L’essor de l’Intelligence Artificielle générative, ou IA générative, transforme de manière significative l’environnement professionnel, suscitant à la fois fascination et appréhension. Alors que l’automatisation des tâches redéfinit les méthodes de travail, il est crucial de reconnaître le maintien de l’importance de l’intelligence humaine.
Cet article explore le déploiement de l’IA générative et son impact évolutif sur le monde du travail, offrant un éclairage précieux sur cette révolution en cours.
1. Intelligence Artificielle générative : comprendre son essence
Les outils d’IA générative tels que ChatGPT, DALL-E, Midjourney, ou DeepMind se multiplient, induisant des changements équivalents à la révolution d’Internet. Ces avancées laissent présager une transformation profonde des méthodes de travail. Malgré cela, il est essentiel de considérer que l’impact des IA génératives peut être plus modéré qu’il n’y paraît. Bien qu’elles engendrent des transformations notables, leur influence dépend largement de leur intégration et de leur utilisation dans nos activités.
L’essor de l’IA générative est le fruit d’avancées technologiques majeures, notamment l’émergence des modèles « transformers » en 2017. Ces modèles mathématiques révolutionnaires ont propulsé l’IA vers des progrès significatifs en matière de génération et de traduction automatique de texte.
Les modèles pré-entraînés, comme les GPT (Generative Pre-trained Transformers), conçus pour appréhender les subtilités des interactions linguistiques, ont acquis une compréhension approfondie de la syntaxe, de la grammaire et de la sémantique des phrases.
Grâce à cette compréhension avancée, l’IA générative peut produire du texte de manière autonome, évaluant la pertinence de chaque mot avec une certaine probabilité. Toutefois, il est crucial de noter que ces modèles résultent d’une synergie entre progrès technologiques et contributions humaines.
Les êtres humains ont joué un rôle clé dans le développement et le raffinement de ces modèles, les nourrissant de données, les évaluant et les ajustant pour garantir leur qualité et leur adaptation aux besoins spécifiques.
Ainsi, l’émergence de l’IA générative est le résultat d’une fusion de connaissances et de progrès technologiques, où l’intelligence humaine et l’intelligence artificielle convergent pour générer de nouvelles perspectives et avancées dans la création de contenu textuel.
2. Humaniser l’Intelligence Artificielle
L’évolution des modèles d’IA générative a conduit à l’apparition de modèles conversationnels, dont l’emblématique ChatGPT. Si vous n’êtes pas familier avec cette tendance, sachez simplement que ChatGPT est un programme informatique créé par Open AI, une entreprise spécialisée dans l’intelligence artificielle. Son objectif est de produire du contenu en répondant à des instructions fournies par un utilisateur.
Ce qui différencie ces nouvelles technologies ? La capacité de les utiliser dans des conversations, mais également leur fondement sur des algorithmes d’apprentissage renforcé par des retours humains. Cette surveillance est essentielle pour maintenir la cohérence du texte généré, éviter les fausses informations et modérer les discussions.
Cependant, même après ce « renforcement humain », discuter avec ChatGPT comme on le ferait avec un ami ou un membre de sa famille reste difficile. Bien que les résultats soient améliorés après l’intervention humaine, le modèle conserve des limitations en termes de raisonnement.
Néanmoins, il reste un atout précieux pour certaines tâches ou pour la recherche d’informations, tant qu’on veille à ce que les données soient fiables.
3. Impact de l’Intelligence Artificielle générative sur le monde du travail
L’IA n’est plus de la science-fiction dans le milieu professionnel. Des chatbots à l’automatisation de certains contrats, elle révolutionne déjà les pratiques professionnelles. Son utilisation croissante pourrait accroître de 7% le produit intérieur brut mondial par an, selon une étude du leader mondial de la banque d’investissement, Goldman Sachs.
Cependant, cette augmentation est conditionnée par l’extension de l’utilisation de ces technologies à l’ensemble des services et des unités commerciales. Par exemple, elles sont déployées dans les équipes marketing pour faciliter la segmentation des clients et prédire les réactions des publics cibles aux campagnes marketing.
- De même, l’IA est utilisée par la direction de la communication pour la traduction automatique de supports dans plusieurs langues et pour la création efficace de contenu. Elle facilite la gestion des communications multilingues et contribue à générer un contenu pertinent.
- Les développeurs bénéficient également de l’IA pour les assister dans la rédaction de code, offrant des suggestions, détectant les erreurs et accélérant le processus de développement.
- Les formateurs peuvent adapter les formats de formation en fonction du public cible grâce à l’IA, offrant des recommandations personnalisées et facilitant l’apprentissage en ligne.
- Dans le secteur financier, l’IA est utilisée pour extraire des informations de vastes ensembles de données financières, accélérant la génération de rapports, de bilans et d’analyses plus précises.
- Les départements des ressources humaines utilisent l’IA pour répondre aux questions des collaborateurs, automatiser les processus de recrutement et d’évaluation des talents, enrichir la base de profils et de talents disponibles.
- Enfin, même les candidats peuvent tirer parti de l’IA pour concevoir leur CV.
Ainsi, les tâches répétitives considérées comme non-intellectuelles sont de plus en plus automatisées grâce à l’IA générative. Cette évolution comporte cependant le risque de réduire le nombre d’offres de stages et de supprimer des postes juniors au sein des entreprises.
Il n’est pas étonnant de constater que les managers et les dirigeants accueillent l’IA générative avec enthousiasme, voyant en elle la possibilité d’une croissance accélérée et d’une plus grande productivité.
Cependant, les salariés expriment plus d’inquiétude, craignant que l’IA générative ne rende leur métier obsolète ou ne dévalorise leur activité. Ils se demandent si elle pourrait conduire à la disparition de leur emploi ou altérer significativement la valeur de leur travail.
En résumé, l’adoption de l’IA générative affectera tous les métiers et aucune profession n’en sera exemptée.
Selon Goldman Sachs, jusqu’à 300 millions d’emplois à temps plein pourraient être supprimés dans le monde, soit 18% de la main-d’œuvre mondiale. Aux États-Unis et en Europe, environ deux tiers des emplois pourraient être automatisés d’une manière ou d’une autre, et un quart totalement pris en charge par l’IA.
Certains métiers émergents, comme les ingénieurs d’assistance, les experts en cybersécurité, les facilitateurs spécialisés dans les interactions entre l’IA et les équipes humaines, les data scientists, les rédacteurs d’instructions, et les inspecteurs d’algorithme, reflètent l’évolution des besoins et des opportunités liés à l’IA.
4. Défis pour les Organisations et les Entreprises
Ne pas manquer le virage
L’avenir de nombreux métiers dépend du déploiement de l’IA générative au sein des organisations. Un retard trop important dans l’adoption ou l’investissement pourrait coûter cher aux entreprises, voire entraîner leur disparition.
Le fossé ne se crée pas entre les emplois automatisables et les emplois créatifs, ni entre les travailleurs manuels et les travailleurs intellectuels, mais entre les entreprises qui embrassent les nouvelles technologies et celles qui retardent ou évitent leur adoption. Pour les emplois comme pour les entreprises, l’IA générative sera autant porteuse de changement que potentiellement destructrice.
Repenser les emplois
Grâce à l’automatisation des tâches, les entreprises pourraient considérablement augmenter leur productivité, permettant à leurs collaborateurs de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Il est essentiel que les organisations réévaluent leurs processus, réorganisent leurs équipes, intègrent ces outils dans leur système d’information et repensent leurs méthodes de collaboration.
L’IA générative redéfinit également les compétences, offrant un accès plus aisé à la connaissance. Certains métiers accueilleront des talents qui en étaient jusqu’à présent exclus, et les critères d’évaluation de leur performance pourraient évoluer.
Ces transformations nécessitent non seulement un encadrement mais aussi un accompagnement. Des experts peuvent aider les entreprises à identifier les bons leviers à actionner, les secteurs à prioriser, les processus et les pratiques à ajuster, ainsi que les nouveaux modes de travail à adopter.
Parler le langage de l’IA
Les entreprises doivent s’assurer que tous leurs collaborateurs soient familiers avec l’IA générative. La formation est incontournable pour ne laisser aucun employé sur le bord de la route.
Ces formations devraient inclure l’acquisition de nouvelles compétences pour familiariser les équipes avec l’IA, mais aussi la réorientation pour accompagner particulièrement les salariés dont les emplois pourraient être menacés par l’introduction de ces nouveaux outils.
Elles doivent favoriser une culture organisationnelle qui encourage l’innovation et l’expérimentation. Ainsi, former les managers et encourager les équipes à repenser leur façon de travailler avec l’IA, tout en maintenant leur esprit critique, est d’une importance capitale.
La redéfinition des valeurs de l’entreprise peut être réalisée par l’équipe chargée des sujets éthiques, le cas échéant. Sinon, c’est une opportunité de mobiliser les équipes autour d’une réflexion commune.
Notre experte recommande d’impliquer, outre le Chief Ethics Officer, des sponsors de haut niveau tels que des membres du comité de direction ou du conseil d’administration, voire d’associer des experts externes tels que des chercheurs ou des personnalités publiques. Le Head of Data Governance est également invité à participer, car il est crucial que le déploiement opérationnel s’appuie sur la gouvernance des données déjà en place.
Une fois validé par l’entreprise, cet ensemble de valeurs déclinées en principes applicables à l’utilisation des données est partagé en interne avec les collaborateurs et en externe.
5. Intelligence Humaine Créative : Un Avenir Prometteur
Nouvelles collaborations
Malgré les progrès rapides de l’IA générative, l’humain conserve une place essentielle. Si les technologies actuelles sont complexes, l’humain l’est tout autant. Les outils d’IA générative ne visent pas à remplacer les êtres humains, mais à les compléter. Cela nécessite que les individus acquièrent les compétences nécessaires pour s’adapter à cette révolution, travailler en harmonie avec ces technologies et en tirer profit.
L’IA générative pousse à recentrer les activités sur les tâches à haute valeur ajoutée, mettant en avant ce qui fait notre humanité : l’empathie, les compétences personnelles et la créativité.
Un Catalyseur de Créativité
Malgré leur intelligence, les outils d’IA générative ont leurs limites. Les concepteurs les utilisent pour stimuler leur créativité et repousser les frontières de leur imagination. Cependant, c’est à eux de concrétiser ces concepts et de leur apporter leur touche personnelle.
L’intelligence humaine demeure stratégique dans l’innovation, la résolution de problèmes complexes, et la communication interpersonnelle. La sélection des initiatives les plus prometteuses nécessite l’expertise et l’intuition des individus, des facultés proprement humaines.Malgré les progrès de l’IA générative, l’intelligence humaine créative reste une ressource inestimable. Les défis complexes et les problèmes insolubles requièrent souvent une combinaison de connaissances spécialisées, de réflexion critique et d’imagination. D’où toute l’importance de reconnaître la complémentarité entre l’IA générative et l’intelligence humaine, pour exploiter le plein potentiel de chaque domaine, tout en préservant ce qui fait de nous des êtres uniques et irremplaçables.
On en discute !