Blog

L’intelligence artificielle ne va pas supprimer d’emplois

Depuis plusieurs années, les débats au sujet de l’intelligence artificielle et de l’automatisation sont soit dominés par les pessimistes qui prédisent le malheur, la peur des robots qui contrôlent l’humanité, soit par les optimistes qui considèrent que tout ira pour le mieux et que la science amènera le progrès de l’humanité toute entière. Mais récemment, certains chercheurs estiment que ces débats devraient prendre une autre tournure.

De récentes recherches ont démontré que seules certaines tâches et sous parties des emplois existants, plutôt que les postes entiers, seront remplacés par de l’automatisation dans un futur proche. Avec bien évidemment des emplois plus ou moins impactés que les autres.

“Nos découvertes suggèrent qu’un changement est nécessaire dans les débats autour des effets de l’intelligence artificielle sur la société. Nous allons être en réalité loin de la projection vers un monde ou une automatisation totale des emplois existants sera opérée, nous obligeant à redéfinir les métiers de chacun.” ont expliqué les chercheurs dans un article publié en mai.

Ils expliquent que nous sommes encore très loin de l’AGI (Artificial General Intelligence) et donc d’une intelligence qui peut faire tout ce que les humains sont capables de faire. Nous n’arriverons pas à ce stade avant des décennies, à moins qu’une découverte extraordinaire ne survienne d’ici là.

robot

L’IA permettra de faire pendant encore plusieurs années des systèmes intelligents mais à capacité restreinte. Ces systèmes sont capables de résoudre certains problèmes spécifiques de la même façon que les humains ou même voire mieux. (grâce notamment aux “deep neural networks”).

Ces technologies sont et resteront idéales pour des tâches d’analyses prédictives, de reconnaissance de parole ou de reconnaissance d’images mais elles sont très loin de savoir “TOUT FAIRE” expliquent les chercheurs.

Ce qui amène à la question : Quelles sont les tâches que cette intelligence artificielle peut faire correctement et quelles sont les tâches qu’elle ne peut pas effectuer correctement?

Pour répondre à ces questions, les chercheurs ont créé et partagé une rubrique de 23 questions permettant de déterminer dans quel cas une tâche est réalisable par du machine learning.

Se poser ces questions par rapport à un cas concret permet d’obtenir un score.

Le score d’une tâche dans ces rubriques permet ainsi d’indiquer à quel point elle est susceptible d’être automatisée grâce à du machine learning.

“N’importe quel manager peut utiliser ces rubriques afin de savoir si il est envisageable d’automatiser des tâches grâce à du machine learning. De plus, les rubriques lui permettront de le guider dans la bonne direction” explique le chercheur.

Vu qu’un job est en réalité un regroupement de tâches diverses et variées, il est ainsi possible d’utiliser les rubriques afin de mesurer la probabilité qu’une machine remplace l’intégralité d’un poste ou juste certaines sous parties. Partant de ce constat, ils ont, grâce à des statistiques du bureau fédéral du travail américain, utilisé les rubriques sur 900 emplois différents : de CEOs en passant par les chauffeurs de poids lourds et les professeurs des écoles.

Les radiologues, par exemple, ont 26 tâches distinctes associées à leur emploi. Lire des images médicales est une des tâches qui pourrait être automatisée grâce au machine learning pour un résultat d’ailleurs meilleur que celui de l’homme. Par contre, d’autres compétences nécessaires aux radiologues comme transmettre des informations sur les soins nécessaires aux patients ne sont pas réalisables par des machines à l’heure actuelle.

Dans quasiment tous les postes, il y a toujours systématiquement des tâches qui peuvent être automatisées et des tâches qui ne peuvent pas.

Conclusion

Cette approche méthodique est donc très intéressante afin d’y voir plus clair dans l’impact de l’IA sur le marché de l’emploi dans quelques années.

Par contre, à chaque future avancée dans les domaines du machine learning, des réseaux de neurones et donc de l’intelligence artificielle, ces fameuses rubriques devront être mises à jour pour mesurer de façon précise l’impact du progrès scientifique sur l’économie, les emplois et notre société.