Humains et IA : rivaux ou amoureux ?

Il est certain que nous entendrons de plus en plus de récits alarmistes. Cependant, nous avons déjà vu cela auparavant - à de nombreuses reprises, en fait. En 1963, J.F. Kennedy déclarait : "Nous avons une combinaison de travailleurs âgés qui ont été mis au chômage à cause de la technologie et de jeunes qui arrivent [...] trop de gens arrivent sur le marché du travail et trop de machines mettent les gens au chômage" [4]. Si l'on remonte plus loin, lorsque les premiers livres imprimés avec des illustrations ont commencé à apparaître dans les années 1470 en Allemagne, les graveurs sur bois ont protesté car ils pensaient qu'on n'aurait plus besoin d'eux [5].

Mais tout cela soulève une question : Si le progrès technologique représente une menace globale pour l'homme, pourquoi avons-nous encore des emplois ? En fait, beaucoup d'entre nous travaillent encore, probablement beaucoup plus dur qu'avant. La réponse : les machines et les humains excellent dans des activités différentes. Par exemple, les machines n'ont souvent rien à envier à l'esprit, aux sens et à la dextérité de l'homme. Par exemple, même si les entrepôts d'Amazon sont automatisés, il faut toujours des humains pour faire la mise en rayon.

Et cela ne s'applique pas seulement aux emplois physiques. La véritable histoire de l'IA d'aujourd'hui, c'est qu'elle ne peut fonctionner sans la participation des humains. Google aurait 10 000 "évaluateurs" qui regardent des vidéos sur YouTube ou testent de nouveaux services. Microsoft, quant à lui, dispose d'une plateforme de crowdsourcing appelée Universal Human Relevance System pour gérer un grand nombre de petites activités, y compris la vérification des résultats de ses algorithmes de recherche [6]. Et ce mélange d'IA et d'humains, qui interviennent lorsque l'IA n'est pas à la hauteur, n'est pas près de disparaître [7]. En effet, la demande pour de telles interventions humaines à la demande devrait continuer à croître. Le "nuage humain" est prêt à exploser.

Ce qui précède illustre une leçon très importante : les humains seront nécessaires. La clé est de savoir comment intégrer les humains et les machines dans diverses activités et comment orienter l'IA vers la création de nouvelles interfaces économiques, plutôt que vers le simple remplacement/déplacement des interfaces existantes. À l'heure actuelle, la probabilité que l'IA fasse bien les choses se situe entre 85 et 95 %. Les humains, quant à eux, obtiennent généralement un score de 60 à 70 %. Sur cette seule base, nous n'avons besoin que de machines et non d'humains.

Pourtant, dans certains secteurs fortement axés sur les données, tels que les services financiers et juridiques, l'erreur n'est pas permise : toute erreur peut entraîner des coûts financiers considérables sous la forme de pertes économiques ou de poursuites judiciaires coûteuses. Les machines ne suffisent pas. En outre, l'IA ne peut exécuter qu'un algorithme prédéfini et formé par un humain, et il existe donc toujours une marge d'erreur. En cas d'erreur, l'IA ne sera pas en mesure de la corriger. Les humains, en revanche, sont capables de trouver des solutions aux problèmes. Nous pensons que la meilleure solution consiste à utiliser des machines pour assurer la production jusqu'à un niveau de précision de 95 %, et à les compléter par des ingénieurs humains chargés de limiter les risques, voire de s'efforcer d'améliorer la précision.

Les humains et les machines vont - et doivent - travailler ensemble. En tant que consultants en entreprise, éducateurs et conseillers politiques, nous sommes tous fermement convaincus qu'en fin de compte, ce qui compte vraiment, c'est de savoir comment préparer les gens à travailler de plus en plus étroitement avec les machines.