Qu’est-ce que l’intelligence artificielle faible ?

Après avoir passé en revue l’histoire et l’état actuel de l’intelligence artificielle, et vu que vous devez avoir une meilleure compréhension du sujet à présent, on peut se pencher sur l’avenir. Activité que l’on apprécie tout particulièrement à The Flares.

Tout d’abord, nous allons tenter d’anticiper les bouleversements possibles que l’intelligence artificielle limitée pourrait engendrer en fonction de ses éventuels progrès et évolutions dans un futur proche. Car le secteur de l’intelligence artificielle représente l’un des marchés économiques et d’investissement le plus en croissance. Selon le dernier rapport d’étude de marché par l’organisme de recherche “MarketsandMarkets”, le marché de l’intelligence artificielle devrait passer de 21,46 milliards USD en 2018 à 190,61 milliards USD d’ici 2025, soit un taux de croissance annuel moyen de 36,62% entre 2018 et 2025.

L’intelligence artificielle est considérée comme le prochain grand développement technologique, comparable à la révolution industrielle, l’ère de l’informatique et l’émergence des smartphones, qui ont tous façonné le monde d’aujourd’hui. La région nord-américaine devrait dominer l’industrie en raison de financements publics élevés, de la présence d’acteurs de premier plan et d’une base technique solide. Mais l’Asie, avec en son coeur la Chine, sera un concurrent très important qui pourrait précipiter la recherche en une sorte de course à l’armement. Les progrès en reconnaissance d’image et du langage entraînent une croissance du marché de l’intelligence artificielle, car une technologie de reconnaissance d’image améliorée est essentielle pour les drones, les voitures autonomes et la robotique. Les deux principaux facteurs favorisant la croissance du marché sont les technologies émergentes comme le machine learning et le neural network ainsi que la croissance du big data et de la puissance de calcul. 

Automatisation et emploi

Le chômage technologique est la perte d’emplois provoquée par un changement technologique. Un tel changement comprend généralement l’introduction de machines ou des processus automatisés plus intelligents qui permettent d’économiser de la main-d’œuvre. De même que l’automobile a progressivement rendu obsolètes les chevaux, les emplois humains ont également été affectés au cours de l’histoire moderne. Les exemples historiques incluent les artisans tisserands réduits à la pauvreté après l’introduction de métiers à tisser mécanisés. Un exemple contemporain de chômages technologiques est le déplacement des caissiers de détail par les caisses libre-service. 

Peut-être le premier exemple d’une personne discutant du phénomène du chômage technologique remonte à Aristote (384 av. J.-C – 322 av. J.-C.) il y a 2400 ans. Il a spéculé dans le premier tome de “Politique” que si les machines pouvaient devenir suffisamment avancées, le travail humain ne serait plus nécessaire. On peut dire que le monsieur a eu du flair sur l’avenir ! Depuis la publication de leur livre en 2011 “Race Against The Machine”, les professeurs du MIT, Andrew McAfee et Erik Brynjolfsson, ont été au premier plan parmi les personnes préoccupées par le chômage technologique. Les deux professeurs restent cependant relativement optimistes, déclarant que “la clé pour gagner la course n’est pas de rivaliser contre les machines, mais de rivaliser avec des machines”.

Un nouveau rapport prédit qu’en 2030, 800 millions d’emplois dans le monde pourraient être menacés à cause de l’automatisation. L’étude, compilée par le McKinsey Global Institute, indique que les progrès de l’IA et de la robotique auront un effet radical sur la vie professionnelle, comparable à l’abandon des sociétés agricoles pendant la révolution industrielle. Aux États-Unis, entre 39 et 73 millions d’emplois devraient être automatisés, soit environ un tiers de l’effectif total.

Mais le rapport indique également que, comme par le passé, la technologie ne sera pas une force purement destructive. De nouveaux emplois seront créés, les rôles existants seront redéfinis, et les travailleurs auront la possibilité de changer de carrière. Le défi particulier de cette génération, affirment les auteurs, consiste à gérer la transition. L’inégalité des revenus est susceptible de s’accroître, ce qui pourrait entraîner une instabilité politique et les personnes qui doivent se recycler pour de nouvelles carrières ne seront pas des jeunes, mais des professionnels d’âge moyen.

Si on regarde uniquement ce qu’une technologie comme les voitures autonomes va engendrer comme conséquence sur le monde du travail, c’est potentiellement des millions d’emplois qui peuvent disparaître. Chauffeur de bus, taxi, routiers… toutes les personnes qui gagnent leur vie en conduisant une voiture ou un camion pour faire simple. Une étude du département du commerce et de l’économie des États unis révèle qu’en 2015, 15,5 millions de travailleurs américains occupaient des emplois qui pourraient être affectés (à des degrés divers) par l’introduction de véhicules automatisés. Cela représente environ un travailleur sur neuf. Bien que la technologie se soit développée rapidement ces dernières années, le consensus est que l’adoption généralisée de véhicules “entièrement” automatisés prendra probablement une bonne décennie supplémentaire. Dès lors, les entreprises commerciales utilisant actuellement des véhicules automobiles et des conducteurs humains pourront adopter de plus en plus les véhicules autonomes dans le cadre de leur processus de production. L’étude a utilisé les données disponibles sur les activités des différentes professions pour déterminer celles qui sont le plus liées à la conduite et qui, par conséquent, sont plus susceptibles d’être affectées par l’utilisation future des véhicules autonomes par les entreprises. Cette analyse montre que l’adoption des véhicules autonomes peut avoir un impact considérable sur une partie des emplois dans l’économie. La mesure dans laquelle ils pourraient éliminer certaines professions, entraînant une perte d’emploi, tout en modifiant la combinaison des tâches impliquées dans d’autres professions, n’est toujours pas claire. 

Néanmoins, les résultats suggèrent que les travailleurs de certaines professions liés à la conduite pourraient avoir des difficultés à trouver un autre emploi. De manière générale, ils sont plus âgés, moins scolarisés et, dans la plupart des cas, ont moins de compétences transférables que les autres travailleurs, en particulier sur les compétences requises pour des tâches cognitives non répétitives.

Les changements ne toucheront pas tout le monde également. Seulement 5% des emplois actuels seront complètement automatisés si la technologie de pointe d’aujourd’hui est massivement adoptée, alors que dans 60% des emplois, un tiers des activités sera automatisé. Citant une commission du gouvernement américain des années 1960 sur le même sujet, les chercheurs de McKinsey résument: “La technologie détruit les emplois, mais pas le travail”. Elle examine, par exemple, l’effet de l’ordinateur avec la création de 18,5 millions de nouveaux emplois, même en tenant compte des emplois perdus. (La même chose pourrait ne pas être vraie pour les robots industriels, qui suggèrent selon les rapports précédents la destruction des emplois en général.)

Les prévisions économiques ne sont pas une science exacte et les chercheurs de McKinsey tiennent à souligner que leurs prédictions ne sont que cela. Le chiffre de 800 millions d’emplois perdus dans le monde, par exemple, n’est que le scénario le plus extrême possible, et le rapport suggère également une estimation moyenne de 400 millions d’emplois.

Néanmoins, cette étude est l’une des plus complètes de ces dernières années. Prenant en compte l’évolution de la modélisation dans plus de 800 professions et dans 46 pays, représentant 90% du PIB mondial. Six pays sont également analysés en détail – les États-Unis, la Chine, l’Allemagne, le Japon, l’Inde et le Mexique – ces pays représentant un éventail de situations économiques différentes.

Le rapport souligne que les effets de l’automatisation sur le travail seront différents d’un pays à l’autre. Les économies développées comme les États-Unis et l’Allemagne seront probablement les plus touchées par les changements à venir, car des salaires moyens plus élevés favorisent l’automatisation. En Amérique, le rapport prédit que l’emploi dans les industries comme les soins de santé augmentera à mesure que la société affrontera une population vieillissante. Alors que les emplois spécialisés qui impliquent un travail physique ou le traitement de données sont les plus exposés à l’automatisation.

Dans les économies développées telles que les États-Unis, l’automatisation risque également d’accroître les inégalités. Les emplois créatifs et cognitifs bien rémunérés seront privilégiés, tandis que la demande de professions moyennement qualifiées et peu qualifiées diminuera. Selon McKinsey, le résultat sera un “marché du travail à deux niveaux”. Les rapports précédents sont arrivés à la même conclusion, constatant que les individus ayant des revenus plus élevés sont plus à même de s’adapter à un marché du travail en mutation et que la mobilité sociale en souffrira. 

Toutefois, les pires effets de cette transition peuvent être atténués si les gouvernements jouent un rôle actif. Michael Chui, l’auteur principal du rapport, a comparé le niveau d’action nécessaire au plan Marshall – une initiative américaine qui a injecté quelque 140 milliards de dollars en Europe occidentale après la Seconde Guerre mondiale, aidant les pays à se reconstruire et à s’industrialiser.

Le rapport utilise la transition des États-Unis en dehors de l’agriculture comme exemple historique, soulignant que la diminution des emplois agricoles aux États-Unis s’accompagnait de dépenses importantes dans l’enseignement secondaire et de nouvelles lois imposant l’école obligatoire. En 1910, seuls 18% des enfants âgés de 14 à 17 ans allaient au lycée; en 1940, ce chiffre était de 73%. L’augmentation des travailleurs instruits qui en a résulté a contribué à créer une industrie manufacturière en plein essor et une classe moyenne florissante. Un effort similaire est nécessaire aujourd’hui, dit McKinsey, mais au cours des dernières décennies, les dépenses en formation et en soutien ouvrier ont diminué. La conclusion du rapport semble être la suivante: l’automatisation ne doit pas nécessairement être une catastrophe, mais seulement si la politique arrive à s’adapter et encourager une transition en douceur.

Comment préparer nos enfants pour le monde de demain ? Que faut-il enseigner aux enfants à l’école ? Il y a 50-100 ans, c’était plus simple, car entre deux ou trois générations, le monde n’évoluait que très peu. Un enfant allait à l’école et il apprenait des techniques que ses parents avaient également apprises. Il n’y avait que très peu de nouveaux métiers. Donc il pouvait choisir une branche et il était sûr qu’il trouverait un emploi. On ne peut plus se baser sur le système précédent. Si on prend le cas d’un étudiant en informatique en 2010. Lorsque ses parents étaient à l’école, aucun professeur n’enseignait la programmation informatique, car il n’y avait aucun métier dans ce secteur. En l’espace de 25-30 ans, le progrès a engendré une pléthore de nouveau job. Et ce rythme du progrès augmente. 

La vérité, c’est que personne ne sait ce qui se passera dans les années 2030-2040 et au-delà. Et encore moins à quoi ressemblera le marché du travail. C’est bien la première fois dans l’histoire que cela arrive ! On ne peut plus simplement former des jeunes pour qu’ils aillent occuper certains métiers spécifiques dans les dix prochaines années. Car tout ce qu’ils vont apprendre sera peut-être à jeter par la fenêtre. Nous avons une certaine vision du monde qui consiste à séparer notre vie professionnelle en deux phases. La phase d’apprentissage où l’on étudie et développe un ensemble de compétence. Et une phase de travail où l’on applique ces compétences dans une discipline, un corps de métier jusqu’à la retraite. Aujourd’hui cette vision est dépassée ! Comment préparer les jeunes à un monde où de plus en plus d’emplois seront remplacés par des systèmes automatisés ? La mobilité sera essentielle. Mais elle sera également bien plus compliquée. Lors de la première révolution industrielle, lorsque des paysans n’étaient plus désirés, car des machines étaient capables de récolter bien plus de céréales, ils pouvaient facilement se reconvertir et aller travailler dans des usines. Après une légère formation, ils étaient capables d’évoluer dans une ligne d’assemblage. Ce sont deux métiers qui requièrent peu d’apprentissages et compétences. Des métiers “low skills” basés sur des tâches répétitives. Mais demain, lorsque des caissiers se feront licencier, car le supermarché passera en complète automatisation, ce sera bien plus compliqué pour eux de se reconvertir en développeur de monde virtuel. Lorsqu’un chauffeur de taxi de 45 ans sera remplacé par une voiture autonome, ce ne sera pas évident de devenir en quelques mois un spécialiste en machine learning. Passer d’un métier “low skill” à un autre métier “low skill” est un exercice bien plus simple que de passer de low skill à high skill, c’est-à-dire à compétences élevées. Et même ces métiers-là sont menacés par l’intelligence artificielle. 

Les effets de l’innovation sur le marché du travail ont généralement nui principalement aux travailleurs peu qualifiés, tout en bénéficiant souvent à des travailleurs qualifiés. Selon des chercheurs tels que Lawrence F. Katz, c’était peut-être le cas pendant la majeure partie du vingtième siècle, mais au 19e siècle, les innovations sur le lieu de travail ont largement déplacé les artisans qualifiés par exemple. Alors que l’innovation du 21e siècle a remplacé certains emplois non qualifiés, d’autres professions peu qualifiées restent résistantes à l’automatisation, tandis que des professions qualifiées comme assistants légaux (clercs) sont de plus en plus remplacées par des programmes informatiques autonomes.

Certaines études récentes, comme un article publié en 2015 par Georg Graetz et Guy Michaels, ont montré que l’innovation dans les robots industriels stimule la rémunération des travailleurs hautement qualifiés tout en ayant un impact plus négatif sur les travailleurs de compétences faibles à moyennes. Un rapport publié en 2015 par Carl Benedikt Frey, Michael Osborne et Citi Research, a reconnu que l’innovation avait surtout perturbé les emplois de niveau intermédiaire, tout en prévoyant que l’impact de l’automatisation dans les dix prochaines années impactera principalement les compétences peu qualifiées. En revanche, d’autres voient même les travailleurs humains qualifiés obsolètes. Carl Benedikt Frey et Michael A Osborne de l’université d’Oxford ont prédit que l’automatisation pourrait faire perdre la moitié des emplois sur les 702 professions évaluées par leur recherche. Ils ont constaté une forte corrélation entre les études, les revenus et la capacité à être automatisé. Les emplois de bureau et les services étant parmi les plus menacés. En 2012, le cofondateur de Sun Microsystems, Vinod Khosla, a prédit que 80% des emplois de docteurs seraient perdus au cours des deux prochaines décennies grâce à un logiciel de diagnostic médical automatisé disponible en masse.

Une autre approche afin d’anticiper les compétences sur lesquelles les humains apporteront une valeur plus importante que les IA est de trouver des activités où nous voulons que les humains restent responsables des décisions importantes. Comme les juges, les PDG, et les dirigeants gouvernementaux. Ou bien apportent des relations interpersonnelles profondes. Car même si ces tâches peuvent être automatisées, il y a de fortes chances pour que la valeur de l’interaction humaine prédomine.

Que faut-il enseigner aux enfants ? On peut commencer par des notions comme une forte ténacité à accepter le changement, faire preuve d’adaptabilité, de résilience et surtout, de toujours apprendre. L’éducation ne s’arrête pas après l’université. Ce temps-là est terminé et de toute façon, c’est une idée qui ne fait aucun sens. On apprend jusqu’à la fin de notre vie. Une des qualités qu’il faudra posséder dans ce monde en constant changement, c’est la capacité de se réinventer soi-même. Il ne faudra pas avoir peur de sauter sur des nouveaux domaines d’apprentissage, changer de branche. Et ce n’est pas simple. En particulier lorsqu’on prend de l’âge, car prendre des risques signifie sortir de sa zone de confort.

Donc pour résumer, il y a deux types de tâches qu’un être humain peut faire. Des tâches physiques, et des tâches cognitives. L’innovation technologie dans le monde du travail a toujours été cantonné dans le camp des tâches physiques. La roue, la charrue, le moulin, le métier à tisser, la poulie, les machines à vapeur, les robots industriels, etc. Et même si cela a supprimé des emplois humains, une mobilité est possible vers un autre secteur possédant les mêmes types de compétences. 

Cette fois-ci, l’innovation technologique est capable d’automatiser bien plus d’emploi si bien qu’il devient de plus en plus difficile d’avoir une mobilité horizontale. Et une mobilité verticale, de peu qualifié vers très qualifié, est généralement limité à un petit nombre d’individus. Ce qui signifie un chômage qui explose. Pour la première fois également, l’automatisation s’attaque aux tâches cognitives qui requièrent historiquement un haut niveau d’étude. 

Voici une liste non exhaustive de profession qui pourrait voir des systèmes automatisés remplacer des emplois humains à court ou moyen terme :

• Ressources humaines : Des algorithmes sont développés pour automatiser les décisions de gestion, y compris l’embauche et le licenciement des employés.
• Centres d’appel : La reconnaissance vocale et l’amélioration des voix artificielles sont capables de prendre en charge de nombreuses requêtes de clients.
• Avocats : En s’entraînant sur des millions de documents et dossiers juridiques existants, un algorithme d’apprentissage automatique peut apprendre à identifier les sources appropriées dont un avocat a besoin pour élaborer un dossier, souvent avec plus de succès que les humains. Par exemple, JPMorgan utilise un logiciel appelé Contract Intelligence, ou COIN, qui peut en quelques secondes effectuer des tâches d’examen des documents qui ont nécessité 360 000 heures d’aide juridique.
• Journalistes : Les bots créés par des sociétés telles que Narrative Science et Automated Insights proposent déjà des articles sur le business et le sport à des clients tels que Forbes et Associated Press. Dans une interview accordée au Guardian en juin 2015, le cofondateur de Narrative Science, Kris Hammond, a prédit que 90% du journalisme sera informatisé d’ici 2030, et qu’un bot gagnera le prix Pulitzer.
• Thérapeutes: Des “robots sociaux” ressemblant à des êtres humains sont déjà utilisés avec des enfants autistes. Les animaux de compagnie thérapeutiques fournissent de la compagnie aux personnes âgées atteintes de démence. Tandis que l’armée américaine utilise un thérapeute virtuel pour dépister les patients atteints de syndromes post-traumatiques.
• Enseignants : Des logiciels tels que Aplia permettent aux professeurs d’université de gérer leurs cours pour des centaines d’étudiants à la fois et des cours en ligne regroupent des milliers de disciplines. Et des robots physiques réels sont utilisés pour enseigner l’anglais aux étudiants au Japon et en Corée.
• Auteurs : En janvier 2015, Watson d’IBM, l’intelligence artificielle qui a gagné le jeu TV Jeopardy, a publié un livre contenant 65 recettes de cuisine élaborées. Ce qui ouvre la porte à de nombreux autres livres du même style qui pourraient être écrits par des IA. 
• Livreurs: Aloft Hotels expérimente un robot-hôtelier appelé “Botlr” pour livrer des articles de toilette dans votre chambre. Le robot de livraison de Starship Technologies, qui ressemble à un aspirateur robotique, peut transporter des aliments et des colis vers des destinations situées dans un rayon proche. Et en décembre 2017, Amazon a livré son premier colis à un client utilisant un drone. Amazon Prime Air s’engage à livrer des colis pesant moins de trois kilogrammes en 30 minutes ou moins le plus tôt possible.

Mais pour beaucoup de personnes, leur emploi donne du sens à leur vie. Ce qui signifie que se retrouver sur le banc de touche peut avoir des conséquences très négatives. Se retrouver en quelque sorte perdu, sans savoir quoi faire. Nous sommes des mammifères, mais à la différence des autres, nous avons la capacité de fabriquer des constructions mentales qui sont des abstractions par rapport au réel. Tout ce qui a de l’importance dans notre vie est au finale une construction mentale. Les nations ne sont que des lignes imaginaires tracées sur une carte, c’est à dire des constructions mentales. L’argent n’a pas d’existence concrète, c’est simplement un moyen commun pour commercer, donc une construction mentale. La Foie, la religion, la spiritualité sont des systèmes de croyances, autrement dit des constructions mentales. Et même la notion de moi, le ”je”, notre propre identité, ne pourrait être qu’une construction mentale. En tout cas c’est ce qui est au cœur de la philosophie bouddhiste.

Ces constructions mentales sont comme des illusions très difficiles à percer. Beaucoup nous accompagnent depuis notre naissance. Mais il y en a une que l’on doit casser pour changer les fondements de la société. Il s’agit de la construction mentale de l’emploi.

D’ailleurs, le mot “emploi” est très récent au final. Le terme anglais “Job” est apparu dans le lexique au début de la révolution industrielle il y 250 ans. Nous pensons depuis notre enfance que “emploi” = “travail”, que c’est la même chose au final. C’est faux ! C’est une construction mentale. Un emploi est une sous catégorie du travail. Un emploi n’a qu’une seule fonction : nous apporter un revenu. Donc emploi = argent. Pas travail. Lorsqu’on perd un emploi, soit on en cherche un autre similaire dans le même domaine d’activité, soit on change de branche en faisant une formation pour trouver un emploi différent. Le travail c’est quelque chose que l’on se créer pour nous même.