Avant de débuter sur cet article, un mot sur la protection des données.
Je dis souvent aux gens : « Quand un service est gratuit, ce sont souvent vos données qui servent de monnaie d’échange. Dans ce cas, vous devenez le produit. »
Beaucoup de personnes ignorent qu’il est possible de désactiver l’utilisation de leurs données pour l’entraînement des modèles, notamment en décochant une option du type « Améliorer le modèle pour tous », comme c’est le cas dans ChatGPT 5.2 et dans plusieurs autres systèmes d’IA.
Le risque est bien réel, surtout lorsque des renseignements personnels ou des informations nominatives sont saisis dans ces outils. Une fois intégrées à un système, ces données peuvent être conservées, analysées ou réutilisées à des fins que l’utilisateur ne maîtrise pas toujours.
Il est donc recommandé de prendre l’habitude de parcourir attentivement les paramètres de confidentialité de votre système d’IA avant de l’utiliser. Dans l’exemple de ChatGPT 5.2 (version payante), vous verrez non seulement l’option liée à l’entraînement du modèle, mais aussi d’autres réglages importants, comme la gestion des historiques et des enregistrements.
Cette vérification simple constitue un premier réflexe de base pour une utilisation plus responsable et plus sécuritaire des systèmes d’IA.
IMPORTANT: La case est presque toujours activée par défaut.
Il y a moins d’option pour les comptes gratuits, comme je l’ai dit. Mais même le compte gratuit permet de refuser l’entraînement avec vos données. Voici l’option de la version gratuite de ChatGPT. Seulement à basculer le bouton !
Depuis l’arrivée de ChatGPT et de Microsoft Copilot, les prédictions sur l’avenir du travail se multiplient. Mais entre les prophéties apocalyptiques et les promesses utopiques, il manquait une donnée importante: la réalité du terrain.
Une nouvelle étude majeure de Microsoft Research, intitulée “Working with AI”, vient combler ce vide. Plutôt que de se baser sur des théories, les chercheurs ont analysé 200 000 conversations anonymisées avec Microsoft Copilot (Bing Chat) pour comprendre comment les gens utilisent vraiment l’IA au travail.
Voici une analyse détaillée de ce que ces données révèlent sur la transformation de nos métiers.
1. Le triomphe du « travail de l’information »
La première conclusion de l’étude est que l’IA générative est avant tout un moteur pour le « travail de l’information » (information work). Cela englobe trois activités principales : la création, le traitement et la communication de l’information.
Contrairement à l’idée reçue que l’IA est réservée aux développeurs ou aux experts en technologie, l’étude montre que l’applicabilité de l’IA traverse presque tous les secteurs. Pourquoi? Parce que la majorité des professions, même celles considérées comme manuelles, comportent une part administrative ou communicationnelle.
Les utilisateurs se tournent massivement vers l’IA pour quatre grandes catégories d’objectifs :
- Apprendre
- Communiquer
- Enseigner/Expliquer
- Rédiger
2. Une distinction importante: Assistance ou délégation?
L’apport le plus fascinant de cette recherche est la distinction méthodologique entre l’objectif de l’utilisateur (User Goal) et l’action de l’IA (AI Action).
• L’objectif de l’utilisateur (Assistance) : C’est ce que l’humain essaie d’accomplir. Par exemple, si vous demandez à l’IA comment réparer une imprimante, votre but est de « faire fonctionner de l’équipement de bureau ». Ici, l’IA vous assiste pour que vous puissiez faire la tâche.
• L’action de l’IA (Délégation) : C’est ce que l’IA fait concrètement. Dans l’exemple précédent, l’action de l’IA est d’« enseigner l’utilisation de l’équipement ». Dans d’autres cas, comme la rédaction d’un courriel, l’IA effectue la tâche à votre place.
Pourquoi est-ce important pour votre carrière? Cette distinction permet de prédire comment votre métier va évoluer.
• Les métiers à forte composante « action IA » (comme les opérations financières ou commerciales) sont susceptibles de déléguer des tâches entières à la machine, libérant du temps pour le relationnel.
• Les métiers à forte composante « objectif utilisateur » (comme les mathématiciens ou les programmeurs) utiliseront l’IA pour collaborer et augmenter leur propre performance, sans nécessairement déléguer la responsabilité finale.
3. Les métiers les plus transformés (et ceux qui le sont moins)
L’étude a établi un « score d’applicabilité » pour classer les professions selon leur compatibilité avec l’IA actuelle. Sans surprise, les métiers qui manipulent le langage et les données sont en première ligne.
Les métiers avec la plus haute applicabilité :
- Interprètes et traducteurs
- Rédacteurs et auteurs
- Représentants au service à la clientèle
- Scientifiques des données (Data Scientists)
À l’inverse, les métiers très physiques (comme les maçons, les peintres ou les opérateurs de machinerie) ont des scores d’applicabilité beaucoup plus faibles, car l’IA générative ne peut pas (encore) intervenir physiquement sur le monde réel. Cependant, même ces métiers ne sont pas à l’abri du changement pour leurs tâches administratives et organisationnelles.
4. L’IA comme grand égalisateur?
Un constat optimiste ressort de l’analyse : l’IA joue souvent le rôle d’un expert ou d’un enseignant accessible à la demande. L’étude montre que l’IA est fréquemment utilisée pour acquérir une expertise technique ou rédactionnelle instantanée.
Cela suggère une démocratisation des compétences. L’IA pourrait réduire l’écart de performance entre les travailleurs juniors et les experts en rendant le savoir spécialisé plus accessible. Comme le soulignent les chercheurs, si l’IA permet d’accéder à une expertise auparavant nichée, elle pourrait potentiellement réduire certaines inégalités économiques.
Conclusion : Augmentation plutôt que remplacement
L’histoire nous enseigne que la technologie transforme les métiers plus souvent qu’elle ne les fait disparaître. L’exemple classique est celui des guichets automatiques (ATM) : on craignait qu’ils ne remplacent les caissiers de banque. Pourtant, leur déploiement a réduit le coût d’ouverture des succursales, permettant aux banques d’en ouvrir davantage et d’embaucher plus de caissiers, dont le rôle a évolué vers le conseil et la relation client.
Cette étude de Microsoft confirme que nous sommes à un tournant similaire.
La question n’est plus « l’IA va-t-elle prendre mon travail? », mais plutôt « quelles tâches vais-je déléguer à l’IA pour me concentrer sur ma valeur ajoutée humaine? »
Réjean Trottier
Co-fondateur Youpia
Source: https://arxiv.org/pdf/2507.07935