Le miracle numérique : La grande révolution de l'IA

Certes, l’intelligence artificielle (IA) a connu des débuts difficiles, mais il semble qu’aujourd’hui elle a les capacités de transformer la nature du travail dans de nombreux secteurs, et ce, dans le cadre d’une nouvelle révolution industrielle. C’est ce que soutient Felicia Ljungvall de Sopra Steria Suède.
par Felicia Ljungvall - PR Manager, Sopra Steria
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Il y a encore 200 ans, trois Suédois sur quatre travaillaient dans l’agriculture. Depuis, l’Homme a été témoin de trois révolutions industrielles : la mécanisation, l’électrification et la numérisation. 

Ces changements ont complètement transformé la nature du travail en Suède. Aujourd'hui, seuls 2% des Suédois travaillent dans l’agriculture, tandis que 75% sont employés dans le secteur des services, sur des postes qui n’existaient même pas il y a 200 ans. 

Aujourd’hui, de nouveaux services d'IA sont lancés quasiment chaque jour, ce qui signifierait pour certains que nous sommes en train d’entrer dans une nouvelle révolution industrielle. 

Dans le premier épisode de notre nouvelle série YouTube “Le Miracle Numérique”, nous posons la question : l’IA créera-t-elle une nouvelle révolution et, si oui, comment cela affectera-t-il notre travail ? 

Les origines du développement de l'IA 

Les travaux sur l’IA ne datent pas d’hier, et comme c’est le cas pour beaucoup d’autres technologies, ils se sont construits par étapes. A l’origine les attentes et les espoirs sur l’IA ont été très élevés mais n’ont pas donné les résultats escomptés. 

Cela a conduit à une réticence à investir dans la technologie, et donc à un ralentissement des recherches. Cependant, il y a un peu plus de 5 ans, l’IA a connu un développement rapide et soudain grâce à de vastes quantités de données et d’informations et à la création de nouvelles fonctionnalités, ce qui a conduit à une nette amélioration de ses capacités. 

Depuis, l'IA a acquis la capacité de prendre en charge de nombreuses fonctions cognitives traditionnellement réalisées par les humains, fonctions que nous n’avions précédemment pas réussi à digitaliser. Les algorithmes sont devenus plus intelligents, parfois plus que les humains. C'est l’origine de cette nouvelle révolution de l'IA. 

Quels sont les métiers affectés par l'IA ? 

L'ampleur de l’impact de l'IA varie selon les professions. L’Université d’Örebro a développé un modèle pour examiner cela. Il se fonde sur 52 compétences différentes qui peuvent être classées en quatre groupes : cognitives, physiques, psychomotrices et sensorielles. Les professions sont ensuite évaluées en fonction de l’importance de ces 52 compétences. 

En utilisant ce modèle, les chercheurs ont constaté que les professions cognitives non physiques et non sociales sont les plus exposées à l'IA, comme c’est le cas des économistes et des développeurs. 

En revanche, les pompiers et les infirmiers y sont moins exposés car leurs emplois sont plus exigeants sur les plans physique, psychologique et social. 

Comment les métiers sont-ils affectés par l’IA ? 

Pour avoir une image plus claire de la façon dont l'IA affectera notre travail, il faut se demander si c’est une technologie substitutive ou habilitante. 

Les technologies substitutives rendent certains emplois et compétences obsolètes, comme le métier à tisser, qui a failli faire disparaître la profession de tisserand. 

Les technologies habilitantes, en revanche, rendent les gens plus productifs et peuvent même créer des emplois entièrement nouveaux. Par exemple, l’invention du télescope a ouvert la science à de nouveaux domaines et de nouvelles pratiques sans nuire à un métier en particulier. 

Alors, l'IA sera-t-elle substitutive ou habilitante ? Sans doute les deux. 

Aujourd’hui, par exemple, l’IA peut être utilisée pour sa capacité à reconnaître les changements tissulaires dans les images radiologiques. Ainsi l'apprentissage automatique peut analyser de nombreuses images pour déterminer la présence d’une tumeur cancéreuse ou d’une altération tissulaire. 

Dans ce cas, l'IA a une marge d'erreur d'environ 7,5 % contre 3,5% pour un radiologue, ce qui signifie que l'humain a un meilleur diagnostic. 

Cependant, si l’on combine les décisions de l'IA avec celles des humains, la marge d'erreur peut être réduite à 0,5 %. Cela démontre que les humains et l'IA n’ont pas les mêmes capacités pour détecter, par exemple, une tumeur cancéreuse, mais que grâce à la fusion de ces deux intelligences, il est possible d’affiner considérablement les diagnostics. 

Les idées présentées dans cet article de blog se fondent sur des entretiens avec Daniel Akenine, Responsable National des Technologies chez Microsoft, et Erik Engberg, doctorant en économie à l’Université d’Örebro.

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