A l’exemple de l’apparition de la CAO il y a 50 ans déjà, l’IA (Intelligence Artificielle) n’est pas obligatoirement synonyme de fin du travail humain, à la condition de s’y préparer…
Il est un exemple dans l’industrie qui peut s’appliquer à l’IA, l’Intelligence Artificielle : au début des années 70 sont apparus les premiers logiciels de CAO, de Conception Assistée par Ordinateur. Cette technologie hors de prix était réservée aux tâches d’ingénierie haut de gamme. Puis, avec l’abaissement des coûts et la simplification de son usage, la CAO est devenue un outil de base des ingénieurs et des architectes pour automatiser leur travail.
La crainte est née d’un déplacement du travail vers les machines. Mais c’est tout le contraire qui s’est passé, et 20 ans après les entreprises emploient beaucoup plus d’ingénieurs, au point que la croissance mondiale des emplois dans ce secteur est censée être de 7% jusqu’en 2024 !
Certes, l’effet de bord de l’IA et de l’exploitation de la donnée est inévitable, et des métiers vont se transformer, voire pour certains disparaître. Pour autant le mouvement inverse est aussi possible, en particulier pour les entreprises qui sauront s’y préparer. Voici comment…
Déplacer la valeur des tâches
Il est important de distinguer les emplois et les tâches. L’exemple de la CAO est significatif : les logiciels de CAO ont remplacé la pénibilité de la rédaction, et permis aux ingénieurs et aux architectes de passer plus de temps avec leurs clients et de trouver des solutions créatives à leurs besoins. L’automatisation a permis de déplacer le travail vers ce en quoi les humains excellent.
Le transfert du temps et des efforts consacrés aux fonctions de base doit permettre de libérer beaucoup de temps pour se consacrer aux clients et aux nouveaux marchés. De plus, les machines, malgré les prouesses du calcul massif, continuent de manquer de sens commun. Un exemple dans la finance, où l’automatisation de la gestion de portefeuille est considérée comme une tâche que les ordinateurs font mieux et moins cher que l’humain, l’extravagance d’un algorithme qui a rapporté au Dow Jones que Google allait acheter Apple pour 9 milliards de dollars ne serait pas survenue si les humains étaient intervenus !
Collaboration homme-machine
Au lieu de les opposer, le machine learning, l’un des aspects les plus prometteurs de l’IA, représente une opportunité d’augmenter les capacités de l’humain, non de le remplacer. Il existe par exemple des preuves que l’IA peut améliorer considérablement la recherche. Citons l’Atlas du génome du cancer, qui n’aurait pu être décrypté sans l’intervention de l’informatique pour identifier des modèles spécifiques au sein des énormes quantités de données amassées par les humains.
Autre exemple, toujours dans la santé, révélé par un rapport américain de la Maison Blanche : le taux d’erreurs de l’humain qui lit des images de radiologie est de 7,5%. Si l’on fait appel à une machine, le taux d’erreurs est le même, 7,5%. Mais il se trouve que l’humain et la machine ne détectent pas les mêmes messages dans l’image, et lorsque l’on combine leur travail, le taux d’erreurs chute à 0,5% !
Nous ne manquerons jamais de problèmes à résoudre, et la machine doit être considérée non pour réduire le travail de l’homme mais pour accroitre son efficacité et augmenter le potentiel d’obtenir un impact positif.
Rendre de nouveaux emplois possibles
C’est un autre aspect de l’IA, rendre possible des activités que l’homme ne pourrait faire sans l’aide des machines. A l’image des machines qui creusent les tunnels. De nombreux autres exemples existent où à l’aide d’algorithmes sophistiqués des tâches sont effectuées alors que l’équipe humaine qui les exploite n’aurait pu ou plus simplement n’aurait pas eu les moyens de les effectuer.
L'augmentation de l'efficacité grâce à l'automatisation ne signifie pas nécessairement la disparition des emplois. Là encore l’exemple américain qui nous est donné par les économistes est surprenant : au cours des huit dernières années, l'automatisation a fortement augmenté, mais le chômage aux États-Unis a chuté de 10% à 4,2%, un taux associé au plein emploi. Dans le secteur manufacturier, où l'on peut attendre à ce que le taux de remplacement des humains par des machines soit le plus élevé et le plus rapide, le constat est au contraire une importante pénurie de main-d'œuvre...
Le sophisme d’une masse fixe de travail
La crainte que les robots prennent notre travail est enracinée dans ce que les économistes appellent « le sophisme de la masse du travail ». Elle repose sur l’idée fausse que dans une économie il existe une quantité fixe de travail. La réalité est que la valeur disparaît rarement, voire jamais, elle se déplace. L’automatisation, par des emplois mouvants, augmente notre efficacité et crée la capacité à réaliser de nouveaux travaux, ce qui augmente notre capacité de prospérité.
Pour autant, même si les machines ne remplaceront pas les humains, très clairement cela peut perturber les entreprises. Il est donc impératif pour chaque entreprise de s'adapter à un nouveau mode de création de valeur. Pour cela, la première étape consiste à comprendre comment tirer parti des capacités cognitives qui vont créer des changements dans l'activité de l’entreprise. Ce qui vous aidera à comprendre les données et les technologies dont elle a besoin pour aller de l'avant. Ensuite, elle regardera comment cela peut non seulement améliorer les opérations actuelles, mais également ouvrir de nouvelles possibilités qui deviendront réalisables dans un monde axé sur l’IA.
L'automatisation banalise les tâches du quotidien, mais ouvre des possibilités de faire beaucoup plus. Et pour cela nous devons nous concentrer moins sur l'endroit d’où vient la valeur qui se déplace que sur l’endroit vers lequel elle se dirige.
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