264
Anticiper les impacts économiques et sociaux
de l’intelligence artificielle
Groupe de travail 3.2, janvier-mars 2017
Analyse du groupe de travail
L’intelligence artificielle est un sujet “chaud” : elle bénéficie d’une dynamique, d’un
momentum, qui cristallise les attentions et les énergies. Il faut donc agir maintenant pour en
tirer parti.
Cette attention récente est fondée sur les progrès spectaculaires obtenus par la recherche en la
matière. Il en résulte un accroissement brusque et imprévisible des tâches potentiellement
automatisables qui amène à s’interroger sur les activités humaines. On passe d’un scénario de
polarisation, dans lequel les emplois très manuels, d’une part, et les emplois basés sur les
talents, d’autre part, semblaient préservés de l’automatisation, à un scénario de transformation
qui touche potentiellement beaucoup plus de monde. C’est pourquoi la thématique de la
disparition d’un grand nombre d’emplois tend à monopoliser le débat et à occulter tout
raisonnement.
Le but de cette note est de sortir d’une vision simpliste (compréhension “magique” de l’IA,
focalisation sur la disparition massive d’emplois, idée que l’IA nous tombe dessus quoi que l’on
fasse induisant une passivité devant le choc annoncé). Une telle analyse a pour le moment
empêché de mettre en avant les perspectives positives réelles (gains de productivité dans les
entreprises, amélioration de la qualité des services) comme les alertes essentielles : danger de
perte d’indépendance économique, absence de gouvernance des transformations, sous-estimation
des impacts sur la vie quotidienne, en particulier dans le monde du travail, et nécessaire
inventivité dans les accompagnements, en particulier par l’appareil de formation.
Ce document a une triple ambition :
1. Clarifier l’acception de l’intelligence artificielle et son intégration dans la production. Il s’agit
principalement d’apprentissage machine – la capacité d’un logiciel informatique à reproduire
avec une très bonne qualité certaines aptitudes humaines dès lors que des données
d’entraînement en quantité suffisante sont disponibles. Ces dispositifs sont utilisés pour la
reconnaissance de la voix, le classement d’images, de sons, de vidéo, le traitement de texte, par
exemple la traduction automatique.
Anticiper les impacts économiques et sociaux
de l’intelligence artificielle
Groupe de travail 3.2, janvier-mars 2017
Analyse du groupe de travail
L’intelligence artificielle est un sujet “chaud” : elle bénéficie d’une dynamique, d’un
momentum, qui cristallise les attentions et les énergies. Il faut donc agir maintenant pour en
tirer parti.
Cette attention récente est fondée sur les progrès spectaculaires obtenus par la recherche en la
matière. Il en résulte un accroissement brusque et imprévisible des tâches potentiellement
automatisables qui amène à s’interroger sur les activités humaines. On passe d’un scénario de
polarisation, dans lequel les emplois très manuels, d’une part, et les emplois basés sur les
talents, d’autre part, semblaient préservés de l’automatisation, à un scénario de transformation
qui touche potentiellement beaucoup plus de monde. C’est pourquoi la thématique de la
disparition d’un grand nombre d’emplois tend à monopoliser le débat et à occulter tout
raisonnement.
Le but de cette note est de sortir d’une vision simpliste (compréhension “magique” de l’IA,
focalisation sur la disparition massive d’emplois, idée que l’IA nous tombe dessus quoi que l’on
fasse induisant une passivité devant le choc annoncé). Une telle analyse a pour le moment
empêché de mettre en avant les perspectives positives réelles (gains de productivité dans les
entreprises, amélioration de la qualité des services) comme les alertes essentielles : danger de
perte d’indépendance économique, absence de gouvernance des transformations, sous-estimation
des impacts sur la vie quotidienne, en particulier dans le monde du travail, et nécessaire
inventivité dans les accompagnements, en particulier par l’appareil de formation.
Ce document a une triple ambition :
1. Clarifier l’acception de l’intelligence artificielle et son intégration dans la production. Il s’agit
principalement d’apprentissage machine – la capacité d’un logiciel informatique à reproduire
avec une très bonne qualité certaines aptitudes humaines dès lors que des données
d’entraînement en quantité suffisante sont disponibles. Ces dispositifs sont utilisés pour la
reconnaissance de la voix, le classement d’images, de sons, de vidéo, le traitement de texte, par
exemple la traduction automatique.