L'IA serait sur le point de créer des « nantis » et des « démunis » parmi les travailleurs du savoir,selon une nouvelle étude
Les capacités de l'intelligence artificielle à produire un travail semblable à celui des humains se sont rapidement améliorées, en particulier depuis la publication de l’outil d’IA ChatGPT d'OpenAI, l'un des nombreux grands modèles de langage (LLM) qui sont largement disponibles pour un usage public. Les capacités de l'IA se confondant de plus en plus avec celles de l'homme, l'intégration du travail humain avec l'IA pose de nouveaux défis fondamentaux et offre de nouvelles possibilités, en particulier dans les domaines des travailleurs du savoir.
Le travailleur du savoir appartient à la catégorie des travailleurs intellectuels ou, en termes de gestion, à la catégorie des travailleurs du secteur quaternaire. Il possède le savoir-faire propre à l'entreprise et, par là, la capacité d'innover.
L’IA se rapprocherait des capacités humaines plus rapidement que prévu. Les développements rapides de l’IA dans des domaines tels que le traitement du langage naturel (NLP) ont relancé le débat sur ce concept qui serait pour certains observateurs largement spéculatif. Les chercheurs de la Harvard Business School et de Boston Consulting Group démontrent que les capacités de l'IA couvrent un domaine qu’ils ont appelé « frontière technologique en dents de scie ». À l'intérieur de cette frontière croissante, l'IA peut compléter ou même remplacer le travail humain. En dehors de cette frontière, les résultats de l'IA sont imprécis, moins utiles et dégradent les performances humaines.
Une IA de niveau humain serait une machine, ou un réseau de machines, capable d'effectuer la même gamme de tâches que celles dont nous sommes capables. Il s'agirait d'une machine « capable d'apprendre à faire tout ce qu'un humain peut faire », comme le disent Norvig et Russell dans leur manuel sur l'IA. Elle serait capable de choisir les actions qui lui permettent d'atteindre ses objectifs et de les exécuter. Elle serait capable de faire le travail d'un traducteur, d'un médecin, d'un illustrateur, d'un enseignant, d'un thérapeute, d'un chauffeur, ou le travail d'un investisseur.
Toutefois, comme les capacités de l'IA évoluent rapidement et seraient mal comprises, il peut être difficile pour les professionnels de saisir exactement les limites ce que les chercheurs de la Boston Consulting Group ont appélé « capable d'apprendre à faire tout ce qu'un humain peut faire ». Selon ces chercheurs, les professionnels qui naviguent habilement dans cette frontière obtiennent d'importants avantages en termes de productivité lorsqu'ils travaillent avec l'IA, tandis que l'IA peut en fait diminuer les performances lorsqu'elle est utilisée pour des travaux en dehors de cette frontière.
Envoyé par Harvard Business School
La publication des grands modèles linguistiques (LLM) a suscité un intérêt considérable pour la manière dont les humains utiliseront l'intelligence artificielle (IA) pour accomplir une variété de tâches. Dans l’étude menée avec le Boston Consulting Group, une société internationale de conseil en gestion, les chercheurs examinent les implications de l'IA en termes de performances pour des tâches réalistes, complexes et à forte intensité de connaissances. L'expérience a été menée auprès de 758 consultants, soit environ 7 % des consultants individuels de l'entreprise.
Après avoir établi une base de performance sur une tâche similaire, les sujets ont été assignés au hasard à l'une des trois conditions suivantes : pas d'accès à l'IA, accès à l'IA GPT-4, ou accès à l'IA GPT-4 avec une vue d'ensemble de l'ingénierie. Les chercheurs suggèrent que les capacités de l'IA créent une "frontière technologique en dents de scie" où certaines tâches sont facilement accomplies par l'IA, tandis que d'autres, bien qu'apparemment d'un niveau de difficulté similaire, sont hors de portée des capacités actuelles de l'IA.
Pour chacune des 18 tâches de conseil réalistes situées à la frontière des capacités de l'IA, les consultants utilisant l'IA étaient nettement plus productifs (ils accomplissaient 12,2 % de tâches en plus en moyenne et 25,1 % de tâches en moins) et produisaient des résultats d'une qualité nettement supérieure (plus de 40 % de qualité en plus par rapport à un groupe de contrôle). Les consultants, toutes compétences confondues, ont bénéficié de manière significative de l'augmentation de l'IA, ceux qui se situaient en dessous du seuil de performance moyen ayant augmenté de 43 % et ceux qui se situaient au-dessus de ce seuil ayant augmenté de 17 % par rapport à leurs propres scores.
Cependant, pour une tâche sélectionnée comme étant en dehors de la frontière, les consultants utilisant l'IA étaient 19 points de pourcentage moins susceptibles de produire des solutions correctes par rapport à ceux qui n'utilisaient pas l'IA. En outre, l’analyse des chercheurs montre l'émergence de deux modèles distincts d'utilisation réussie de l'IA par les humains le long d'un spectre d'intégration homme-IA. Un groupe de consultants s'est comporté comme des « Centaures », à l'instar de la créature mythique mi-cheval mi-homme, divisant et déléguant leurs activités de création de solutions à l'IA ou à eux-mêmes. Un autre groupe de consultants se comportait davantage comme des « cyborgs », intégrant complètement leur flux de tâches à l'IA et interagissant continuellement avec la technologie.
Après avoir établi une base de performance sur une tâche similaire, les sujets ont été assignés au hasard à l'une des trois conditions suivantes : pas d'accès à l'IA, accès à l'IA GPT-4, ou accès à l'IA GPT-4 avec une vue d'ensemble de l'ingénierie. Les chercheurs suggèrent que les capacités de l'IA créent une "frontière technologique en dents de scie" où certaines tâches sont facilement accomplies par l'IA, tandis que d'autres, bien qu'apparemment d'un niveau de difficulté similaire, sont hors de portée des capacités actuelles de l'IA.
Pour chacune des 18 tâches de conseil réalistes situées à la frontière des capacités de l'IA, les consultants utilisant l'IA étaient nettement plus productifs (ils accomplissaient 12,2 % de tâches en plus en moyenne et 25,1 % de tâches en moins) et produisaient des résultats d'une qualité nettement supérieure (plus de 40 % de qualité en plus par rapport à un groupe de contrôle). Les consultants, toutes compétences confondues, ont bénéficié de manière significative de l'augmentation de l'IA, ceux qui se situaient en dessous du seuil de performance moyen ayant augmenté de 43 % et ceux qui se situaient au-dessus de ce seuil ayant augmenté de 17 % par rapport à leurs propres scores.
Cependant, pour une tâche sélectionnée comme étant en dehors de la frontière, les consultants utilisant l'IA étaient 19 points de pourcentage moins susceptibles de produire des solutions correctes par rapport à ceux qui n'utilisaient pas l'IA. En outre, l’analyse des chercheurs montre l'émergence de deux modèles distincts d'utilisation réussie de l'IA par les humains le long d'un spectre d'intégration homme-IA. Un groupe de consultants s'est comporté comme des « Centaures », à l'instar de la créature mythique mi-cheval mi-homme, divisant et déléguant leurs activités de création de solutions à l'IA ou à eux-mêmes. Un autre groupe de consultants se comportait davantage comme des « cyborgs », intégrant complètement leur flux de tâches à l'IA et interagissant continuellement avec la technologie.
Pour tester l'impact réel de l'IA sur le travail du savoir, les chercheurs ont pris des centaines de consultants et déterminé au hasard s'ils étaient autorisés à utiliser l'IA. Ils ont donné à ceux qui étaient autorisés à utiliser l'IA l'accès à GPT-4, le même modèle auquel tout le monde dans 169 pays peut accéder gratuitement avec Bing, ou en payant 20 dollars par mois à OpenAI. Il n'y a pas eu d'ajustement spécial ou d'incitation, juste le GPT-4 par l'intermédiaire de l'API.
Ils ont ensuite effectué un grand nombre de pré-tests et d'enquêtes pour établir des bases de référence, et ont demandé à des consultants d'effectuer une grande variété de tâches pour une entreprise de chaussures fictive, tâches que l'équipe du Boston Consulting Group avait sélectionnées pour représenter fidèlement ce que font les consultants.
Il y avait des tâches créatives (« Proposer au moins 10 idées pour une nouvelle chaussure ciblant un marché ou un sport mal desservi »), des tâches analytiques (« Segmenter le marché de l'industrie de la chaussure en fonction des utilisateurs »), des tâches de rédaction et de marketing (« Rédiger un communiqué de presse pour le marketing de votre produit ») et des tâches de persuasion (« Rédiger un mémo d'inspiration pour les employés en détaillant pourquoi votre produit surpasserait les concurrents »). Les chercheurs ont vérifié auprès d'un dirigeant d'une entreprise de chaussures que ces tâches étaient réalistes – « elles l'étaient. Et, connaissant l'IA, il s'agit de tâches dont on peut s'attendre à ce qu'elles se situent à l'intérieur de la frontière. »
Les chercheurs ont constaté que les consultants ayant accès à l’IA ont obtenu de bien meilleurs résultats, qu’ils aient été brièvement initiés à l’IA (le groupe « aperçu » dans le diagramme) ou non. Cette constatation vaut pour toutes les mesures, qu'il s'agisse du temps nécessaire à l'accomplissement des tâches, du nombre total de tâches accomplies (nous leur avons donné une limite de temps globale) ou de la qualité des résultats.
La figure présente une série de lignes horizontales, chacune représentant l'estimation de l'effet du traitement pour une question spécifique telle qu'évaluée par les correcteurs humains et les modèles de régression linéaire pour chaque question. Il s'agit des trois modèles de régression présentés dans les colonnes 1 à 3 du tableau. Au total, il y a 54 lignes. 18 questions et 3 modèles de régression pour chaque question
En dehors de la frontière déchiquetée
Les chercheurs du Boston Consulting Group ont conçu une tâche supplémentaire, soigneusement sélectionnée pour s'assurer que l'IA ne puisse pas donner une réponse correcte. Cela n'a pas été facile. « Puisque l'IA s'est révélée...
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