L’intelligence artificielle, même pas peur !

C’est cet angle de lecture du rapport qui est résumé ici.

L’IA nous concerne tous

Il n’existe pas de définition unique et universelle de l’IA, en particulier parce que ce terme recouvre de nombreuses technologies. Les systèmes d’IA ont de très nombreuses applications dans notre quotidien, dans notre économie et dans nos services publics. Citons par exemple la reconnaissance vocale des téléphones portables, la robotique industrielle, les véhicules à conduite automatisée, la détection de pathologies en imagerie médicale, les assistants commerciaux virtuels, la reconnaissance faciale des ordinateurs, la publicité ciblée sur internet ou encore l’identification d’anomalies financières pour lutter contre la fraude fiscale.
Ces nombreuses applications professionnelles ou personnelles sont amplifiées par les systèmes d’IA dite générative. L’IA est qualifiée de générative, car elle permet de générer de nouveaux contenus sous la forme de texte, d’image, de son, de vidéo ou de code. Cette capacité de production constitue un tournant majeur de l’IA
L’importance de l’IA n’est pas uniquement liée à ce qu’elle sait faire. C’est sa diffusion très rapide dans de très nombreux produits et services qui lui confère un pouvoir transformateur. En ce sens, elle est souvent comparée à d’autres innovations, qui, en leur temps, ont profondément transformé nos vies, nos économies et le fonctionnement même de nos sociétés, comme l’électricité ou le téléphone.

Faut-il avoir peur de l’IA ?

Dans la manière dont nous la percevons, la fascination côtoie la crainte. Sur ce plan, la situation de l’IA n’a rien de très original : toutes les technologies qui ont bouleversé notre quotidien ont, en leur temps, suscité des peurs, certaines imaginaires, d’autres bien réelles

Non, n’ayons pas peur de l’IA, mais il faut être vigilant comme avec tout outil. Veillons à ne pas sous-estimer les potentiels effets de l’IA à moyen terme, et à ne pas les surestimer à court terme. En revanche, les systèmes d’IA s’accompagnent déjà d’un ensemble de risques qui nécessitent d’être gérés.
Les risques liés à la diffusion de l’IA peuvent être regroupés en trois grandes catégories :

Le déploiement des systèmes d’intelligence artificielle dans notre économie et notre société n’est pas sans risques, mais que se passerait-il si l’on freinait la diffusion de l’innovation ? De nombreux exemples montrent que l’absence de participation à une révolution technologique conduit à un déclassement économique et sociétal.

Le déploiement de l’IA dans l’économie devrait avoir un effet global positif sur le nombre d’emplois
Cet effet global recouvrera cependant des situations variées. Certaines professions pourraient connaître des réductions nettes d’emploi. Pour le plus grand nombre de travailleurs, il s’agira d’évolutions des compétences et des tâches. Cependant, il faut aussi s’attendre à ce que certains métiers disparaissent ou voient leurs effectifs nettement réduits.
La complexité des situations et des métiers ne permet pas de fournir une réponse uniforme et globale aux défis de l’IA.

L’IA va -t’elle dégrader ou améliorer la qualité de vie au travail ?

• Le contenu du travail : il est certain que la majorité des métiers va évoluer. La plupart des tâches seront transformées, d’autres seront supprimées, et de nouvelles tâches apparaîtront. Ces transformations pourront concerner aussi bien des tâches relativement annexes, à faible valeur ajoutée, comme des tâches à forte valeur ajoutée, qui composent le cœur de métier. L’IA peut à la fois venir soulager des tâches routinières, mais aussi enrichir le travail et améliorer la qualité du travail que tout un chacun peut réaliser en autonomie.

À l’inverse, un mauvais usage des systèmes d’IA peut également introduire une surcharge mentale qui peut mener à un épuisement cognitif si le temps libéré par la machine se traduit pour le travailleur par du stress et par une hausse excessive de tâches complexes.

• Les conditions de travail (organisations de travail, pratiques managériales, relations de travail, rémunération, santé, sécurité) : il fait peu de doute que le déploiement de l’IA conduira à l’émergence de nouvelles formes d’organisation et de coordination, comme les révolutions technologiques précédentes.

Dans le domaine de la santé et de la sécurité au travail, les avancées de l’intelligence artificielle ouvrent des perspectives intéressantes en épidémiologie et en accidentologie et des possibilités nouvelles de supervision d’un environnement de travail, d’un chantier ou d’un site industriel par exemple, notamment par le recours à la maintenance prédictive.
En sens inverse, un mauvais usage des outils d’IA peut exacerber les risques professionnels et psychosociaux. Le développement du « management algorithmique » risquerait d’engendrer une perte d’autonomie au travail, une subordination déshumanisante à la machine, une surveillance excessive des travailleurs, un isolement des travailleurs et une perte du sens du collectif.
Le développement rapide des systèmes d’IA, notamment générative, dans les organisations du travail devront être abordés par les partenaires sociaux et par un dialogue social spécifique dans les entreprises et dans les administrations.
En outre, les services d’inspection du travail devront être modernisés et renforcés. La formation de ces agents, ainsi que celle des agents qui veillent à la prévention des risques en matière de santé et sécurité au travail, doit être organisée.

Nous avons besoin d’expérimenter, de tâtonner avec l’IA afin de trouver la façon d’en tirer tous les bénéfices. Pour tirer tout le potentiel de l’IA, nous devons trouver comment concilier le rythme rapide de l’expérimentation et le rythme nécessairement moins soutenu de nos compétences et de nos organisations.
Le dialogue social est indispensable pour encourager l’usage de l’IA, pour discuter des finalités et du sens des transformations technologiques, pour développer la capacité d’apprentissage des organisations et pour concevoir des plans de formation adaptés.
La participation de l’ensemble des parties prenantes est une condition incontournable du déploiement des nouvelles technologies dans une perspective d’émancipation, d’autonomisation et d’amélioration des conditions de travail, notamment par la réduction de tâches ingrates. La faiblesse de la co-construction peut devenir une source d’inquiétude voire de rejet pour les travailleurs et accroître le sentiment de précarité et la crainte du déclassement.
Pour que le dialogue social puisse intégrer les enjeux de l’IA, faciliter son expérimentation et sa diffusion, deux caractéristiques doivent être réunies :

• Premièrement, les partenaires sociaux doivent être des interlocuteurs formés et actifs dans les instances où sera discuté le déploiement de l’IA.
• Secondement, ce dialogue social technologique doit s’insérer dans un processus itératif qui caractérise les projets d’IA.
  Pour aller plus loin, l’IA elle-même pourrait être mise au service du dialogue social. Des outils à base d’IA générative peuvent être développés avec les partenaires sociaux pour aider les salariés à mieux comprendre des débats techniques, qu’il s’agisse de technique informatique, financière ou juridique.

Il est nécessaire de calibrer l’offre de formation initiale aux besoins en compétence en IA d’aujourd’hui et de demain (développement et déploiement de l’IA). A cela s’ajoute le besoin de sensibilisation de tous, adultes et jeunes générations.
En complément de la formation initiale et de l’enseignement supérieur, mais aussi des politiques de recrutement et de réorganisation du travail, la formation professionnelle continue sera un outil indispensable pour faire face à la transition profonde des métiers que l’intelligence artificielle impliquera

Le service public devrait être un des premiers bénéficiaires du numérique. L’IA est l’occasion pour les services publics d’aller plus loin dans leur transformation. Elle promet en effet de personnaliser le service public, de le rendre plus efficient, et l’IA générative promet de fluidifier la communication avec les utilisateurs.
Ainsi, l’IA et singulièrement l’IA générative peut libérer les agents de tâches répétitives, ou chronophages, tout en améliorant la qualité de service. Par sa simplicité d’utilisation, l’IA générative offre l’occasion de libérer la créativité des agents en permettant d’expérimenter la technologie à leur niveau sans avoir toujours besoin d’un système spécifique.
Les services publics peuvent se fixer deux niveaux d’objectifs vis-à-vis de l’IA.
Le premier consiste à déployer des systèmes d’IA remplissant un objectif précis (répondre à des usagers, simplifier un message, résumer une vidéoconférence, faire une analyse financière, etc).
Ce premier niveau correspond à la dématérialisation dans la transformation numérique de ces 20 dernières années.
Le deuxième vise à repenser le service public à partir de ses missions, des besoins des usagers et des capacités offertes par l’IA.
Ce second niveau correspond à une profonde transformation de nos services publics.
Pour réussir le déploiement de l’IA (le premier niveau) les services publics auront besoin :