L’IA n’est pas seulement l’avenir, c’est aussi le présent. Et maintenant que le métavers est également de la partie, la révolution de l’IA s’accélère encore, ouvrant un nouveau champ des possibles. Alors de quoi parlons-nous concrètement, et qu’est-ce que cela signifie pour l’avenir du travail ?

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle (IA) est la science qui permet de créer des machines dotées de compétences humaines : elles peuvent notamment planifier, déduire, communiquer et apprendre.

Ces machines nous facilitent la vie, réduisent les coûts et boostent l’efficacité et la rentabilité. Mais des craintes sont souvent exprimées quant au potentiel de perturbation négative de l’IA, en particulier sur le marché du travail, lorsque les machines prennent en charge des tâches routinières de bas niveau.

Il existe différents types d’IA, qui ont tous une profonde influence sur la façon dont nous travaillons aujourd’hui et dont nous travaillerons à l’avenir :

Machine learning

Ce type d’IA est capable « d’apprendre » à partir de séquences repérées dans des données. Cette technologie est révolutionnaire car, plutôt que d’être programmé, le logiciel peut analyser les données qui lui sont fournies pour faire des prédictions, créer des règles ou formuler des recommandations d’action. L’apprentissage profond pousse ce processus un peu plus loin, en réduisant davantage l’intervention humaine et en permettant l’utilisation de plus grands ensembles de données. Il est à l’origine de certains des progrès récents en matière de reconnaissance de la parole et d’images, et de traitement du langage naturel. Mais la qualité du machine learning dépend des données utilisées pour l’alimenter : par exemple, si ces données sont biaisées, les résultats de l’IA le seront également. Les systèmes d’IA générative, comme ChatGPT, sont un exemple d’application du machine learning.

Robotique

Les organisations utilisent des robots pour automatiser des tâches physiques à distance ou à l’aide d’algorithmes ou de capteurs. Outre les bras robotisés sur les chaînes de production, les robots ont de nombreuses utilisations aujourd’hui, qu’il s’agisse de l’assistance à la chirurgie ou de l’inspection des égouts, par exemple.

Traitement automatique du langage naturel

Malgré leurs grandes capacités, les ordinateurs ont traditionnellement du mal à comprendre le langage humain, à y répondre et à le générer. Le traitement automatique du langage naturel (TALN) remédie à cette situation grâce au machine learning. Le TALN a diverses applications, de la traduction, la reconnaissance vocale et la transcription à l’extraction d’informations à partir de rapports.

Parlons de l’avenir du travail

Nous nous efforçons de fournir des réponses à certaines des questions les plus essentielles sur le travail dans le métavers. Cela pourrait vous intéresser.

Quelle est la différence entre IA et automatisation ?

Quelle est la différence entre IA et automatisation ?

Les termes « IA » et « automatisation » sont souvent utilisés sans distinction. Ces notions ne sont pourtant pas tout à fait identiques, bien que leur objectif est d’aider les êtres humains en prenant en charge les tâches routinières et répétitives. L’automatisation se rapporte à la programmation de machines pour effectuer des tâches, tandis que l’IA concerne les machines qui apprennent automatiquement en reconnaissant des modèles à travers les données.

L’IA est-elle l’avenir ?

L’IA est déjà profondément ancrée dans la vie quotidienne et le monde du travail. Tout, des assistants personnels numériques aux appareils intelligents, des achats en ligne aux robots industriels, est rendu possible par l’IA. Nous n’en sommes pas toujours conscient·es, mais presque chacun·e d’entre nous utilise l’IA d’une manière ou d’une autre, dans la sphère privée ou professionnelle.

Même si des spécialistes s’inquiètent de la généralisation de l’IA et du manque de réglementations, il ne fait pas de doute qu’elle va jouer un rôle fondamental dans le monde du travail.

La collaboration entre êtres humains et IA

La collaboration entre êtres humains et IA

La collaboration entre les êtres humains et l’IA est toujours en évolution. Deux grands sujets émergent autour de ce thème.

Automatisation et destruction de postes

Comme l’IA permet d’automatiser et d’effectuer des tâches routinières, certains postes n’auront plus besoin d’être pourvus et la main-d’œuvre risque d’en pâtir.

77 % des personnes ayant répondu à un sondage Forbes Advisor se disent inquiètent des destructions de postes que l’IA pourrait engendrer dans un avenir proche. Et selon McKinsey, l’IA pourrait bouleverser les emplois de 400 millions d’actif·ves dans le monde.

Selon le « Rapport sur l’avenir de l’emploi » du Forum économique mondial, 25 % des emplois subiront des effets négatifs dans les cinq ans, et environ 26 millions de postes administratifs seront supprimés.

Les autres secteurs touchés par l’automatisation seront notamment les services administratifs et légaux, l’architecture et l’ingénierie, le commerce et la finance, la gestion, la vente, la santé ainsi que l’art et le design.

Création et transformation de postes

Malgré les inquiétudes qui pèsent sur le marché du travail, on prévoit également de nombreuses créations de postes grâce à l’automatisation. En 2022, 39 % des entreprises ont indiqué avoir embauché des ingénieurs logiciel et 35 % ont recruté des data engineers à des postes liés à l’IA. On prévoit également que l’IA créera environ 97 millions d’emplois.

De plus, dans le cas de nombreux emplois, l’IA n’automatise pas tout, mais seulement les tâches les plus routinières, comme la paie ou l’extraction d’informations à partir de documents, par exemple. Une supervision humaine du processus est également toujours nécessaire afin d’intervenir si les choses tournent mal.

Ainsi, plutôt que de remplacer les humains, l’IA travaillera à leurs côtés, les aidant à mieux travailler et à se concentrer sur les éléments les plus créatifs et les plus satisfaisants de leur travail. Par exemple, bien que l’IA puisse être utilisée pour aider à établir des diagnostics médicaux, il appartiendra toujours au corps médical de traiter les patient·es.

L’IA s’accompagne d’une demande croissante en profils ayant des compétences techniques, comme les programmeur·ses, les statisticien·nes, les scientifiques et les analystes de données, ainsi que pour des personnes ayant une intelligence créative et émotionnelle, que l’IA ne peut pas fournir.

Le monde du travail en pleine évolution

De ChatGPT au métavers, l’IA progresse dans divers domaines.

  • Métavers : les technologies de réalité virtuelle et de réalité augmentée permettent de créer un Internet dans lequel vous pouvez entrer, que ce soit pour jouer, vous divertir ou travailler. Les espaces virtuels partagés se fondront dans le monde physique et transformeront la collaboration, la communication et la formation professionnelle.

  • Prévention de la fraude : en analysant un grand nombre de transactions, l’IA peut révéler des tendances en matière de fraude. Elle peut alors bloquer automatiquement les transactions suspectes ou les signaler pour qu’une enquête plus approfondie soit menée. Il est également possible d’utiliser l’IA en cybersécurité pour reconnaître et bloquer les menaces.

  • Bots de discussion et assistants numériques : les capacités des bots de discussion se développent au même rythme que le TALN, ce qui leur permet de communiquer plus naturellement avec les utilisateur·ices au lieu de se contenter de répondre par de simples « Oui » ou « Non ». Le service clientèle gagne ainsi en qualité, et le personnel peut se consacrer aux demandes clients les plus complexes.

  • IA et santé : l’Organisation mondiale de la Santé estime que d’ici 2030, il manquera 18 millions de professionnels de santé dans le monde. L’IA pourrait apporter une partie de la solution à ce problème en automatisant les tâches de routine, en améliorant la productivité et, surtout, en donnant au personnel plus de temps à consacrer aux patient·es. L’IA est déjà utilisée dans de nombreuses sphères, notamment la gestion des hôpitaux, le diagnostic médical et les applications axées sur les patient·es.

L’IA explicable

L’IA ne fonctionne pas en vase clos. Son utilisation par les entreprises dans leurs prises de décisions soulève des questions de transparence, de confidentialité, d’équité et de responsabilité. C’est là qu’intervient l’IA explicable (XAI). Elle vise à faire en sorte que les raisonnements des algorithmes soient compréhensibles par les humains. Elle est également essentielle pour aider à la détection des erreurs de l’intelligence artificielle.

L’IA dans le domaine des ressources humaines

En plus d’automatiser les tâches de routine, comme la paie, l’IA transforme le recrutement. Elle peut prendre en charge le long processus de filtrage des profils, en présélectionnant les candidats et en planifiant les entretiens, par exemple. Le processus est donc beaucoup plus efficace, surtout au début du recrutement, ce qui permet de gagner énormément de temps et de réduire les coûts. Mais les organisations doivent garder à l’esprit les risques de biais de l’IA dans le contexte d’un recrutement.

Adopter l’IA au travail

Adopter l’IA au travail

Une adoption généralisée de l’IA dans une entreprise implique de grands changements dans la méthode de travail du personnel. Alors comment les organisations peuvent-elles montrer aux employé·es que l’IA est une force de changement positif ?

Une façon de faire peut être de souligner que l’IA est conçue pour accompagner, et non remplacer, le personnel. Plus important encore, étant donné que des personnes travailleront aux côtés de l’IA, il est essentiel de s’assurer qu’elles disposent des compétences techniques nécessaires. Il s’agira d’améliorer et de renforcer leur savoir-faire si nécessaire, afin qu’elles soient en mesure de tirer parti de toutes les possibilités offertes par l’IA.

Une fois l’IA mise en place, vous constaterez ses avantages :

  • Meilleure productivité : la productivité peut monter en flèche quand les employé·es et les ressources ne sont pas accaparés par les tâches routinières. Selon Nielsen Norman Group, les systèmes d’IA générative améliorent la productivité du personnel de 66 %.

  • Meilleure efficacité : l’IA peut effectuer certaines tâches de routine plus rapidement et plus efficacement que les êtres humains. Et bien sûr, contrairement aux employé·es, les services pilotés par l’IA sont disponibles 24 h/24 et 7 j/7 pour détecter les fraudes, répondre aux questions de la clientèle et analyser les candidatures, ce qui permet d’économiser du temps et des ressources.

  • Résolution de problèmes complexes : grâce aux progrès du machine learning, l’IA peut désormais intervenir sur des tâches plus complexes, comme le diagnostic médical, par exemple, ce qui permet de libérer des ressources et d’augmenter la productivité.

  • Innovation : les idées générées par l’IA lors des séances de brainstorming, les interactions dans les espaces virtuels du métavers et l’utilisation de l’IA dans la chaîne d’approvisionnement pour comprendre ce que veut la clientèle (et prendre ensuite des décisions pertinentes concernant les produits) contribuent à l’innovation des organisations.

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