Ai: le créateur d'emplois ultime?

Au cours des dernières décennies (au moins), nous avons entendu parler de la menace imminente du chômage technologique - la reprise des emplois humains par l’automatisation. Mais ces jours-ci, cela semble particulièrement imminent. Exemple: lorsque le secrétaire au Trésor, Steve Mnuchin, a rejeté cette idée plus tôt cette année, la communauté scientifique et technologique a réagi en donnant des statistiques et des graphiques qui réfutent cette évaluation.

L'intelligence artificielle fait son chemin dans un nombre croissant de domaines, annonçant une perturbation sans précédent du paysage de l'emploi. Et les réseaux de neurones et les algorithmes d'apprentissage automatique, les composants les plus importants de l'IA moderne, sont prometteurs ou offrent de meilleures performances que les professionnels. La révolution de l'IA arrive à un rythme rapide et le moment est propice pour préparer nos infrastructures éducatives et économiques à un avenir dans lequel l'homme sera de moins en moins impliqué dans l'exécution de certains types de tâches.

"Clairement, maintenant que les ordinateurs commencent à voir, à entendre et à lire, l'automatisation connaîtra des accélérations inconnues", déclare Alex Linden, vice-président de la recherche en apprentissage machine chez Gartner. "Cela doit encore porter ses fruits. Beaucoup de développements récents vont prendre quelques années avant que l'automatisation des matériaux ne commence à se faire. Mais beaucoup de domaines non-manufacturiers… des correcteurs d'épreuves, des experts en traduction automatique, et ont certainement peur des emplois"

Ce n'est pas l'image entière, cependant. Chaque révolution industrielle concerne autant le déplacement et l'ajustement de la main-d'œuvre que son remplacement, et ce dernier cycle ne fait pas exception. Mais la propagation de l’intelligence artificielle offrira également de nouvelles possibilités d’utiliser efficacement la créativité et l’innovation humaines.

Demande accrue de talents techniques

"Ce que nous savons, c'est que l'intelligence artificielle sera la plus efficace à court terme pour des emplois qui peuvent être décomposés en une série de routines, qu'il s'agisse de travail manuel ou de tâches cognitives", déclare Joe Lobo, maître bot de la société d'intelligence artificielle Inbenta.. "Cela signifie que les humains pourront se concentrer sur les tâches les plus créatives et, par conséquent, les plus agréables."

"La technologie n'a jamais été un destructeur net d'emplois", a déclaré Stuart Frankel, PDG de Narrative Science. "Regardez presque tous les emplois en technologie qui existent dans une entreprise aujourd'hui. Aucun de ces emplois n'existait il y a vingt ans, et la plupart n'existaient probablement même pas il y a dix ans."

En fait, pour le moment, le problème, c’est qu’il ya beaucoup de postes vacants et qu’il n’ya pas assez de personnel qualifié pour les occuper. Avec la montée en puissance des activités axées sur les données, la demande de talents technologiques augmente dans tous les domaines.

Par exemple, en 2016, le chercheur en cyber-économie Cybersecurity Ventures a signalé que le taux de chômage dans la cybersécurité était égal à zéro et qu'il manquait en fait plus d'un million d'experts dans le monde. Des domaines d’emploi des technologies similaires, tels que le développement de logiciels et la science des données, ne se portent pas mieux et traitent avec leur propre déficit de talents. Le besoin de plus d'experts en emplois dans le secteur de la technologie continuera de croître à mesure que l'intelligence artificielle se répandra dans encore plus de domaines.

"Je pense que les gouvernements devraient veiller à ce que le codage soit aussi valorisé qu'en anglais, en mathématiques et en sciences, si nous voulons que nous puissions maximiser ce foisonnement l'intelligence artificielle que nous offrira l'intelligence artificielle", a déclaré Lobo.

Au cours des dernières années, de nombreux projets dirigés par le gouvernement ainsi que des initiatives du secteur privé ont été mis en place pour répondre aux besoins en talents technologiques. Le projet TechHire de l'ancien président Barack Obama en est un exemple: il comprend une subvention de 100 millions de dollars destinée à ouvrir la voie à un plus grand nombre de personnes occupant des emplois dans le secteur de la technologie, y compris celles qui ne possèdent pas de certification de l'enseignement supérieur.

Nous assistons également au développement de cours en ligne ouverts et massifs (MOOC) dispensés par des institutions telles que Coursera et Big Data University - une formation en ligne gratuite pour les compétences techniques très demandées. Les camps d'entraînement de codage, des institutions qui enseignent la programmation informatique aux candidats en peu de temps, ont également gagné en popularité. Parallèlement, des entreprises telles que AT & T aident leurs employés à s’adapter à l’avenir de l’emploi.

Au fur et à mesure que le développement de l'intelligence artificielle s'accélère, les besoins en compétences et en expertise évolueront aussi rapidement. Même le développement de logiciels ne restera pas le même à l'avenir et passera du codage à la formation d'algorithmes d'intelligence artificielle.

Une révolution dans l'interaction homme-machine

Beaucoup de personnes qui perdent leur emploi au profit d’IA n’ont pas les compétences et les connaissances nécessaires pour accéder à des postes techniques, et leur formation nécessite un temps considérable. Heureusement, à cet égard, l'intelligence artificielle peut aider à résoudre un problème qui pourrait être en grande partie sa propre décision. Amnesty International promet déjà de révolutionner l'éducation de nombreuses manières, notamment en personnalisant et en optimisant l'expérience d'apprentissage. Cela signifie qu'il faudra moins de temps pour acquérir de nouvelles compétences.

"Les humains seront en mesure de se recycler dans d'autres industries plus rapidement que jamais auparavant, ce qui leur donnera une flexibilité maximale pour réagir aux changements du marché du travail", a déclaré Lobo. "Pourquoi un chauffeur de camion ne peut-il pas se lancer dans une carrière dans le codage en quelques mois?"

Là où l'IA ne peut pas assouplir la courbe d'apprentissage, elle sera capable de décomposer la complexité des tâches et de la simplifier, permettant ainsi à plus de personnes d'accéder à des emplois qui nécessitaient autrefois des années d'éducation et de formation.

Un développement notable est le traitement et la génération du langage naturel (NLP / NLG), branche de l'intelligence artificielle chargée de comprendre et de produire des scripts en langage humain. NLP et NLG redéfinissent la manière dont nous interagissons avec les ordinateurs, éliminant les obstacles et les obstacles à la réalisation de tâches et nous rendant beaucoup plus efficaces dans nos tâches.

"Le GNL est une technologie habilitante et complémentaire", déclare Frankel de Narrative Science. "Associé à des compétences humaines, le NLG peut produire des résultats bien supérieurs à ceux de chacun des groupes. Je pense qu'Excel est une excellente analogie avec le NLG. Lorsque Lotus 123 et Excel ont été lancés pour la première fois, beaucoup de prédictions sur l'avenir de comptables et analystes financiers, mais nous avons vite compris que ces outils ne remplaceraient pas les analystes. En fait, les analystes sont devenus de super analystes et les entreprises ont commencé à les embaucher en masse. La situation est la même avec NLG."

Narrative Science intègre le langage naturel (GNL) dans les plates-formes de Business Intelligence (BI) afin de fournir aux utilisateurs Intelligent Narratives, des communications perspicaces et informatives contenant des informations pertinentes pour le public, offrant une transparence totale sur la manière dont les décisions analytiques sont prises. Frankel explique que la technologie permet à un groupe plus large de personnes de faire leur travail sans avoir besoin d'un ensemble de compétences spécialisées, telles que la science des données.

"Cela signifie que les personnes moins techniques ou les compétences analytiques peu- vent utiliser ces outils de BI, obtenir instantanément les informations dont ils ont besoin et, au final, mieux faire leur travail", a-t-il déclaré.

La PNL, en revanche, facilite beaucoup l'interface avec les outils d'analyse et les sources de données. Vous le voyez déjà sur des plates-formes telles qu'IBM Watson Analytics, où les commandes en langage naturel facilitent l'interrogation des sources de données. Cela peut ouvrir la voie à des personnes ayant des compétences en mathématiques pour accéder à des emplois dans le domaine de la science des données sans avoir à suivre de longs cours de programmation.

La PNL aide également à comprendre les grands corpus de connaissances non structurées, y compris les articles, les livres et les livres blancs, en les organisant en données pouvant être interrogées et utilisées par des machines. Cela peut rendre les logiciels et les services beaucoup plus efficaces pour aider les experts humains.

Alex Linden, chercheur chez Gartner, pense que cela peut aider à créer des graphiques de connaissances plus efficaces, des référentiels de données peu structurés, propulsant les moteurs d'IA. "AI / PNL peut aider à créer un véritable secteur de la connaissance", a-t-il déclaré. Mais, ajoute-t-il, "nous en sommes encore à ses balbutiements".

Complément des efforts humains

À titre d'exemple, citons la plate-forme Watson for Cybersecurity récemment lancée par IBM. Watson utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour examiner des tonnes de données structurées et non structurées. Il "apprend" ensuite les menaces récurrentes et émergentes et aide les analystes de la sécurité à effectuer leur travail. Caleb Barlow, vice-président d’IBM Security, pense au rôle de Watson comme à un ambulancier paramédical qui aide un médecin. Cela peut permettre aux analystes moins expérimentés et moins expérimentés de maîtriser plus efficacement les incidents de sécurité.

La technologie n'est pas le seul secteur où l'IA peut compléter les efforts humains et créer davantage d'emplois. Les algorithmes d'intelligence artificielle sont également prometteurs dans les domaines de la santé et de la médecine, qui font cruellement défaut aux médecins et aux travailleurs qualifiés. Les réseaux de neurones et les assistants d'IA facilitent la détection, le diagnostic et le traitement des maladies, réduisant le temps nécessaire à la formation des médecins et rendant les services de soins de santé accessibles à un plus grand nombre de personnes.

"Il y a une pénurie de médecins, d'infirmières et d'assistants médicaux aux États-Unis et les besoins sont encore plus criants en dehors du monde développé", a déclaré Frankel. "Vous pensez à tout ce que l'intelligence artificielle peut faire - prendre des quantités énormes de données, les analyser, communiquer les points les plus importants - et élargir la disponibilité de nombreux services qui ne pourraient être fournis que par des personnes ayant une formation poussée (et généralement coûteuse)" Nous avons toujours besoin que les gens travaillent avec les patients. L’IA permet à plus de personnes de le faire parce que cela rend les connaissances plus accessibles. De cette manière, je pense que l’IA créera en réalité plus d’emplois."

À terme, le développement de l'intelligence artificielle créera des emplois pour des experts allant au-delà des domaines traditionnels liés aux technologies. L'auteur de Data Science et l'instructeur de LinkedIn Learning, Doug Rose, estime que le secteur doit également intégrer d'autres compétences.

"Le dernier demi-siècle a été une aubaine pour les domaines quantitatifs. Les programmeurs, ingénieurs et informaticiens ont dominé le marché du travail et créé de grandes entreprises", a déclaré Rose. "Pourtant, certains des principaux défis de l'IA sont très différents des logiciels. Ici, le plus grand défi sera de créer une meilleure expérience humaine."

Alors qu’elle assume des tâches de plus en plus complexes, l’intelligence artificielle est confrontée à des défis sociaux, éthiques et politiques. Les ingénieurs traitent de problèmes totalement nouveaux, tels que la création d'algorithmes d'IA non biaisés.

«C’est le domaine des universitaires, des ingénieurs et des développeurs de logiciels», déclare Rose. "À terme, le domaine exigera un ensemble de compétences différent. Cela nécessitera des personnes ayant une formation solide en sciences humaines. La clé d'une meilleure expérience humaine proviendra de la philosophie, des études culturelles, de la rhétorique, des langues et des arts. Ces spécialistes être les guides qui aident à combler le fossé entre le logiciel et nos besoins humains essentiels."

Rose a développé le sujet dans un essai, "Qui enseignera nos machines à partir de faux?" dans lequel il explique pourquoi il doit exister un siège pour nos anthropologues, spécialistes de la communication, philosophes et experts de la culture.

Inbenta est une entreprise qui emploie des linguistes pour développer le lexique de ses solutions de recherche, en veillant à ce qu’elles soient robustes et puissent fournir des taux de service élevés à ses clients.

"On s'attend généralement à ce que les étudiants en langues entament des carrières dans l'enseignement ou la traduction, mais nous avons vu leur marché commencer à changer, grâce à l'IA", explique Lobo d'Inbenta. "Les prochaines années verront apparaître des rôles similaires, que nous ne pouvons pas comprendre actuellement, pour des personnes qui pourraient craindre que les compétences acquises ne deviennent obsolètes."

Jusqu'au jour où les robots acceptent tous les travaux, il y a encore beaucoup à faire pour les humains. Mais nous devons accepter le changement et nous y préparer.