Examen des données probantes sur les programmes de requalification des travailleurs
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Nous partageons une analyse des données probantes sur les programmes de reconversion professionnelle des travailleurs, coécrite par le chercheur indépendant David Roodman et Maxim Massenkoff d'Anthropic.
La reconversion professionnelle des travailleurs est l'option politique la plus courante pour atténuer les perturbations du marché du travail liées à l'IA. Dans ce rapport, les auteurs examinent si ces programmes seraient efficaces face à des perturbations importantes du marché du travail.
Cette analyse s'inscrit dans le cadre des travaux de notre équipe de recherche économique sur les effets de l'IA sur l'économie. Notre indice économique suit l'utilisation de l'IA dans les différents secteurs d'activité. Plus tôt cette année, nous avons publié un cadre d'analyse permettant de mesurer les effets de l'IA sur le marché du travail et d'identifier les emplois les plus susceptibles d'être affectés. Notre cadre de politique économique présente des pistes de réponse, notamment la reconversion professionnelle, selon différents scénarios. Nous souhaitons comprendre les données probantes qui sous-tendent chacune de ces réponses.
Cette étude s'appuie sur 56 études randomisées américaines, combinées dans une nouvelle méta-analyse, ainsi que sur des données expérimentales européennes. En moyenne, les programmes de formation professionnelle produisent des effets positifs, mais modestes : pour chaque personne bénéficiant d'une place en formation, l'emploi augmente de deux à trois points de pourcentage et les revenus d'environ 1 000 $ par an, pour un coût d'environ 13 000 $. En tenant compte des recettes fiscales supplémentaires et de la réduction des prestations sociales, l'État récupère plus de la moitié de ses dépenses, et les programmes atteignent globalement l'équilibre.
Un petit nombre de « programmes sectoriels » — des programmes qui s'associent à des employeurs d'un secteur en forte demande et placent directement des personnes dans des emplois de ce domaine — produisent des gains plusieurs fois supérieurs. Cependant, les tentatives de les reproduire ont souvent échoué. Les auteurs concluent que si l'IA remplace massivement les travailleurs, les programmes de reconversion existants seront probablement insuffisants.
Leur principale recommandation est d'investir dès maintenant dans la démonstration, l'évaluation et le déploiement à grande échelle des programmes les plus prometteurs, notamment en déployant rapidement un programme phare destiné à un groupe spécifique de travailleurs et en mesurant rigoureusement les résultats. Notre Fonds de recherche sur les perspectives économiques vise à financer des études sur des questions de ce type.