Par Sébastien Tran.
Un article de The Conversation
Victoire de la machine sur les spécialistes humains du jeu de go, premiers tests de véhicules autonomes, multiplication des assistants personnels tels que Siri (Apple) ou Cortana (Microsoft)… L’intelligence artificielle est devenue ces dernières années très médiatique. Il est un domaine dans lequel elle suscite de nombreuses espérances : celui de la transformation des entreprises. Le déploiement de l’IA, comme celui d’autres évolutions technologiques avant elle, se traduira probablement, en termes d’emploi, par une destruction créatrice.
L’intelligence artificielle est dans l’air
La problématique de l’Intelligence Artificielle (IA) s’inscrit au cœur de la société, comme en témoignent les nombreux rapports et études en cours, ou la mission confiée par le Premier ministre à Cédric Villani.
En 2016, la plateforme CBInsights recensait plus de 1 600 start-ups spécialisées dans le domaine de l’IA. Une analyse prospective récente de Statista révèle par ailleurs que le marché des applications dédiées à l’IA, en forte croissance, devrait peser plus de 30 millions de dollars en 2025.
Au-delà de la question de la fiabilité des prévisions effectuées par les cabinets d’études et de conseil, on peut s’interroger sur l’impact qu’aura l’IA sur la transformation des métiers, ainsi que sur les changements sociétaux associés. En effet, d’importants moyens financiers sont engagés : la Commission Européenne notamment a prévu 1,5 Md€ pour développer la recherche consacrée à l’IA entre 2018 et 2020.
Non, votre chabot ne deviendra pas (tout de suite) Terminator
L’IA est un concept apparu en 1956, mais sa généalogie remonte aux premiers travaux sur les réseaux de neurones formels, dans les années 1940. Ceux-ci avaient déjà pour ambition de reproduire les fonctions cognitives du cerveau humain, grâce aux progrès réalisés en informatique. Le concept d’IA s’appuie sur plusieurs disciplines portant sur le traitement du langage naturel, le raisonnement logique, les sciences cognitives etc.
L’un des principes clés de l’IA est l’apprentissage à partir de données collectées grâce à différentes plateformes et dispositifs informatiques. La collecte de plus en plus massive des données (en lien avec le big data ) couplée à l’incroyable augmentation des capacités de calcul (la fameuse loi de Moore) et aux avancées en matière d’algorithmique explique les progrès réalisés par l’AI ces dernières années. On ne peut donc pas dissocier l’IA des avancées réalisées dans les techniques d’apprentissage machine et notamment en deep et machine learning.
Par ailleurs, il faut éviter la tentation simpliste de présenter les technologies développées à partir de l’IA comme permettant uniquement un traitement automatisé des tâches répétitives et fastidieuses. L’IA est en effet capable d’actions complexes, comme la conduite de véhicules autonomes. Mais il ne faut pas non plus imaginer que l’IA pourrait évoluer en une machine intelligente, qui prendrait son autonomie vis-à-vis de son créateur-programmeur. En tout cas pour l’instant. En effet, l’IA est la résultante d’une architecture logicielle (type de réseaux de neurones, nombre de couches, méthodes d’apprentissage, etc.) issue d’une logique humaine.
Il reste un énorme fossé à combler avant d’arriver à une IA « forte », qui serait comparable à une intelligence humaine, notamment sur le plan de la capacité à comprendre des contextes d’interactions entre des individus et/ou avec des objets.
L’IA un énième vecteur de destruction créatrice d’emplois ?
Comme à chaque évolution technologique majeure (Internet, la robotisation, etc.), avec l’émergence de l’IA se pose la question des conséquences en matière d’emplois et de qualifications. Sur ces points, les travaux actuellement disponibles fournissent des résultats contradictoires mais néanmoins, la menace sur l’emploi semble encore très limitée, comme le souligne l’étude France Stratégie.
L’IA, qui devrait permettre d’automatiser certaines tâches répétitives, transformera de nombreux métiers : elle requérera une évolution forte des qualifications (dans la maintenance, la création assistée etc.) et des compétences. Et pas seulement des compétences informatiques : dans une étude récente, le cabinet McKinsey a déterminé les impacts de l’IA sur les compétences clés dans différentes secteurs.
Les technologies liées à l’IA, qui reposent sur des traitements massifs de données collectées via des dispositifs connectés, pourraient renforcer les besoins en métiers récemment créés (data scientists, programmeurs d’IA, etc.). Elles pourraient également en faire émerger de nouveaux : gestionnaires de plateformes de distribution des services, designers de personnalité d’intelligence artificielle, knowledge engineers etc.
Beaucoup de métiers sont à imaginer pour permettre une intégration entre les besoins métiers, qui deviendront de plus en plus complexes et décloisonnés du fait des possibilités permises par l’IA, et la configuration de ces technologies. On pourrait voir apparaître des « intégrateurs IA » dans les organisations qui seraient des chefs de projets transversaux sur le développement, l’intégration et la maintenance des systèmes d’IA.
Au-delà de ce phénomène, classique maintenant, de « destruction créatrice d’emplois », se pose la question de la sensibilisation et de la formation des salariés occupant des postes liés à l’IA. Formation aux enjeux techniques, mais également juridiques, sociaux, économiques et éthiques. Les risques d’aggravation des inégalités ou de polarisation sociale sont en effet bien réels, et ont été identifiés par plusieurs études.
Le contenu de l’offre de formation de l’enseignement supérieur (écoles d’ingénieur, de management, formation juridique, etc.) devra donc évoluer rapidement, pour intégrer ces dimensions.
L’acceptabilité sociale de l’IA, la vraie question ?
La problématique de l’IA s’inscrit dans un contexte et une tendance de digitalisation des activités économiques. Depuis quelques années, la transformation des métiers est étroitement associée à la disponibilité des données, à la qualité et la capacité des infrastructures numériques et, par conséquent, à la confiance des utilisateurs (particuliers, entreprises, administrations, etc.).
Les récents scandales concernant l’utilisation des données personnelles par les entreprises montrent que les questions éthiques, voire morales, deviennent un enjeu majeur. Le développement de l’IA risque de considérablement accentuer ces problématiques et fait émerger de nombreuses interrogations : quelle est la responsabilité du concepteur de l’IA ? Quelles précautions doit-on prendre lorsque l’IA s’intègre dans des formes humanoïdes ou des robots ? Quel doit être le degré de transparence dans les interactions hommes-machines ? Comment protéger les données partagées entre diverses interfaces d’IA ? Jusqu’où développer l’apprentissage des IA ? Etc.
Plus largement se pose la question, centrale, de l’acceptabilité sociale de l’IA, aussi bien pour les salariés, que les usagers ou les citoyens. Jusqu’où sommes-nous prêts à aller dans l’automatisation des tâches ou des services, sachant qu’il existe un phénomène d’apprentissage et d’acculturation ? Les technologies sont parfois en avance sur les usages et il est devenu complexe de cerner comment les utilisateurs vont se les approprier.
Par exemple, dans le cas des véhicules autonomes, les constructeurs sont proches d’atteindre le dernier niveau d’autonomie, à savoir le niveau 5. Pour autant, les études montrent que peu de conducteurs de véhicules sont prêts à faire entièrement confiance à un véhicule entièrement autonome), et encore moins lorsque le véhicule doit transporter des enfants. Pour faire évoluer ce degré de confiance, plusieurs facteurs peuvent jouer tels que le contexte juridique (qui est responsable en cas d’accident entre deux véhicules : le propriétaire du véhicule ? Le créateur de l’algorithme ? Le constructeur ?) ou l’acculturation à l’automatisation d’autres modes de transport, comme le métro ou les bus.
On le voit, avant que la société puisse tirer tous les bénéfices que les applications de l’IA font miroiter, de nombreuses questions devront trouver des réponses…
Sébastien Tran, Directeur de l’École de Management Léonard de Vinci (EMLV), Pôle Léonard de Vinci – UGEI
La version originale de cet article a été publiée sur The Conversation.
