Comment travaille-t-on aux côtés de l’intelligence artificielle (et jusqu'où) ?

Aujourd’hui, un nombre croissant de postes induisent une complémentarité plus ou moins forte avec une intelligence artificielle.

Les progrès de l’intelligence artificielle sont souvent traités sous l’angle purement quantitatif du nombre d’emplois qu’ils pourraient détruire ou générer. Si ces craintes ne sont pas dénuées de fondements et nous incitent à imaginer de nouveaux modèles d’organisation du travail, l’impact qualitatif de l’intelligence artificielle sur le quotidien des travailleurs n’est pas moins révolutionnaire.

Aujourd’hui, un nombre croissant de postes induisent une complémentarité plus ou moins forte avec une intelligence artificielle.

Vers un juste partage des tâches

Envisager la relation homme-machine sous l’angle de la collaboration, c’est permettre à chacun de se concentrer sur ses tâches de prédilection. Aux machines les tâches répétitives, nécessitant une concentration constante ou impliquant de grandes quantités de données, aux humains le travail à forte valeur ajoutée nécessitant intuition, sensibilité, empathie, communication interpersonnelle et capacité à gérer l’imprévisible. C’est le partage des tâches qui a d’ores et déjà été adopté dans certaines entreprises de cybersécurité. Les humains étant incapables de détecter les nouvelles menaces rapidement et les machines exécutant cette tâche ayant tendance à générer un trop grand nombre de faux positifs, ils travaillent désormais ensemble. Après une analyse à grande échelle par l’IA, l’humain examine ses signalements et lui indique les erreurs qu’elle a commises, feedback que la machine utilise alors pour améliorer son algorithme.

Des assistants personnels performants pour une plus forte productivité

Mais loin d’être de simples outils particulièrement puissants, les intelligences artificielles ont tendance à se transformer en de véritables assistants personnels capables d’augmenter sensiblement la productivité d’un travailleur. Certains logiciels d’emailing grand public intègrent désormais une fonction de tri automatique des messages, mais ces fonctionnalités sont déjà obsolètes au regard des solutions telles que Gwapit qui permettent de hiérarchiser les échanges sur toutes les plateformes (mail, agenda, réseaux sociaux, solutions de gestion de projets collaboratives, téléphone, etc.) en fonction de l’expéditeur, du contenu mais aussi de l’objectif du moment et le contexte tel qu’ils ont été analysés par la machine.

Les assistants numériques en cours de développement intègrent un grand nombre d’applications de ce type et les rendent accessibles via une interface vocale de type Siri et Cortana. Des professionnels de tous les secteurs devraient donc à court terme pouvoir s’adresser à une intelligence artificielle de la même manière qu’ils le feraient avec un stagiaire. Un avocat pourra demander la jurisprudence relative à un cas sans avoir à effectuer les recherches nécessaires souvent rébarbatives tandis qu’un ingénieur se fera envoyer toute la documentation technique relative à un type de projet. Autant de solutions qui facilitent l’accès à l’information, permettent de prendre de meilleures décisions et donc d’augmenter sa productivité.

Des machines innovantes ?

Il serait facile de cantonner les machines dans ces rôles d’assistants exécutant les tâches les moins valorisantes. Mais les progrès dans le domaine de l’intelligence artificielle sont tels que l’imagination et la capacité d’innovation ne sont plus l’apanage des humains. Grâce au machine learning, qui permet aux algorithmes d’identifier des corrélations inédites et d’en tirer des conséquences, de nouvelles idées peuvent émerger de systèmes intelligents. C’est notamment le cas dans la publicité en ligne : des algorithmes analysant les comportements des internautes peuvent créer de nouvelles stratégies pour améliorer les stratégies de ciblage. Il y a déjà plusieurs années, des ingénieurs ont ainsi été surpris de voir leur outil proposer des produits de grossesse à des femmes dont rien ne laissait penser qu’elles étaient enceintes et qui semblait ignorer leur condition. L’algorithme avait simplement comparé certains paramètres tels que leur fréquence de connexion et de déplacement puis trouvé qu’ils étaient similaires à ceux des femmes enceintes. Sans qu’on lui ait indiqué de marche à suivre, il a donc trouvé de lui-même une nouvelle façon de remplir un objectif imposé : proposer les produits les plus adaptés à chaque utilisateur.

Si un partage des tâches entre humain et machine est nécessaire pour tirer le meilleur des capacités de chacun, la ligne de démarcation pourrait donc se brouiller progressivement. Des assistants personnels innovants aux algorithmes innovateurs, il n’y a qu’un pas.

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