Futur sous algorithmes

Bien loin du mythe de la super intelligence et du robot tout puissant destiné à remplacer l’homme, l’intelligence artificielle doit être perçue comme une alliée dont les capacités s’imbriquent aux nôtres afin de nous rendre plus performants mais aussi plus "humains".

Alors que les premiers téléphones équipés de fonctions de machine learning ont été récemment présentés par le fabricant chinois Huawei et qu’en décembre dernier Amazon a ouvert à Seattle la première grande surface sans caisse, nul ne peut plus nier l’évidence : l’intelligence artificielle (IA) est entrée dans une phase de développement sans précédent et s’impose dans notre quotidien à un rythme qui étonne, fascine et effraie aussi.

Des inquiétudes surgissent en effet autour de l’émergence d’une forme de "super intelligence" aux capacités égalant ou surpassant celles des hommes. Les affirmations du physicien Stephen Hawking ou du fondateur de Tesla Elon Musk ont alimenté une vision apocalyptique de l’IA, perçue comme une menace globale pour la survie de l’être humain, avec des craintes profondes liées à la survenue d’un chômage de masse.

Nous n’en sommes pas là. Certes, des véhicules autonomes circulent déjà sur nos routes, des bracelets intelligents analysent notre sommeil et des outils traduisent nos documents. Mais toute cette intelligence ne peut se passer totalement de l’intervention humaine pour fonctionner et rester pertinente. Les algorithmes sont par exemple incapables d’analyser des situations pour lesquelles ils n’ont pas été formés. Si l’outil de légende automatique de Google est confronté à une espèce d’animal sur lequel il n’a reçu aucune donnée antérieure, il ne sera pas capable de le reconnaître.

Le modèle qui se dessine n’est donc pas celui d’une domination de l’IA, ni d’un remplacement de l’homme, mais plutôt celui d’une collaboration entre l’homme et la machine.

La puissance de cette alliance a été parfaitement illustrée lors d’une compétition d’échecs en 2005, soit huit ans après le triomphe du Deep Blue d’IBM face au champion d’échec Kasparov. Cette fois, ce n’est pas la machine qui a remporté la partie, mais deux amateurs d’échecs accompagnés de trois machines. L’association de l’orientation stratégique humaine et de l’acuité technique du robot s’est révélée être bien plus performante qu’un esprit humain seul ou qu’une machine seule.

Aujourd’hui, c’est ce type de scenario qui semble s’imposer de plus en plus largement. Prenons l’exemple du secteur de l’assurance, l’un des cinq métiers les plus susceptibles d’être automatisés[1] . En effet, dans le cas des assurances d’entreprises, tandis que les machines automatisent la souscription des petits risques, les assureurs peuvent consacrer davantage de temps aux cas plus complexes et plus risqués. Dans le secteur bancaire, les chatbots – ces systèmes d’intelligence artificielle qui peuvent dialoguer avec clients et conseillers – prennent en charge un certain nombre de tâches répétitives, à faible valeur ajoutée. Ils dégagent du temps pour le conseiller qui peut alors se concentrer sur des problèmes complexes ou des actions faisant appel à la créativité, à des qualités relationnelles et managériales ou à une pensée critique. Des qualités typiquement humaines qui feront partie des aptitudes les plus recherchées en 2020 selon un rapport du World Economic Forum.

Bien loin du mythe de la super intelligence et du robot tout puissant destiné à remplacer l’homme, l’IA doit être perçue comme une alliée dont les capacités s’imbriquent aux nôtres afin de nous rendre plus performants mais aussi plus humains. En leur déléguant une partie de nos activités, nous pourrons nous concentrer sur nos qualités les plus fondamentales et par exemple, pour reprendre les mots de Bill Gates, "mieux nous occuper des personnes âgées, avoir moins d’élèves par classe ou aider les enfants qui ont des besoins particuliers. Vous savez, toutes ces choses où l’empathie et la compréhension humaine sont encore inimitables."

[1] How susceptible are jobs to computerization ? Carl Benedict Frey et Michael Osbourne

Chômage / Machine Learning

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