Évolutions de l’intelligence artificielle au travail et collaborations humain-machine
Bibliographic record
Abstract
L'intelligence artificielle (IA) est de plus en plus présente dans toutes les sphères de la société. Elle est d’ailleurs sur le point de bouleverser radicalement les milieux de travail et la vie quotidienne. Cette évolution imminente suscite cependant de nombreuses inquiétudes, notamment sur le marché du travail. Le déploiement de l'IA pourrait supprimer plus d'emplois qu'il n'en crée et modifier leur nature, y compris dans le cas des emplois qualifiés. En réponse à la pandémie de COVID-19, de nombreuses entreprises à travers le monde ont dû prendre dans l’urgence le virage numérique afin d’assurer leur survie. Cette crise pourrait d’ailleurs constituer un tournant dans l'adoption de nouvelles technologies telles que l'IA. Cette étude explore les grandes tendances associées aux évolutions qu’apporte l’IA au marché du travail et aux nouvelles collaborations humain-machine. Allant bien au-delà de la simple automatisation de processus de tâches répétitives, l’alliance de l’IA à l’humain a le potentiel d’augmenter les capacités humaines, de permettre aux individus de mieux travailler ensemble et ainsi de devenir un puissant levier d’innovation et de créativité.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".