6 Technologies D’Automatisation De l’IA À Chaud Détruisant Et Créant des Emplois

Les robots physiques et logiciels se lèvent

Forrester

Rien n’excite plus les médias obsédés par la Silicon Valley que de regarder la lutte de boue en ligne de deux titans de la technologie, surtout quand la lutte est sur le sujet le plus chaud de la journée: l’IA détruira-t-elle nos emplois ou sera-t-elle une force pour de bon?

Tout a commencé avec Elon Musk déclarant que « les robots seront capables de tout faire mieux que nous”, créant le « plus grand risque auquel nous sommes confrontés en tant que civilisation. »Ce à quoi Mark Zuckerberg a répondu que les « opposants » tambourinant des ”scénarios apocalyptiques » sont « assez irresponsables. »Musk a rétorqué sur Twitter (où d’autre?)  » J’en ai parlé à Mark. Sa compréhension du sujet est limitée ”, et Zuckerberg a blogué sur Facebook (où d’autre?) qu’il est « excité par tous les progrès et le potentiel de rendre le monde meilleur.”

Et ainsi de suite. Je ne suis pas d’accord avec l’idée que seules les personnes qui font réellement de l’IA peuvent commenter l’IA et je suis sûr que la compréhension de l’IA par Musk et Zuckerberg n’est pas limitée. Comme le reste d’entre nous, cependant, ils injectent dans le débat leurs propres préjugés, perspectives et ambitions. Cela peut aider toute personne intéressée par la question de savoir ce que l’IA fera ou ne fera pas à nos emplois et à notre civilisation à étudier son histoire (vous voudrez peut-être commencer ici), à rechercher des preuves réfutant ce en quoi nous croyons et à évaluer l’impact actuel et futur des technologies de l’IA basées sur des données pertinentes analysées avec des hypothèses minimales.

Les enquêtes, les entretiens et les conversations avec les personnes qui prennent réellement des décisions concernant la création ou la suppression d’emplois sont un exemple de cette dernière catégorie et servent souvent de base à la description du paysage du marché et aux spéculations mieux informées des analystes du secteur. Un exemple récent — et une lecture recommandée – est « Automation technologies, Robotics, and AI in the Workplace, Q2 2017 » de J.P. Gownder de Forrester (son billet de blog sur le rapport est ici).

Gownder et ses collègues de Forrester discutent en détail (33 pages denses au lieu de 140 caractères) d’une douzaine de « technologies d’automatisation” — toutes basées sur ce que nous appelons désormais généralement « l’intelligence artificielle” — qui ont été sélectionnées parce qu’elles jouent un rôle dans l’élimination ou l’augmentation des emplois, nécessitent une planification à long terme pour un impact maximal et (surtout, à mon avis), génèrent des questions des clients de Forrester. En plus d’évaluer le stade de développement et l’impact à long terme sur les emplois et les entreprises, Forrester fournit des définitions des technologies / catégories d’IA dont ils discutent, précieuses simplement parce que les définitions manquent souvent cruellement dans les discussions sur « l’intelligence artificielle. »

Voici mon résumé des 6 technologies d’IA qui auront le plus d’impact sur les emplois — positifs et négatifs — dans un avenir proche :

1. Libre-service client : Solutions physiques orientées vers le client telles que les kiosques, l’affichage numérique interactif et le self-checkout. Amélioré par les innovations récentes (meilleurs écrans tactiles, processeurs plus rapides, connectivité et capteurs améliorés), il entre également sur de nouveaux marchés et applications — un excellent exemple étant le dépanneur expérimental Amazon Go. Exemples de fournisseurs: ECRS, Four Winds Interactive, Fujitsu, Kiosks Information Systems, NCR, Kiosques Olea, Panasonic, Protouch Manufacturing, Samsung et Stratacache.
2. Automatisation des processus robotisés assistée par l’IA : Automatisation des flux de travail et des processus organisationnels à l’aide de robots logiciels. En analysant 160 projets de conseil Deloitte liés à l’IA, Tom Davenport a constaté qu’il s’agissait de l’une des applications d’IA à la croissance la plus rapide, une observation confirmée par Forrester. Exemples de fournisseurs : Automation Anywhere, Blue Prism, Contextor, EdgeVerve Systems, Kofax, Kryon Systems, NICE, Pegasystems, Logiciel Redwood, Softomotive, Symphony Ventures, UiPath et WorkFusion.
3. Robots industriels: Robots physiques qui exécutent des tâches dans la fabrication, l’agriculture, la construction et des secteurs verticaux similaires avec des charges de travail lourdes à l’échelle industrielle. L’Internet des objets, les logiciels et algorithmes améliorés, l’analyse de données et l’électronique avancée ont contribué à un plus large éventail de facteurs de forme, à la capacité de fonctionner dans des environnements semi- et non structurés et à l ‘ »intelligence” pour apprendre et fonctionner de manière autonome. Une sous-catégorie croissante est celle des robots collaboratifs (cobots), qui travaillent en toute sécurité aux côtés des humains. Exemples de fournisseurs: ABB, Aethon, Blue River Technology (agriculture), Clearpath Robotics (autonome, multiterrain), Denso, FANUC (robots et cobots traditionnels), Kawasaki, Kuka, Mitsubishi, Nachi Robotics, OptoFidelity, RB3D (cobots), Rethink Robotics (cobots) et Yaskawa.
4. Robots de vente au détail et d’entrepôt: Robots physiques dotés de capacités de mouvement autonomes utilisés dans la vente au détail et / ou l’entreposage. Ramasser des objets reste le plus grand défi, mais des détaillants tels que la Baie d’Hudson et JD.com , et bien sûr Amazon, investissent dans des solutions potentielles. Exemples de fournisseurs: Amazon Kiva Systems (environnements structurés), Fetch Robotics (non structurés), Locus Robotics (non structurés) et Simbe Robotics (robots de numérisation de détail pour le réapprovisionnement de produits).
5. Assistants virtuels: Concierges numériques personnels qui connaissent les utilisateurs et leurs données et qui sont suffisamment exigeants pour interpréter leurs besoins et prendre des décisions en leur nom. Développés pour le marché de la consommation il y a quelques années à peine, ces assistants peuvent être utilisés par les entreprises dans un contexte d’entreprise à consommateur (p. ex., répondre aux questions à la maison ou augmenter le travail des employés du centre d’appels) ou à l’intérieur de l’organisation de l’entreprise (par exemple, servir d’experts en la matière ou soutenir les processus métier). Exemples de fournisseurs : Amazon Alexa, Apple Siri, Dynatrace pour ITSM, Google Now et Google Assistant, interface conversationnelle IBM Watson, Agent virtuel IBM Watson, IPsoft Amelia, Microsoft Cortana, Nuance Communications Nina et Samsung Bixby.
6. IA sensorielle: Améliorer la capacité des ordinateurs à identifier, « comprendre” et même à exprimer les facultés sensorielles et les émotions humaines via l’analyse d’images et de vidéos, la reconnaissance faciale, l’analyse de la parole et / ou l’analyse de texte. Exemples de fournisseurs : Affectiva, Amazon Lex, Amazon Rekognition, Aurora Computer Services, Caffe, Clarifai, Deepomatic, Idem, Equals 3 Lucy, FaceFirst, API Google Cloud Platform, HyperVerge, IBM Watson Developer Cloud, KeyLemon, Linkface, Microsoft Cognitive Services, Microsoft Cortana Intelligence Suite, ModiFace, Nuance Communications, OpenText, Revuze, Talkwalker et Systèmes Verint.

Les 4 premières catégories existent depuis un certain temps (Forrester les appelle « matures ») mais ont récemment été dynamisées par les innovations matérielles et logicielles. Il est intéressant de noter que la principale raison de l’excitation et de la peur récentes de l’IA — l’avancement rapide d’un certain nombre de tâches d’IA étroites (par exemple, l’identification d’objets) en raison des améliorations des techniques d’apprentissage en profondeur — n’a pas grandement contribué au sexisme nouvellement trouvé de ces 4 catégories. Mais l’apprentissage en profondeur a été un facteur clé du succès naissant des 2 autres catégories chaudes — les assistants virtuels et l’IA sensorielle. Ma conclusion générale de ces observations est que l’excitation (et la peur) générée par des « triomphes” spécifiques des technologies de l’IA peuvent occulter pour nous un fait très fondamental de l’adoption de la technologie à travers l’histoire, y compris l’histoire récente — cela prend beaucoup de temps. Cela a des implications importantes pour nos hypothèses et projections concernant la question de savoir quand l’IA éliminera-t-elle (beaucoup) d’emplois.

Il est difficile de faire des prédictions sur le calendrier et l’ampleur de la suppression d’emplois, en particulier lorsque l’on considère l’avenir de l’emploi (pour paraphraser un homme très sage). Mais les difficultés inhérentes à dire quoi que ce soit sur l’avenir, en particulier sur l’avenir des emplois dans une économie dynamique, en constante évolution et aux multiples facettes (par exemple, les bas salaires persistants peuvent retarder l’adoption des robots), n’ont jamais empêché les gens d’écrire et / ou d’analyser et / ou de parler pour la gloire et la fortune (ou plus simplement, pour un emploi continu).

Le cycle actuel de chiffres faisant autorité sur le nombre d’emplois qui seront éliminés par l’IA a commencé il y a 4 ans par deux universitaires d’Oxford (47% des emplois aux États-Unis risquent d’être automatisés au cours des 20 prochaines années). Les analystes de Forrester n’ont pas pu résister à l’exercice de prévision très demandé et, dans ce qui est devenu « l’un des cinq rapports les mieux lus de tous les rapports de Forrester”, ont estimé que l’automatisation détruirait 17% des emplois américains d’ici 2027. Mais, contrairement à de nombreux autres commentateurs sur le sujet, ils ont également regardé le verre à moitié plein et estimé que l’automatisation ajoutera 10% de nouveaux emplois à l’économie américaine d’ici 2027, pour une perte nette de 7%.

Que ce soit 7% ou 47% ou toute autre spéculation quantitative ou qualitative sur l’impact futur de l’IA sur l’emploi, le débat sur le moment et le montant ne prend même pas en compte la question du si. Les robots seront-ils vraiment « capables de tout faire mieux que nous », comme le croit Musk, et pas seulement dans 20 ou 100 ans, mais à tout moment dans le futur? Je sais, il est difficile de faire des prédictions, en particulier sur l’avenir de la technologie. Ce qui est certain, c’est que les esprits d’enquête imprégnés de l’éthique scientifique, comme celui de Musk, devraient envisager toutes les possibilités et éviter de faire des déclarations dogmatiques, du type IA-va-détruire-la civilisation ou IA-va-guérir-toutes-maladies. Pourquoi ne pas envisager la possibilité que les machines intelligentes ne prennent pas le relais parce qu’elles ne seront jamais humaines et que la quête futile d' »intelligence au niveau humain” ait en fait ralenti les progrès de la recherche sur l’IA?

Il ne fait aucun doute que nous continuerons à assister à l’avenir à la même perturbation du marché du travail que celle que nous avons connue au cours des soixante dernières années de création et de destruction d’emplois par la technologie informatique (comme d’autres technologies qui l’ont précédée). Le type de perturbation qui a créé Facebook et Tesla. Facebook comptait une poignée d’employés en 2004 et en emploie aujourd’hui 20 000. Tesla a été fondée en 2003 et compte aujourd’hui 33 000 employés. Que les technologies d’IA progressent rapidement ou lentement et que l’IA continue d’exceller uniquement dans des tâches étroites ou réussisse à mener des activités multidimensionnelles, des entrepreneurs comme Zuckerberg et Musk (et Jack Ma et Vijay Shekhar Singh Sharma et Masayoshi Son) saisiront de nouvelles opportunités commerciales pour détruire et créer des emplois. Les humains, contrairement aux robots et aux robots (maintenant et peut-être pour toujours), s’adaptent aux circonstances changeantes.

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