Comment l’IA générative est en train de changer le monde du travail

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Les révolutions technologiques n’ont pas pour habitude de bouleverser du jour au lendemain le monde du travail. La machine à écrire, les ordinateurs, ont mis des années avant de s’imposer et de modifier en profondeur les habitudes et process. Les visioconférences, présentes depuis une décennie déjà, ont dû attendre le confinement pour finir par être adoptées en masse.

Mais si vous et moi n’avons pas patienté longtemps avant de tester et d’apprivoiser – totalement ou en partie – l’IA générative pour améliorer notre productivité, qu’en est-il des entreprises, de façon générale ?

Une étude IFOP réalisée pour Talan révèle que 68% des français qui utilisent les IA génératives dans l’entreprise ne le disent pas à leur supérieur hiérarchique ! Et selon The Economist, à peine 17% des entreprises des médias, 5% de la santé et 3% de l’industrie utilisent aujourd’hui les IA génératives de façon systémique, concrète et transparente.

On est loins de l’apocalypse de l’emploi et des légions de travailleurs qui devaient être remplacés par des bots annoncées ; pour l’Organisation internationale du travail de l’ONU, c’est “seulement” 10 à 13% des professions qui sont aujourd’hui impactées, ou conscientes de l’être.

Tous les métiers, toutes les compétences, sont concernés

Pourtant, toutes les fonctions sont concernées. Les métiers administratifs (secrétariat, saisie de données…) sont touchés, mais aussi, et de façon plus inattendue, les emplois qualifiés : développeurs, créatifs, analystes de données, ont rapidement vu l’IA s’imposer pour écrire du code, élaborer des designs graphiques, ou générer des insights à partir de données….

Et les chiffres annoncés vont bien sûr évoluer dans les prochains mois. Les projections de PwC, Gartner et Forrester indiquent que l’IA générative devrait impacter 80 à 90% des emplois d’ici 2030-2032. Une perspective qui annonce moins des destructions massives de postes qu’une évolution des tâches et des compétences… dans le cas où l’IA générative se limite surtout à automatiser les activités répétitives et à libérer du temps pour les missions à valeur ajoutée.

Quelques cas d’usage de l’IA générative

Aujourd’hui, les entreprises les plus structurées s’emploient surtout à explorer les champs des possibles. 500 cas d’usage ont été recensés chez Cap Gemini, 700 chez Bayer. Leurs intérêts respectifs varient : les cas d’usage les plus nombreux relèvent de l’habillage marketing et n’ont rien d’innovant. D’autres, se limitent à vouloir remplacer les tâches répétitives. D’autres encore, bien plus rares, ambitionnent plus franchement d’améliorer la productivité au sein de l’entreprise par des outils de transcription de réunions, de gestion de projets, d’aide aux entretiens d’évaluation, etc.

Au-delà de ces cas d’usage généralistes, on voit apparaître des applications plus verticales et spécifiques à chaque secteur d’activité. Dans la santé, l’IA générative veut aider les médecins à analyser des radiographies ou des dossiers, poser des diagnostics et personnaliser des traitements. Le cabinet d’avocats, Allen & Overy, a fini de développer sa propre solution pour faciliter ses due diligences et ses analyses de contrat. Renault conçoit des pièces optimisées et Airbus imagine les avions du futur. La mutation la plus spectaculaire est peut-être à l’oeuvre dans le secteur des médias, où l’IA générative bouscule l’ensemble de la chaîne de création de contenus.

Enfin, et c’est un phénomène encore peu remarqué bien que décisif pour la maturité data des organisations, l’introduction des IA génératives contribue indirectement à systématiser la collecte et l’analyse de données, jugées jusqu’ici comme les freins les plus importants à l’introduction et à la généralisation des intelligences artificielles dans les entreprises…

Une réflexion d’ensemble trop souvent négligée

Malgré ces avancées, on peut juger que les entreprises restent encore prudentes dans l’ensemble, en partie en raison des incertitudes persistantes sur le cadre juridique qui n’est pas encore posé, mais également parce qu’elles sont conscientes des risques en termes de qualité, de biais ou de sécurité des données. A cheval entre les opportunités et les questions relatives aux impacts sur le monde du travail, elles privilégient pour la plupart une approche graduelle et discrète.

Et si les nouveaux métiers continuent d’apparaitre autour de l’IA générative, (Prompt engineering pour optimiser les interactions avec les modèles de langage, data labelling pour entraîner les algorithmes, etc. ), on remarque aussi que les initiatives pour contrôler le bon usage de ces technologies sont toujours en retrait et que les entreprises rechignent encore à se renforcer en compétences spécialisées en éthique et gouvernance des données.

Cette négligence est évidemment une erreur. L’avenir de l’IA générative se joue autant autour du gain de précieux points de productivité que par l’organisation d’un fonctionnement human-centric et responsable. Et il est urgent que les entreprises, petites, moyennes ou grandes, entament leur réflexion sans plus tarder pour contrôler cette grande révolution technologique, plus que pour la subir.

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