L’idée d’intelligence artificielle (IA) est apparue en 1950 lorsqu’Alan Turing se demande, dans un article publié dans la revue Mind, si les machines peuvent penser (« Computing machinery and intelligence »). L’IA désigne l’ensemble des techniques et principes mis en oeuvre pour créer des machines capables de stimuler l’intelligence humaine et/ou de rendre possible des prises de décision non humaines. A l’heure des algorithmes et du big data, on peut s’attendre demain à ce que la justice soit rendue par des machines, à ce que les enquêtes policières soient conduites par des robots ou à ce que les diagnostics médicaux soient entièrement automatisés. Les machines vont être capables d’écouter les patients, d’analyser leur situation et de faire le lien avec l’intégralité du savoir médical. Les médecins vont donc se retrouver en concurrence avec des machines dont la capacité de mémorisation et d’analyse leur est nettement supérieure, ce qui pourrait limiter leur rôle futur à une assistance psychologique et à la signature symbolique d’ordonnances produites par l’intelligence artificielle.
L’IA englobe un large éventail de technologies imbriquées les unes dans les autres. L’apprentissage automatique repose sur des modèles mathématiques et statistiques conçus pour rendre les ordinateurs capables d’apprendre grâce à des « données d’entraînement » (training data) afin de faire des prédictions ou de prendre des décisions sans être programmés par des humains. L’apprentissage profond (deep learning) est une méthode d’apprentissage qui consiste à créer plusieurs couches d’intégration automatique de l’expérience, les décisions prises par la première couche servant d’entrée aux décisions suivantes. Les architectures d’apprentissage profond telles que les réseaux neuronaux profonds, les réseaux de croyance profonds, les réseaux neuronaux récurrents et les réseaux neuronaux convolutifs ont été appliquées à des domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, la reconnaissance audio, le filtrage des réseaux sociaux ou la traduction linguistique.
Parce qu’elle nécessite l’accès aux données massives (big data) – on parle de plus en plus de « données complètes » (full data), signe d’un changement de paradigme dans ce secteur également – l’économie qui se dessine grâce à l’IA remet en cause le modèle libéral basé sur la concurrence et l’ajustement relatif de l’offre à la demande. Les entreprises très innovantes ou qui possèdent le pouvoir d’investir dans les technologies, les données et les personnes à fort potentiel, deviennent rapidement monopolistiques ou oligopolistiques dans des secteurs qui laissent peu de place aux petits acteurs (à l’exemple des géants de la Tech).
La mise en service en 2022 du robot conversationnel ChatGPT a conduit à une accélération de l’histoire. Désormais, tout le monde est convaincu que dans les années qui viennent, les produits et services liés à l’intelligence artificielle vont prendre des parts de marché de plus en plus importantes. L’intelligence artificielle est l’une des stratégies technologiques la plus privilégiées en entreprise pour se différencier dans un environnement de plus en plus concurrentiel. L’IA peut changer radicalement la façon dont les entreprises sont gérées et peut apporter une plus grande valeur ajoutée de plusieurs façons : i) renforcer l’efficacité ; ii) augmenter la productivité ; iii) améliorer l’expérience client ; iv) réduire les cas d’erreur ; v) stimuler la créativité.
Cependant en raison du nombre croissant de tâches que l’IA peut effectuer à la place et mieux que les humains, elle a pu être considérée comme une menace plutôt qu’une opportunité. C’est la fameuse peur du progrès technique considéré comme menace pour l’emploi. L’IA pose également des problèmes d’éthique. A la vue de la place qu’occupe et occupera l’IA dans nos vies, il est plus que crucial d’intégrer des considérations éthiques lors de la conception des algorithmes. Il est indispensable de donner à cette technologie la capacité de distinguer le bien du mal, le juste de l’injuste, le responsable de l’irresponsable et l’équitable de l’inéquitable.
Dans une étude réalisée par Young Enterprise sur le point de vue des jeunes sur l’intelligence artificielle, lorsqu’on leur a demandé si les robots étaient susceptibles de rendre l’accès à l’emploi plus difficile ou plus facile, 59 % des personnes interrogées ont répondu qu’elles pensaient qu’il serait plus difficile d’obtenir un emploi qu’un robot pourrait également faire. En ce qui concerne l’impact de l’intelligence artificielle sur le marché du travail, 76% des jeunes interrogés pensent que l’intelligence artificielle entraînera une diminution des emplois, 10% une augmentation des emplois et 14% aucun changement. Ces chiffres sont proches de ceux recueillis par une enquête réalisée par CSA Research sur la perception de l’intelligence artificielle par les Français qui jugent que l’intelligence artificielle aura un impact positif sur le secteur de la santé (70%), l’industrie automobile (69%), la domotique (53%) et l’allègement des charges administratives (65%). Une grande majorité des personnes interrogées (85%) sont d’accord pour considérer que l’intelligence artificielle est une révolution semblable à celle de l’internet (85 %), tandis qu’elles ont des avis partagés concernant les opportunités et les menaces qu’elle apportera, 52 % des personnes interrogées pensant que leur travail ne peut pas être pris en charge par une machine et 48 % ayant un avis contraire.
Pour relever les défis posés par l’intelligence artificielle tout en exploitant les opportunités qu’elle apporte, les entrepreneurs doivent adapter leurs modèles économiques à la révolution numérique. Les barrières à l’entrée qui ne cessent de s’élever peuvent être abaissées par l’innovation. Il a fallu moins de cinq ans à WhatsApp pour arracher d’importantes parts de marché aux opérateurs traditionnels. Un autre exemple de ces nouveaux modèles économiques est donné par « l’industrie de l’expérience » qui n’existait pas il y a seulement quelques années, est aujourd’hui en plein essor. Regroupant toute l’industrie du loisir, depuis le tourisme jusqu’aux différentes formes d’activités culturelles, son avènement signe le passage d’une société de consommation de produits à une société de consommation de sensations et de souvenirs. Ce passage du capitalisme industriel au capitalisme culturel demandera aux entrepreneurs d’inventer de nouveaux modèles économiques de digitaliser leur processus. Les biens matériels peuvent être appropriés selon une logique privée, il n’en n’est pas de même pour les connaissances. A l’âge numérique, les échanges sont immergés dans un univers de réseaux, de boucles de rétroaction, de connectivités et d’interactivités dans lequel les frontières entre le matériel et l’immatériel s’estompent. Si l’économie numérique est à même de potentiellement transformer tout échange de biens en échange d’accès, elle est aussi capable de transformer en marchandises toutes les expériences et relations vécues au niveau individuel comme collectif, changeant de manière radicale l’essence même des sociétés humaines.
Les entrepreneurs doivent inventer des modèles d’entreprise reposant sur de nouveaux concepts entrepreneuriaux tels que la « coopétition », c’est-à-dire la création d’écosystèmes où la concurrence va de pair avec la coopération, à l’image d’Apple et de Samsung, concurrents directs sur le marché des smartphones, alors que Samsung est le fournisseur d’écrans d’Apple.
L’économie fondée sur l’intelligence artificielle est passée d’innovations incrémentales à des innovations disruptives qui ne sont plus créées par des entreprises traditionnelles mais par des entreprises ou des écosystèmes très inventifs. Les prospectivistes s’accordent à dire qu’une grande majorité des emplois créés par l’intelligence artificielle ne sont pas encore connus, tout comme les modèles commerciaux et les entreprises. Ces emplois et ces modèles d’entreprises exigeront des aptitudes plutôt que des compétences, parmi lesquelles l’adaptabilité, la flexibilité, l’agilité, en d’autres termes la capacité d’apprentissage et, plus important encore, l’appétit d’apprendre.
Parce qu’elle crée toutes sortes de nouveaux produits et services, l’IA est le type même de technologie favorisant non seulement l’esprit d’entreprise mais aussi l’apparition de nouvelles générations d’entrepreneurs qui vont révolutionner les « business models » existants. Pour paraphraser le futurologue Alvin Toffler, « les entrepreneurs qui réussiront au vingt-et-unième siècle ne seront pas ceux qui savent, mais ceux qui ont envie d’apprendre, de désapprendre et de réapprendre ». L’intelligence ne sera pas la cinquième roue du carrosse, elle sera au centre des révolutions technologique à venir.
Lectures
Benhamou Salima, « Quels impacts de l’intelligence artificielle sur l’avenir du travail ? », Personnel, n°589, pp. 46-49, 2018.
Brynjolfsson Erik & Unger Gabriel, « The macroeconomics of artificial intelligence », International Monetary Fund, 2023.
Harari Yuval Noah, Nexus, Albin Michel, 2024.
Melkonian Tessa, « Demain votre manager sera-t-il une machine ? », Harvard Business Review, 2018.
Toffler Alvin, Le choc du futur, Denoël, 1970.
Turing Alan, « Computing machinery and intelligence », pp. 433-460, Mind, 1950.
