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Pourquoi les machines ne nous remplaceront pas

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Nov 26, 2017

Ces derniers temps, nous avons reçu un certain nombre de demandes d'explications sur les raisons pour lesquelles l'intelligence artificielle (IA) et les robots ne risquent pas de mettre les humains au chômage dans un avenir proche. Il s'agit peut-être d'une position à contre-courant, mais nous sommes résolument optimistes quant à l'avenir, car nous pensons que le déplacement de la main-d'œuvre ne sera pas aussi sombre que beaucoup le pensent. Malgré les discours incessants sur la menace que les machines font peser sur les emplois humains, la vérité est que, si nous avons perdu des emplois dans certains domaines, nous en avons gagné dans d'autres. Par exemple, l'invention des distributeurs automatiques de billets (DAB), introduite dans les années 1960, aurait dû éliminer le besoin de nombreux employés de banque aux États-Unis. Pourtant, au fil du temps, le secteur a non seulement embauché plus de personnel, mais la croissance de l'emploi dans le secteur est, en fait, supérieure à la moyenne [1].

Pourquoi ? La réponse se trouve en fait dans les films hollywoodiens. Dans le film Desk Set (1957), l'ensemble du service d'études d'audience d'une entreprise est sur le point d'être remplacé par une calculatrice géante. Les employés sont toutefois soulagés lorsqu'ils découvrent que la machine commet des erreurs, ce qui leur permet de conserver leur emploi et d'apprendre à travailler en même temps que la calculatrice. Le film "Hidden Figures" (Les figures cachées), sorti en 2016, en est l'illustration. Les "ordinateurs" humains de la NASA sont sur le point d'être remplacés par le nouvel ordinateur central d'IBM. L'héroïne, Dorothy Vaughan, décide d'apprendre elle-même le Fortran, un langage informatique, afin de ne pas se laisser distancer. Elle finit par diriger une équipe chargée de veiller à ce que la technologie fonctionne comme prévu.

Des faits et non des fantasmes

Il ne s'agit pas de simples fantasmes concoctés par les studios de cinéma. Certes, il est réaliste de penser que de nombreux emplois, en particulier ceux qui impliquent des actions répétitives et routinières, pourraient succomber définitivement à l'automatisation. Mais ces films nous encouragent à ne pas surestimer les ordinateurs et à ne pas sous-estimer les humains. En approfondissant la question, nous pensons que plusieurs éléments sous-tendent ce message.

  • Seuls les humains peuvent effectuer des tâches non standardisées. Alors que les travailleurs traditionnels des chaînes de montage sont en passe d'être remplacés par l'automatisation, le personnel de ménage des hôtels n'est pas près d'être confronté à la même perspective. Les robots sont bons pour les tâches répétitives, mais médiocres pour faire face à des situations variées et uniques. Des emplois comme le service en chambre requièrent de la flexibilité, la reconnaissance d'objets, de la dextérité physique et une coordination motrice fine ; de telles compétences sont - pour l'instant du moins - au-delà des capacités des machines, même de celles considérées comme intelligentes.
  • Les machines renforcent l'importance des compétences humaines. Il est possible d'imaginer qu'une activité - telle qu'une mission ou la production de biens - est constituée d'une série d'étapes imbriquées les unes dans les autres, comme les maillons d'une chaîne. Ces étapes comportent divers éléments qui augmentent la valeur de l'activité, tels que le travail et le capital, la puissance cérébrale et physique, les idées nouvelles et passionnantes et la répétition ennuyeuse, la maîtrise technique et le jugement intuitif, la transpiration et l'inspiration, le respect des règles et l'utilisation réfléchie du pouvoir discrétionnaire. Mais pour que l'activité globale fonctionne comme prévu, chacune des étapes doit être bien exécutée, tout comme chaque maillon d'une chaîne doit faire son travail pour que la chaîne soit complète et utile. Par conséquent, si nous rendons l'une de ces étapes ou l'un des maillons d'une chaîne plus robuste et plus fiable, la valeur de l'amélioration des autres maillons augmente [2]. En ce sens, l'automatisation ne rend pas nécessairement les humains superflus. En tout cas, pas de manière fondamentale ; au contraire, elle accroît la valeur de nos compétences. Avec l'émergence de l'IA et des robots, notre expertise, notre capacité à résoudre des problèmes, notre jugement et notre créativité sont plus importants que jamais [3]. Par exemple, une étude récente s'est penchée sur une startup technologique californienne. Bien que l'entreprise fournisse un service basé sur la technologie, elle connaît une croissance si rapide que, les systèmes informatiques devenant plus grands et plus complexes, elle doit constamment recruter davantage d'humains pour contrôler, gérer et interpréter les données [4]. Dans ce cas, les technologies ne font que rendre les compétences humaines plus précieuses qu'auparavant.
  • Les aspects sociaux sont importants. Les cours en ligne ouverts et massifs (MOOC) constituent peut-être l'un des enseignements les plus révélateurs de la sous-estimation du pouvoir des interactions humaines. Jusqu'à récemment, on pensait généralement que l'essor des outils d'enseignement numériques rendrait les enseignants moins pertinents, voire superflus. Or, ce n'est pas le cas avec les MOOC. Au contraire, ils ont montré que les enseignants humains peuvent être rendus plus efficaces grâce à l'utilisation d'outils numériques. L'essor des programmes hybrides, dans lesquels les outils en ligne sont combinés à une présence physique, n'a que partiellement réduit le nombre d'heures de face-à-face pour les enseignants, tout en leur permettant de s'impliquer davantage dans la conception des programmes, l'enregistrement vidéo et la rédaction des évaluations. En fin de compte, c'est cette combinaison d'interactions humaines et d'ordinateurs qui fait la différence [5].
  • La résistance humaine n'est pas futile. Beaucoup d'entre nous ont vu des projets informatiques apparemment prometteurs se solder par un échec. Mais, très souvent, ce n'est pas le résultat de lacunes technologiques. Ce sont plutôt les utilisateurs humains qui font obstacle. Les interfaces peu familières, le travail supplémentaire de saisie des données, les perturbations des routines et la nécessité d'apprendre et de comprendre les objectifs que le nouveau système tente d'atteindre, par exemple, sont souvent source de frustration. Par la suite, les gens peuvent opposer une énorme résistance à l'adoption de nouvelles technologies, quels que soient les avantages que les nouveaux systèmes leur apporteraient, à eux et à l'entreprise. Il est peu probable que cette tendance à rejeter les nouveaux systèmes change à court terme.

References

[1] Bessen, James. Apprendre par la pratique : The Real Connection Between Innovation, Wages, and Wealth. Yale University Press, 2015.

[C'est ce qu'on appelle la théorie ou le principe du joint torique, proposé par Michael Kremer en 1993. Le nom vient de la catastrophe de la navette spatiale Challenger en 1986, qui a été causée par la défaillance d'un seul joint torique. Dans ce cas, un joint torique en caoutchouc peu coûteux et apparemment sans importance, situé dans l'une des fusées d'appoint, s'est rompu après avoir durci et s'être fissuré dans les conditions climatiques glaciales de la Floride, la nuit précédant le lancement.

[3] Autor, David. "Pourquoi y a-t-il encore tant d'emplois ? The History and Future of Workplace Automation", Journal of Economic Perspectives, 29(3), 3-30, 2015.

[4] Shestakofsky, Benjamin. "Working Algorithms : Software Automation and the Future of Work", Work and Occupations, 44(4), 2017.

[5] Tett, Gillian. "How robots are making humans indispensable", Financial Times, 22 décembre 2016. https://www.ft.com/content/da95cb2c-c6ca-11e6-8f29-9445cac8966f

[6] Manufacturing Institute et Deloitte, Skills Gap in US Manufacturing, 2017. https://www2.deloitte.com/us/en/pages/manufacturing/articles/skills-gap-manufacturing-survey-report.html

About the Authors

Danny Goh

Danny Goh

Oxford

Danny est un entrepreneur en série et un investisseur précoce. Il est partenaire et directeur commercial de Nexus Frontier Tech, une société de conseil en intelligence artificielle présente à Londres, Genève, Boston et Tokyo, qui aide les PDG et les membres du conseil d'administration de différentes organisations à créer des entreprises innovantes en tirant pleinement parti de la technologie de l'intelligence artificielle.

Terence Tse

Terence Tse

ESCP Europe Business School

Terence est cofondateur et directeur général de Nexus Frontier Tech : An AI Studio. Il est également professeur associé de finance au campus londonien de l'ESCP Europe Business School. Terence est le co-auteur du best-seller Understanding How the Future Unfolds : Using DRIVE to Harness the Power of Today's Megatrends. Il est également l'auteur de Corporate Finance : The Basics.

Mark Esposito

Mark Esposito

Harvard

Mark Esposito est membre de la faculté d'enseignement de la Division of Continuing de l'Université de Harvard, professeur de commerce et d'économie, avec une nomination à la Hult International Business School. Il a été nommé chercheur au Circular Economy Center, à la Judge Busines School de l'université de Cambridge. Il est également membre de la Mohammed Bin Rashid School of Government à Dubaï.

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