Depuis de nombreuses années, l’intelligence artificielle (IA) a alimenté les films de science-fiction et d’anticipation. Du superordinateur HAL mis en scène dans 2001, l’Odyssée de l’espace de Stanley Kubrick à Her de Spike Jonze, en passant par A.I. de Steven Spielberg et Ex Machina d’Alex Garland, elle a servi de toile de fond à bien des scénarios.
Mais au-delà de la pure spéculation, l’IA a déjà fait son entrée dans notre quotidien. Et on la retrouve dans tous les domaines, car ses champs d’application sont multiples. Les abonnés de Netflix, par exemple, ne savent peut-être pas que derrière les sélections de films qui leur sont proposées se trouvent des algorithmes d’apprentissage automatiques programmés pour tenter de décrypter leur humeur et leurs goûts du moment.
On peut aussi penser au haut-parleur Echo d’Amazon et à son assistante vocale intelligente Alexa, qui peuvent contrôler les divers objets connectés dans la maison, mais aussi donner une recette de gâteau au chocolat, la météo ou même l’état de la circulation sur notre itinéraire routier. Et ce n’est pas fini, ce n’est qu’un début!
Apprendre à apprendre
Dans cette course mondiale à l’intelligence artificielle, Montréal est particulièrement bien placée. Elle abrite en effet une masse critique dans ce domaine, en particulier au sein de l’Institut des algorithmes d’apprentissage de Montréal (MILA) basé à l’Université de Montréal et qui compte une centaine de chercheurs. Son directeur, Yoshua Bengio, un cerveau de l’IA et un pionnier de l’apprentissage profond (deep learning), est mondialement connu pour ses travaux. Les gros joueurs ne s’y sont d’ailleurs pas trompés et annoncent régulièrement de nouveaux investissements dans la métropole, aussi bien Microsoft qu’IBM et Google.
Simon Lacoste-Julien, professeur adjoint au Département d’informatique et de recherche opérationnelle de l’Université de Montréal, oeuvre aussi au sein du MILA. Il explique que l’apprentissage profond est une méthode de l’apprentissage automatique basé sur des réseaux de neurones artificiels. Dans les grandes lignes et de façon très schématique, l’apprentissage automatique consiste à fournir une grande quantité de données à un ordinateur afin qu’il puisse apprendre par lui-même et réussir à résoudre des problèmes.
« On a notamment recours à cette technique dans le domaine de la traduction. À cette fin, on alimente le programme avec une foule d’exemples de traduction de segments. C’est cette méthode qui a permis au logiciel de traduction automatique de Google de grandement améliorer la qualité de ses résultats », explique-t-il.
Quant au deep learning, il facilite l’acquisition de règles très complexes et il est utilisé notamment dans la classification d’images ou la reconnaissance vocale. Dans ce champ d’application en particulier, Google Assistant, Siri d’Apple ou Alexa d’Amazon sont d’excellents exemples d’apprentissage profond.
Incursion dans le marché du travail
En très peu de temps, l’IA et l’apprentissage automatique ont fait des pas de géant, affichant également une remarquable vitesse de transfert de la recherche à la « vraie vie ». Dans le monde du travail, on en retrouve déjà des applications qui semblent tout droit sorties d’un film de science fiction. Ainsi, le super programme informatique Watson, développé par IBM à coups de millions de dollars, est déjà une réalité. L’un des premiers secteurs à en bénéficier a été celui de la santé : grâce à sa prodigieuse base de données et aux techniques d’apprentissage profond, Watson Health peut analyser le dossier médical des patients, interpréter des radiographies, poser un diagnostic et même proposer des protocoles de traitement. Watson est déjà à l’oeuvre dans quelques hôpitaux américains, notamment dans les départements d’oncologie.
IBM lorgne aussi du côté des services financiers et de l’industrie minière. Ainsi, en mars 2017, le géant de l’informatique annonçait avoir noué une entente avec la compagnie minière canadienne Goldcorp afin de développer un outil qui aidera les géologues à mieux cibler les zones précises où explorer.
Le logiciel ROSS est également un «enfant» de Watson. Utilisé par quelques cabinets d’avocats chez nos voisins du Sud, il effectue la tâche ingrate de décortiquer des millions de documents, textes de lois, jugements et jurisprudence, afin de produire un avis juridique. Même chose pour COIN, le programme d’analyse de prêts commerciaux adopté par la banque d’affaires américaine J.P. Morgan. Ce minutieux travail effectué par la machine permet donc aux avocats et aux financiers – en chair en os ceux-là – de gagner un temps précieux et de se consacrer à des tâches plus complexes et lucratives.
Remplacer l’humain… Vraiment?
L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont déjà à l’oeuvre et certainement appelés à modifier le monde du travail tel qu’on le connaît aujourd’hui. Nombreux sont ceux qui se félicitent des progrès que permettront ces découvertes scientifiques, mais plusieurs autres en craignent les conséquences. Par exemple, on se souvient avec inquiétude de la disparition de postes de travail résultant de l’apparition de robots accomplissant des travaux répétitifs sur les chaînes de montage.
Est-ce le sort qui attend les millions d’employés qui pourraient être balayés par la vague de l’IA? « À ce stade, il est impossible de savoir à quel point ces technologies vont pénétrer le monde du travail. Mais d’ores et déjà, on sait que cela va entraîner des changements », estime Simon Lacoste-Julien. En effet, l’IA permet d’effectuer des tâches plus proches de celles réalisées par l’humain. Mais de là à le remplacer? Pour le moment, l’intelligence artificielle apparaît davantage comme un soutien ou un assistant, une aide pour prendre des décisions. Simon Lacoste-Julien cite en exemple la start-up montréalaise Imagia, qui propose aux médecins des outils prédictifs de haute précision en matière de cancer à partir de l’analyse de données d’imagerie médicale.
Sans entraîner la disparition pure et simple d’un poste, il reste que certaines portions de tâches dans un emploi pourraient être réalisées par la machine, comme le démontrent d’ores et déjà les programmes d’analyse ROSS et COIN. Le rapport qualité/coût avantageux que permettent les technologies est d’ailleurs un argument décisionnel important pour les entreprises.
- Ross (droit)
- Coin (finance)
- Watson (médecine)
- Siri (apple)
- Alexa (amazon)
Garder l’œil ouvert
Si M. Lacoste-Julien ne peut pas se prononcer sur les conséquences qu’aura l’IA sur la fonction ressources humaines, il reste que cette dernière devra aussi s’adapter au changement. Ces nouvelles technologies pourraient constituer un avantage concurrentiel pour les organisations, et celles qui ne monteront pas dans le train de l’intelligence artificielle pourraient bien y perdre en efficacité. Il y a donc fort à parier qu’on y aura de plus en plus recours sur le marché du travail. Certes, il est encore trop tôt pour évaluer de quelle façon les conseillers RH devront composer au quotidien avec ces bouleversements technologiques, mais ils devront demeurer vigilants, notamment en matière de formation continue des employés.
Pour garder les compétences à jour, rester dans la course et faire en sorte que l’organisation demeure performante, il incombera donc aux conseillers RH de garder l’oeil ouvert sur l’acquisition de compétences. Qui plus est, viendra un moment où les nouveaux diplômés qui seront recrutés auront appris à utiliser ces outils durant leurs études et seront prêts à les utiliser en emploi. Rester à l’affût des avancées technologiques qui pourraient affecter l’organisation du travail est donc l’une des conditions sine qua non pour ne pas se laisser distancer ni prendre de court…
