La fin du commencement pour l'IA sur le lieu de travail

À l'heure actuelle, vous êtes peut-être un peu épuisé par l'omniprésence de l'intelligence artificielle dans le buzz provoqué par le lancement de ChatGPT. Cet assaut médiatique s'est surtout concentré sur le facteur "cool" et sur les choses étonnantes mais essentiellement inutiles que l'IA peut créer pour votre flux de médias sociaux. Je voudrais m'arrêter un instant sur ce que cela signifie pour l'activité qui occupe la majeure partie de nos heures de veille : notre travail.

L'IA sur le lieu de travail

Je pense que nous avons atteint, comme l'a dit Churchill, "la fin du commencement" en ce qui concerne l'IA sur le lieu de travail. Pour vous expliquer comment j'en suis arrivé à cette conclusion, j'aimerais partager avec vous mon parcours personnel avec l'IA en trois vignettes.

2011 : L'IA de Watson domine Jeopardy

Il y a une dizaine d'années, j'ai aidé IBM à se repositionner pour une "planète plus intelligente", qui concernait les possibilités offertes par un monde instrumenté, interconnecté et intelligent. La technologie émergente "Watson" d'IBM, qui représentait une véritable percée sur la voie de l'intelligence artificielle, constituait un excellent exemple de ces trois "I". Et quel meilleur forum pour les débuts publics de Watson que Jeopardy - le summum de l'intelligence humaine(du moins du point de vue des jeux télévisés) ?

Watson a ensuite écrasé ses adversaires, y compris le champion le plus victorieux de Jeopardy et futur animateur, Ken Jennings. Malgré ce succès, Watson a connu quelques déboires, dont cet échange de la dernière manche de Jeopardy :

Catégorie : Villes américaines
Question : "Son plus grand aéroport porte le nom d'un héros de la Seconde Guerre mondiale ;
son deuxième aéroport porte le nom d'une bataille de la Seconde Guerre mondiale".
Réponse de Watson : "Qu'est-ce que Toronto ?"

Si la bonne réponse(Chicago) aurait pu échapper à tout le monde, il est peu probable que vous ayez deviné "Toronto" alors que la catégorie était "Villes américaines". Cette erreur a ensuite été attribuée à une mauvaise interprétation du contexte par Watson, notamment le fait que les Blue Jays de Toronto évoluent dans la ligue "américaine".

Un noble effort, mais pas encore l'IA que les films nous avaient promise. Cela m'a permis de comprendre à quel point il serait difficile d'atteindre une véritable intelligence artificielle et de l'appliquer concrètement au travail de la plupart des gens.

2017 : L'avenir du travail

Il y a cinq ans, j'ai mené une mission pour un client sur "l'avenir du travail". L'entreprise était/est un fournisseur de services d'externalisation et s'inquiétait donc à juste titre des tendances qui réduiraient la demande de main-d'œuvre qu'elle monétise(contrairement à la plupart des entreprises, où l'incitation est souvent de réduire la main-d'œuvre). Au cours de la décennie précédente, je les ai aidés à passer de l'arbitrage pur de main-d'œuvre à une combinaison de personnes à plus forte valeur ajoutée dans le cadre de flux de travail numériques(par exemple, le traitement des demandes d'assurance, les comptes créditeurs, etc.

Déjà à l'époque, on savait que la nature du "travail" était en train de changer. Ce que l'on appelait la "robotique logicielle" commençait à augmenter/remplacer les tâches de bureau répétitives et les premiers cas d'utilisation de l'apprentissage automatique se mettaient en place. Notre engagement rapide s'est concentré sur la projection de l'implication de la technologie et des tendances du travail afin d'identifier de nouveaux modèles d'affaires durables. L'effort a été guidé par deux principes concernant la ligne de démarcation entre les humains et la technologie dans l'avenir du travail.

Principe 1 :
Le travail humain sera maintenu là où la technologie ne présente pas d'intérêt pratique pour l'entreprise.
Implication :
Le travail non standard restera longtemps après que les moyens techniques pour le remplacer existent.

La notion de travail atypique implique un travail qu'il ne serait pas "pratique" d'éliminer. Si l'on applique ce principe de manière provocatrice, le métier de plombier peut être une carrière à long terme plus durable que celle de chirurgien cardiologue. Si, comme moi, vous vivez dans une maison construite en 1904, vous comprendrez à quel point la plomberie peut être "non standard", mais vous vous attendez à ce qu'un cœur soit toujours placé au même endroit. Tout comme les robots de soudage par points sans défaut ont remplacé les humains sur les chaînes de montage automobile, la question n'est pas de savoir "si" mais "quand" la robotique pilotée par l'IA deviendra la norme pour de nombreuses opérations chirurgicales de routine. Pour l'activité d'externalisation de notre client, cela a conduit à la création d'un nouveau service de logistique de campus d'entreprise qui combine des activités de travail non standard avec des flux de travail logistiques numériques.

Principe 2 :
Le travail humain sera maintenu lorsque la résolution créative de problèmes est au cœur de l'activité.
Implication :
Le travail de connaissance où il y a une multiplicité de solutions potentielles est celui qui survit le mieux.

Alors que le premier principe concernait le travail avec "la tête et les mains", la plupart des personnes qui lisent ce blog sont de purs travailleurs de la connaissance. L'avenir nous rattrape également. Puisqu'il est de bon ton de s'en prendre aux avocats, prenons le cas d'un avocat fiscaliste facturant 500 dollars de l'heure. Les avocats travaillent dans le cadre d'un code fiscal défini(c'est-à-dire des "règles commerciales" programmables), et le coût élevé de ce service constitue un argument commercial de poids en faveur de l'intervention de l'IA. Il est peut-être surprenant de constater que la seule chose qui préservera cette profession, au moins dans un avenir prévisible, est la "créativité". Créativité dans l'interprétation subjective du code des impôts au profit de leurs clients. Pour notre client, ce principe a conduit à explorer de nouveaux services externalisés marketing qui pourraient être fournis efficacement par des solutions on-shore et off-shore.

Poursuivons l'application de ces principes sur ce qui est pratique par rapport à ce qui est possible, en examinant l'état de l'IA aujourd'hui.

2022 : l'IA au point de basculement

J'ai commencé à expérimenter le "terrain de jeu" d'OpenAI quelques semaines avant le lancement de ChatGPT à l'automne de l'année dernière. Je voulais voir où en étaient les choses en termes de "pratique" et de "possible". Ce que j'ai trouvé suggère que l'IA a finalement franchi le point de basculement du laboratoire à notre vie professionnelle quotidienne.

Ce qui est pratique

J'ai commencé par utiliser l'algorithme pour classer les verbatims de recherche en thèmes et fournir un résumé avec des exemples. Cette tâche, qui aurait pu prendre quelques heures à un analyste débutant, a été accomplie instantanément et le résultat était utilisable sans aucune modification significative. Mon collègue a saisi quelques points simples et a reçu la prose complète pour une invitation à une conférence. Il ne s'agit pas de tâches susceptibles de remplacer des types entiers d'"emplois", mais de tâches susceptibles de réduire immédiatement le volume de "travail".

En utilisant le langage naturel, l'algorithme peut répondre à n'importe quelle demande formulée en une ou deux phrases de conversation. Les avantages de l'IA sont désormais accessibles à tous, sans qu'il soit nécessaire de faire appel à un spécialiste. Il ne reste plus que quelques applications entrepreneuriales pour réduire le travail stupide qui enlise les entreprises et démotive le personnel. Pensez au temps que nous perdons à versionner des feuilles de calcul et des présentations PowerPoint.

Voici 5 choses très pratiques que vous pouvez essayer dès aujourd'hui :

Générer un premier projet. Il y a toujours des choses que l'on a du mal à écrire, alors profitez de cette expérience pour vous attaquer à l'une d'entre elles. Il vous suffit d'entrer quelques lignes de contenu et des instructions simples pour voir ce qu'il vous propose. Si vous n'aimez pas ce que vous obtenez, il vous suffit d'appuyer sur "Actualiser" pour obtenir une autre version.
Améliorer les choses. Si l'IA est efficace pour les premières ébauches, elle excelle dans le nettoyage final d'un document. Au-delà de la correction de la grammaire, si vous souhaitez dire la même chose en deux fois moins de mots, pas de problème. Transformez les paragraphes en puces, les puces en textes longs, remplacez la première personne par la troisième, etc.
Résumer une réunion. Avant les enregistrements et les transcriptions Teams/Zoom, les managers obtenaient des résumés d'une page des discussions de groupe. Au lieu de chercher dans la transcription d'une réunion que vous avez manquée, laissez l'IA la résumer pour vous.
Créer une proposition de valeur. Transformez les spécifications techniques d'un produit en une description claire de ce qu'il fait - ou même en une nouvelle proposition de valeur convaincante pour le client.
Donner du pouvoir à un stagiaire. J'encourage tout le monde à essayer par soi-même, mais vous pouvez aussi demander à un stagiaire d'expérimenter pour vous. En moins d'un après-midi, il devrait être en mesure de vous proposer trois idées pour gagner du temps et réduire les tâches fastidieuses qui encombrent votre bureau.

Ce qui est possible

Voyons maintenant ce que permet l'IA aujourd'hui. Plus précisément, où en est l'IA dans le type de résolution "créative" des problèmes qui, il y a quelques années encore, devait nous sauver, nous les humains, de nos suzerains de l'IA.

L'une de mes expériences consistait à demander à l'IA d'écrire le dialogue de la scène finale d'un film ou d'une pièce de théâtre en lui fournissant un simple résumé de l'intrigue et une description des personnages. J'ai dissimulé juste assez d'informations pour que l'algorithme ne soit pas tenté de tricher et de consulter le matériel source. Les résultats ont été, du moins à mes yeux, assez étonnants. Pour être clair, il ne s'agissait pas de Shaw ou d'O'Neill, mais je comprenais maintenant comment il était possible pour Lifetime de produire quelques douzaines de films chaque année.

Il arrive encore que des confusions avec le contexte de Watson se glissent dans les résultats, notamment en ce qui concerne la génération d'images. Lorsqu'on a demandé à un autre algorithme de générer des photos prises sur le vif lors d'une fête qui n'a jamais eu lieu, il a inséré un ou deux doigts supplémentaires sur une main tenant un appareil photo. C'est pardonnable pour quelque chose qui n'a pas de doigts et c'est facile à corriger.

Imaginez à quel point cette génération d'images par l'IA va vous sauver la vie - du moins la "vie professionnelle". Getty Images compte à elle seule plus de 80 millions d'images qui génèrent plus de 2,3 milliards de recherches par an. Supposons qu'il faille en moyenne trois minutes pour trouver l'image idéale(j'ai malheureusement passé beaucoup plus de temps). Cela représente près de 1 800 vies de travail perdues chaque année.

Pour confirmer qu'il y a vraiment quelque chose, nous commençons déjà à voir le contrecoup des premières incursions de l'IA dans le domaine de la créativité, autrefois exclusivement humain. Les règles de certains concours artistiques en ligne sont en train d'être réécrites après que des images générées par l'IA ont commencé à battre leurs concurrents humains(elle réussit particulièrement bien dans les catégories Fantasy, où un doigt supplémentaire s'explique plus facilement). Lorsqu'un fan a présenté au chanteur et auteur-compositeur Nick Cave une chanson écrite par ChatGPT dans "son" style, il a eu ce commentaire :

"Les chansons naissent de la souffrance, c'est-à-dire qu'elles sont fondées sur la lutte humaine complexe et interne de la création et, pour autant que je sache, les algorithmes ne ressentent rien. Les données ne souffrent pas.

Pour mieux comprendre où tout cela nous mène, je me suis tourné vers la seule source à laquelle je faisais confiance pour être objectif, mon nouveau collaborateur en matière d'IA :

Q : Les algorithmes d'IA finiront-ils par remplacer la créativité humaine ?

R : Non, les algorithmes d'IA ne remplaceront jamais la créativité humaine. L'intelligence artificielle est un outil qui peut être utilisé pour améliorer la créativité, mais elle ne peut pas remplacer les idées uniques et innovantes qui proviennent du cerveau humain. Les algorithmes d'IA peuvent aider les humains à automatiser certaines tâches créatives, mais ils ne seront pas en mesure de trouver des idées vraiment créatives comme le ferait un humain.

Peut-être que l'algorithme essayait simplement de nous rassurer et de détourner l'attention de ses véritables objectifs. Mais même si le plafond de verre créatif de l'IA est celui d'un rédacteur ou d'un concepteur junior, destiné à rédiger le premier projet qui contribuera à inspirer la véritable création "humaine", il s'agit toujours d'une très grosse affaire.

Et maintenant ?

Oui, nous sommes encore loin du compte. Mais nous devons reconnaître que les choses vont désormais évoluer à un rythme beaucoup plus rapide, alors que nous atteignons " la fin du commencement" de l'IA sur le lieu de travail. Nous devons accepter l'IA comme un collègue qui est là pour rester(même s'il n'essaiera pas de vous vendre des Girl Scout Cookies).

J'ai choisi de considérer ces premières percées de l'IA comme un signal d'alarme pour nous, les humains, afin que nous améliorions notre jeu. Il y a longtemps que trop de travail "stupide" sape l'énergie et le potentiel de toutes nos organisations. Maintenant que les moyens existent pour tracer une ligne plus claire entre le travail qui doit être fait par les humains et le travail qui peut et doit être fait par la technologie, nous devrions tous saisir ce moment.

L'IA est-elle le libérateur du potentiel humain ou la prochaine étape inévitable de notre évolution ? En ce qui concerne l'avenir du travail, Terminator 2 a peut-être vu juste.

"L'avenir n'est pas écrit.
Il n'y a de destin que celui que nous nous réservons."

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PS : Si vous êtes intéressé par d'autres réflexions de ce type, ou si vous souhaitez partager vos points de vue, envoyez-moi une invitation à me connecter sur LinkedIn.

Chris Halsall est un associé principal de Vivaldi, qui se concentre sur la réinvention et la croissance à l'intersection du client, de la marque et de l'entreprise. Avant de rejoindre Vivaldi, Chris était le cofondateur d'Ogilvy Consulting, où il était directeur des opérations au niveau mondial et responsable de la fonction Growth & Innovation. Chris a commencé sa carrière de consultant chez McKinsey & Company, où il a dirigé la fonction Marketing Effectiveness et a été l'expert principal en stratégie de marque pour l'Amérique du Nord.