Entre IA et capital humain : l’emploi augmenté

Bienvenue dans le monde de l’emploi augmenté

« HAL, ouvre la porte s’il te plaît. »

À cette demande du spationaute pressé de sortir du vaisseau qu’elle administre, l’intelligence artificielle du film 2001, l’Odyssée de l’espace de Stanley Kubrick oppose une résistance froide et obstinée. Non, elle n’ouvrira pas la porte.

Nous sommes en 1968 quand le film sort et, déjà, alors que les ordinateurs ne sont guère plus que de puissantes machines à calculer, s’esquisse l’idée que travailler avec une machine intelligente ne soit pas une sinécure pour les humains. En l’occurrence, l’IA « HAL » mettra tout bonnement en danger la vie de l’équipage, poursuivant sa logique propre et faisant abstraction de tout ordre venu de ses partenaires de chair.

Cinquante ans plus tard, la crainte que la collaboration avec les IA puisse réserver de mauvaises surprises est toujours là. Mais elle est de nature bien plus prosaïque. Les IA de 2018 ont beau avoir atteint des niveaux de performance impressionnants, c’est moins leur autonomie de décision qui inquiète dans l’immédiat que leur capacité à accomplir des tâches jusqu’ici réservées aux seuls humains.

Une étude menée par PwC en Chine, en Allemagne, en Inde, au Royaume-Uni et aux États-Unis montre ainsi qu’une personne sur trois considère l’automatisation des tâches permises par les IA comme une menace pour l’emploi.

Il faut dire que l’automatisation des années 2010 va bien plus loin que celle initiée dans les années 1970, sur les chaînes de montage industrielles. Il ne s’agit plus seulement de robots réalisant sans cesse les mêmes gestes, mais de machines désormais capables d’apprendre toutes seules – c’est le « machine learning » et sa variante la plus prometteuse, le « deep learning » – voire d’identifier elles-mêmes les caractéristiques qui seront utiles à leur apprentissage. Une IA n’est-elle pas la nouvelle championne du monde du jeu de go… après avoir appris ses subtilités toute seule, en quelques jours seulement ? Google a également initié en mai 2017 son programme « AutoML », pour « auto machine learning » : une intelligence artificielle conçue pour former d’autres intelligences artificielles. Vertigineux.

Et pourtant… D’après Dominique Turcq, fondateur de l’institut Boostzone, spécialiste de la transformation des entreprises et auteur du livre Le Management augmenté : faire face à la complexité, « on est objectivement très loin » de l’ordinateur HAL du film de Stanley Kubrick.

Pourquoi ? Parce que l’intelligence artificielle est généralement conçue pour répondre à un but précis, ses capacités sont très spécifiques : « la machine capable de battre le champion du monde de Go est, par exemple, incapable de distinguer un chat d’un éléphant », souligne l’auteur.

3 niveaux d’interaction entre IA et humains

Il n’en reste pas moins que les intelligences artificielles actuelles sont susceptibles d’être extrêmement compétentes dans le domaine pour lequel elles sont programmées.

Prenons les « chatbots » des plateformes de commerce en ligne. Ces IA sont relativement simples, sur le plan technologique. Mais leur capacité à allier reconnaissance vocale et reconnaissance de textes, ajoutée à leur capacité à extraire des informations instantanément à partir de très larges bases de données, les rend aptes à converser de manière aussi efficace, voire davantage, qu’un conseiller répondant à un client au téléphone.

Pour une entreprise s’interrogeant sur la manière d’organiser un service de relation client, et soucieuse de faire le meilleur compromis entre coût et qualité du service rendu, la question du choix entre l’humain et la machine est donc tout sauf théorique. Et cette question se pose pour un nombre croissant de secteurs d’activités.

Mais le choix n’a aucune raison d’être binaire. Il ne s’agit pas faire avec ou sans l’humain, mais, en réalité, de déterminer quel type de relation construire entre l’humain et la machine.

Pour guider ce choix, il est utile de distinguer trois niveaux d’intelligence artificielle, que l’étude de PwC intitulée « La Main-d’œuvre du futur », parue en 2017, a permis d’identifier.

D’abord, « l’intelligence assistée », qui permet aux personnes de faire mieux ce qu’elles font déjà. Une fonction que les logiciels de bureautique remplissent depuis de nombreuses années – les tableurs, en effectuant des calculs complexes à la place de l’utilisateur, n’augmentent-ils pas ses capacités de travail ? Aujourd’hui, les IA vont bien plus loin : elles livrent des analyses à partir de collections de données, apprennent seules à automatiser des tâches récurrentes, optimisent des plannings, détectent automatiquement des erreurs… En résumé, elles assistent le travail humain, sans menacer l’emploi.

L’« intelligence augmentée », 2e niveau d’IA, rend possible la création et la réalisation d’activités inenvisageables sans elles. Les plateformes collaboratives, par exemple, n’existeraient pas sans les programmes d’IA qui les sous-tendent : pas de gestion en temps réel de flottes de véhicules, d’échanges de biens ou de services en ligne entre des millions de particuliers sans de puissants algorithmes. Ce type d’IA, parce qu’il est au service de modèles économiques nouveaux en compétition avec les modèles économiques traditionnels, crée de nouvelles formes d’emploi en même temps qu’il détruit en partie les emplois liés aux anciens modèles.

L’intelligence autonome, enfin, désigne les machines qui peuvent agir indépendamment de l’homme. L’exemple technologiquement le plus abouti est celui des véhicules sans conducteurs, dont une quantité croissante de prototypes fonctionnels sont en cours de tests à travers le monde. Ce type d’intelligence artificielle n’en est en réalité qu’à ses débuts – mais tout indique qu’il va se développer de plus en plus dans les années qui viennent. Là aussi, la destruction de certains emplois peut aller de pair avec la création de nouvelles formes d’emplois.

Dans quelles proportions ? De nombreuses études ont été publiées pour déterminer quelle part des emplois serait directement menacée par les intelligences augmentées et autonomes, à horizon 10 à 15 ans. Force est de constater que les experts peinent à proposer une réponse unifiée, les estimations allant de 10 % à presque 50 %.

Il s’agit là, d’après Dominique Turcq, de chiffres « fantaisistes ». « Ce qu’il faut mesurer, c’est surtout que 100 % des emplois seront concernés. Est-ce qu’ils seront tous supprimés ? Loin de là. Est-ce que certains le seront ? Oui, bien sûr ». Mais d’autres naîtront, et surtout : tous évolueront. 

Quel CV pour l’IA ?

Il est essentiel, donc, de déterminer précisément les compétences métier réelles de l’IA : calcul, gestion de données, détection de signaux faibles, de fraudes, gestion et maintenance prédictives. À quoi ressemble, aujourd’hui, le CV de l’IA ? Sa compétence principale : l’analyse de collections très larges de données.

Parmi celles-ci, les données documentant les activités en ligne des consommateurs intéressent un spectre très large de secteurs. Car les algorithmes en extraient une analyse fine des comportements, l’anticipation des réactions et des préférences. Il y a là, on l’aura compris, une manne précieuse d’informations pour les entreprises et les organisations publiques.

De nombreuses start-up mettent aujourd’hui l’analyse de données au cœur de leur offre. On pense par exemple à Lenddo, un logiciel qui permet de déterminer la crédibilité bancaire de quelqu’un à partir de son activité sur les réseaux sociaux, en amont d’une offre de prêt. Dans la même logique, le système du Building Information Modeling est utilisé par les architectes pour modéliser en 3D l’impact de la décision d’un client (par exemple : « je voudrais que l’escalier soit un peu plus large ») sur l’ensemble du projet, en recalculant les matériaux utilisés, le temps de construction, le coût, l’impact écologique. La compilation de big data permet dans ce cas de faire la corrélation entre les différents modes de construction et permettra demain de faire des suggestions comme : « pourquoi pas le graphène, pour alléger la structure ? »

Deuxième compétence, qui découle de la première : la maintenance et la gestion prédictives. Le principe est simple : au lieu de dire « il faut changer cette pièce tous les six mois », par exemple dans un avion, il est désormais possible de prendre en compte toutes les données pertinentes – historique de fonctionnement de la pièce, environnement, réaction aux stimuli – pour déterminer le moment où elle a réellement besoin d’être changée.

La même logique s’applique à la gestion des ressources humaines, aux formations où il pourrait être pertinent de n’avoir pas un nombre d’heures imposées, mais une analyse en profondeur des compétences déjà acquises et de celles qui manquent – pas sur le CV, mais dans les faits – pour évoluer en interne ou changer de poste.

« On aboutit ainsi à des process beaucoup plus fins, intelligents, sophistiqués »

résume Dominique Turcq
L'intelligence artificielle : quels impacts pour les métiers ?
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Le marketing en première ligne

Le marketing – qui fonde en grande partie sa valeur sur l’analyse des données dans l’objectif de mieux répondre aux attentes d’un public – a, sans surprise, été le premier secteur à voir ses pratiques bouleversées par l’arrivée de l’intelligence artificielle. Il a été suivi de près par les ressources humaines, notamment pour le recrutement, augmenté par des logiciels analysant les profils de candidats potentiels sur les réseaux sociaux.

Le management en usine, la logistique commencent, à leur tour, à évoluer – on pense aux robots intelligents d’Amazon Robotics, qui automatisent les opérations dans les entrepôts avec des logiciels de reconnaissance d’objets, de compréhension sémantique des commandes, de gestion de l’énergie. La finance est elle aussi concernée. Une étude du Conseil de stabilité financière pointe ainsi les avantages de l’IA pour les institutions financières – analyse de l’impact de mouvements potentiels sur le marché de l’échange, apprentissage automatique, optimisation de l’exécution des transactions, vérification de la conformité réglementaire… – tout en soulignant un risque important : l’utilisation par tous les acteurs de mêmes programmes d’IA pourrait aussi amplifier l’effet des chocs financiers. 

Un déploiement à accompagner

Si aujourd’hui tout le monde s’intéresse à l’intelligence artificielle – « il n’y a pas une conférence RH où on n’en parle pas », confirme Dominique Turcq – sa diffusion opérationnelle est, néanmoins, loin d’être achevée.

Pédagogie, sensibilisation, acculturation… Les chantiers à mener sont nombreux, pour faire comprendre ce que peut et ne peut pas l’IA, et en quoi précisément elle peut apporter un avantage à un secteur. Pour indiquer, par exemple, aux hôteliers que leurs réceptionnistes peuvent potentiellement parler toutes les langues, grâce à des oreillettes connectées à des IA de traduction.

Ce déploiement de l’intelligence artificielle doit aller de pair avec l’émergence d’un cadre juridique et éthique adapté, avec la fixation de certaines limites.

Lesquelles ? La première d’entre elles relève de la protection de la vie humaine. De fait, la diffusion progressive des IA dans les équipements militaires ou les transports peut induire de nouveaux risques ; elle pose dans tous les cas des questions nouvelles. Celle du traitement des accidents provoqués ou subis par des véhicules autonomes en est une illustration très concrète : si quatre personnes traversent un passage piéton trop tard pour qu’un véhicule automatique puisse freiner, qui faut-il sauver ? Le passager du véhicule ou bien les quatre personnes ? Comment programmer l’algorithme qui devra prendre la décision ? Quel est le rôle de la loi ? Qui est responsable : le propriétaire, la société qui commercialise le véhicule, les informaticiens qui ont programmé son IA ? À ces questions, nulle réponse toute faite, et des débats de plus en plus nombreux, à mesure que la technologie s’approche de sa maturité commerciale.

Deuxième limite à considérer : la place de l’IA dans les délibérations engageant la santé ou le statut judiciaire d’un individu. L’intelligence artificielle peut venir en aide aux médecins – en leur permettant de réaliser des diagnostics plus rapides et plus en profondeur – et aux juges, en passant par exemple les jurisprudences en revue pour eux. Et pourtant, il reste – aujourd’hui – totalement inenvisageable que l’intelligence artificielle délivre seule un diagnostic, ou rende un jugement elle-même.

« Même s’il est intellectuellement possible de programmer l’IA pour qu’elle intègre qu’un vol de pommes est passible de X mois de prison, cela reste éthiquement inacceptable »

résume Dominique Turcq

Troisième limite à définir pour cadrer le déploiement de l’IA : celle de la déontologie. Puis-je confier à un algorithme le soin de réaliser un tri des CV reçus dans le cadre d’un recrutement, et donc d’éliminer des candidats ? Si oui, selon quels critères ?

« L’éthique va être la question des 20 prochaines années »

prédit Dominique Turcq

Troisième limite à définir pour cadrer le déploiement de l’IA : celle de la déontologie. Puis-je confier à un algorithme le soin de réaliser un tri des CV reçus dans le cadre d’un recrutement, et donc d’éliminer des candidats ? Si oui, selon quels critères ? 

Et celle-ci se joue tout autant dans les règles qui seront écrites pour définir les missions et le comportement adéquat de l’IA que dans la prise en compte de son acceptabilité pour les humains travaillant à son contact. Ainsi, s’il est techniquement possible de recourir à l’IA pour prévoir le burnout d’un salarié en analysant son visage ou la manière dont il tape sur son clavier… il n’est pas du tout certain que des salariés acceptent, en pratique, pareille surveillance, même si elle est réputée être au service de la protection de leur santé.

On observe dans la même logique un retour de l’humain dans des services qui sont passés par une phase d’automatisation : services clients téléphoniques, caisses… Car le tout-automatique reste mal accepté. On assiste donc à ce phénomène paradoxal qui veut que le contact humain redevienne un argument marketing : « chez moi c’est un humain qui vous répond ». Ce qui confirme le diagnostic initial de Dominique Turcq : tous les métiers sont concernés… sans pour autant être condamnés à disparaître.

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