Les salariés face à l’intelligence artificielle

L’IA est devenue un enjeu syndical
Année 2018 - Revue n°479

Réputée pour son dynamisme technologique en Europe et pour le rôle déterminant des syndicats dans la vie du pays, la Suède s’interroge sur la régulation de l’intelligence artificielle.

Le concept d’intelligence artificielle (IA) est sous les feux de la rampe. Le PDG de Google l’a comparé à la découverte... du feu. Les investisseurs en capital-risque investissent massivement. Des gouvernements clament leur ambition de faire de leurs pays respectifs des leaders dans le développement de l’IA. Il y a lieu de débattre à quel point l’AI sera réellement intelligente d’ici dix ans. Certains disent que le battage médiatique est réel ; d’autres prétendent que nous reviendrons à la raison d’ici peu. Quelle que soit l’ampleur de l’IA au début du vingt-et-unième siècle, elle aura de profondes répercussions sur le travail.

Automatiser les tâches cognitives

Qu’est-ce qui est nouveau ? L’IA peut accomplir une tâche dans un laps de temps infiniment plus court et, dans certains cas, avec bien plus de précision. L’IA peut « augmenter » le travail humain. L’application à la main-d’œuvre n’est cependant en théorie pas trop différente des autres sauts technologiques. Tout au long de l’histoire, nous avons transféré des tâches de l’homme aux outils et aux machines-outils. Nous avons inventé la roue et d’autres technologies de transformation similaires. La mécanisation est également apparue, de même que les inventions dans les domaines de l’énergie et de l’électricité. Ensuite, la production en série et l’automatisation. Nous assistons à l’avènement de « l’usine intelligente », où les robots d’assemblage, les programmes informatiques et la logistique d’expédition ont des moyens de communication entre eux ainsi qu’avec les humains dans les usines et les bureaux de ces usines. Dans cette perspective, l’IA est la prochaine étape dans un contexte de production en constante évolution, et (idéalement) en voie d’amélioration. Car la particularité de l’IA est qu’elle permet d’automatiser les tâches cognitives.

A titre de comparaison, un travailleur dans une mine peut s’attendre à un changement constant de ses méthodes de travail depuis son premier emploi jusqu’à sa retraite. Être mineur n’est plus, à bien des égards, le même travail qu’il y a un demi-siècle, ce qui n’a rien d’extraordinaire. Un avocat ou un comptable peut avoir vu un changement dans ses outils de travail au cours des dernières décennies dans la mesure où les ordinateurs (et les ordinateurs prétendant être des téléphones) ont été introduits. Cependant, combien s’imaginaient dans les années quatre-vingt, à l’heure de la dystopie d’un James Cameron avec Terminator, qu’une partie de ce que font l’avocat et le comptable pourrait être confiée à des programmes informatiques ? Il convient de souligner ici que l’avocat et le comptable ne servent que d’exemples. Selon toute vraisemblance, nous aurions beaucoup de difficulté à identifier plus d’une poignée de professions qui, en fin de compte, ne seront pas directement ou indirectement affectées par les systèmes informatiques cognitifs.

Robots et logiciels prennent-ils notre relais ?

La possibilité d’automatiser les tâches cognitives a donné lieu ces dernières années à une série de publications plutôt alarmantes. Le discours dominant disait qu’environ la moitié de nos emplois seraient automatisés d’ici vingt-cinq ans. Des analyses récentes atténuent ces prévisions. À l’heure actuelle, le débat porte davantage sur la forte probabilité que des composantes des emplois soient transférées aux ordinateurs (et aux robots) et que certaines professions puissent donc changer considérablement de nature. Comme c’est le cas depuis très longtemps pour de nombreuses professions ouvrières, nous devrions probablement moins nous inquiéter du chômage de masse ou nous empêcher de nous précipiter pour réclamer une « taxe robot ».

Quelle que soit la sophistication de l’IA, nous pouvons être certains que les systèmes informatiques cognitifs seront en mesure d’accomplir un certain nombre de tâches mieux que les humains, et pour un coût moindre. L’augmentation de la productivité est la voie vers des emplois plus nombreux et de meilleure qualité. Nous voulons des entreprises rentables, de la redistribution de la valeur ajoutée, pour augmenter les salaires et améliorer les conditions de travail. En même temps, cela pose un défi : que feront les humains à la place, lorsqu’un programme informatique gérera une partie de leur travail ?

Un besoin en compétences toujours plus hautes

Idéalement, les employeurs verront la mise en œuvre de systèmes informatiques cognitifs comme une occasion d’accroître la productivité de leurs employés. Les tâches transférées aux programmes informatiques sont susceptibles d’être relativement plus monotones et/ou de prendre plus de temps. Cela signifie que les humains, une fois libérés de ces tâches, peuvent accorder plus d’attention à des tâches complexes et analytiques. Cette situation est susceptible d’accroître la demande de transformation des compétences.

Pour répondre à cette demande, nous aurons besoin d’une réforme politique et de responsabilités accrues de la part des employeurs. Les actions concrètes qui seront nécessaires diffèrent sensiblement d’un pays à l’autre. La nature du marché du travail, le système d’éducation, les relations patronat-syndicats et un certain nombre d’autres facteurs culturels doivent être pris en considération. Ce qui est partagé, c’est l’idée que l’apprentissage doit être quelque chose que nous faisons tout au long de notre vie, par opposition à quelque chose que nous faisons avant notre carrière. Les systèmes éducatifs et les marchés du travail, ainsi que toutes les parties prenantes dans ces domaines, doivent soutenir cet objectif.

Enfin, il est important de garder à l’esprit que les femmes sont susceptibles d’être affectées de manière disproportionnée dans le secteur privé, car elles subissent un déclassement vers des postes nécessitant moins d’études supérieures que les hommes dans de nombreux secteurs. Les emplois qui n’exigent pas d’études supérieures sont ceux qui présentent le risque le plus élevé d’automatisation. Nous devons prendre en compte cette approche genrée du besoin en soutien et qualification.

A la recherche d’un équilibre entre l’IA et l’humain

Bien que, comme nous l’avons décrit plus haut, certains des défis perturbateurs posés par les systèmes informatiques cognitifs puissent être relevés au moyen de stratégies traditionnelles, d’autres questions plus complexes se profilent à l’horizon. Le test le plus important est peut-être la façon dont nous réagissons à l’introduction des systèmes informatiques cognitifs dans nos systèmes de gestion.

Si un système informatique cognitif peut analyser de vastes ensembles de données, trouver des tendances et faire des suggestions fondées sur celles-ci, les éléments des emplois qui sont traditionnellement réservés aux humains peuvent être transférés aux systèmes informatiques. Il n’y a aucune raison de croire que cela ne serait pas valable pour les tâches liées à la gestion des salariés. Bref, les programmes informatiques seront de plus en plus embarqués dans le pilotage des ressources humaines. Et cela soulève un ensemble de problèmes potentiels concernant la confiance, la transparence, l’intégrité et la propriété des données.

L’IA est parfois décrite comme un processus qui se déroule dans une « boîte noire », au sens où les programmes sont d’une certaine façon impénétrables, ou difficiles à saisir. Nous avons peu de moyens pour savoir comment fonctionne un système informatique cognitif. Il s’agit d’un logiciel conçu pour ne pas être déterministe, comme l’est traditionnellement le logiciel d’ordinateur. Il est conçu pour être probabiliste. Aussi étonnant que cela puisse paraître, il est pratiquement impossible d’identifier pourquoi une certaine conclusion est avancée ou pourquoi le logiciel fait une recommandation spécifique. Par conséquent, si nous avons des doutes quant au résultat, la source de celui-ci ne peut être retracée. Ce que l’on peut théoriquement étudier, c’est la programmation du logiciel et des données d’entrée. Cela pourrait s’avérer difficile à obtenir, car les deux sont souvent des secrets commerciaux précieux. Quoi qu’il en soit, il pourrait être difficile de ne pas suivre les suggestions d’un IA en tant que salarié, en se fondant sur une évaluation professionnelle selon laquelle l’IA a tort dans sa conclusion/recommandation. Si l’on suit l’intuition et que l’on agit différemment de ce qui est suggéré, on pourrait être accusé de ne pas suivre la prescription de l’entreprise. Qui est responsable d’une erreur commise si celle-ci est pilotée par l’IA ?

La quasi-impossibilité d’une transparence de ce qui se passe dans la boîte noire n’est pas seulement problématique au niveau individuel. Elle alimente également la méfiance à l’égard des systèmes informatiques cognitifs dans leur ensemble. Une telle défiance nous rend moins enclins à adopter l’IA, et les potentiels d’augmentation de la productivité risquent alors d’être limités.

Le travail humain dans l’Internet des objets

L’Internet des objets (IdO) englobe l’expansion du web au-delà de l’écran d’ordinateur pour regrouper des appareils qui ont traditionnellement été analogiques, comme les robots de fabrication ou les téléphones. Les possibilités de connexion d’appareils de travail à l’IdO apporteront une proportion croissante d’appareils utilisés partout où le travail a lieu en ligne. La connexion des outils de travail à Internet permet aux travailleurs et aux outils d’exister dans des espaces physiques différents. Si je reprends l’exemple du mineur, l’exploitation minière est de plus en plus une industrie où les humains travaillent en surface. Les robots commandés à partir d’un écran d’ordinateur peuvent fonctionner dans des endroits et dans des conditions peu pratiques ou carrément dangereuses pour les humains.

Si les outils utilisés pour effectuer le travail sont connectés, cela signifie que le travail avec les outils en soi peut être une activité génératrice de données. Un smartphone est par exemple souvent, par défaut, la collecte de données sur les mouvements de l’utilisateur, la manière dont il utilise l’appareil et les personnes avec le même type de smartphone avec lequel il inter-agit. Les données générées peuvent théoriquement être partagées avec l’ensemble de l’Internet. L’évaluation du travail humain peut alors être mesurée non seulement en regardant un produit et le temps et les ressources que l’homme a utilisés pour créer ce produit, mais aussi comment les outils ont été utilisés. Les systèmes informatiques cognitifs peuvent alors examiner de Que peut faire un humain vastes ensembles de données quand un ordinateur dit que sur les outils de travail, iden- son travail n’est pas à la hautifier les tendances et analyser teur ? la qualité du travail. Par la suite, l’employeur peut tenir compte des suggestions du système informatique ou demander au système informatique de prendre des décisions. Il va sans dire que de telles possibilités sont inquiétantes si le système d’analyse de l’utilisation des outils de travail par l’homme manque de transparence. Surtout si les idées/ recommandations/actions du système informatique ont un impact sur l’organisation du travail, la rémunération et les questions connexes. Que peut faire un humain quand un ordinateur dit que son travail n’est pas à la hauteur, mais que l’humain soupçonne qu’il y a un défaut dans la programmation du logiciel ? De tels défauts dans le fonctionnement d’une boîte noire sont pour le moins difficiles à exposer.

Il y a lieu de discuter de la valeur des données générées par le travail. Si une activité de travail humain, en plus de créer ce que l’emploi est censé créer, produit des données qui sont utilisées pour augmenter la productivité, ces données ont une valeur distincte. Existe-t-il une compensation pour la production de telles données ? Les données devraient-elles appartenir à l’employé, à l’employeur ou à l’entreprise qui possède le logiciel utilisé pour les recueillir ? Que se passe-t-il si l’employé est un travailleur de l’économie de plate-forme, où la relation employeur-employé est loin d’être évidente ?

De plus, l’intégrité devient une question clé. À certains égards, la capacité de surveiller la façon dont les outils de travail sont utilisés et, en fait, où se trouvent les employés à un moment donné, peut accroître la productivité et améliorer la sécurité. Inversement, il peut être utilisé à des fins de contrôle moins scrupuleux. Les risques sont élevés que la surveillance elle-même ne respecte pas la vie privée des salariés. L’IA est donc un enjeu syndical fort.

L’IA, un rôle déterminant pour les syndicats

Les représentants des salariés sont appelés à se pencher sur l’IA dès la conception des programmes, des scénarios de programmation, de l’entrée de données. Diverses stratégies et concepts devront être testés. Les processus législatifs ne suffisent pas à protéger les salariés, d’autant que la technologie est souvent plus rapide que la production normative. En plus de travailler avec l’IA en ce qui concerne les implications sur le marché du travail, les syndicats ont un rôle clé à jouer dans le débat public, en particulier sur les aspects éthiques. Peut-on imaginer un marché de l’emploi quasi-autonome et complexe comme le sont par exemple les marchés financiers ?

Comme nous l’avons mentionné précédemment, la mise en œuvre de l’IA sur les marchés du travail offre un grand potentiel. Ce potentiel, s’il est exploité et exploité correctement, sera un atout du point de vue syndical. Nous ne sommes pas confrontés à une catastrophe imminente qui entraînerait la disparition d’un grand nombre d’emplois. Il est plus probable que les emplois changeront de caractère et qu’une transition aura lieu. De plus, le bond technologique de l’IA créera très probablement plus d’emplois, comme l’ont fait les sauts technologiques par le passé. Cela dit, il y a des défis pour lesquels nous avons des stratégies moins évidentes. Il faut accorder plus d’attention à la façon dont les syndicats pourraient et devraient réagir à la mise en œuvre de systèmes informatiques cognitifs dans la gestion des entreprises. Je pense qu’une approche négociée dans l’entreprise est plus efficace dans ce domaine pour les travailleurs que des revendications de normes globales. Il en est de la mise en place des outils comme pour son évaluation et les conditions de son utilisation. Il en va de même lorsque la mise en œuvre de l’IA entraîne une augmentation de l’interaction homme-machine. Il y a un grand besoin de règles, de contrôles et de contrepoids afin de se prémunir contre un certain nombre de choses qui pourraient en effet avoir des effets plutôt négatifs sur la productivité et le bien-être humain.

Le cabinet PricewaterhouseCoopers a estimé l’impact économique de l’IA à quelque 15,7 milliards de dollars d’ici 2030, soit un accroissement de 14 % du PIB mondial1. Il n’est pas surprenant que les entreprises, le capital-risque et les États soient investis sur cet enjeu qui nécessite cependant des expertises et des investissements de très haut niveau. Comme nous l’avons mentionné au début de cet article, il y a plusieurs débats sur le potentiel de l’intelligence artificielle, plus ou moins fantasmé. Mais le simple niveau de capital injecté fait qu’il est presque certain que les produits d’IA arriveront sur le marché. L’IA déferle dans nos vies quotidiennes et professionnelles. Il est donc de notre responsabilité de nous engager avec une approche informée et progressive. Là où nous avons réussi auparavant, nous pouvons réussir à nouveau.

1 :
pwc.fr/fr/espace-presse/communiques-de-presse/2017/juillet/intelligence-artificielle-un-potentiel-de-15700-milliards-de-dollars.html.

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