Intelligence artificielle : l'impact économique réel

L'intelligence artificielle, c'est le nouveau concept valise que l'on charge de toutes les potentialités, qui cristallise la profondeur du bouleversement technologique et économique qui se joue aujourd'hui. Il porte les promesses de services hyper performants, dans la santé ou l'éducation par exemple et mais aussi toutes les craintes d'une économie asséchée du travail humain.

Cette peur entre en résonnance avec ce que l'on proposait il y a encore quelques années aux économies développées comme la perspective heureuse de la mondialisation : l'économie de la connaissance. Face aux coups de butoirs de la technologie et de la concurrence frontale des émergents, l'espace de repli et de création de valeur des économies avancées était là, dans le « cerveau-d'œuvre » comme dit Michel Volle. Or voici que la catalyse des réseaux neuronaux, des ordinateurs quantiques qui repoussent les limites de la loi de Moore et du big data ouvrent la perspective de dispositifs informatiques capables de simuler et parfois de vaincre l'intelligence humaine. Et cette perspective fait nécessairement ressurgir l'idée d'une éviction de l'homme.

Démystifier le mot « intelligence »

Il faut d'abord démystifier le mot intelligence. Il ne s'agit pas pour l'heure de bâtir des intelligences complètes, autonomes, dotées de conscience et de créativité. Le deep learning est trompeur à ce propos. Il laisse entrevoir des machines qui par l'apprentissage et la sélection évolueraient et seraient capable de déployer des schémas de pensée heuristiques. Ce n'est pas le cas. L'IA c'est d'abord une rationalité artificielle, qui optimise la résolution de problèmes complexes, sur un mode logico-déductif, dans des champs bien délimités et qui va là où l'intelligence humaine souhaite la faire aller. C'est du plagiat d'intelligence, hyper-efficace certes.

Ce que l'on fait avec l'intelligence artificielle aujourd'hui et le deep learning, c'est d'abord de la reconnaissance, reconnaissance de langage, reconnaissance faciale, reconnaissance spatiale, reconnaissance de tumeurs .... Les machines développent des sens, parfois plus performants que l'homme. Ce que l'on sait faire encore, c'est de la corrélation à grande échelle, ce qui peut améliorer à la marge la prédictibilité de certains phénomènes (à la marge seulement, comme dans le domaine de la sécurité, où les résultats demeurent très contestés), c'est de la résolution de problèmes hyper-complexes.

On est encore très loin de l'éviction de l'intelligence humaine. Et très loin de savoir-faire interagir et communiquer plusieurs modules d'intelligence artificielle, de bâtir des systèmes complexes imbriquant plusieurs intelligences de façon stable. L'IA, ce sont des avancées très significatives dans de nombreux domaines qui demeurent circonscrits et qui accroissent leur fiabilité et leur efficacité : dans la santé (avec la reconnaissance et la prédiction des cancers, les robots chirurgicaux, la prédiction de maladies dans le génome humain), dans le transport (avec les véhicules ou drones autonomes), dans l'éducation avec ce que l'on appelle l'environnement Informatique pour l'Apprentissage Humains, dans la banque avec les robot-advisors qui proposent des arbitrages, dans les services clients ou centre d'appels automatisés, le marketing (avec des assistants personnels).

Des gains en qualité de services

La liste n'est pas exhaustive, mais elle permet de prendre la mesure du fait que ces technologies ne viennent pas seulement supplanter l'homme. Dans le domaine des soins, de l'éducation ou des centres d'appels, il est clair que l'intelligence fait éruption dans des systèmes dysfonctionnels, surchargés, pénalisés par de multiples files d'attente et qui souffrent d'un sous-investissement de la relation humaine. Avant de trembler devant le risque de tsunami sur l'emploi, c'est bien les gains en qualités qu'il faut exploiter et mettre en avant.

Et puis une technologie, ça met beaucoup de temps à se diffuser et à pénétrer, modifier les organisations : il y a les freins technologiques proprement dit. L'ordinateur quantique se sera au point que dans 10 ans, au mieux, la voiture autonome également. Tout n'est pas résolu. Les solutions coexisteront, génèreront de nouveaux besoins. Il y a les freins juridiques autour des données personnelles, autour de l'accréditation de processus « boîte noire ». Il y a les freins humains, les résistances, les déficits de compétences, et la résistance des organisations elles-mêmes.

Bref ce n'est pas parce qu'il sait aller sur la lune que l'homme a colonisé la lune. Il en est de même de l'intelligence artificielle.

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