Les grands modèles de langage (LLMs) ne se contentent plus de produire des textes ou d’automatiser des tâches administratives. Ils commencent désormais à influencer directement les mécanismes économiques, notamment la fixation des prix et des rémunérations sur les plateformes de freelances comme Upwork, Fiverr ou Freelancer.com.
De plus en plus, ces plateformes s’appuient – explicitement ou non – sur des recommandations algorithmiques pour suggérer des tarifs « optimaux ». Une question cruciale se pose alors : ces recommandations sont-elles réellement objectives et équitables, ou reproduisent-elles – voire amplifient-elles – les biais historiques des marchés du travail humains ?
C’est précisément à cette question qu’a voulu répondre une étude récente publiée par la Harvard Business Review.
L’étude repose sur une méthodologie particulièrement robuste :
Différents types de prompts ont été testés : prise en compte explicite de l’attribut, ignorance volontaire ou exclusion ferme de celui-ci. L’objectif n’était pas de piéger les modèles, mais de comprendre comment ils raisonnent réellement lorsqu’ils fixent un prix du travail.
À première vue, cela semble favorable aux freelances. Mais ce gonflement artificiel peut aussi déséquilibrer l’offre et la demande, décourager certains clients et fausser les signaux du marché.
Aucune différence significative entre profils féminins et masculins. Dans certains cas, même une légère survalorisation des profils féminins, y compris sous des prompts biaisés.
Un résultat relativement encourageant : les modèles semblent aujourd’hui calibrés pour éviter la discrimination de genre.
Plus de 50 % d’écart, principalement lié à la localisation. Lorsque cet attribut est explicitement exclu dans le prompt, l’écart se réduit, sans disparaître totalement.
Un freelance de 60 ans est valorisé 46% de plus qu’un profil de 22 ans, toutes choses égales par ailleurs. Contrairement au genre ou à la localisation, les prompts n’ont pas permis de corriger ce biais, signe qu’il est fortement intégré dans les données d’entraînement.
En freelance, l’expérience et l’âge sont mieux valorisés. En emploi salarié, ce sont les profils autour de 35–40 ans qui sont favorisés. L’IA distingue implicitement le coût ponctuel d’une mission et l’investissement à long terme dans un salarié.
Gouvernance des outils d’IA : Beaucoup d’acteurs en Belgique intègrent déjà des modèles IA dans leurs process RH. L’étude montre qu’un contrôle éthique (audits de prompts, règles de transparence) devient un impératif, surtout dans un pays sensible à la régulation européenne.
En conclusion, l’IA ne se contente plus d’assister le travail, mais structure désormais les marchés du travail eux-mêmes. Les résultats de l’étude amènent à penser que les freelances peuvent bénéficier d’un biais favorable, à condition de rester compétitifs, que les entreprises doivent anticiper des distorsions dans la comparaison des coûts, et que les employeurs doivent impérativement encadrer l’usage de l’IA dans la fixation des rémunérations, surtout dans un contexte réglementaire européen exigeant.
Vous souhaitez comprendre les impacts de l'IA sur l'évolution des métiers et des compétences ?
Découvrez la formation « Impact de l'intelligence artificielle sur les métiers » !
Source : https://hbr.org/2025/10/what-happens-when-ai-sets-wages, selon une étude menée par trois experts reconnus, issus de l’Université McGill (Canada), Maxime C. Cohen, Eddy Hage-Youssef et Warut Khern-am-nuai - HBR 1er octobre 2025