Geneva

Réunion des partenaires de développement du Programme de l'OIT sur les socles de protection sociale

Partenariat pour un travail décent dans le secteur de la pêche: promouvoir la ratification et la mise en œuvre de la Convention n° 188 sur le travail dans le secteur de la pêche

Brussels

De la dynamique politique à la ratification et à la mise en œuvre de la convention n° 188

Switzerland

Cet événement est organisé dans le cadre de la série <a href="https://aiforgood.itu.int/">AI for Good</a> de l’UIT.Passons-nous à côté de l’impact économique réel de l’IA ? Comment mieux équiper les décideurs publics avec des outils adaptés ? Les investissements dans l’intelligence artificielle générative s’accélèrent rapidement, pourtant notre compréhension de son impact à l’échelle de l’économie reste limitée. Alors que les études au niveau des entreprises et les analyses basées sur les tâches se multiplient, les projections macroéconomiques varient encore entre des gains de productivité modestes et des effets de croissance transformationnels. Pour les décideurs publics, cette incertitude complique la prise de décision efficace.Cette session présente un nouveau cadre de modélisation du Groupe de la Banque mondiale qui considère l’IA non pas comme un simple choc de productivité, mais comme une transformation structurelle du processus de production. En intégrant le paradigme de production matériel–logiciel dans le modèle dynamique d’équilibre général calculable (MEGC) de la Banque (MANAGE), nous simulons la manière dont l’adoption de l’IA transforme les secteurs, les professions et les prix, sous contraintes budgétaires dans le temps. Le cadre intègre des données détaillées au niveau des tâches et des professions, fondées sur l’indice ILO-NASK d’exposition à l’IA générative, ce qui permet de faire varier les schémas de substitution entre les secteurs, et modélise l’IA comme un ensemble de capital double combinant données, logiciels et capital immatériel. Il permet aux décideurs publics d’évaluer différents scénarios d’adoption et leurs implications en matière de croissance, de transformation structurelle et d’équité.En allant au-delà des approches d’équilibre partiel, cet outil offre aux gouvernements une perspective macroéconomique plus cohérente pour concevoir des stratégies en matière d’IA favorisant un développement inclusif et durable.À l’horizon 2026, la discussion portera sur l’application de ce cadre dans une première étude de cas, la Pologne, ainsi que sur la possibilité de l’appliquer à différents contextes nationaux, en particulier dans les économies émergentes et à revenu intermédiaire, où la conception des politiques sera déterminante pour façonner l’impact de l’IA sur le développement.

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