In­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle

Les Affaires - - Sommaire - Fran­çois Nor­mand fran­cois.nor­mand@tc.tc fran­cois­nor­mand

Le pré­sident de la Deutsche Bank, John Cryan « Notre banque em­ploie des gens qui se com­portent comme des ro­bots en fai­sant des tâches mé­ca­niques. De­main, nous au­rons des ro­bots qui se condui­ront comme des hu­mains. »

Mon em­ploi est-il me­na­cé ? C’est la ques­tion que nous nous po­sons tous avec la mon­tée de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle (IA). La ré­ponse est « peut-être ». Ras­su­rons-nous tou­te­fois col­lec­ti­ve­ment : l’apo­ca­lypse n’au­ra pas lieu. L’IA ré­vo­lu­tion­ne­ra le monde du tra­vail. Des tâches évo­lue­ront, des em­plois dis­pa­raî­tront, mais de nou­veaux postes se­ront créés, et il y au­ra des bé­né­fices pour la so­cié­té. Voi­là la con­clu­sion de la plu­part des études im­por­tantes pu­bliées sur le su­jet.

Le concept d’IA ne date pas d’hier. En 1956, des scien­ti­fiques amé­ri­cains avaient tra­vaillé au Dar­mouth Sum­mer Pro­ject, au New Hamp­shire, qui est vu comme le pre­mier pas de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle en tant que champ de re­cherche. À l’époque, ils avaient étu­dié com­ment les ma­chines pour­raient uti­li­ser le lan­guage, éla­bo­rer des concepts et ré­soudre des pro­blèmes propres aux hu­mains. Des pro­grès no­toires ont été ob­ser­vés de­puis, comme la vic­toire du su­per­or­di­na­teur Deep Blue sur le cham­pion du monde des échecs, Gar­ry Kas­pa­rov, en 1997.

Au­jourd’hui, l’IA s’est im­plan­tée dans nos vies quo­ti­diennes, fait re­mar­quer An­dré Vel­li­no, pro­fes­seur à l’École des sciences de l’in­for­ma­tion de l’Uni­ver­si­té d’Ot­ta­wa. « Fa­ce­book, Google, Net­flix et Ama­zon s’en servent pour ana­ly­ser ce que nous ai­mons à par­tir des ré­seaux so­ciaux et des don­nées que nous don­nons vo­lon­tai­re­ment sur In­ter­net. », dit-il.

Ce n’est qu’un dé­but. Dans les pro­chaines an­nées, l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle s’éten­dra à l’en­semble des sphères de l’éco­no­mie, pré­voient les spé­cia­listes.

Quels sont les sec­teurs qui se­ront tou­chés po­si­ti­ve­ment ou né­ga­ti­ve­ment ? Dif­fi­cile de don­ner une ré­ponse tran­chée à cette ques­tion. En ef­fet, comme toute in­no­va­tion tech­no­lo­gique, l’IA n’est ni bonne ni mau­vaise en soi, fait re­mar­quer Ju­lien Lé­vy, di­rec­teur de la Chaire AXA stra­té­gie di­gi­tale et big da­ta à HEC Pa­ris. « Les points de vue peuvent être lé­gi­ti­me­ment dif­fé­rents sur ce qui est po­si­tif et né­ga­tif, dit-il. Par exemple, une pla­te­forme comme Uber est dé­sas­treuse pour les chauf­feurs de taxi, alors que des mil­liers d’au­toen­tre­pre­neurs y trouvent un em­ploi. »

La voi­ture au­to­nome en est un exemple. À terme, elle son­ne­ra le glas des chauf­feurs de taxi, sans par­ler des ca­mion­neurs, voire des pi­lotes d’avion, af­firment les ex­perts. En même temps, elle ré­dui­ra le nombre d’ac­ci­dents, qui sont à plus de 90 % at­tri­buables à l’er­reur hu­maine.

Les sec­teurs qui se­ront le plus tou­chés

Les in­dus­tries à forte in­ten­si­té de don­nées sont celles qui adop­te­ront le plus ra­pi­de­ment les sys­tèmes d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, se­lon une ré­cente étude de Mar­chés mon­diaux CIBC (« Rage Against The [AI] Ma­chine »). « Ces sys­tèmes leur per­met­tront d’au­to­ma­ti­ser leur en­tre­prise, d’amé­lio­rer leur ef­fi­ca­ci­té et de faire des gains de pro­duc­ti­vi­té », écrivent les ana­lystes Ste­pha­nie Price et Va­run Choyah.

Ces in­dus­tries sont celles de la san­té, des vé­hi­cules au­to­nomes, du com­merce de dé­tail, de la cy­ber­sé­cu­ri­té, de l’en­tre­po­sage et de l’in­ter­net des ob­jets, sans par­ler des drones et du sec­teur ma­nu­fac­tu­rier. D’autres sec­teurs se­ront des ear­ly adop­ters, sou­tient une étude de l’Uni­ver­si­té Stan­ford (« Ar­ti­fi­cial In­tel­li­gence and Life in 2030 »). Il s’agit du tran­sport, des ser­vices d’en­tre­tien à la mai­son, de l’édu­ca­tion, des ser­vices aux com­mu­nau­tés pauvres, de la sé­cu­ri­té pu­blique et du di­ver­tis­se­ment.

Dans tous les cas, l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle au­ra un im­pact ma­jeur sur le mar­ché du tra­vail. Pour la plu­part d’entre nous, elle rem­pla­ce­ra des tâches rou­ti­nières plu­tôt que des em­plois, af­firment des études pu­bliées par McKin­sey & Co (« A Fu­ture That Works : Au­to­ma­tion, Em­ploy­ment and Pro­duc­ti­vi­ty ») et l’Or­ga­ni­sa­tion de dé­ve­lop­pe­ment et de co­opé­ra­tion éco­no­miques (« The Risk of Au­to­ma­tion for Jobs in OECD Coun­tries »).

Le hic, c’est que l’on trouve ces tâches rou­ti­nières dans la plu­part des sec­teurs de l’éco­no­mie, par exemple l’hô­tel­le­rie, la res­tau­ra­tion, le ma­nu­fac­tu­rier, le tran­sport, l’en­tre­po­sage, le com­merce de dé­tail, les mines, la construc­tion et les ser­vices pu­blics. On les ob­serve aus­si dans des sec­teurs à plus haute va­leur ajou­tée, comme la fi­nance, l’as­su­rance, l’ad­mi­nis­tra­tion, l’in­for­ma­tion, la san­té ou la ges­tion.

Ceux qui sont le plus à risque

Con­trai­re­ment à ce que l’on pour­rait croire, ce ne sont pas les tra­vailleurs peu qua­li­fiés qui sont le plus à risque, mais ceux qui sont moyen­ne­ment qua­li­fiés. Pour­quoi ? Parce qu’ils coûtent plus cher que les pre­miers. D’ici cinq ans, Deutsche Bank a par exemple l’in­ten­tion de cou­per 9 000 de ses 100 000 em­plois di­rects et 6 000 de ses 30 000 em­ployés contrac­tuels en rai­son des pro­grès de l’au­to­ma­ti­sa­tion.

« Notre banque em­ploie des gens qui se com­portent comme des ro­bots en fai­sant des tâches mé­ca­niques. De­main, nous au­rons des ro­bots qui se condui­ront comme des hu­mains », in­di­quait ré­cem­ment au Fi­nan­cial Times le grand pa­tron John Cryan.

Se­lon plu­sieurs spé­cia­listes, les ef­fets éco­no­miques de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle sur le mar­ché du tra­vail pour­raient être si­mi­laires à ceux de l’au­to­ma­ti­sa­tion et de la ro­bo­tique sur les hu­mains dans le sec­teur ma­nu­fac­tu­rier.

Par exemple, de 2000 à 2010, les États-Unis ont per­du quelque 5,6 mil­lions d’em­plois ma­nu­fac­tu­riers ma­nuels. Se­lon une étude de la Ball State Uni­ver­si­ty, 85 % de ces pertes sont at­tri­buables aux chan­ge­ments tech­no­lo­giques.

Ain­si, à long terme, une par­tie de la po­pu­la­tion ac­tive pour­rait perdre des em­plois dits cog­ni­tifs bien payés.

Même une dis­ci­pline comme la mé­de­cine pour­rait être gran­de­ment tou­chée, se­lon Ju­lien Lé­vy. « Au­jourd’hui, les lo­gi­ciels peuvent faire des ana­lyses de ra­dio ou d’IRM [ima­ge­rie par ré­so­nance ma­gné­tique] aus­si bien qu’un ra­dio­logue. De­main, ils se­ront meilleurs », dit-il.

À ses yeux, tous les mé­tiers qui s’ap­puient sur une ex­per­tise ac­quise par l’ex­pé­rience de nom­breuses si­tua­tions sont di­rec­te­ment me­na­cés par l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle. « Ce­la ne si­gni­fie pas qu’il n’y au­ra plus de mé­de­cins, mais que toute une par­tie des actes mé­di­caux se­ra trai­tée par les ma­chines. Celle-ci passe par l’ana­lyse sys­té­ma­tique du gé­nome des pa­tients, que seule l’in­for­ma­tique a la ca­pa­ci­té de faire », pré­cise-t-il.

Col­la­bo­ra­tion ac­crue entre hu­mains et sys­tèmes d’IA

La Mai­son-Blanche a pu­blié l’an der­nier une étude (« Pre­pa­ring for the Fu­ture of Ar­ti­fi­cial In­tel­li­gence ») qui donne un exemple concret de la ma­nière dont la com­bi­nai­son du tra­vail hu­main et de l’IA peut pro­cu­rer des gains d’ef­fi­ca­ci­té. Des images de cel­lules gan­glion­naires ont été pré­sen­tées à un pa­tho­lo­giste et à un sys­tème ba­sé sur l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle. L’hu­main et la ma­chine de­vaient dé­ter­mi­ner si les cel­lules étaient can­cé­reuses ou non.

Eh bien, l’hu­main a eu un taux d’er­reur de 3,5 %, deux fois plus faible que ce­lui de l’IA, à 7,5 %. Ce­pen­dant, quand on a com­bi­né les deux ap­proches, ce taux a chu­té à 0,5 %.

Ri­chard Ze­mel, pro­fes­seur à la Fa­cul­té des sciences in­for­ma­tiques de l’Uni­ver­si­té de To­ron­to et di­rec­teur de la re­cherche à l’Ins­ti­tut Vec­tor pour l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, croit aus­si que la col­la­bo­ra­tion hu­main-IA a beau­coup de po­ten­tiel. « Il y au­ra pro­ba­ble­ment de nom­breuses créa­tions de postes dans les do­maines où les hu­mains et les ma­chines peuvent in­ter­agir afin d’être tous les deux plus ef­fi­caces », dit-il.

Par exemple, en droit, il y au­ra pro­ba­ble­ment da­van­tage d’al­go­rithmes ba­sés sur l’IA qui pour­ront ai­der les avo­cats dans leur tra­vail, no­tam­ment pour do­cu­men­ter et ana­ly­ser plus efficacement la ju­ris­pru­dence et la preuve.

Du reste, il faut mettre les choses en pers­pec­tive. Chaque ré­vo­lu­tion tech­no­lo­gique éli­mine et crée des em­plois, se­lon les spé­cia­listes. Dans les an­nées 1990, avait-on la moindre idée du nombre de postes qui émer­ge­raient dans les do­maines du Web et des ré­seaux so­ciaux ?

D’ailleurs, dans une ré­cente étude (« Emer­ging Tech­no­lo­gies’ Im­pact on So­cie­ty & Work in 2030 »), Dell Tech­no­lo­gies et l’Ins­ti­tute for the Fu­ture es­timent que 85 % des mé­tiers qu’on exer­ce­ra en 2030 n’existent même pas en­core.

Une es­ti­ma­tion qui donne le ver­tige. Elle illustre le dé­fi im­mense au­quel il fau­dra faire face pour sco­la­ri­ser et for­mer les jeunes qui en­tre­ront sur le mar­ché du tra­vail, mais aus­si les tra­vailleurs qui per­dront leur em­ploi en rai­son de l’IA.

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