La collaboration entre l’humain et l’IA dans l’avenir du travail

Erik Brynjolfsson, directeur de l’initiative sur l’économie numérique du MIT, a déclaré que les technologies de l’IA avaient franchi un palier important.

En effet, lors de son discours au MIT Sloan CIO Symposium de cette année, il avait expliqué que l’intelligence artificielle peut désormais égaler, voire surpasser les humains dans certaines compétences (par exemple: la reconnaissance d’image).

Cependant, selon Brynjolfsson, IAG (ou Intelligence Artificielle Générale), qui est le point où les machines vont égaler les capacités intellectuelles de l’homme, est encore loin d’être atteint. Les machines dépassent toutefois les capacités humaines dans certains domaines, offrant d’innombrables opportunités et avantages aux entreprises.

La main-d’œuvre du futur inclura « encore » des humains

Dans deux articles publiés récemment par l’Association Américaine de l’Economie et la Science, Brynjolfsson et ses collègues ont traité une série de questions pour identifier les tâches auxquelles l’intelligence artificielle est maintenant adaptée.

Ils ont ensuite appliqué cet ensemble à la base de données O * Net (une base de données contenant des descriptions détaillées du monde du travail) de 964 professions aux États-Unis.

Les résultats de la recherche sont les suivants: chaque travail implique 20 à 30 tâches distinctes. Dans la plupart des cas, l’apprentissage statistique est en mesure d’accomplir certaines tâches mieux que les humains dans une profession donnée.

Ceci dit, les machines ne sont pas encore capables d’accomplir toutes les tâches requises de meilleure façon qu’un humain.

Pour Brynjolfsson, la plupart des emplois seront bel et bien gérés communément par des machines et des humains.

Cela conduit donc à un «partenariat» entre l’homme et les machines (également appelés robots collaborateurs ou co-bot) afin d’accomplir le travail de manière plus efficace.

Elisabeth Reynolds, à la fois directrice exécutive du groupe « Le travail du futur » du MIT et membre du panel, a déclaré que 5% seulement de la population active serait remplacée par l’IA, citant une étude réalisée par McKinsey.

Elle a déclaré que l’introduction du co-bot permettra aux travailleurs ayant des tâches routinières de se focaliser sur autre chose, comme le rappelle une étude de Gartner, dans laquelle ils ont établi que l’IA éliminerait 1,8 million d’emplois d’ici 2020 mais créerait, en contrepartie, environ 2,3 millions d’emplois dans cette même période.

Reynolds a suggéré: «En tant que CIO, vous devez examiner les différents ensembles de compétences qui génèrent la meilleure flexibilité possible».

Au cours de son intervention, Reynolds a cité l’exemple de FedEX: la société a décidé d’introduire des robots pour transporter des marchandises dans leur entrepôt en Caroline du Nord.

Ils ont prédit que 25 des 1 300 personnes qui y travailleraient seraient remplacées et ont fini par créer 100 emplois chaque année.

Cependant, vous avez également d’autres exemples, à l’instar des centres de distribution Amazon, dans lesquels l’introduction de robots a rendu les tâches humaines moins diversifiées et moins mobiles.

Reynolds a déclaré « Nous devons réfléchir à la manière dont les humains sont avantagés et quelles compétences apportent-ils à un travail lors de la conception de technologies ».
 

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Les défis de la main d’œuvre IA

La main-d’œuvre américaine contient 6 millions de chômeurs pour environ 6 millions d’emplois vacants. Selon Iyad Rahwan, professeur de développement de carrière chez AT & T, ce paradoxe pourrait s’expliquer par un déficit de compétences.

Mais selon les recherches de Rahwan, pour obtenir un emploi bien rémunéré, il faudrait un meilleur niveau  d’éducation et de compétences analytiques, ce qui est peut être plus difficile à atteindre.

Les discussions ont permis de constater qu’il existe une inadéquation des compétences aux États-Unis. En effet, le nombre d’emplois hautement qualifiés est en forte croissance, toutefois, on observe un manque de personnes issues des marchés régionaux pour les occuper.

Cela peut en partie s’expliquer par les restrictions aux frontières, puisque moins de 2% des Américains traversent les frontières entre les différents États chaque année.

Les futures méthodes d’intégration de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage statistique dans le travail sont contrôlées par des humains.

A en croire l’opinion du panel, nous devons réfléchir profondément à la manière dont l’apprentissage automatique peut compléter le travail existant et le rendre plus efficace et efficient.

La santé aujourd’hui est un secteur qui compte un grand nombre d’applications pour la robotique et l’IA.

Par exemple, les robots d’assistance physique peuvent aider les humains dans certaines activités, telles que soulever des patients dans des situations difficiles mais la capacité de compilation de données peut également aider les médecins à établir de meilleurs diagnostics pour les patients.

Reynolds dit que, pour préparer l’avenir du travail, les CIO devraient chercher à recruter pour l’adaptabilité.

Le panel a également noté que, les emplois devront changer, les entreprises devraient offrir à leur main-d’œuvre des possibilités d’apprentissage continues tout au long de la vie dans la mesure où l’automatisation pourrait modifier la nature de leur travail.

L’un des plus grands défis lors de la mise en œuvre d’une IA est de s’assurer que vos données sont à jour et de refléter un processus sous-jacent.

A titre d’exemple, si vous cherchez à optimiser quelque chose liée à la logistique ou au transport et qu’une nouvelle réglementation entre en vigueur, cela pourrait indirectement avoir un impact considérable sur votre entreprise.

Donc, pour avoir des modèles prédictifs efficaces, vous ne devez pas former vos modèles d’apprentissage automatique uniquement sur des données historiques non mises à jour et les déployer au besoin, car si vous ne tenez pas compte des changements survenus dans le monde réel, vous pourriez passer à côté d’occasions d’optimiser votre entreprise. «Les algorithmes doivent apprendre continuellement» a déclaré Rahwan.

Selon Brynjolfsson, un constat s’avère être imminent : D’un côté, la technologie numérique continuera à progresser à un rythme haletant.

En contrepartie, les compétences, les organisations et les institutions actuelles sont toujours à la traîne, Il a ajouté « que le statu quo ne résoudra pas le problème, il devient de plus en plus urgent de réinventer les compétences, les organisations et les institutions pour pouvoir suivre le rythme ».

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