De quelle IA doit-on faire l’économie ?

Parce qu’elle est un fait social total, l’émergence rapide de l’intelligence artificielle doit être pensée sous tous les angles, pour qu’elle profite à l’économie sans être uniquement déterminée par elle. Nous sommes à l’aube d’un nouveau paradigme.

Fabien Seraidarian
Directeur de la Valorisation et
Directeur du Global Executive MBA
SKEMA Business School

« Le football constitue un fait social total parce qu’il concerne, à peu de chose près, tous les éléments de la société mais aussi parce qu’il se laisse envisager de différents points de vue », a écrit l’anthropologue Marc Augé, dans Le Monde diplomatique (1998). Mais n’en est-il pas de même pour l’intelligence artificielle (IA) ? Au-delà des enjeux technologiques, l’IA transforme l’économie, questionne notre souveraineté et nos institutions et influence nos pratiques sociales et culturelles jusque dans notre vie quotidienne.

D’abord fondateur de la sociologie d’Emile Durkheim puis un marqueur dans l’œuvre de Marcel Mauss, le concept de fait social total nous invite à revendiquer une approche anthropologique pour ne pas réduire l’intelligence artificielle à un artefact, c’est-à-dire un produit numérique résultant de l’apprentissage automatique ou d’une IA symbolique. Adopter un regard interdisciplinaire devient une nécessité mais il faut également tenir compte « d’où l’on parle » pour saisir les opinions, les représentations, les idéologies comme les multiples enjeux interculturels.

La pensée de Marc Augé est également inspirante pour explorer l’impact de l’IA et l’avènement d’une « surmodernité » qui se distingue pour lui de la modernité par trois aspects essentiels : un temps surchargé d’évènements, une transformation accélérée du monde contemporain et le rétrécissement géographique du monde global et enfin l’individualisation des références. « Jamais (…) les repères de l’identification collective n’ont été aussi fluctuants » ; « la production individuelle de sens est donc plus que jamais nécessaire ». La caractéristique majeure de la surmodernité semble être l’excès que l’intelligence artificielle peut abondamment nourrir.

En pratique, la tentation est grande d’être techno-sceptique (tech for worst) ou pro-technologie (tech for good) et de réduire la complexité de cette innovation massive qui envahit la sphère sociale, privée et professionnelle. Retenons ici une grille de lecture qui articule l’impact économique, la transformation des firmes, l’individu et le développement des compétences et la perspective sociétale (incluant le rôle des institutions et les dynamiques culturelles). Chacune de ces dimensions offre un regard (analytique) à date sur l’IA pour en évaluer la performance. Mais notre réalité s’apparente à un système (complexe) qui rend difficiles les arbitrages, à l’instar des débats récents sur l’AI Act qui démontrent la difficulté à converger pour réconcilier les intérêts des citoyens, des entreprises, des États et de l’Europe.

UN IMPACT ÉCONOMIQUE QUI SE FAIT ENCORE ATTENDRE…

La croissance économique provient davantage du progrès technique que de l’accumulation d’un stock de capital. Les technologies de l’information et des communications (TIC) ont fait l’objet d’une attention particulière depuis la fin des années 1990 et n’ont pas tenu leurs promesses de gains de productivité : « on voit des ordinateurs partout, sauf dans les statistiques de productivité », expliquait en 1987 l’économiste Robert Solow. Par la suite, les théories de la croissance endogène ont démontré que c’est l’investissement immatériel en R&D et en capital humain qui génère des externalités positives et assure la croissance de long terme.

Il semble encore trop tôt pour évaluer empiriquement un effet de l’IA sur la croissance, mais de premières études microéconomiques suggèrent des effets positifs significatifs de certaines de ses applications spécifiques sur la productivité individuelle des travailleurs. Les gains de productivité concernent les collaborateurs les « moins productifs » entraînant ainsi un rattrapage vis-à-vis des « plus productifs ». En revanche, les effets de l’IA mesurés sur la productivité des entreprises sont encore limités : l’adoption de l’IA est encore réduite et inégale au sein des entreprises même L’INTELLIGENCE si elle est nettement plus marquée dans les grandes entreprises et les firmes du numérique.

Les effets de l’IA sur l’emploi suscitent par ailleurs beaucoup d’inquiétude : ils restent incertains et dépendent des capacités de déploiement, des évolutions des métiers et de la réallocation de la main d’œuvre. Les effets de l’IA sur la demande de travail agrégée dépendront des processus déjà observés lors des précédentes ruptures technologiques, c’est-à-dire des mécanismes de « destruction créatrice » au sens de Schumpeter. Les études empiriques montrent que l’IA concernerait davantage les professions qualifiées permettant de prendre en charge des tâches plus abstraites et non-routinières. Mais les professions qualifiées seraient également les plus susceptibles de tirer profit des gains de productivité permis par l’adoption de l’IA. On retrouve ici pleinement la dialectique machine vs outil discutée.

En revanche, les enjeux d’éducation et le renforcement des formations, de l’enseignement primaire à l’enseignement supérieur, font consensus, comme la formation continue sur les métiers en transformation. Se pose la question de l’accès et des modalités de formation à l’intelligence artificielle pour en faire un levier de croissance. C’est un des moyens pour développer l’effort d’investissement très insuffisant en Europe, conduisant à une numérisation plus lente de l’économie, notamment en l’absence de leadership européen.

L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE, UN LEVIER DE PRODUCTIVITÉ POUR LES ENTREPRISES ?

L’IA transforme la relation entre l’homme et la technologie : les avancées ne permettent pas seulement l’automatisation mais également l’autonomisation des systèmes de production et des supply chains. L’IA permet de réduire les coûts des processus opératoires et améliore l’ergonomie ou encore la sécurité des postes de travail. Si l’on en croit Jeremy Rifkin (2013), l’IA promet des coûts marginaux de production, de livraison, de maintenance (à distance), de contrôle et de communication qui « tendent vers 0 ». Finalement, l’IA peut conduire les entreprises à développer des rendements croissants représentant une rupture radicale des modèles d’affaires : le coût moyen diminue, ce qui implique que le coût marginal diminue lui aussi mais en étant inférieur au coût moyen. C’est une rupture forte dans les modèles économiques qui bouleverse l’ordre établi dans les secteurs économiques.

De nombreuses questions restent ouvertes et les années à venir seront riches en enseignements. L’IA pourrait intensifier la dématérialisation mais aussi la désintermédiation des processus productifs et des échanges commerciaux. Elle devrait également raccourcir les chaines de valeurs et les circuits de prise de décision dans les organisations et à l’échelle des écosystèmes. Enfin l’IA pourrait favoriser l’émergence de nouvelles formes d’open innovation plus agiles et performantes qui vont s’étendre de la R&D (living labs, fablabs…) à la production coopératives (microfabrication numérique, do-it-yourself, makerspace…) en passant par la consommation collaborative (hébergement peer-to-peer, covoiturage,…).

Qu’il s’agisse de la santé (assistance au diagnostic, prédiction des maladies, chirurgie robotisée), de l’automobile (voitures intelligentes, maintenance prédictive…), des services financiers (autonomisation de la relation et des transactions), de la distribution (conception personnalisée, gestion automatisée…), de la production manufacturière (optimisation de la supply chain), de la logistique (livraisons automatisées), de l’énergie (fonctionnement optimisée, maintenance intelligente…), aucun secteur ne semble échapper aux promesses de l’IA. Par ailleurs, l’IA induit de nouveaux risques allant jusqu’à la cybercriminalité, qui nécessite le développement de nouveaux outils pour contenir l’occurrence de ces nouveaux risques pour l’entreprise et ses clients.

COLLABORATEUR AUGMENTÉ OU TRANSHUMANISME ?

À quelle échéance l’IA pourrait-elle rivaliser définitivement avec les facultés humaines puis les dépasser ? Faut-il s’en inquiéter ? En tant qu’individu nous sommes tour à tour collaborateur et citoyen. Innovation massive, l’IA ne se cantonne pas à la sphère économique comme la robotique qui a transformé les chaines de production. Les nombreux entretiens menés ici démontrent que deux usages s’installent dans les entreprises : l’IA au service de la performance des activités de l’entreprise et l’IA comme assistant personnel des collaborateurs, capables d’augmenter leur capacités et leur productivité. Dès lors que la dialectique machine ou outil penche vers l’orientation qui fait de l’IA le « prolongement de la main de l’homme » et que les règles éthiques sont établies (en priorité concernant la création et l’usage des bases de données), les collaborateurs peuvent bénéficier du potentiel offert par les applications de l’intelligence artificielle.

Mais est-ce aussi simple ? Une mise en perspective historique permet d’apporter des nuances sur les usages de l’IA pour les collaborateurs. Après avoir engendré beaucoup de fantasmes et de craintes ces dernières années, l’IA s’installe dans les pratiques. Et à maints égards, les entretiens menés éclairent sur les pratiques : les entreprises se saisissent des applications du marché pour les customiser et les intégrer dans leur environnement technologique. Des versions de ChatGPT internes aux organisations aux différentes applications métiers qui facilitent le quotidien des collaborateurs, les projets foisonnent. Après une période où les équipes de data scientists élaboraient des prototypes pour démontrer l’intérêt de l’IA, les métiers sont force de propositions pour repenser leurs pratiques augurant d’une appropriation croissante de l’intelligence artificielle.

De nombreuses questions restent ouvertes. Par définition, il semble probable qu’au fil du temps la majorité des collaborateurs va devoir réinventer son métier et ses activités si l’IA est en capacité de développer des applications pour prendre en charge de multiples tâches et de répliquer les savoir-faire. Dès 2018, McKinsey (2018) prévoyait que les technologies reposant sur l’IA permettraient d’augmenter rapidement l’efficacité du travail de 20 % à 40 % selon les pays industriels. Les entreprises, et plus largement la société, vont faire face à des enjeux majeurs dans les années à venir impliquant, au-delà de l’éducation, des formations et du développement des compétences, de sécuriser les parcours professionnels pour les secteurs et métiers fortement touchés. A défaut, l’IA va venir creuser les inégalités entre ceux qui en font un outil décuplant leurs capacités et ceux qui ressortiront appauvris par la machine.

D’UN PARADIGME À L’AUTRE ?

Les progrès de l’IA sont fulgurants et bousculent la société. Cette dynamique est bien trop rapide pour l’accommoder aux réalités sociales au risque de créer un écart croissant entre les individus (identité professionnelle, revenus,…) et les acteurs qui construisent les systèmes d’IA et les nouveaux standards. Il devient nécessaire de changer de paradigme pour faire système.

Si les débats sont intenses entre les partisans d’une régulation minimale, pour favoriser l’émergence de champions nationaux, et les tenants d’une régulation, pour prévenir les risques générés par l’IA, le rôle des institutions et des politiques publiques nationales, et au-delà, est une question majeure pour ne pas fracturer la société.

Le développement de l’IA réinterroge la répartition des communs, défendue de longue date par l’économiste français, Gaël Giraud. En clair, il s’agit d’envisager une gestion partagée de ressources communes. C’est en d’autres termes les conclusions de Jeremy Rifkin qui, dès 2014, dans La nouvelle société du coût marginal zéro, avait imaginé une économie d’interdépendances et de « communs collaboratifs », appuyée sur la recherche de l’intérêt de la communauté plutôt que sur les aspirations individuelles.

Les entreprises ont besoin d’hommes et de femmes leaders où chacun et chacune va apporter sa vision, sa valeur ajoutée.