Récemment, des chercheurs de l'Université de Tokyo ont découvert que l'utilisation d'outils d'intelligence artificielle (IA) dans le secteur des chauffeurs de taxi, notamment pour les conducteurs ayant un niveau de compétence inférieur, peut améliorer leur productivité. Cette étude a révélé une tendance surprenante : non seulement l'IA peut aider les travailleurs hautement qualifiés, mais elle peut également, dans certaines situations, améliorer de manière plus significative la performance des travailleurs à faible compétence, en réduisant l'écart de compétences.
Crédit image : Image générée par IA, fournisseur de licence Midjourney
L'équipe de recherche s'est concentrée sur les chauffeurs de taxi de la ville de Yokohama au Japon et a analysé une application appelée AI Navi. Cette application est capable de prédire les périodes de forte demande des clients et recommande les itinéraires optimaux, afin de réduire le temps de trajet sans passager et d'améliorer l'efficacité globale. En comparant les performances des chauffeurs avec différents niveaux de compétences, il a été constaté que les chauffeurs à faible compétence qui utilisaient cet outil d'IA ont vu leur productivité augmenter d'environ 7 %, tandis que les chauffeurs hautement qualifiés n'ont pas montré de changements significatifs.
Le professeur Yodokawa Watanabe, responsable de l'étude et membre de l'Institut de Politique Publique, a déclaré que cette découverte montre que l'IA peut être considérée comme une "désqualification technologique", augmentant la productivité des travailleurs à faible compétence tout en réduisant l'avantage relatif des travailleurs hautement qualifiés. Ce changement remet en question la tendance technologique des dernières décennies, qui a favorisé les travailleurs techniquement compétents.
Pour garantir l'exactitude des résultats de l'étude, l'équipe de recherche a adopté une méthode unique pour exclure d'autres facteurs influençant l'efficacité des chauffeurs de taxi. Les chercheurs ont analysé la randomisation des points de sortie des passagers dans les taxis, ce qui est similaire à l'affectation aléatoire de groupes expérimentaux et témoins dans les recherches médicales. Cette randomisation a affecté la probabilité d'utilisation de l'outil IA par les chauffeurs, aidant ainsi l'équipe de recherche à évaluer de manière plus précise l'impact de l'outil IA.
De plus, l'étude a révélé certains phénomènes intéressants : bien que les chauffeurs à faible compétence aient la possibilité d'améliorer sensiblement leurs performances grâce à l'utilisation de cet outil d'IA, beaucoup ne l'utilisent pas activement. Les chercheurs soulignent que cela pourrait être dû à une acceptation limitée des nouvelles technologies par les chauffeurs. Par conséquent, les entreprises peuvent envisager de proposer des programmes de formation aux employés pour les aider à développer des compétences complémentaires avec les outils IA.
En résumé, les chercheurs pensent que si l'IA peut aider les chauffeurs de taxi à réduire l'écart de compétences, elle pourrait également avoir des effets similaires dans d'autres industries. Cette découverte pourrait avoir un impact sur de nombreux métiers, tels que les assistants juridiques et les pathologistes. L'avancée de l'IA pourrait être plus avantageuse pour les travailleurs à faible compétence, stimulant ainsi un développement équilibré dans divers secteurs.
Points clés :
🌟 L'application IA améliore la productivité des chauffeurs de taxi à faible compétence, augmentant leur efficacité de 7 % en moyenne.
🚕 La transformation technologique remet en question les tendances traditionnelles, réduisant l'avantage relatif des travailleurs hautement qualifiés.
📈 Les entreprises doivent s'intéresser à la formation des employés pour améliorer leur acceptation des nouvelles technologies.
