Priorité initiale01
IA en entreprise
Quels progrès réels en coût, qualité et productivité ? Où l’intervention humaine reste-t-elle nécessaire ?
Rovemark Research
Que change l’intelligence quand elle se met au travail ?
L’IA entre dans les entreprises. Nous voulons étudier ses effets sur la productivité, le travail et la vie quotidienne, et le partage des gains.
Domaine d’étudeAgents, mémoire et robotique
Image conceptuelle générée par IA01 / Première publication
Études et références
Revenu universel, temps de travail réduit ou richesse concentrée ? Une société avec moins de travail humain est un scénario à étudier, avec des choix et des coûts à débattre.
Analyse des preuvesSi l’IA fait le travail, qui reçoit le revenu ?
IA, productivité et revenu universel : ce que permettent les preuves et les choix que la technologie ne fait pas à notre place.
Lire l’analyseÉtude proposée · inscriptions ouvertes
L’IA fait-elle gagner du temps ou déplace-t-elle le travail vers la révision ?
Une étude en entreprise sur la production, la révision, les corrections et le coût par livrable validé. Protocole ouvert ; aucun résultat propre publié à ce jour.
Protocole et inscription en portugais.Publications et outils
Modèles d’IA
Comparez les résultats, les réponses et les coûts déclarés par l’API pour six modèles sur des tâches synthétiques.
ExplorerPublications et outilsExposition par profession
Explorez les professions de l’OIT, comparez les tâches et exportez une sélection.
ExplorerPublications et outilsBibliothèque
Consultez les études, versions, données et révisions.
ExplorerNous réunissons des analyses de sources externes, un test technique sur données synthétiques et des projets d’études en entreprise. Chaque publication précise l’origine et la portée des éléments présentés. Citer une source ne signifie pas un partenariat.
02 / Research
Domaines d’étude
Huit domaines liés. Nous partons de l’IA en entreprise et de ses effets sur le travail et les revenus.
Priorité initiale02
Travail et revenus
Quelles tâches changent et quels emplois pourraient apparaître ? Comment partager les gains et quelle place pour le revenu universel ?
Domaine d’étude03
Économie et pouvoir
Qui capte la valeur de l’automatisation ? Quel rôle jouent les plateformes, la propriété des modèles et la concentration du marché ?
Domaine d’étude04
Éducation et connaissance
Apprendre avec l’IA, est-ce apprendre davantage ? Comment mesurer autonomie, mémorisation et accès au savoir ?
Domaine d’étude05
Santé et bien-être
Quand l’IA aide-t-elle ou nuit-elle ? Comment évaluer bénéfices, dépendance et limites dans les soins ?
Domaine d’étude06
Gouvernance et sécurité
Qui répond d’une décision automatisée ? Comment tester confidentialité, biais, contrôle humain et sécurité des agents ?
Domaine d’étude07
Énergie et durabilité
Quel est le coût matériel de l’intelligence ? Comment comparer énergie, infrastructure et utilité des applications ?
Domaine d’étude08
Agents, mémoire et robotique
Qu’est-ce qui rend un agent fiable au-delà d’une démonstration ? Quel effet ont mémoire, outils et interaction physique ?
03 / Research
Programme de recherche
Trois propositions pour orienter les premières études. Ce sont des questions et des approches prévues, pas des recherches achevées ou en cours.
01Une entreprise peut-elle croître sans recruter ?
Programme proposé
Approche proposée
Comparer les processus avant et après l’adoption de l’IA : temps, coût total, qualité et intervention humaine. Distinguer simulations et opérations réelles ; l’exposition des tâches ne prouve pas la disparition d’emplois.
02Quand la productivité augmente, qui gagne du temps et de l’argent ?
Programme proposé
Approche proposée
Étudier comment les gains peuvent se traduire en salaires, bénéfices, prix et horaires. Comparer secteurs et modes d’adoption en explicitant facteurs externes et limites des conclusions causales.
03Si l’IA fait le travail, qui reçoit le revenu ?
Programme proposé
Approche proposée
Analyser revenu universel, fiscalité et réduction du temps de travail comme scénarios. Examiner financement et répartition à partir des transferts monétaires, sans faire d’un essai temporaire la preuve d’une économie sans travail.
04 / Research
Données et méthodes
Nous partons des données disponibles. Nous mesurons lorsqu’une question précise reste sans réponse.
- 01
Consulter d’abord les sources publiques. Noter l’auteur, la date, la version et les limites ; attribuer les résultats externes à leurs auteurs.
- 02
Proposer un test propre uniquement pour une question précise non résolue par les sources. Définir la question, les critères et le budget avant le test.
- 03
Distinguer analyses externes, tests techniques synthétiques et études en entreprise. Un projet n’est pas un résultat. Publier méthodes, limites, résultats négatifs et intérêts commerciaux.
Références pour ouvrir le débat
05 / Research
Débats
Des questions pour lancer la discussion. Ces titres sont des thèmes proposés, pas des articles publiés.
Votre prochain chef sera-t-il une IA ?
L’IA devrait-elle payer des impôts ?
Contrôler les agents, est-ce contrôler l’économie ?
Une question mérite d’être étudiée ?
Proposez un sujet, une critique ou une collaboration via notre contact. N’envoyez ni données personnelles ni informations confidentielles de clients.