La conversation autour de l'intelligence artificielle et de l'automatisation semble dominée soit par les prophètes de malheur qui craignent que les robots ne supplantent tous les humains dans la main-d'œuvre, ou les optimistes qui pensent qu'il n'y a rien de nouveau sous le soleil. Mais le professeur du MIT Sloan Erik Brynjolfsson et ses collègues disent que le débat doit prendre un ton différent.
Une nouvelle recherche révèle que des tâches spécifiques au sein des emplois, plutôt que des professions entières elles-mêmes, sera remplacé par l'automatisation dans un proche avenir, certains emplois étant plus touchés que d'autres.
"Nos résultats suggèrent qu'un changement est nécessaire dans le débat sur les effets de l'IA :loin de l'accent commun sur l'automatisation complète de l'ensemble des emplois et le remplacement professionnel omniprésent vers la refonte des emplois et la réingénierie des pratiques commerciales, " écrivent les chercheurs dans un article publié en mai dans l'American Economic Association Papers and Proceedings. Le travail est de Brynjolfsson, le professeur Tom Mitchell du département d'apprentissage automatique de l'Université Carnegie Mellon, et Daniel Rock, doctorant et chercheur à l'Initiative MIT sur l'économie numérique.
"Malgré ce que dit Hollywood, on est très loin de l'intelligence artificielle générale. C'est l'IA qui peut faire tout ce qu'un humain peut, " Brynjolfsson a déclaré. "Nous n'avons rien de proche de cela. Nous ne le ferons pas pendant des décennies, à moins qu'il n'y ait une percée incroyable."
Ce que nous avons, ce sont de puissants systèmes d'IA étroits, Brynjolfsson a dit, qui sont capables de résoudre certains, des problèmes spécifiques à des niveaux de précision humains ou surhumains, utilisant généralement des réseaux de neurones profonds. Ces technologies sont aptes à des tâches impliquant l'analyse prédictive, reconnaissance de la parole et de l'image, et le traitement du langage naturel, entre autres.
"Mais ce n'est pas tout, ce sont des choses, " a-t-il dit. " Cela soulève la question évidente :quelles sont les tâches que cette incroyable IA peut bien faire, et quelles sont les tâches qu'ils ne peuvent pas faire ? »
Pour répondre à ces questions, les chercheurs ont développé une rubrique de 23 questions pour déterminer si une tâche est adaptée à l'apprentissage automatique. Le score élevé ou faible d'une tâche dans la rubrique indique à quel point elle peut être sujette à l'automatisation et à l'apprentissage automatique, dit Brynjolfsson. Lui et Tom Mitchell ont publié la rubrique originale dans le journal Science en décembre, 2017.
" N'importe quel manager pourrait prendre cette rubrique, et s'ils envisagent d'appliquer l'apprentissage automatique [à une tâche], cette rubrique devrait leur donner quelques conseils, " dit-il. " Il y en a beaucoup, de nombreuses tâches adaptées au machine learning, et la plupart des entreprises n'ont fait qu'effleurer la surface."
Les chercheurs ont voulu pousser l'idée plus loin. Puisqu'un travail n'est qu'un ensemble de tâches diverses, il est également possible d'utiliser la rubrique pour mesurer l'adéquation de professions entières à l'apprentissage automatique. En utilisant les données du Bureau fédéral des statistiques du travail, c'est exactement ce qu'ils ont fait - pour chacune des plus de 900 professions distinctes de l'économie américaine, des économistes et PDG aux chauffeurs de camion et aux enseignants.
« Les technologies d'automatisation ont toujours été le principal moteur de l'augmentation de la productivité industrielle. Elles ont également systématiquement perturbé l'emploi et la structure des salaires, " écrivent les chercheurs. " Cependant, notre analyse suggère que l'apprentissage automatique affectera des parties de la main-d'œuvre très différentes des vagues d'automatisation précédentes… La technologie d'apprentissage automatique peut transformer de nombreux emplois dans l'économie, mais l'automatisation complète sera moins importante que la réingénierie des processus et la réorganisation des tâches."
Radiologues, par exemple, ont 26 tâches distinctes associées à leur travail, dit Brynjolfsson. La lecture d'images médicales est une tâche bien adaptée à l'apprentissage automatique, les ordinateurs commençant à devenir meilleurs en reconnaissance d'images que les humains. Mais les compétences interpersonnelles telles que la transmission d'informations sur les soins de santé à un patient ne sont pas aussi facilement ou efficacement exécutées par des machines, il a dit.
« Dans presque toutes les professions, il y a au moins certaines tâches qui pourraient être affectées, mais il y a aussi de nombreuses tâches dans chaque profession qui ne le seront pas. Cela dit, certaines professions ont relativement plus de tâches susceptibles d'être affectées par l'apprentissage automatique", a déclaré Brynjolfsson, notant qu'un métier comme celui de concierge pourrait être, et est d'être, principalement remplacés par des services basés sur l'apprentissage automatique d'entreprises comme Google. Des emplois comme les massothérapeutes, qui n'ont pas beaucoup de potentiel pour l'apprentissage automatique, sont probablement les moins touchés, selon l'étude.
Les chercheurs ont recommandé d'examiner les tâches au sein de chaque profession qui ont un potentiel élevé d'être automatisées par l'apprentissage automatique, les séparant des tâches qui ne le font pas, et réorganiser le travail pour correspondre à ces développements. L'apprentissage automatique pourrait faire les tâches pour lesquelles il est idéal, ils écrivent, alors que le travail humain pourrait être libéré pour faire plus d'activités pour lesquelles l'apprentissage automatique n'est pas bien adapté, avec un effet net d'augmentation de la rentabilité.
Cela ne veut pas dire que les nouveaux développements de l'apprentissage automatique ne pourraient pas avoir un impact plus large sur l'emploi et l'économie à l'avenir, écrivent les chercheurs. "Pour correspondre à l'évolution de l'état de l'art du ML à l'avenir, il faudra mettre à jour la rubrique en conséquence, " ils écrivent.
