Avec l’intelligence artificielle, il ne s’agit pas d’être meilleur que l’homme, mais surtout, meilleur que certaines fonctions que l’homme sait faire. Depuis l’étude d’Oxford de 2013 qui disait que 50% des emplois aux Etats-Unis allaient être automatisés, on a fait du chemin. Dernière étape, le rapport du McKinsey Global Institute de janvier 2017 , qui rentre dans le détail des séries de tâches qui font un emploi.

Beaucoup de tâches vont être fortement automatisées. Mais beaucoup d’emplois survivront. Et  d’autres vont être créés. Il ne faut pas non plus se voiler la face : si on automatise certaines fonctions, oui, on engage une relation de complémentarité entre une personne et une machine. Mais à partir du moment où on remplace certaines tâches qui étaient faites par des hommes…

Allez aujourd’hui dans les sièges sociaux du CAC40, regardez combien il y avait d’assistantes de direction il y a cinq ans et combien il y en a aujourd’hui. C’est la même chose pour les agences de voyage. Le discours de complémentarité est indispensable, mais il y a aussi un effet de remplacement et d’automatisation. A-t-on affaire à une construction destructrice ou à une destruction créatrice ?

On connait bien le mouvement schumpeterien de destruction créatrice, dans lequel on perd certains emplois, avec une grande transition où des destins personnels sont parfois brisés, durement. Mais beaucoup d’emplois sont créés, en volumes bien supérieurs. Surtout, le niveau de vie moyen augmente pour tous, et dans tous les domaines.

La question de l’équilibre entre construction destructrice et destruction créatrice se pose pour la première fois, du fait de la vélocité et de la magnitude de la révolution de l’IA. Elle ne semble pas se décliner sur un siècle, mais sur une période beaucoup plus courte, d’une vingtaine d’années… et elle touche un volume démographique bien supérieur à ce qu’on a connu.

La première révolution industrielle de la vapeur, touchait un milliard d’êtres humains. La deuxième, celle du pétrole, un peu moins de 2 milliards. La troisième, dans les années 50 avec l’informatique, 2,5 milliards. Nous sommes aujourd’hui plus de 7 milliards d’habitants sur cette planète. Organiser la grande transition sur 20 années plutôt que 200 et avec 7 milliards plutôt qu’un milliard… ça ne va pas être facile.

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Dans l’articulation du couple homme/machine, il faut  trouver la complémentarité, ce en quoi la machine va pouvoir faire mieux que nous, en nous dé-biaisant et en réalisant une série de tâches avec un rapport coût/effort et une productivité bien supérieure. L’IA  n’est pas de l’intelligence artificielle, mais surtout, de l’intelligence collective. Les hommes développent, éduquent, paramètrent, déploient, testent et vendent ces algorithmes : ils sont à l’entrée et à la sortie.

Il ne faut pas insulter l’avenir : aujourd’hui, les meilleurs experts en matière d’apprentissage profond vous disent que ce sont des boites noires, qu’on ne peut pas comprendre la façon dont ils s’auto-gèrent. C’est ce qu’ils nous disent, probablement parce qu’ils sont habitués à évoluer dans un environnement contraint. Un ingénieur n’a pas l’habitude de réfléchir avec un budget de recherche de 200 milliards de dollars. C’est normal. Mais au travers du marché et des programmes de subvention, nous avons les moyens, sur une dizaine d’années, de mobiliser les capitaux pour mettre sur la table de ces ingénieurs des milliards de dollars. Si on en fait quelque chose d’important alors on se met aussi en capacité de trouver des solutions.

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