Impact de l'automatisation sur le marché du travail : une approche multi-agents

Impacts of digital automation on labor markets : an agent-based approach

• Auteur / Autrice : Nicolas De Bufala
• Direction : Jean-Daniel Kant
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 16/05/2022
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris (1992-...)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIP6 (1997-....)
• Jury : Président / Présidente : Nicolas Maudet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Zahia Guessoum, Michael Neugart
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Nicolas Sabouret, Herbert Dawid

Mots clés

Mots clés contrôlés

Automatisation

Modèles mathématiques

Marché du travail

Intelligence artificielle répartie

Mots clés libres

Modèle multi-agents

Compétences

Automatisation

Simulation

Tâches

Marché du travail

Agent-based model

Automation

Skills

Tasks

Labor market

Simulation

Résumé

Dans cette thèse, je présente le modèle NumJobs qui vise à simuler l'ensemble de l'économie, en se concentrant sur le marché du travail, afin d'évaluer l'impact de l'automatisation sur le marché du travail. Il s'agit d'un modèle à base d'agents avec environ 60000 agents, qui sont divisés en deux catégories : les individus, et les entreprises. Il contient plusieurs composantes liées entre elles : le marché du travail, la production de biens, la consommation, la démographie, la finance et l'automatisation numérique. Ce modèle est le résultat d'une large analyse des données disponibles pour les composantes des modèles, car nous avons essayé de limiter les éléments mis en œuvre pour lesquels nous n'avions pas de données. Le marché du travail est centré sur le référentiel ROME de Pole-Emploi, afin de disposer de vrais emplois, compétences et tâches, qui sont au cœur de l'interaction entre les individus et les entreprises au sein de la production. Les entreprises sont différenciées par leur effectif, leur secteur d'activité (NACE), ainsi que par le type de bien produit et ses caractéristiques. L'automatisation est modélisée comme des biens numériques qui peuvent être achetés par les entreprises et soit augmenter la productivité de la main-d'œuvre sur une tâche, soit remplacer cette même main-d'œuvre en automatisant la tâche. Les entreprises décident chaque année des tâches qu'elles souhaitent améliorer à l'aide de biens numériques, et comparer à la situation actuelle. Nous avons conçu deux expériences pour évaluer l'impact de l'automatisation sur le marché du travail : une expérience avec production locale uniquement, et une où la production est répartie avec une firme étrangère.

In this PHD, I present the NumJobs model which aims to simulate the whole economy, focusing on the labor market, in order to evaluate the impact of automation on the labor market. This is an agent-based model with around 60000 agents, which are divided in two categories : individuals, and firms. It contains multiple linked components : the labor market, the production of goods, the consumption of goods, demography, finance, and digital automation. This model is the result of a large analysis of available data for the components of the models, as we tried to limit the implemented elements for which we didn’t have data. The labor market is centered around the ROME referential from Pole-Emploi, in order to have real jobs, skills, and tasks, which are at the core of the interaction between individuals and firms inside the production function. Firms are differentiated by their workforce, their sector of activity (NACE), as well as their produced good type and its characteristics. Automation is modelized as digital goods that can be bought by firms and either augment the productivity of labor on a task, or replace this same labor by automating the task. Firms decide on a yearly basis which tasks they want to improve with digital goods, and compare different categories of assistance goods and automation goods in order to select the best option and compare it with its current status. We designed two experiments to evaluate the impact of automation on the labor market : one where the production of digital goods is shared between local firms, and a foreign simulated actor, and another experiment where all digital goods are produced locally.