{"id":133787,"date":"2019-11-21T08:00:13","date_gmt":"2019-11-21T08:00:13","guid":{"rendered":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/2019\/11\/joshi-lavanchy-lalive-12-2019fr\/"},"modified":"2023-08-24T00:03:29","modified_gmt":"2023-08-23T22:03:29","slug":"joshi-lavanchy-lalive-12-2019fr","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/2019\/11\/joshi-lavanchy-lalive-12-2019fr\/","title":{"rendered":"Intelligence artificielle et travail : du changement, mais pas d\u2019apocalypse"},"content":{"rendered":"

L\u2019intelligence pourrait \u00eatre d\u00e9finie comme \u00e9tant la capacit\u00e9 de penser, d\u2019apprendre et de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes logiquement. Elle nous permet d\u2019assimiler les informations et d\u2019en tirer des conclusions. Cette d\u00e9finition s\u2019applique \u00e9galement \u00e0 l\u2019intelligence artificielle (IA), qui fait actuellement d\u2019\u00e9normes progr\u00e8s.
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\nSur la base d\u2019une grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es, d\u2019une capacit\u00e9 de calcul \u00e9lev\u00e9e et d\u2019algorithmes complexes, les syst\u00e8mes d\u2019IA sont d\u00e9sormais capables d\u2019ex\u00e9cuter une foule de t\u00e2ches. Ils \u00e9valuent la qualit\u00e9 de candidatures, r\u00e9pondent aux questions de la client\u00e8le concernant les produits et orientent les robots cueilleurs de fraises. Comme la machine \u00e0 vapeur, le chemin de fer et Internet, l\u2019IA est souvent per\u00e7ue comme une technologie polyvalente, qui a le potentiel pour \u00eatre utilis\u00e9e dans une vaste palette de secteurs et influencer ainsi profond\u00e9ment le march\u00e9 du travail.
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\n\u00c0 l\u2019avenir, les processus ou les t\u00e2ches pr\u00e9dictives bien d\u00e9finies o\u00f9 l\u2019IA a un avantage certain sur l\u2019homme seront probablement ex\u00e9cut\u00e9s par des machines, ce qui affectera forc\u00e9ment certains m\u00e9tiers. Un employ\u00e9 qui saisit des donn\u00e9es pourrait ne plus devoir que les \u00e9tiqueter (\u00ab\u00a0labeling<\/a>\u00a0\u00bb) ou se concentrer exclusivement sur les t\u00e2ches ne pouvant \u00eatre ex\u00e9cut\u00e9es par ordinateur.
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\nL\u2019IA permettra en outre de mieux r\u00e9partir les t\u00e2ches entre les collaborateurs, par exemple \u00e0 l\u2019aide d\u2019un algorithme d\u00e9terminant la meilleure combinaison entre les t\u00e2ches \u00e0 effectuer et les comp\u00e9tences \u00e0 disposition. Ces changements peuvent \u00e9galement affecter le sens que les gens donnent \u00e0 leur travail. En fin de compte, il s\u2019agit donc aussi d\u2019une question d\u2019identit\u00e9[1]<\/a>. <\/p>\n

Comp\u00e9tences sociales recherch\u00e9es<\/h2>\n


\nOutre le fait que robots et algorithmes ex\u00e9cutent un nombre croissant de t\u00e2ches, l\u2019\u00ab\u00a0andro\u00efdisation\u00a0\u00bb du travail touche \u00e9galement les comp\u00e9tences requises sur le march\u00e9 de l\u2019emploi (voir\u00a0tableau<\/em>). \u00c0 l\u2019avenir, ce sont surtout l\u2019esprit strat\u00e9gique et cr\u00e9atif ainsi que les comp\u00e9tences sociales qui seront demand\u00e9s, l\u2019homme l\u2019emportant sur la machine dans ces domaines. S\u2019il est possible que certaines activit\u00e9s requi\u00e8rent une qualification sup\u00e9rieure selon les circonstances (comme savoir interpr\u00e9ter les analyses de donn\u00e9es), la technologie pourrait aussi induire une baisse des comp\u00e9tences requises pour certains postes de travail. Les chauffeurs Uber ne sont par exemple plus tenus de conna\u00eetre les meilleurs itin\u00e9raires, une application s\u2019en chargeant pour eux. En outre, l\u2019apparition de plateformes de placement comme TaskRabbit<\/a> pourrait aboutir \u00e0 des formes plus souples de rapports de travail.
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\nL\u2019IA et d\u2019autres d\u00e9veloppements technologiques affectent \u00e9galement le lieu o\u00f9 nous exer\u00e7ons notre activit\u00e9<\/a>. Les membres d\u2019une \u00e9quipe peuvent d\u00e9sormais travailler \u00e0 diff\u00e9rents endroits, ce qui permet aussi bien de d\u00e9localiser (\u00ab\u00a0outsourcing\u00a0\u00bb) que de centraliser (\u00ab\u00a0insourcing\u00a0\u00bb) des t\u00e2ches. La place grandissante des robots et des algorithmes modifie \u00e9galement l\u2019am\u00e9nagement des espaces de travail de fa\u00e7on \u00e0 faciliter la communication entre \u00eatres humains. L\u2019IA peut en outre \u00eatre utilis\u00e9e pour surveiller les mouvements, la collaboration, le niveau de stress et la productivit\u00e9 des collaborateurs, par exemple gr\u00e2ce \u00e0 des capteurs intelligents dans les badges d\u2019identification. <\/p>\n

L\u2019intelligence artificielle et l\u2019avenir du travail<\/h3>\n


\n\"\"<\/a> <\/p>\n

Des obstacles \u00e9lev\u00e9s<\/h2>\n


\nDans le d\u00e9bat public, on d\u00e9peint souvent l\u2019avenir du travail sous des couleurs sombres. Sommes-nous donc \u00e0 la veille d\u2019une apocalypse de l\u2019emploi\u00a0? Pas vraiment, car de nombreux obstacles techniques subsistent. Ces derniers temps, l\u2019IA a beaucoup fait parler d\u2019elle en raison des progr\u00e8s r\u00e9alis\u00e9s dans la technologie pr\u00e9dictive, principalement dans l\u2019apprentissage automatique (\u00ab\u00a0machine learning\u00a0\u00bb) et profond (\u00ab\u00a0deep learning\u00a0\u00bb). Ces techniques d\u2019identification de sch\u00e9mas peuvent toujours \u00eatre appliqu\u00e9es lorsqu\u2019une pr\u00e9diction pourrait s\u2019av\u00e9rer utile, par exemple pour savoir ce qu\u2019un client ach\u00e8tera, conna\u00eetre la date o\u00f9 une machine devra \u00eatre r\u00e9vis\u00e9e ou d\u00e9terminer la probabilit\u00e9 d\u2019une escroquerie au cr\u00e9dit. Les possibilit\u00e9s restent toutefois limit\u00e9es.
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\nLes ordinateurs sont certes effectivement sup\u00e9rieurs aux humains pour certaines t\u00e2ches. Il est impressionnant de voir ce que des syst\u00e8mes d\u2019IA comme ceux d\u00e9velopp\u00e9s par DeepMind ou OpenAI r\u00e9alisent dans les jeux informatiques \u00ab\u00a0Star Craft\u00a0II\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0Dota\u00a02\u00a0\u00bb. N\u00e9anmoins, l\u2019IA qui nous bat dans un jeu vid\u00e9o ne nous sera pas d\u2019un grand secours pour remplir notre d\u00e9claration d\u2019imp\u00f4ts. Nous sommes encore \u00e0 des ann\u00e9es-lumi\u00e8re de l\u2019intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rale (IAG)\u00a0: des machines superintelligentes capables d\u2019ex\u00e9cuter n\u2019importe quelle t\u00e2che humaine restent de la musique d\u2019avenir.
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\nAlors que l\u2019automatisation des t\u00e2ches de routine est en cours et affectera notre mani\u00e8re de travailler, les techniques de l\u2019apprentissage automatique modifieront notre m\u00e9tier plus qu\u2019elles ne nous rendrons superflus[2]<\/a>. Autrement dit, elles remplaceront l\u2019homme pour \u00e9tablir des pr\u00e9dictions, mais le compl\u00e9teront l\u00e0 o\u00f9 une capacit\u00e9 de jugement humain sera n\u00e9cessaire. <\/p>\n

C\u2019est encore l\u2019homme qui d\u00e9cide<\/h2>\n


\nBien que de nombreuses applications d\u2019IA formulent des pr\u00e9dictions en regroupant et en traitant de grandes quantit\u00e9s d\u2019informations, nous aidant ainsi \u00e0 prendre des d\u00e9cisions plus \u00e9clair\u00e9es, il existe un grand foss\u00e9 entre une bonne pr\u00e9diction et une bonne d\u00e9cision[3]<\/a>. Alors que l\u2019apprentissage automatique est con\u00e7u pour atteindre une qualit\u00e9 de pr\u00e9diction aussi \u00e9lev\u00e9e que possible, quand nous d\u00e9cidons, nous voulons comprendre pourquoi telle pr\u00e9diction affiche une probabilit\u00e9 plus ou moins forte et quels facteurs affectent ce r\u00e9sultat.
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\nMalheureusement, la distinction entre l\u2019identification d\u2019un risque et la d\u00e9termination de la meilleure mesure \u00e0 prendre (effet \u00ab\u00a0causal\u00a0\u00bb) est souvent n\u00e9glig\u00e9e par les applications commerciales. Dans une campagne marketing, un outil d\u2019IA peut par exemple nous aider \u00e0 optimiser les clics de souris des consommateurs, mais non l\u2019effet causal de la publicit\u00e9\u00a0: il ne reconna\u00eetra pas si les consommateurs ayant une forte probabilit\u00e9 de clics sont \u00e9galement ceux qui ach\u00e8teront nos produits. Dans certaines circonstances, l\u2019IA s\u2019adressera donc au mauvais groupe cible. <\/p>\n

Voir le robot comme un ami<\/h2>\n


\nLa m\u00e9fiance des individus envers la technique constitue un autre obstacle au recours \u00e0 l\u2019IA. La recherche montre certes que, dans certains cas, le profane pr\u00e9f\u00e8re suivre le conseil d\u2019un algorithme plut\u00f4t que celui d\u2019un humain[4]<\/a>. Mais si une erreur se produit, il perd plus rapidement confiance dans les algorithmes que dans les hommes, m\u00eame si l\u2019algorithme marque dans l\u2019ensemble davantage de points[5]<\/a>. Cette m\u00e9fiance peut avoir plusieurs causes. Peut-\u00eatre que nous avons peur d\u2019\u00eatre remplac\u00e9s par des machines, surestimons nos capacit\u00e9s pr\u00e9dictives, m\u00e9connaissons le fonctionnement des algorithmes ou nourrissons une aversion fondamentale pour les machines qui prennent des d\u00e9cisions morales.
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\nLa recherche montre l\u2019importance qu\u2019il y a pour les travailleurs de comprendre le fonctionnement de la technologie qu\u2019ils utilisent afin de pouvoir lui faire confiance[6]<\/a>. Nous devrions d\u00e9velopper une compr\u00e9hension intuitive de l\u2019IA\u00a0: comment fonctionne-t-elle\u00a0? Comment les machines apprennent-elles \u00e0 partir de donn\u00e9es\u00a0? Comment faudrait-il utiliser l\u2019IA et pourquoi est-elle utile\u00a0? Malheureusement, rares sont les entreprises qui investissent activement dans les formations continues correspondantes. <\/p>\n

Des in\u00e9galit\u00e9s croissantes<\/h2>\n


\nMalgr\u00e9 ces entraves, l\u2019IA chamboulera le march\u00e9 du travail. Les changements en mati\u00e8re d\u2019emploi et de salaires devraient renforcer les in\u00e9galit\u00e9s. Des \u00e9tudes r\u00e9centes montrent que l\u2019emploi et les salaires vers\u00e9s aux \u00c9tats-Unis, de m\u00eame que la demande de main-d\u2019\u0153uvre peu qualifi\u00e9e \u2013\u00a0mais non l\u2019emploi global\u00a0\u2013 ont diminu\u00e9 dans le monde entier du fait du recours aux robots[7]<\/a>.
\n
\nCes d\u00e9veloppements ont \u00e9galement des cons\u00e9quences politiques\u00a0: les travailleurs qui, dans une \u00e9conomie recourant rapidement \u00e0 l\u2019IA, se retrouvent dans le camp des perdants ont tendance \u00e0 approuver le protectionnisme et un retour aux \u00c9tats-nations verrouill\u00e9s[8]<\/a>. Un regard sur les \u00c9tats-Unis ou la Grande-Bretagne n\u2019inspire gu\u00e8re la confiance.
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\nDu fait des diff\u00e9rences entre les formations offertes suivant le niveau d\u2019\u00e9ducation<\/a>, les in\u00e9galit\u00e9s augmentent parmi les travailleurs\u00a0: tout au long de leur vie professionnelle, ceux qui sont charg\u00e9s de t\u00e2ches peu exigeantes auront moins de possibilit\u00e9s de se \u00ab\u00a0recycler\u00a0\u00bb au cours de leur carri\u00e8re professionnelle. Ce cercle vicieux est renforc\u00e9 par le fait que les employeurs ne sont gu\u00e8re incit\u00e9s \u00e0 former des collaborateurs qui changeront probablement de secteur. Les personnes d\u2019\u00e2ge moyen sont particuli\u00e8rement affect\u00e9es par ce ph\u00e9nom\u00e8ne, elles qui ont quitt\u00e9 le syst\u00e8me de formation avec des qualifications qui ne sont souvent plus recherch\u00e9es. D\u00e8s lors, que faire\u00a0?
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\nLes services \u00e9tatiques peuvent contribuer \u00e0 emp\u00eacher la d\u00e9valorisation et l\u2019obsolescence des comp\u00e9tences et \u00e0 faciliter le changement d\u2019emploi et de m\u00e9tier. Singapour garantit par exemple \u00e0 ses citoyens de plus de 25\u00a0ans des cr\u00e9dits pour apprendre tout au long de leur vie<\/a>. <\/p>\n

Assurer les \u00ab\u00a0travailleurs du nuage\u00a0\u00bb<\/h2>\n


\nDes changements dans les assurances sociales sont \u00e9galement n\u00e9cessaires. \u00c0 l\u2019heure qu\u2019il est, la plupart des employ\u00e9s sont assur\u00e9s via leur salaire contre les accidents, la maladie et la pauvret\u00e9 li\u00e9e \u00e0 l\u2019\u00e2ge. Or, l\u2019IA ouvre la voie \u00e0 de nouvelles formes de revenus qui ne r\u00e9pondent souvent pas au syst\u00e8me actuel et exigent de nouvelles r\u00e8gles, comme des prescriptions d\u2019assurance sociale pour les \u00ab\u00a0travailleurs du nuage\u00a0\u00bb (\u00ab\u00a0cloudworkers\u00a0\u00bb). De m\u00eame, l\u2019assurance-ch\u00f4mage n\u2019offre que peu de possibilit\u00e9s aux chercheurs d\u2019emploi de changer de secteur ou d\u2019acqu\u00e9rir un autre m\u00e9tier, ce qui freine la mobilit\u00e9 professionnelle.
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\nL\u2019IA est une technologie dite \u00ab\u00a0profonde\u00a0\u00bb (\u00ab\u00a0deep technology\u00a0\u00bb)\u00a0: en affectant notre fa\u00e7on de travailler et nos lieux d\u2019activit\u00e9, elle exigera de nombreuses adaptations de la part des travailleurs comme des entreprises. Bien que l\u2019apocalypse de l\u2019emploi soit pour le moment \u00e9cart\u00e9e, les autorit\u00e9s et les entreprises doivent aider les travailleurs \u00e0 ma\u00eetriser le changement et \u00e0 r\u00e9ussir leur int\u00e9gration dans le \u00ab\u00a0monde de l\u2019IA\u00a0\u00bb. Dans le cas contraire, les in\u00e9galit\u00e9s risquent de se renforcer.<\/p>\n

  1. Akerlof et Kranton (2010). [<\/span>]<\/a><\/li>
  2. Agrawal et al (2019). [<\/span>]<\/a><\/li>
  3. Athey (2017). [<\/span>]<\/a><\/li>
  4. Logg et al. (2019). [<\/span>]<\/a><\/li>
  5. Dietvorst et al. (2015). [<\/span>]<\/a><\/li>
  6. Yeomans et al. (2019). [<\/span>]<\/a><\/li>
  7. Acemoglu et Restrepo (2019), Graetz et Michaels (2018). [<\/span>]<\/a><\/li>
  8. Baldwin (2019). [<\/span>]<\/a><\/li><\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    L\u2019intelligence pourrait \u00eatre d\u00e9finie comme \u00e9tant la capacit\u00e9 de penser, d\u2019apprendre et de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes logiquement. Elle nous permet d\u2019assimiler les informations et d\u2019en tirer des conclusions. Cette d\u00e9finition s\u2019applique \u00e9galement \u00e0 l\u2019intelligence artificielle (IA), qui fait actuellement d\u2019\u00e9normes progr\u00e8s. Sur la base d\u2019une grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es, d\u2019une capacit\u00e9 de calcul \u00e9lev\u00e9e […]<\/p>","protected":false},"author":4934,"featured_media":18378,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"om_disable_all_campaigns":false,"ep_exclude_from_search":false,"footnotes":""},"post__type":[81,83],"post_opinion":[],"post_serie":[],"post_content_category":[229],"post_content_subject":[231],"acf":{"seco_author":4934,"seco_co_author":[4933,3896,0],"author_override":"","seco_author_post_ocupation_year":"","seco_author_post_occupation_de":"Professor f\u00fcr digitales Marketing und Strategie, IMD, Lausanne","seco_author_post_occupation_fr":"Professeur de marketing et de strat\u00e9gie num\u00e9riques, institut IMD, Lausanne","seco_co_authors_post_ocupation":[{"seco_co_author":4933,"seco_co_author_post_occupation_year":"","seco_co_author_post_occupation_de":"Wissenschaftlerin, Economics and Organizational Behavior, IMD, Lausanne","seco_co_author_post_occupation_fr":"Chercheuse en \u00e9conomie et comportement organisationnel, institut IMD, Lausanne"},{"seco_co_author":3896,"seco_co_author_post_occupation_year":"","seco_co_author_post_occupation_de":"Professor f\u00fcr Arbeitsmarkt\u00f6konomie und technologische Transformation, Universit\u00e4t Lausanne","seco_co_author_post_occupation_fr":"Professeur d\u2019\u00e9conomie du march\u00e9 du travail et de transformation technologique, Universit\u00e9 de Lausanne"}],"short_title":"IA et travail : du changement, mais pas d\u2019apocalypse","post_lead":"L\u2019intelligence artificielle modifiera notre mani\u00e8re de travailler, mais ne rendra pas pour autant l\u2019homme superflu.","post_hero_image_description":"Des plateformes de placement comme TaskRabbit permettent de trouver des artisans pour un mandat unique.","post_hero_image_description_copyright_de":"Taskrabbit.com","post_hero_image_description_copyright_fr":"Taskrabbit.com","post_references_literature":"

      \n \t
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