Des experts préviennent que l'IA va détruire des emplois et accroître les inégalités de richesse

Les économistes estiment que les avancées pourraient créer une nouvelle vague de milliardaires

Des scientifiques américains préviennent que l'intelligence artificielle risque de supprimer des emplois et d'accroître les inégalités de revenus. Les économistes se gardent bien de faire des prédictions définitives, mais affirment que les progrès pourraient créer une nouvelle vague de milliardaires tandis que d'autres travailleurs seraient licenciés. La toute dernière technologie, le ChatGPT, fait craindre qu'elle puisse éliminer les carrières de millions de personnes, notamment celles des journalistes, des traders de Wall Street, des vendeurs et des auteurs de codes informatiques élémentaires.

Cependant, bien que de nombreux experts du travail allèguent que le ChatGPT et d'autres technologies d'intelligence artificielle (IA) augmenteront considérablement le chômage, ils soulignent également une autre préoccupation concernant l'IA : elle exacerbera l'extrême disparité des revenus et des richesses qui existe déjà dans le monde. Certains emplois continueront d'être remplacés par l'IA.

Les travailleurs doivent s'attendre à des perturbations de l'embauche en raison de l'IA dans divers domaines, notamment les soins de santé, l'agriculture et les secteurs industriels. Mais on prévoit que l'IA augmentera le besoin de professionnels, en particulier dans les domaines de la robotique et du génie logiciel.

Histoire de l'intelligence artificielle

L'expression « intelligence artificielle » date de 1956, mais le concept s’est surtout fait connaître suite à l'augmentation des volumes de données, aux algorithmes avancés et aux progrès en matière de puissance de traitement et de stockage.

Les premières recherches en IA dans les années 1950 portaient sur des thèmes comme la résolution de problèmes et les méthodes symboliques. Dans les années 1960, le ministère américain de la Défense s'est intéressé à ces travaux et a initié l'entraînement d'ordinateurs pour imiter un raisonnement humain rudimentaire. Ainsi, l'agence DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) s'est lancée dans des projets de cartographie de rues dans les années 1970. Et elle a mis au point des assistants personnels intelligents dès 2003, bien avant l'avènement de Siri, Alexa ou Cortana.

Ces premiers travaux ont ouvert la voie de l'automatisation et du raisonnement formel présents dans les ordinateurs actuels, notamment dans les systèmes d'aide à la décision et de recherche intelligente, qui sont conçus pour compléter et renforcer les capacités humaines.

Les films hollywoodiens et les romans de science-fiction ont beau présenter l'IA sous la forme de robots à apparence humaine qui prennent le pouvoir, les technologies d'IA, au stade actuel de leur évolution, ne sont pas aussi menaçantes ni même aussi ingénieuses. En effet, l'IA a évolué dans le bon sens et apporte de nombreux avantages dans tous les secteurs d'activité. Poursuivez votre lecture pour découvrir les nouvelles applications de l'intelligence artificielle dans les domaines de la santé, du commerce, etc.

L’intelligence artificielle et l’emploi

Comme de nombreuses autres technologies transformatrices avant elle, l'IA entraînera probablement des pertes d'emploi. Toutefois, les experts affirment que la plupart de ces pertes seront assurément compensées par l'IA, comme cela a été le cas dans le passé, car elle encouragera le développement de nouveaux emplois tout en améliorant de nombreux emplois déjà existants.

Les professionnels de la main-d'œuvre se posent de nombreuses questions sur l'IA : l'IA va-t-elle déplacer de nombreux agents de centres d'appels ou simplement rendre ces agents plus productifs en leur donnant rapidement les informations dont ils ont besoin pendant qu'ils parlent aux clients ? L'IA remplacera-t-elle les radiologues parce qu'elle peut lire les scanners du cancer, ou aidera-t-elle les radiologues en leur permettant de se concentrer sur des problèmes d'interprétation de scanners plus compliqués et plus nuancés ? L'IA pourrait-elle remplacer certains journalistes ou rédacteurs, qui écrivent des articles sur des sujets variés ?

Certains experts en RH affirment que l'IA et d'autres technologies émergentes affecteront davantage les emplois de cols blancs de niveau intermédiaire que les emplois peu rémunérés et à forte intensité physique. Selon Mme Madgavkar, de McKinsey, il sera difficile pour l'IA ou les robots de faire le travail des concierges. Dans le secteur de l'hôtellerie, les nouvelles technologies pourraient prendre les commandes des clients, mais « nous ne verrons pas beaucoup de petits robots apporter la nourriture à une table spécifique ».

Pourquoi l'intelligence artificielle a-t-elle tant d'intérêt ?

L'IA automatise les processus répétitifs d'apprentissage et de découverte par le biais des données. Mais elle diffère de l'automatisation à base de robots ou de dispositifs matériels. En effet, au lieu d'automatiser des tâches manuelles, l'IA exécute fréquemment une masse de tâches informatisées de manière simple et fiable. Dans ce type d'automatisation, des requêtes humaines demeurent indispensables pour configurer le système et poser les bonnes questions.

L'IA ajoute de l'intelligence à des produits existants. Dans la plupart des cas, elle n'est pas vendue en tant qu'application à proprement parler. En revanche, des produits que vous utilisez déjà seront améliorés par des fonctionnalités d'IA, tout comme Siri est une fonction ajoutée à une nouvelle génération de produits Apple. Il est possible d’associer l'automatisation, les plates-formes conversationnelles, les bots et les machines intelligentes à de gros volumes de données pour améliorer diverses technologies de la sphère privée et professionnelle, allant de la sécurité à l'analyse de placements financiers.

• L'IA s'adapte grâce à des algorithmes d'apprentissage progressif : la programmation étant alors assurée par les données. L'IA détecte une structure et des régularités dans les données ; l'algorithme acquiert ainsi une compétence : il devient un algorithme de classification ou de prédiction. Tout comme il peut apprendre seul à jouer aux échecs, il peut décider seul du prochain produit à recommander en ligne. Et les modèles s'adaptent en présence de nouvelles données. La rétropropagation est une technique d'IA qui permet au modèle de se régler, par entraînement et ajout de données, lorsque la première réponse n'est pas tout à fait correcte ;
• L'IA analyse plus de données de façon plus approfondie en utilisant des réseaux neuronaux qui comportent de nombreuses couches masquées. Il y a quelques années, il était quasiment impossible d'élaborer un système de détection de fraude comportant cinq couches cachées. Tout a changé grâce à la puissance décuplée des ordinateurs et à l'émergence des big data. Il faut en effet de grandes quantités de données pour former des modèles de deep learning, car c’est d’elles qu’ils apprennent directement. Par conséquent, plus vous les alimentez en données, plus ils gagnent en précision ;
• L'IA atteint une précision exceptionnelle : grâce aux réseaux neuronaux profonds, ce qui était auparavant impossible. Par exemple, vos interactions avec Alexa, Google Search et Google Photos sont toutes fondées sur le deep learning et ne cessent de s'améliorer à mesure que vous utilisez les applications. Dans le domaine médical, les techniques d'IA issues du deep learning, de la classification d'images et de la reconnaissance d'objets permettent désormais de détecter des cancers sur des IRM avec la même précision que des radiologues chevronnés ;
• L'IA exploite au mieux les données : lorsque les algorithmes fonctionnent par apprentissage automatique, les données proprement dites peuvent devenir une propriété intellectuelle. Les réponses se trouvent au sein des données ; il suffit d'appliquer l'IA pour les faire émerger. Les données jouent ainsi un rôle plus important que jamais et peuvent conférer un avantage concurrentiel. À partir du moment où vous disposez des meilleures données dans un secteur concurrentiel, même si tout le monde utilise les mêmes techniques, ce sont ces données-là qui prévaudront.

Utilisations de l'intelligence artificielle

Les fonctionnalités de l'IA sont en forte demande dans tous les secteurs, en particulier les systèmes chargés de répondre à des questions concernant l'assistance juridique, la recherche de brevets, la notification de risques et la recherche médicale. Autres domaines d'application de l'IA :

• Santé: les applications d'IA facilitent une approche médicale personnalisée et la lecture de radiographies. Des assistants personnels en soins de santé peuvent servir de « coach de vie », vous rappelant de prendre vos cachets, de faire de l'exercice ou de manger plus équilibré ;
• Grande distribution : l'IA offre des fonctions de shopping virtuel qui fournissent des recommandations personnalisées et orientent le client dans ses choix. Les technologies de gestion des stocks et d'agencement de site seront également améliorées avec le concours de l'IA ;
• Industrie : l'IA peut analyser le flux de données de l'IoT qui émane des équipements connectés d'une usine, afin de prévoir la charge et la demande attendues grâce à des réseaux récurrents — un type particulier de réseau de deep learning utilisé avec des données séquentielles ;
• Sports : l'IA permet de capturer des images en cours de match et de fournir ensuite aux entraîneurs des rapports qui les aideront à mieux organiser le jeu, notamment en optimisant les positions et la stratégie sur le terrain.

Les nouvelles technologies comme l'IA créent souvent des emplois que personne n'aurait pu prévoir - avant l'invention de l'ordinateur, qui aurait prédit le métier de programmeur informatique ? Les experts de la main-d'œuvre affirment que l'IA créera davantage d'emplois pour les ingénieurs et certains types de gestionnaires, et que toute perte d'emploi induite par l'IA pourrait être compensée par une augmentation du nombre d'emplois dans le secteur des soins de santé en raison du vieillissement de la population. L'IA pourrait nécessiter un système de recyclage accru, par exemple pour préparer un vendeur licencié à un emploi dans un hôpital.

Sources : Lawrence Katz, économiste du travail à Harvard, Anu Madgavkar, directeur de recherches sur le travail à McKinsey Global Institute, William Spriggs, professeur en économie à Howard University et chef economiste pour l'AFL-CIO,...

Et vous ?

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