AI-powered toy robot

Comment faire en sorte que le travail reste utile à l'ère de l'IA ?

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Aug 23, 2022

L'ère des algorithmes et ses conséquences :

Nous sommes entrés dans l'ère de l'IA sur le lieu de travail. Il y a sept ans, seules 10 % des grandes entreprises avaient intégré l'IA dans leur organisation. Aujourd'hui, elles sont plus de 80 %1.

Tout comme nous n'aurions jamais pu prédire comment Internet transformerait le lieu de travail, le pouvoir de l'intelligence artificielle n'est pas encore connu. Cependant, les tendances actuelles nous indiquent une chose certaine : nous utiliserons l'IA pour nous aider à prendre de meilleures décisions.

Il a été démontré que les aides à la décision de l'IA nous permettent d'économiser de l'argent, du temps et des efforts cognitifs.2 Celui qui intégrera correctement l'IA bénéficiera d'un avantage concurrentiel considérable.

Mais si les décisions sont de plus en plus prises par des algorithmes très efficaces et en constante amélioration, que reste-t-il à faire pour les employés ? Comment trouvent-ils un sens et un épanouissement dans leur travail alors qu'ils ont de moins en moins de choses à faire ?

References

  1. Ghosh, B. (2022, 31 janvier). Adopter une approche systémique de l'IA. Harvard Business Review. Consulté le 29 juillet 2022 à l'adresse suivante : https://hbr.org/2019/05/taking-a-systems-approach-to-adopting-ai
  2. Ulfert, A.-S., Antoni, C. H. et Ellwart, T. (2022). The role of agent autonomy in using decision support systems at work. Computers in Human Behavior, 126, 106987. https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.106987
  3. Polonski, V. (2021, 13 juillet). Les humains ne font pas confiance aux prédictions de l'IA - voici comment y remédier. Le réseau du Forum de l'OCDE. Consulté le 29 juillet 2022 sur https://www.oecd-forum.org/posts/29988-humans-don-t-trust-artificial-intelligence-predictions-here-s-how-to-fix-it
  4. Gagné, M. et Deci, E. L. (205AD). Self-determination theory for work motivation. Journal of Organizational Behavior, 26, 331-362. https://doi.org/10.1093/obo/9780199846740-0182
  5. Martela, F. et Pessi, A. B. (2018). Le travail significatif concerne la réalisation de soi et un objectif plus large : définir les dimensions clés du travail significatif. Frontiers in Psychology, 9. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2018.00363
  6. De Vreede, T., Raghavan, M. et De Vreede, G.-J. (2021). Fondements de la conception de la prise de décision assistée par l'IA : A self determination theory approach. Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences, 166-175. https://doi.org/10.24251/hicss.2021.019
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  8. Bughin, J. et Hazan, E. (2022, 28 avril). L'intelligence artificielle peut-elle aider la société autant qu'elle aide les entreprises ? McKinsey & Company. Consulté le 11 août 2022 sur https://www.mckinsey.com/business-functions/quantumblack/our-insights/can-artificial-intelligence-help-society-as-much-as-it-helps-business

About the Authors

Triumph Kerins' portrait

Triumph Kerins

Triumph est passionné par la compréhension de l'influence du comportement humain sur notre monde. Qu'il s'agisse de macroéconomie mondiale ou de réseaux neuronaux, il est fasciné par le fonctionnement des systèmes complexes et par la façon dont notre propre comportement peut contribuer à créer, à maintenir et à briser ces systèmes. Il poursuit actuellement un baccalauréat en économie et en psychologie à l'Université McGill, tentant de concevoir une approche interdisciplinaire pour mieux comprendre toutes les bizarreries qui font de nous des êtres humains. Il a de l'expérience en consultation à but non lucratif, en journalisme et en recherche. En dehors du travail, vous pouvez trouver Triumph en train de jouer de la guitare basse, de jardiner ou de jouer au basket-ball.

Sekoul Krastev's portrait

Dr. Sekoul Krastev

Sekoul Krastev est un spécialiste des sciences de la décision et cofondateur du Decision Lab, l'un des principaux cabinets de conseil en sciences du comportement au monde. Son équipe travaille avec de grandes organisations - entreprises Fortune 500, gouvernements, fondations et supernationales - afin d'appliquer les sciences du comportement et la théorie de la décision à des fins sociales. Il est titulaire d'un doctorat en neurosciences de l'Université McGill et est actuellement chercheur invité à l'Université de New York. Ses travaux ont été présentés dans des revues universitaires ainsi que dans le New York Times, Forbes et Bloomberg. Il est également l'auteur de Intention (Wiley, 2024), un best-seller sur la science de l'action humaine. Avant de fonder le Decision Lab, il a travaillé au Boston Consulting Group et chez Google.

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