie l’adoption de l’IA aux pressions existantes sur l’emploi des jeunes en Chine et affirme que la politique en matière d’éducation et de main-d’œuvre déterminera si les nouveaux rôles liés à l’IA compensent les pertes dans le travail de routine. Forbes rapporte que Tang favorise les partenariats pratiques université-industrie et un soutien ciblé aux écoles défavorisées.

Forbes rapporte que la question centrale du marché du travail n’est pas simplement de savoir si l’IA supprime des emplois, mais aussi quelles tâches disparaissent et qui a accès aux nouveaux emplois. Tang affirme que les entreprises réduisent leurs effectifs de cols blancs débutants tandis que la demande augmente de travailleurs capables d'appliquer les outils d'IA à des postes plus avancés. Cela crée un décalage : les fonctions de routine peuvent diminuer avant qu’un nombre suffisant de travailleurs puissent accéder à des postes plus qualifiés. La source présente cela comme un risque structurel plutôt que comme la preuve qu’un chômage de masse dû à l’IA s’est déjà produit.

Le rapport indique que les jeunes diplômés âgés de 22 à 25 ans sont particulièrement exposés car ils entrent généralement sur le marché du travail en occupant des postes subalternes qui sont comprimés. Forbes rapporte l’estimation de Tang selon laquelle environ 75 % des quelque 21 millions d’étudiants chinois à temps plein fréquentent des universités publiques locales non élitistes ou des écoles privées de premier cycle. Il soutient que ces étudiants ont historiquement fourni des emplois de routine dans les domaines de l’administration, du marketing, du support de données et des assistants techniques juniors, mais qu’ils n’ont pas la réputation institutionnelle associée aux universités d’élite. La source ne vérifie pas l’estimation de manière indépendante ni ne compare les résultats en matière d’emploi entre les types d’universités.

Forbes rapporte également que les étudiants des villes intérieures et des programmes d'arts libéraux, d'économie et de gestion de base et de certains programmes d'ingénierie conventionnels peuvent être confrontés à une pression plus forte lorsque les employeurs et les cours locaux offrent une exposition limitée à l'IA. Il cite une enquête du China Youth Daily dans laquelle 51,8 % des diplômés seniors ont signalé des seuils d'emploi plus élevés, et indique que davantage d'étudiants poursuivent des études de troisième cycle comme une forme d'entrée retardée sur le marché du travail. Tang soutient que des partenariats superficiels entre l’université et l’industrie pourraient aggraver les inégalités si les ressources allaient principalement vers des campus déjà avantagés. Les solutions proposées incluent une formation partagée basée sur le cloud, un mentorat à distance, des allocations pour les stages et des évaluations indépendantes des résultats du partenariat. L’article n’offre aucune preuve pour l’instant que ces mesures ont fonctionné à grande échelle.

Que regarder ensuite

Regardez si les programmes chinois de recyclage et d’université-industrie liés à l’IA produisent des résultats mesurables en matière d’emploi, en particulier en dehors des grands centres technologiques. Le rapport ne vérifie pas de manière indépendante l’estimation de Tang concernant une pénurie de main-d’œuvre qualifiée en IA, n’établit pas l’IA comme la cause de pertes d’emplois spécifiques, ni ne fournit la preuve que les partenariats proposés donnent des résultats.

Une question clé est de savoir si les efforts de reconversion de la Chine se traduisent par un emploi stable plutôt que par des diplômes à court terme. Forbes rapporte que Tang prend en charge les plates-formes de formation en IA basées sur le cloud, le mentorat d'entreprise à distance et les projets virtuels pour les étudiants des universités intérieures, où un matériel coûteux et un nombre limité d'employeurs locaux peuvent restreindre l'accès. Ces propositions pourraient élargir la participation, mais la source ne fournit aucune donnée sur les inscriptions, l’achèvement, le placement ou les salaires. Leur valeur pratique reste non confirmée.

La capacité des universités à actualiser leur enseignement sera également importante. Forbes rapporte les critiques de Tang selon lesquelles les révisions des programmes peuvent prendre de deux à trois ans, alors que la technologie de l’IA évolue beaucoup plus rapidement. Il affirme également que de nombreux instructeurs manquent d’expérience pratique dans l’industrie et que les systèmes d’évaluation des professeurs ne récompensent pas suffisamment l’engagement de l’industrie. Les futurs rapports devraient déterminer si les établissements modifient les exigences des cours, la formation des instructeurs et les méthodes d’évaluation, et si ces changements améliorent la capacité des diplômés à effectuer le travail que les employeurs exigent réellement.

La qualité des partenariats université-industrie est une autre question non résolue. Forbes rapporte que certaines collaborations sont en grande partie cérémonielles, avec des événements et des plaques de signature mais un suivi limité, tandis que les conseillers d'entreprise peuvent manquer de formation pédagogique formelle. Tang appelle à des évaluations d'impact par des tiers pour distinguer les programmes de travail des accords symboliques. La source n'identifie pas les partenariats qui ont échoué et ne fournit pas d'évaluations indépendantes des exemples qu'elle cite, y compris des programmes impliquant l'Université des sciences et technologies électroniques de Chine, le China Electronics Technology Group, iFlytek, Tencent, iSoftStone et l'Université Sias. On ne sait pas non plus dans quelle mesure la pression sur l’emploi signalée reflète l’IA, le ralentissement économique plus large de la Chine, l’évolution démographique ou d’autres forces du marché du travail.

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