Dans son livre « Adieu à l’aumône », l’économiste Gregory Clark souligne que nous pouvons apprendre une chose ou deux sur nos perspectives d’emploi futures en comparant des notes avec nos amis équins. Imaginez deux chevaux regardant une automobile au début de l’année 1900 et réfléchissant à leur avenir: –
« Je m’inquiète du chômage technologique.
» Viens, viens, ne sois pas un Luddite; nos ancêtres ont dit la même chose lorsque les machines à vapeur ont pris nos emplois dans l’industrie et que les trains ont pris nos emplois en tirant des diligences. Mais nous avons plus d’emplois que jamais aujourd’hui, et nous en avons aussi de meilleurs; je préférerais de loin tirer une voiture légère à travers la ville plutôt que de passer toute la journée à tourner en rond pour alimenter une stupide pompe à puits de mine. »
» Mais que se passe-t-il si ce moteur à combustion interne décolle vraiment?
« Je suis sûr qu’il y aura de nouveaux emplois pour les chevaux que nous n’avons pas encore imaginés. C’est ce qui s’est passé avant, comme avec l’invention de la roue et de la charrue »
Hélas, ces nouveaux emplois pas encore imaginés pour les chevaux ne sont jamais arrivés. Les chevaux qui n’avaient plus besoin de chevaux ont été abattus et non remplacés, entraînant l’effondrement de la population équine américaine d’environ 26 millions en 1915 à environ 3 millions en 1960.
L’extrait ci-dessus combine magnifiquement le bon scénario avec un mauvais scénario. C’est hypothétique et on peut affirmer que nous sommes meilleurs que les chevaux en matière d’intelligence. En ce qui concerne l’impact de l’automatisation et de l’IA sur nos emplois, deux points de vue divergent.
Cela dévorera nos emplois
Selon une étude de McKinsey – la technologie d’aujourd’hui pourrait automatiser 45% des activités que les gens sont payés pour effectuer dans toutes les professions. Environ 60% de toutes les professions pourraient voir 30% ou plus de leurs activités de travail automatisées. Ce n’est pas seulement CELA. Le capital-risqueur Vinod Khosla prédit que la technologie remplacera 80% des médecins. Les pharmaciens ne seront pas nécessaires. La profession juridique sera également touchée en conséquence avec les lois sur l’automatisation et les robots. Ce n’est pas parce que la technologie a créé de nouveaux emplois dans le passé que cela se produira toujours. C’est une vision alarmiste et les amateurs de technologie l’appellent simplement dystopique.
Cela créera plutôt de nouveaux emplois
Le deuxième point de vue est que si la nouvelle technologie rendra certains emplois non pertinents, elle créera également un nouvel ensemble d’emplois et il s’agit simplement d’un cas de requalification. Cela s’est produit dans le passé. Par exemple, avant la révolution industrielle, la plupart des gens étaient engagés dans l’agriculture, mais ils sont rapidement passés à la configuration industrielle de la production. Lorsque l’ordinateur a remplacé certains des emplois industriels manuels, il a créé des emplois de programmation. Cela les a peut-être aidés à obtenir plus de temps libre de loisirs et d’activités récréatives. Selon les partisans de ce point de vue, les nouvelles technologies améliorent le potentiel humain et le taux de création de nouveaux emplois par la technologie sera plus rapide que le taux de destruction des emplois existants.
Pendant que les experts continuent de débattre de ce qui se passera à l’avenir, personne n’a la boule de cristal. En même temps, le progrès de la technologie est imparable car il nous profite globalement. Grâce à la technologie, nous aurons peut-être tous un jour de l’énergie presque gratuite et de la nourriture illimitée. Le pétrole cédera la place à des sources d’énergie naturelles comme l’énergie solaire qui est pratiquement partout. Le panneau solaire à partir d’argent plus fin en silicium est devenu très efficace. Au rythme de sa croissance, il est à quelques décennies de répondre à 100% des besoins énergétiques actuels. Cette énergie propre et durable peut être utilisée pour obtenir de l’eau propre et peut enrichir l’agriculture pour produire une nourriture presque illimitée.
L’IA ressemblera beaucoup à l’électricité dans quelques années. Comme nous avons tout électrifié plus tôt, l’IA cognitisera tous les objets autour, y compris les humains. La majeure partie du travail que nous faisons aujourd’hui se fera par l’IA de la manière la plus économique et la plus efficace. Mais nous avons encore besoin d’emplois, Voltaire écrivait en 1759 que « le travail tient à distance trois grands maux: l’ennui, le vice et le besoin ».
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Intelligence artificielle étroite (ANI)
La chose la plus facile à apprendre pour une IA est les compétences que nous apprenons en tant qu’expert dans un domaine étroit. Un travail de négociation d’actions et de gestion de placements qui peut être articulé sous la forme d’un ensemble de règles prédéfinies, peut très probablement être remplacé par un algorithme d’IA robuste. Cela ne signifie pas toujours que ces emplois sont peu créatifs ou innovants, mais ils sont limités à un domaine spécifique et l’IA alimentée par des réseaux de neurones peut très facilement les apprendre en un rien de temps. Un exemple en est le jeu d’échecs. Il y a quelques années à peine, on pensait que c’était l’un des plus grands défis cognitifs que l’IA puisse jamais surmonter. Mais aujourd’hui, les compétitions d’échecs, les observateurs continuent de vérifier si les participants ne trichent pas en regardant un ordinateur. L’IA a largement dépassé les humains en jouant aux échecs. Deep blue d’IBM a vaincu Gary Casparov en 1995.
Intelligence générale artificielle (AGI)
Cela peut être traduit de manière lâche par du bon sens. Les compétences les plus difficiles à apprendre pour les ordinateurs sont celles acquises par un enfant au cours des 7 premières années de son âge. Il comprend des choses comme l’escalade des escaliers, les compétences linguistiques, le raisonnement logique, etc. Cela ne concerne que l’architecture large du développement du cerveau. Nous ne savons pas comment ils fonctionnent exactement. Le plus difficile pour un robot est de plier une collection de linge (supposons qu’il y ait une serviette, une chemise, une cravate et vos chaussettes). Ce sont essentiellement des activités qui ont une forte composante de créativité et d’innovation. On ne peut pas les mettre dans des règles.
Dans un environnement professionnel, si vous pouvez évaluer que votre travail peut être effectué par un étudiant fraîchement diplômé avec quelques mois de formation, vous pouvez supposer en toute sécurité que votre travail pourrait être à haut risque.
Super Intelligence artificielle (ASI)
Cette étape est également connue sous le nom de singularité lorsque l’IA va éclater et se multiplier pour créer un système qui sera pratiquement incompréhensible et incontrôlable pour les humains. Ce ne sera pas comme les robots indestructibles des films de science-fiction hollywoodiens, mais ce sera plutôt comme des logiciels invisibles tirant parti d’une capacité de traitement en réseau géante et d’une puissance de calcul illimitée. Très probablement, ils ne peuvent pas nous tuer, juste que les humains n’ont pas tué tous les animaux sur cette planète bien que nous puissions techniquement le faire.
En fin de compte, la seule chose qui peut protéger votre travail de l’IA est l’apprenabilité – la capacité et la volonté d’apprendre de nouvelles choses. C’est une cible en mouvement, mais cela ne peut être qu’une réponse certaine dans un avenir incertain dominé par l’IA et l’automatisation.
Mishra est un professionnel du logiciel avec plus de 20 ans d’expérience avec des sociétés informatiques et de conseil de premier plan. Il travaille également avec des universités en tant que mentor de startups dans le domaine des nouvelles technologies.
