J’ai horreur du travail. Je déteste l’idée qu’un humain doive impérativement se former à des tâches arbitraires, puis se trouver un employeur, qui pourra lui fournir de quoi subsister et faire tourner l’économie.
Je suis de ceux qui célèbrent l’invention de l’agriculture pour calmer notre faim, de l’imprimerie pour diffuser nos idées, la révolution industrielle pour épargner notre force physique. Je veux que la technologie nous libère. J’ai fait de l’intelligence artificielle mon métier, car je voulais que la machine fasse le boulot à ma place.
Or, depuis un moment, je lis des essais sur le futur du travail, sur la destruction créatrice et sur le spectre d’une population incapable de trouver un emploi à cause de l’intelligence artificielle.

Je voudrais mettre quelques choses au point.

L’intelligence artificielle n’est pas un bloc

Le terme IA recouvre beaucoup de concepts. On peut vaguement pointer vers la définition originale, qui est « l’idée de faire faire des choses à une machine qui demandent de l’intelligence », ce qui ne nous avance pas tant que ça vu que le terme « intelligence » recouvre également beaucoup de concepts. Toujours est-il que nous essayons de faire faire des choses aux machines. Nous voulons qu’elles réalisent certaines tâches, tout comme une bouilloire fait chauffer de l’eau. Différentes tâches (jouer aux échecs, identifier un visage, traduire un discours) demandent des opérations différentes, qui font l’objet de recherches depuis des décennies. C’est l’ensemble de ces techniques, leur étude, leur conception, leur mise en œuvre, qui forme le domaine de l’intelligence artificielle. Une machine qui exécute ces techniques est une intelligence artificielle. Il en existe des foules, dédiées à des tâches bien spécifiques. Si vous entendez « l’IA transforme le monde », on parle du domaine, ou bien d’un ensemble de machines indépendantes.
Un peu comme dans l’expression « la médecine sauve des vies », il n’existe pas de super-héroïne bizarre appelée Médecine qui court partout pour soigner les gens.

L’humain est polyvalent, la machine pas encore

Actuellement, toutes les machines intelligentes, toutes, remplissent une tâche spécifique, dans un cadre spécifique, et ne fonctionnent pas en dehors de celui-ci (ou bien font n’importe quoi). Telle machine sait jouer aux échecs et rien d’autre. Telle machine sait
identifier un animal dans une photo et rien d’autre. Si vous avez l’impression que l’IA (comprendre : le domaine et ses applications) est partout, c’est normal : il existe des IA utiles pour beaucoup de tâches différentes. Vous les retrouvez effectivement partout, dans de plus en plus de métiers. Il n’empêche que chacune d’entre elles est spécialisée. Par comparaison, un être humain peut se débrouiller sur de nouvelles tâches sans trop de problèmes, s’adapter à un nouvel environnement, et même s’entraîner tout seul afin de s’améliorer.
L’humain a accès à un plus grand nombre d’actions, de perceptions, d’activités, que la machine. Or, rien n’empêche la machine d’y avoir accès en théorie. Voler n’est pas réservé aux animaux : nous avons inventé les avions. L’intelligence n’est pas non plus l’exclusivité du vivant.
C’est juste que nous ne savons pas encore comment créer une intelligence artificielle vraiment polyvalente. Ce n’est pas faute d’essayer, mais considérant qu’il est déjà difficile de gérer une seule tâche, on repassera plus tard pour le cas général.

Le travail humain évolue vers la polyvalence

Formulé autrement : les métiers assez spécialisés pour être enseignés à une machine, disparaissent.
Par exemple, le calculateur humain. Des personnes dont le travail était d’effectuer des opérations manuellement. Ce métier n’a disparu qu’après la Seconde Guerre mondiale, avec la popularisation des… machines à calculer. La plupart des métiers ayant survécu jusqu’à nos jours demandent un minimum de dextérité, d’utilisation du langage, d’interactions sociales, d’intuition. Des compétences pour l’instant inaccessibles aux machines. Quand bien même vous décririez votre travail comme « faire la même chose toute la journée », vous rencontrez suffisamment de variations minimes, de situations exceptionnelles, d’imprévus, pour que vous soyez virtuellement irremplaçable.
Un métier est un ensemble de tâches, et on ne peut vous « remplacer par une machine », littéralement, que si chacune de vos fonctions a été automatisée, confiée à quelqu’un d’autre, ou abandonnée. On ne remplace pas l’humain, on remplace sa fonction. La machine ne vient pas remplacer votre capacité à jouer au football, car elle ne fait pas partie de votre job (usuellement).

Le travail humain est augmenté par la machine

Je répète : un métier est un ensemble de tâches. Si vous devez faire de la comptabilité, une feuille de calcul pourra sûrement vous aider. La technologie vient vous aider, augmente vos capacités, libère votre temps. Bien loin d’être une menace, c’est à première vue une aubaine.
Une intelligence artificielle peut vous aider également sur certaines de vos tâches. Aujourd’hui, les applications de l’IA utilisables par vous et moi sont de l’aide à la décision. La machine observe un certain contexte (une image, un message, une vidéosurveillance, un relevé bancaire, une analyse médicale) et en ressort une prédiction (est-ce un chat ? quel est le sujet du message ? Combien de personnes sont présentes ? Y a-t-il une fraude ? Y a-t-il un risque de pathologie ?).
Le but de la machine est d’arriver aux mêmes conclusions que vous, ou qu’un expert, mais plus rapidement, plus précisément, avec plus de stabilité et d’exhaustivité. C’est un raccourci, un outil. Il existe d’autres applications plus autonomes de l’IA, en robotique par exemple, où après avoir prédit comment contourner le pied de la table, le robot-aspirateur exécute son plan tout seul. Ou bien dans le trading à haute fréquence, où il faut justement réagir aussi vite que possible aux fluctuations du marché. Suite à une combinaison de facteurs sur lesquels je ne m’étendrai pas ici, les applications de l’IA se multiplient, tout le monde en entend parler, et l’excitation est à son comble. Or, il y a une ombre au tableau.

La création de valeur dépend de moins de travail humain

Imaginez une entreprise dont le service client emploie une centaine de conseillers. La direction se voit proposer un outil (intelligent ou non, peu importe) qui double la productivité de chaque conseiller. Caricaturalement, deux réactions sont possibles :
● « Nous allons pouvoir traiter deux fois plus de demandes » ;
● « Nous allons pouvoir nous séparer de la moitié de notre effectif ».

La deuxième solution impose moins de contraintes à l’entreprise en général, car deux fois plus de demandes signifient deux fois plus de clients à service égal, ce qui n’est pas évident à acquérir. Alternativement, une entreprise en pleine croissance n’aura pas besoin d’embaucher pour maintenir la même qualité de service. Ceci, dans le pire des cas, met des gens à la porte, et dans le meilleur des cas ralentit la création d’emplois. Tout en simplifiant considérablement la vie de ceux qui travaillent toujours. Le métier ne disparaît pas, les emplois si ! La solution généralement proposée est celle de la destruction créatrice, qui annonce que le surplus d’activité humaine laissé par le manque d’emplois, ainsi que les horizons ouverts par la technologie, va créer de nouveaux services, gadgets, métiers, afin de permettre à tous ces gens désœuvrés de participer à l’économie.
Or, cette transition repose sur trois hypothèses :

● la création de nouveaux emplois rattrapera leur disparition suffisamment vite ;
● il est possible de former les personnes sans activité à ces nouveaux emplois ;
● il est nécessaire qu’un maximum de personnes ait un emploi.

Je vais revenir sur ces hypothèses un peu plus loin.

Certains secteurs deviennent obsolètes

Si on peut argumenter que la voiture a remplacé les chevaux et les carrioles, rien n’a remplacé la cravache. Celle-ci est simplement devenue obsolète. Son marché a disparu, par effet collatéral. L’industrie du charbon en France a progressivement décliné, par l’usage d’autres sources d’énergie plus que par la mécanisation des mines. La disparition des emplois ne se fait pas seulement par l’automatisation (même partielle) d’une fonction donnée, mais aussi par l’apparition de nouvelles méthodes qui contournent entièrement ces fonctions. Ce mécanisme est complètement indépendant de la création de nouvelles activités : l’industrie automobile n’a pas automatiquement trouvé des emplois pour les producteurs de cravaches au chômage. Le temps que de nouveaux métiers apparaissent, que des idées émergent pour exploiter les nouvelles possibilités, que des entreprises adoptent ce nouveau secteur… des foules se retrouvent sans activité.

Seuls ceux qui enseignent aux IA ont besoin de s’y adapter

Ce sont les IA elles-mêmes qui s’adaptent au reste de la population. Nous utilisons aujourd’hui beaucoup d’IA. Moteurs de recherche. Détection de visage sur les photos. Reconnaissance vocale sur smartphone. Peu de gens s’en rendent compte. Les entreprises en utilisent beaucoup aussi, ce qui est encore moins visible. Quasiment personne n’a besoin de faire d’effort inhabituel ni de savoir qu’il y a de l’IA derrière un produit, pour s’en servir normalement. Ce sont les concepteurs, et les tout premiers utilisateurs qui font la majorité du bidouillage.
Cependant, absence de bidouillage ne veut pas dire absence de retour d’expérience. La technique d’IA à la mode en ce moment est celle de l’apprentissage automatisé. Une méthode qui nécessite des données, des exemples, des observations pour être calibrée. La plupart des technologies modernes font que notre utilisation laisse une trace : opérations bancaires, clics sur des sites Web, contenus de nos messageries, etc. C’est en observant notre comportement que les IA s’y adaptent !

Ce processus d’apprentissage se fait de façon transparente pour nous, et à moins de vouloir définir la manière dont la machine va apprendre (encore une fois, l’apanage des concepteurs et des premiers utilisateurs, aux besoins mal définis), la technologie
fonctionnera pour vous.

De la même manière que vous n’avez pas besoin d’être plombier pour prendre une douche.

Pas de partage des tâches sans confiance

Cette dernière observation se place à deux échelles.

À l’échelle d’un métier, il est tentant d’annoncer « la machine vous libère des tâches faciles, pour que vous puissiez vous concentrer sur les tâches à forte valeur ». Ceci n’est valable que si vous avez l’assurance que la machine s’occupe uniquement de tâches faciles.
Imaginez un caissier débutant à qui l’on demande de scanner tous les produits avec un code-barres et de laisser ceux qui n’en ont pas à un caissier plus expérimenté. Si on passe au débutant une brique de lait à moitié percée, il ne se rendra pas forcément compte de son erreur, la scannera, et le client aura une très mauvaise surprise. La brique percée n’est pas une tâche facile, mais a été identifiée comme telle par erreur. Les machines n’ont pas encore de bon sens : notre intuition est très difficile à enseigner aux machines. C’est pourquoi je vois les IA actuelles comme l’outil d’un humain plutôt qu’un « filtre libérateur ».
À l’échelle d’une industrie, la valeur du travail humain s’éloigne de l’exécution des tâches, pour se concentrer sur leur supervision. L’expertise métier. Le bon sens. La qualité du jugement. La capacité à identifier les compétences requises pour telle ou telle décision ou action. Des compétences de management, essentiellement, que chacun devra acquérir, même si l’on ne gère pas une machine de la même façon qu’un humain… Par extension, les humains devront avoir d’autant plus confiance entre eux, s’ils ont la charge d’un outil puissant et les
responsabilités qui vont avec.

Là où je veux en venir

En reprenant les hypothèses énoncées plus haut :
Des emplois vont disparaître, car ils deviendront plus faciles. Des emplois seront créés, car ils deviendront possibles. Les deux ne sont pas liés de façon stricte. Il n’y a aucune garantie que tout le monde y trouve son compte immédiatement, et que la création d’emplois
compense immédiatement leur disparition. L’effort de formation nécessaire pour que la population active s’adapte au changement ne doit pas se tromper de méthode. Inutile de former tout le monde à l’optimisation, au calcul différentiel, à la programmation et à l’apprentissage automatisé : la majorité n’en aura pas besoin, même dans les emplois nouvellement créés.

Si les machines en viennent à créer plus de valeur économique que les humains, comment ces derniers vont-ils « gagner leur vie » ? La course à la rentabilité ne favorise pas les humains, et la nécessité pour chacun d’avoir un emploi devient de plus en plus absurde alors que la technologie progresse. La transformation de l’économie par l’IA annonce bien des maux de tête. Ceci, sans même que la machine ne dépasse l’humain, qui reste encore maître de l’intuition, du bon sens, de la polyvalence et des émotions. J’ajoute que ces questions ne sont que le point d’entrée du débat sur l’impact de l’IA sur le travail. Quelle doit être la réaction du gouvernement à cette transformation ? Le rapport Villani fournit-il une vision adéquate de la question ? L’émergence de monopoles de l’IA est-elle un danger ou une chance ?

La question qui me tient à cœur est bien sûr : allons-nous pouvoir déléguer nos efforts aux machines, afin que le travail soit un choix et non plus une nécessité économique ? Va-t-on dégager l’humain de sa fonction, et lui rendre sa liberté de créer, de découvrir, de vivre enfin ?