Les IA génératives annoncent des changements drastiques pour beaucoup d’emplois, même dans le secteur de l’automobile. Petit aperçu des possibilités et des limites de ces technologies dans les entreprises.
L’intelligence artificielle (IA) générative, que l’on croise aussi sous le nom d’IA d’apprentissage approfondi ou deep learning, est selon Bill Gates « aussi fondamentale que la création du microprocesseur, de l’ordinateur personnel, d’Internet et du téléphone mobile. Cela changera la façon dont les gens travaillent, apprennent, voyagent, se soignent et communiquent entre eux. »
Intrinsèquement liée aux technologies, l’IA générative comporte effectivement de nombreuses utilités… et elle n’en est qu’à ses balbutiements ! Déjà, des gestionnaires y voient une façon d’améliorer leur productivité et de se passer d’une partie de leurs employés. Les chercheurs d’Open AI estiment pour leur part que 80% des professions existantes seront impactées de 10 à 50 %, ou bien risquent carrément de disparaître.
Dans le secteur de l’automobile à proprement parler, étant donné que ce dernier repose beaucoup sur la main-d’œuvre pour des métiers manuels comme ceux de mécaniciens et de carrossiers, les changements anticipés sont moins importants. Les analystes de la banque d’investissement Goldman Sachs prévoient que ces professions nécessitant une activité physique ne seraient touchées que de 4 % à 6%. . En revanche, tous les métiers liés à la vente, à l’administration, aux communications, aux finances et au service à la clientèle pourraient être fortement impactés.
Les choses vont donc très vite, malgré la levée de bouclier opérée fin mars par 1100 personnalités, dont Elon Musk et Steve Wozniak, afin de demander un moratoire de six mois avant de poursuivre le développement d’outils plus puissants que GPT-4.
Si l’ensemble de ces prévisions, alarmantes pour les uns, excitantes pour les autres, nécessitent réflexion, cela ne veut pas pour autant dire que les IA génératives ne peuvent pas dès maintenant s’avérer utiles dans les entreprises à différents titres, notamment en termes de recrutement et de gestion, si on est conscient de certaines limites de cette technologie.
Possibilités de l’IA dans le domaine de l’emploi
Recruter, former, gérer et même remplacer du personnel est dès maintenant possible dans certaines mesures grâce aux IA génératives. En voici un petit aperçu :
Recherche et sélection des candidats
ChatGPT a récemment répondu à l’équipe du Journal du Net, qui le lui demandait, qu’il pourrait devenir un recruteur : « Je peux analyser les CV, sélectionner les candidats et faciliter les entretiens d’embauche. »
Effectivement, les algorithmes employés par les logiciels de recrutement exploitant l’IA permettent déjà de collecter les CV, de les analyser et d’identifier les candidats qui correspondent le mieux aux attentes des employeurs. Pour ce faire, ils suivent un raisonnement logique par mots ou compétences clés. D’autres moteurs plus puissants seraient aussi à même d’effectuer une recherche similaire dans un bassin plus vaste de potentiels candidats, par exemple en faisant le tour des réseaux sociaux.
Amélioration de l’expérience candidat
En plus d’accélérer le processus de recrutement, les IA d’apprentissage approfondi peuvent aussi prendre en charge les communications avec les candidats. Ces derniers peuvent en effet ressentir de la frustration quand ils n’obtiennent aucun retour après avoir envoyé leur CV, ou bien abandonner en route un processus de recrutement qu’ils jugent trop lent.
Pour parer à ce genre de problèmes, les IA de type deep learning sont des outils intéressants, car si elles sont bien nourries de données concernant une compagnie, elles sont capables d’assurer de manière autonome les échanges avec les candidats qui leur posent des questions. Suivi automatisé des candidatures, discussion avec les candidats, accélération des processus, formation sur mesure à son arrivée dans son nouveau travail ; tout est envisageable.
Automatisation des tâches
C’est là où la panique gagne un certain nombre de professionnels, à juste titre d’ailleurs, car ils pourraient soit voir leur métier évoluer très vite, soit le voir carrément disparaître.
Soyons honnêtes : nous savons déjà que les IA génératives sont capables de réaliser plusieurs tâches répétitives, comme la collecte de données, la comptabilité, la gestion d’appels, de courriels, d’agendas et d’infolettres, ce qui peut faire mal aux travailleurs du secteur administratif et du service la clientèle du secteur automobile. Elles sont aussi en mesure de réaliser du graphisme, de la modération sur les réseaux sociaux, des rapports financiers, des analyses de dossiers clients, des suivis fournisseurs, de la gestion de temps et bien plus encore. Par conséquent, les vendeurs, les conseillers financiers, les spécialistes en pièces et les chefs d’équipe ont de quoi s’inquiéter.
Si vous êtes chef d’entreprise ou gestionnaire, vous pouvez donc vous poser des questions concernant l’utilité et la rétention d’une partie de votre main-d’œuvre. Sachez cependant qu’il existe encore des freins à confier intégralement certaines fonctions à des IA génératives.
Limitations des IA génératives actuelles en emploi
Voici quelques freins actuels à l’utilisation massive des IA en emploi :
Coût financier
Pour être déployés de façon optimale, les systèmes d’IA doivent être nourris par un maximum de données. Or, cette récolte de données demande des changements importants dans les entreprises, tant au niveau du hardware (nouveaux serveurs, expertise, ordinateurs, etc.) que du software (licences, complexité des logiciels, incompatibilités, ampleur des changements de système, etc.). Quand on s’équipe d’IA générative dans une société, il faut donc s’attendre à des coûts financiers et humains importants. Il faut aussi savoir que ce type de moteurs consomme énormément d’énergie, donc il faut s’attendre à des factures salées d’électricité et à une empreinte carbone négative.
Protection des renseignements personnels
Bannissement de TikTok dans les services publics, critiques sévères des GAFA, scandales de fuites dans des banques et des compagnies d’assurances, législations plus sévères. On ne prend pas à la légère la protection de la vie privée et des renseignements personnels ici. Donc, est-ce que le fait de laisser une IA générative manier ces données est sécuritaire ? Il est difficile d’y répondre dès maintenant.
Manque de garde-fous
Comme l’ont soulevé dans leur lettre ouverte les personnalités fin mars, la course à l’IA actuelle fait en sorte que les entreprises technologiques sortent leurs technologies parfois trop vite. Cela a abouti au dérapage de Bard, le chatbot de Google, qui a inventé des faits lors de son lancement, ou encore aux insultes de Bing, le chatbot de Microsoft, lors de ses échanges avec des internautes. Aussi, confier des tâches à ces moteurs peut s’accompagner pour le moment de bavures si on n’est pas attentif.
Présence de biais
Étant donné que les IA génératives puisent leurs connaissances dans une base de données très large, dont certaines sont dépassées, une touche de subjectivité peut s’introduire dans le programme et se refléter dans les résultats. Racisme, sexisme, biais inconscients et parfois même réinvention de faits ; il ne faut pas oublier que nous avons affaire à des machines et qu’elles doivent apprendre elles aussi.
Finalement, l’utilisation de l’IA peut s’avérer dès maintenant très efficace dans le domaine automobile, mais est-elle assez accessible et au point pour remplacer totalement l’humain ? La question reste en suspend…