Le machine Learning, une menace pour certains métiers ?
Le machine Learning est un sous-domaine de l’intelligence artificielle. C’est un ensemble d’outils qui vise à rendre une machine apte à d’apprendre de ses expériences. À partir de modèles, la machine doit pouvoir remplir la tâche qui lui sera confiée. Cet apprentissage automatique a pour but de décupler la productivité humaine. Cependant, l’automatisation de tous les processus semble mettre en danger certains métiers.
Le secteur des finances
Les premiers en danger dans ce secteur sont les banquiers et les comptables. De fait, avec l’arrivée d’internet, certaines grandes succursales ont dû fermer. Cela s’explique par le nombre croissant d’opérations en ligne qui, autrefois, se faisaient en agence.
On estime à près de 40 % la régression du nombre d’employés de banque dans les années 2010. Un effectif qui est censé s’accroitre avec le temps. Ceci est dû aux algorithmes qui, à partir des différents modèles enregistrés, sont capables de mieux anticiper les besoins des utilisateurs. Ce qui rendra quasiment inefficace l’intervention humaine dans ce genre de domaine.
De même, dans le métier de la comptabilité, c’est bientôt la fin des aides-comptables. Ces assistants qui mettaient les montants sur papier chèque. Le métier est désormais plus informatisé grâce aux logiciels dédiés qui effectuent des tâches comptables sans intervention humaine.
La manutention
Selon certaines études, ce métier risquerait de bientôt disparaitre. Même si les coûts en mains-d’œuvre semblent relativement faibles, les effectifs ne cessent quand même de diminuer. De fait, les grandes industries d’achat en ligne comme Amazon préfèrent recourir à l’automatisation de leurs entrepôts.
Le constat est pratiquement le même pour les caissiers. Avec l’arrivée des caisses automatiques, c’est une aubaine d’économie qui s’offre au gérant de supermarché. D’après une étude, la masse salariale a considérablement diminué dans les centres commerciaux. Ce qui confirme une possible extinction de ce métier d’ici quelques décennies.