L’intelligence artificielle

Dans le monde du travail, il existe deux types distincts d'application de la technologie de l'IA sur le lieu de travail. Le premier vise à automatiser les tâches effectuées par les travailleurs ; le second consiste à utiliser des analyses et des algorithmes basés sur l'IA pour automatiser les fonctions de gestion - ou ce que l'on appelle communément la « gestion algorithmique ».

Lorsque l'IA est utilisée pour automatiser des tâches, elle n'entraîne pas nécessairement des licenciements, car la technologie peut également compléter le travail humain lorsque certaines tâches sont automatisées. La question de savoir si l'adoption de la technologie conduit à l'automatisation (perte d'emplois) ou à l'augmentation (complémentarité des emplois) dépend du caractère central de la tâche automatisée dans la profession, de la manière dont la technologie est intégrée dans les processus de travail et de la volonté de la direction de conserver des humains pour exécuter ou superviser certaines des tâches, malgré le potentiel de l'automatisation.

Alors que l'IA transforme les professions, une main-d'œuvre dotée des compétences nécessaires en matière d'apprentissage automatique, de science des données et d'éthique de l'IA est cruciale pour exploiter pleinement son potentiel.

Outre les effets potentiels sur les travailleurs, l'intégration de l'IA sur le lieu de travail peut également avoir des conséquences sur la performance organisationnelle, y compris la productivité, avec des retombées sur la performance économique. C'est pourquoi l'inégalité d'accès à la technologie – due à des entraves au niveau des infrastructures, à des déficiences en matière de compétences ou simplement au coût de la technologie – peut creuser les écarts de productivité existants entre les pays ainsi qu'entre les grandes et les petites entreprises ou les microentreprises.

Le développement et le déploiement des systèmes de l’intelligence artificielle (IA) nécessitent un large éventail de compétences professionnelles, telles que des informaticiens et des experts en apprentissage automatique, mais aussi des professionnels qui étiquettent, classent, nettoient et valident les données utilisées dans la formation des systèmes d’IA, ainsi que dans d’autres domaines de l’économie numérique, notamment le commerce électronique et les plateformes de médias sociaux.

Bien qu’il n’existe pas de chiffres exacts sur le nombre de travailleurs impliqués dans ce travail - les estimations se chiffrent en dizaines de millions - ce qui est clair, c’est le rôle essentiel que joue cette forme de travail invisible pour garantir que la « magie » de l’IA fonctionne comme prévu.

Le travail est effectué soit sur des plateformes de micro-tâches ou de crowdsourcing, soit dans des entreprises d’externalisation des processus des affaires (business processing outsourcing BPO en anglais), avec de nombreux travailleurs situés dans les pays du Sud. L’IA étant de plus en plus présente dans nos vies, il est crucial de reconnaître et de prendre en compte cet élément humain qui est essentiel au bon fonctionnement des systèmes d’IA. En garantissant des pratiques de travail équitables, en promouvant la transparence et en valorisant les contributions de ces travailleurs invisibles, nous pouvons construire un écosystème d’IA plus éthique et plus durable.