l'IA nous remplacera-t-elle ?

A l’heure ou l’intelligence est un sujet qui soulève de plus en plus de question dans notre société et qui peut faire peur à certaine personne, la question que la majorité de la population se pose reste : l’IA peut-elle remplacer l’humain ? En d’autres mots, que deviendra l’homme dans l’entreprise lorsque l’IA aura appris à faire son métier ?

Mais l’IA peut-elle réellement remplacer l’humain ? L’IA a-t-elle vraiment la capacité de remplacer un être humain ? La question s’est beaucoup posée et les avis peuvent diverger assez facilement sur la question.

Pour ma part, et comme une majorité de ce que l’on a pu trouver, la réponse est non. Non l’IA ne pourra jamais totalement remplacer l’homme que ce soit dans le monde du travail, l’Art, le divertissement ou tout autre domaine, l’AI ne remplacera jamais un être humain.

Nous pouvons trouver beaucoup de personne qui pensent que petit à petit, les robots et autres machines sophistiquée vont inévitablement remplacer l’homme dans l’entreprise l’obligeant donc à changer de poste avant que cette dernière ne le rattrape pour encore une fois reprendre sa place jusqu’à que certains d’entre nous se retrouve au chômage sans pouvoir retrouver de travail derrière.

Cependant, ce n’est pas la première fois que la technologie est considérée comme une menace pour l’homme et son travail. Souvenez-vous déjà lorsque la première manufacture de vêtements mécanisée avait ouvert ses portes 40 ans après l’invention de la première machine à coudre, des personnes l’avaient volontairement réduit en cendre dans la crainte de perdre leur emploi, dans la crainte que ces machines ne leur volent leur travail car elles seraient plus efficaces et plus rapides qu’eux.

Aujourd’hui, l’industrie mondiale du textile emploie environ plus de 40 millions de personnes pendant que la machine à coudre est toujours utilisé par certain pour fabriquer ou réparer leur propre vêtement. Elle est également encore utilisée par de grandes marques de vêtements de luxe qui favorisent le savoir-faire manuel de leur couturier pour certaines de leurs créations. Il est donc de nos jours, beaucoup plus simple et des fois même moins coûteux de se vêtir qu’autre fois.

De plus, depuis les années 2000, nous avons remarqué que très rapidement de nombreux métiers se sont automatisés favorisant ainsi un mouvement d’automatisation massive du travail. Les machines ont la capacité d’effectuer certaines tâches mieux que les hommes et beaucoup plus rapidement. Mais ce n’est pas pour autant que plus de personne sont au chômage. Cependant, même en ayant des exemples concrets d’évolutions positives qu’a permis la technologie comme celui de l’industrie du textile ou encore de l’industrie de l’agro-alimentaire qui nous permet aujourd’hui de livrer des produits frais d’un pays à un autre en traversant les océans sans pour autant casser la chaîne du froid et livrer des produits de qualité, l’homme craint encore que la technologie, les machines ne le dépassent ou lui prenne son travail. Mais pas que.

Au-delà du fait que l’IA peut remplacer l’homme, l’homme craint également une dévalorisation de ses compétences, à quoi bon étudier pendant plusieurs années pour qu’au final, une machine puisse réaliser mon travail de manière plus efficace et moins coûteuse ? L’homme craint également une perte d’autonomie ou une augmentation du contrôle de leurs actes avec les IA.

Cependant, il est vrai que l’IA a déjà commencer à remplacer l’homme dans plusieurs domaines. En 2013, une étude a été réalisée à Oxford University sur l’avenir du travail. Cette étude à montrer qu’un métier sur deux à de fortes chances de pouvoir être impacter de près ou de loin par des machines.

Le machine learning est la principale cause de ce phénomène. Il permet aux machines d’apprendre depuis une base de données et d’imiter certaines choses que peut faire l’homme. Plusieurs entreprises ont donc essayé de définir un cadre en définissant ce que les machines peuvent faire, ce qu’elle ne peuvent pas faire et quel métier elles pourront automatiser ou menacer. Le machine learning a commencé à se faire une place dans les entreprises au début des année 1990 et a commencé par des tâches très faciles comme calculer les crédits à risque ou encore trier le courrier en lisant le code postal. Et plus les années passées, plus nous avons pu assister à des découvertes impressionnantes. Le machine learning est aujourd’hui capable de réaliser des taches bien plus complexes que trier le courrier. En 2012, aux Etats-Unis, une entreprise à lancer un concours auprès de sa communauté pour créer un algorithme qui serait capable de noter des copies d’élèves. L’algorithme gagnant a su donner les mêmes notes qu’un professeur. En 2015, un algorithme étant capable de diagnostiquer le même bilan ophtalmologique qu’un médecin a été créé et bien d’autres encore. Il est vrai qu’avec les bonnes informations, les machines seraient capables de surpasser l’humain sur ce genre de tâche. Le genre de tâche qui se base uniquement sur des faits. En effet, la où un professeur pourrait lire 10 000 copies durant sa carrière, où un ophtalmo pourrait voir 5 000 œil, une machine peut lire des millions de copies ou voir des millions d’œil en seulement quelques minutes. Un être humain n’a malheureusement aucune chance de gagner contre une machine sur le pourcentage de travail réaliser en un temps donné sur ce type de tâche.

Mais il a quand même des choses que l’homme peut faire que la machine ne peut pas. En effet, les machines ne sont pas du tout développées dans l’analyse de situation nouvelle qui se présente à elles. Une machine est incapable d’analyser, comprendre ou traiter une donnée qu’elle n’a pas vu plusieurs fois auparavant. Et à l’heure actuelle, c’est ici que se trouve la limite même du machine learning. De sa nécessiter à devoir voir une chose plusieurs fois avant ne serait-ce que de la connaitre. Alors que ce n’est absolument pas le cas pour l’homme. Un homme, lui a la capacité de faire la liaison entre plusieurs situations qui lui sont déjà arrivé, où qu’il a déjà vu pour trouver la solution à un problème qu’il n’avait jamais rencontré avant. Prenons l’exemple de Percy Spencer. Cet ingénieur américain qui travaillait dans une usine de magnétrons pour Radars à senti en passant devant un magnéton en activité quelque chose de chaud dans sa poche lorsqu’il s’est rendu compte que sa barre de chocolat avait fondu. Et c’est ainsi qu’a été inventé le micro-onde. Il a donc été capable de réunir ses connaissances en magnétons avec ses connaissances sur les aliments pour créer une nouvelle invention. J’ai ici pris l’exemple d’une grande invention, mais notre cerveau fait ce genre de relation plusieurs fois tout au long de la journée à une échelle plus ou moins importante.

Donc la où l’humain ne peut pas rivaliser contre les machines lorsqu’il s’agit de réaliser un maximum de fois la même tâche en minimum de temps, les machines elles, ne peuvent pas rivaliser contre les humains lorsqu’il s’agit de traiter et analyser des situations nouvelles. Ce qui permet donc de mettre une grande barrière dans les tâches que les machines peuvent automatiser. En suivant cette logique, l’avenir de nos métiers se base donc principalement sur la nature de nos tâches, a quelle fréquence somme nous amené à rencontrer des situations nouvelles. Sur les tâches à répétitions sans trop de variations qui se bases principalement sur les mêmes faits, les machines deviennent grâce au machine learning de plus en plus intelligente et de plus en plus efficace.

Aujourd’hui, les machines peuvent noter des étudiants et diagnostiquer des maladies, elles vont même jusqu’à juger des condamner. Demain elles pourront analyser les clauses d’un contrat et en rédiger mais il y aura toujours besoin d’avocats pour faire face aux aléas qu’elles rencontreront et qu’elles ne pourront pas prévoir car elles ne les auront jamais vu. Une machine sera par exemple, également incapable de créer une campagne publicité qui par définition doit attirer l’attention en sortant de l’ordinaire, en se démarquant de ce qui a déjà été fait auparavant en créant quelque de totalement nouveau. Or, les machines n’ont pas cette capacité là car elles ne font que reprendre ce qui existe déjà. De même pour la création d’entreprise ou de concept, seul un humain pourra définir un besoin manquant sur un marché pour créer quelque chose car une machine ne peut pas inventer ce qu’elle ne connait pas, toutes ses connaissances viennent de données appris.

Mais ce qu’il faut réellement voire ici avec l’IA, ces les opportunités qu’elle nous donne. A petite échelle, l’IA permet surtout de remplacer des tâches répétitives et pénibles que l’humain pêne à réaliser nous laissant ainsi la possibilité de se tourner vers des emplois qui demandent plus de travail cérébral, de réflexion et de jugement dans lesquels nous pouvons nous sentir réellement utile, où nous sentons que nous et notre travail apportons une réelle valeur ajoutée dans l’entreprise qui nous permet donc éventuellement de nous épanouir davantage tant sur un plan professionnel que personnel.

Au fil des années, l’IA a donc créé plusieurs métiers. Nous pouvons donc distinguer deux types de métiers.

D’une part nous distinguons les métiers qui participent à la création, et au maintien de l’IA. Ici, nous avons tous les métiers qui sont nécessaires à la création de l’IA. Par exemple, avant qu’une machine puisse reconnaître et traiter des informations, il faut lui apprendre et cela ne nécessite bien plus de personne qu’on ne peut l’imaginer. Vous aurez donc Le data miner (ou data engineer) qui va être en charge de récolter et organiser la data, le data stewart qui va déterminer sa pertinence et préciser son intérêt, le data architect qui met en place les infrastructures dans le but d’organiser les données, et enfin, le psydesigner qui lui a le rôle de chef d’orchestre afin de permettre de mettre tout cela en musique. Il ne faut évidement pas oublier toutes les personnes qui ont pour mission la programmation linguistique. C’est-à-dire ceux qui vont traduire en code une langue pour permettre aux robots et aux humains de se comprendre. Et enfin, n’oublions pas tous les métiers de gouvernance et de protection des données (comme par exemple les data protection officer, chief data officer, etc…).

Et d’une autre part, nous retrouvons tous les métiers déjà existants mais que l’IA a fortement transformée, au point que l’on pourrait les considérer comme des métiers nouveaux. Prenons un exemple assez simpliste, le métier de vendeur. La valeur ajoutée principale d’un vendeur est sa capacité à nous conseiller le ou les produits qui répondront le mieux à nos besoins selon nos attentes. Mission qu’il réalise grâce à ses connaissances sur les produits. Seulement voilà, de nos jours, grâce au développement d’internet, des comparateurs ou encore des tablettes interactives en magasins les consommateurs peuvent trouver tout seul et assez facilement toutes les informations dont ils auront besoin pour faire leur choix. Le vendeur doit donc trouver sa valeur ajoutée ailleurs car l’IA a en quelque sorte remplacer une partie de son travail. Dans ce cas-là, le vendeur se différenciera d’une machine grâce a une qualité qui est propre à l’humain et que les machines ne connaissent pas encore, le relationnel. Ce changement de poste s’effectue également de manière plus importante sur d’autres métiers comme par exemple sur les métiers où les machines sont utilisées, comme nous en avons parlé plus haut, pour automatiser certaines tâches. Ici, par exemple une personne qui avait pour habitude d’insérer de manière manuelle un élément dans une chaîne de production va donc voir cette tâche automatisée par une machine et devra donc à la place d’effectuer cette mission, s’assurer que la machine l’effectue correctement en contrôlant. Ou encore en recentrant certains métiers sur leur dimension la plus humaine.

Toujours dans l’optique où l’IA change nos emplois, elle peut également dans certains secteurs être utilisée comme un outil d’aide au travail grâce des systèmes plus simples et plus pratiques. Par exemple, pour un contrôleur de gestion, l’IA peut être utilisée comme un outil d’aide à l’analyse et donc lui simplifier grandement la tâche en réalisant une partie de ces analyses ou en lui fournissant les éléments de base nécessaire à la réalisation de cette dernière. En effet, en faisant ressortir toutes les informations les plus importantes de la masse de données générale dans laquelle elle puise, l’IA peut donc aider à prendre des décisions plus judicieuses.

Mais attention, il faut quand même prendre en compte que les métiers les plus touchés par l’automatisation des tâches par les machines, qui sont généralement des tâches manuelles, ne sont pas forcément ceux qui sont nécessaire pour les nouvelles offres d’emplois engendrées par la généralisation de l’IA. Le rapport du mathématicien et député, Cédric Villani, publié en mars 2018, parle de cette problématique pour laquelle il préconise de créer de nouveaux cursus et de nouvelles formations à l’IA avec des programmes croisés, des doubles cursus (droit-IA par exemple), des niveaux intermédiaires (bac+2 et bac+3) ou encore des formations de haut niveau en IA (doctorat, master). Il évoque également des bourses de master ou de thèse pour les profils tournés l’IA. L’objectif serait idéalement de tripler le nombre de personnes formées à l’Intelligence artificielle d’ici à 3 ans.

Pour moi, il faut donc considérer l’intelligence artificielle comme une technologie qui va permettre à l’humain de mieux réaliser son travail en lui offrant de nouveaux outils qui lui permettront de faciliter ses missions qu’elles soient manuelles et/ou cérébrales. Et ainsi, de créer de nouveaux emplois en modifiants ceux qui existent déjà ou en en créant des nouveaux qui permettront la création et l’utilisation de l’IA au travail. L’Intelligence artificielle n’est donc pas une machine qui va nous remplacer mais une machine qui va nous aider dans nos tâches quotidiennes en entreprise, sans pour autant nous rendre moins nécessaire. Elle permettra donc de nous soulager des tâches les plus fastidieuses pour nous concentrer sur les tâches plus importantes. Tout cela pour continuer à évoluer et se développer car en mon sens, il faut se rendre à l’évidence que l’IA est inévitable. Il est donc inutile de vouloir l’empêcher de se rependre car nous sommes déjà en plein dedans. En effet, cette dernière a déjà commencé à modifier fondamentalement certains schémas de travail comme le management, les relations sociales, le temps passé au travail ou encore les lieux de travail. Il est donc impératif dès maintenant de commencer à former les hommes à travailler avec les machines que ce soit à l’école avec des parcours spécifiques à cette technologie ou directement en entreprise avec des formations adaptées.

Cependant, au train où se développe l’intelligence artificielle, nous pouvons quand même nous demander jusqu’où elle ira ?