L’humanité est en perpétuelle évolution, à la fois auteur et victime des changements qu’elle ne cesse de générer. La vitesse de ces changements augmente constamment, ce qui rend difficile d’en contrôler les effets. Dans le cadre actuel, la mondialisation, la démographie et la technologie sont les principales forces qui déterminent les changements dans et sur la planète.
Leurs diverses interactions donnent lieu à des phénomènes et des tendances qui perturbent déjà la vie actuelle et auront de graves conséquences pour l’avenir s’ils ne sont pas gérés de manière appropriée. Voici quelques exemples du résultat de ces interactions : nouveau cadre géopolitique mondial ; changement climatique ; avenir du travail ; urbanisation ; santé et réinvention du système de « santé », etc.
Nous n’en sommes qu’au début de la transformation de notre économie et de notre société grâce au développement des technologies numériques. D’un point de vue « technologique », les principales composantes responsables de l’accélération du développement sont : la numérisation ; l’internet des objets (IoT) ; le Big Data ; l’intelligence artificielle ; la réalité virtuelle ; la réalité avancée ; l’utilisation de capteurs à grande échelle ; les crypto-monnaies ; les systèmes de type blockchain, etc.
Ceux-ci ont donné lieu au développement de robots, de drones, de dispositifs portables, etc. Les changements en aval, disruptifs par nature, ont des répercussions sur : le marché du travail ; l’industrie 4.0 ; la sécurité ; les biens communs ; les droits des travailleurs ; la justice sociale ; l’égalité ; l’équité ; les relations sociales. Dans le même temps, le développement du numérique génère une série de paradoxes : l’explosion de la disponibilité d’énormes quantités d’informations crée de la désinformation (ou se prête mieux à la désinformation et à la diffusion de « fake news ») ; l’augmentation des réseaux sociaux donne fréquemment lieu à un isolement physique. L’intelligence artificielle (IA) est au cœur de ces changements et offre de réelles possibilités d’améliorer nos vies et de remédier à ces paradoxes.
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Développement de l’intelligence artificielle
Dans les années 1990, l’IA se concentrait sur la corrélation des données d’entrée (input) au moyen de règles (algorithmes) pour obtenir des réponses « médiatisées » afin d’utiliser au mieux certains appareils (par exemple les machines à laver), dans lesquels la réponse précise à un nombre limité de données de départ ne permettait pas d’obtenir les meilleurs résultats (output). L’évolution (la disponibilité toujours croissante des données et la nécessité pour l’industrie de réagir plus rapidement) a conduit l’IA à s’orienter vers l’apprentissage automatique (machine learning-ML). De la programmation, on est passé à la formation. Dans ce cas, les données sources sont traitées avec des réponses connues. L’association données-réponses permet de déduire des règles qui sont appliquées à des situations identiques ou très similaires.
Un traitement plus détaillé et plus spécialisé a conduit à des développements appelés Deep learning (DL) et Reinforcement learning (RL). La combinaison de ces technologies a permis le développement de la robotique, y compris des robots sociaux : de nombreux problèmes « simples » peuvent être résolus par des machines équipées de formes plus ou moins sophistiquées d’IA avec des algorithmes plus ou moins complexes. Quelques exemples : filtrage de spam, traductions automatiques, reconnaissance d’images, génération de musique, opérations industrielles répétitives, véhicules autonomes, diagnostics médicaux, etc.
À l’heure actuelle, l’ensemble IA peut être considéré comme une boîte noire, dans laquelle il est possible d’accéder aux entrées et aux sorties sans savoir ce qui se passe à l’intérieur de la boîte noire. Nous ignorons comment certains résultats, y compris les processus de prise de décision et les actions qui en découlent, sont déterminés. Par conséquent, des mécanismes de transparence doivent être développés afin d’évaluer la qualité et les performances de l’IA et d’instaurer la confiance dans cette technologie : nous devons être en mesure de la piloter, afin de filtrer les aspects positifs et d’éliminer les risques.
L’économie et l’avenir du travail
D’un point de vue purement économique, les données (et les projections) indiquent une augmentation des investissements dans l’IA, avec un chiffre estimé à environ 60 milliards d’euros d’investissements globaux (mondiaux) en 2025, par rapport à un chiffre modeste d’environ 2 milliards d’euros en 2016 (cette année-là, les investissements européens ne représentaient qu’un cinquième des investissements américains). Au niveau mondial, l’Union européenne (UE) n’est dépassée que par les États-Unis en ce qui concerne le nombre de praticiens de l’IA.
D’ici 2030, la Chine sera le principal acteur dans le domaine de l’IA. Pour l’UE, le plus important n’est pas de « gagner » cette course, mais de mener le développement de l’IA afin d’en tirer tous les bénéfices d’une manière centrée sur l’humain, éthique, sûre et respectueuse de nos valeurs fondamentales. Les États membres de l’UE ont compris que seule une action coordonnée au niveau de l’UE permettra de mettre en œuvre les stratégies proposées par la Commission européenne pour tirer parti de nos points forts, à savoir la recherche, le leadership dans certains domaines (par exemple la robotique), un cadre juridique et réglementaire solide et une riche diversité culturelle, y compris à des niveaux plus locaux (régions et provinces).
Le monde du travail devra faire face à des changements radicaux, comme le montrent des exemples déjà disponibles aujourd’hui : les « assistants » vocaux disponibles sur nos téléphones et nos ordinateurs agissent par le biais de mécanismes d’apprentissage automatique et pourraient devoir remanier le travail classique des secrétaires ; les voitures autopilotées pourraient éventuellement remplacer le travail des chauffeurs ; nos achats en ligne sont déjà largement guidés par des algorithmes qui apprennent nos besoins et nous présentent des offres de produits dont nous pourrions avoir besoin, remplaçant ainsi le travail des analystes de marché et des représentants de commerce plus classiques.
En résumé, l’IA, comme toutes les autres innovations technologiques, remplacera une partie du travail humain, avec un impact sur le monde du travail variant d’un secteur à l’autre et avec des variations entre le court et le long terme. À long terme et avec les bonnes politiques, l’IA créera de nouvelles opportunités d’emploi, supérieures à celles qui seront perdues (de nombreuses tâches intellectuelles et répétitives de bas niveau seront effectuées par des machines). Comme pour la révolution industrielle, le processus prendra des années avant d’atteindre l’équilibre. Les prévisions font état d’une augmentation de plus de 1,7 million d’emplois nécessaires dans le domaine numérique dans l’UE d’ici à 2030.
La mise en œuvre de la numérisation (et donc de l’IA) à grande échelle nécessitera des compétences plus élevées (plus de 80 % des emplois futurs dans l’UE nécessiteront, entre autres, des connaissances numériques de base, et ce dès la prochaine décennie). La qualité du travail sera donc améliorée, avec des emplois de plus haut niveau et plus gratifiants, exigeant des connaissances et des compétences élevées. Le risque sera d’amplifier les changements socio-économiques et la différence entre les classes sociales (les risques et les opportunités ne sont pas répartis de manière égale dans la société).
Le fait que l’utilisation de l’IA permette de remplacer des tâches nécessitant moins de compétences se traduira également par un renforcement de la complémentarité des ressources dont les industries et les entreprises devront se doter. De plus, l’IA favorisera une plus grande responsabilisation et une décentralisation du pouvoir de décision. D’autres rôles qui ne pourront jamais être remplis par l’IA concerneront des tâches basées sur la créativité et l’implication émotionnelle (caractéristiques de la différence entre l’homme et la machine).
Les contrats sociaux devront être révisés et prendre en compte les inégalités économiques. Les solutions politiques ont traditionnellement considéré la fiscalité progressive et les programmes de sauvegarde, les pensions, le chômage et les soins de santé. Ces mécanismes sont fondamentaux. À la lumière de l’impact sur le monde du travail, de nouvelles approches seront probablement nécessaires et peut-être des formes universelles de salaire de base devront-elles également être envisagées. Le cadre réglementaire devra être révisé pour prendre en compte les intérêts des travailleurs, des consommateurs et des petites entreprises face aux méga-organisations. De nouvelles méthodes de contrôle devront être développées pour mesurer la valeur ajoutée apportée par les nouvelles technologies, tant au niveau des entreprises individuelles que du gouvernement central.
En outre, la diffusion de l’IA nécessitera de nouveaux rôles et de nouvelles tâches dans des disciplines complémentaires : la complexité du monde technologique/numérique multidimensionnel requiert également l’intervention de non-spécialistes, des rôles horizontaux, qui savent comment évaluer le cadre technologique, éthique, social et législatif et guider le développement des changements qui sont absolument nécessaires pour filtrer les avantages de l’IA. Les disciplines sociales, la révision des contrats sociaux, la nécessité d’études comportementales et anthropologiques, les mécanismes de contrôle et d’évaluation, la protection des droits (par exemple, les droits de propriété intellectuelle), le respect de la vie privée, nécessiteront un renforcement des compétences existantes et le développement de nouvelles compétences.
Impact sociologique et éducatif
Dans tous les cas, les changements ne sont pas prédéterminés et doivent être gérés et guidés par des politiques appropriées. La transformation sociale ne peut être guidée et contrôlée que par une approche multidimensionnelle qui prend en compte les aspects décrits ci-dessus : éthiques et sociaux, juridiques, éducatifs et de formation, économiques, disponibilité des données, intrusions possibles dans la vie privée et la cybersécurité connexe, risques de discrimination et d’exclusion, et résilience sociale dans son ensemble. La société civile devra être engagée et impliquée pour discuter des valeurs et imprégner le développement de l’IA, en particulier pour surmonter et guider les phases de transition. L’IA doit être ouverte, accessible et comprise par tous les membres de la société, afin qu’elle devienne un outil intégré dans la société elle-même.
Une structure informatique solide et l’accès aux données devraient faciliter l’interaction avec les utilisateurs et permettre de développer des écosystèmes de l’administration publique, des entreprises et de la société civile, en enrichissant l’ensemble des données, en augmentant les possibilités de vérification et de contrôle de celles-ci et en les rendant adaptées aux applications de l’IA. Il sera ainsi possible de tirer pleinement parti des avantages et des possibilités qu’offre l’IA.
L’IA va modifier les relations entre l’éducation, le travail et le développement humain, et il sera nécessaire de mieux comprendre l’impact des interactions entre l’IA et l’intelligence humaine sur les capacités cognitives des adultes et des enfants. Plus généralement, le modèle d’éducation et de formation doit être reconsidéré dans ce contexte. C’est certainement l’aspect le plus important à considérer pour le bon développement de l’IA et c’est le pilier central dans la perspective de l’évolution des contrats sociaux. La révolution industrielle a proposé des modèles d’éducation et de formation fondés sur la préparation des étudiants à une entrée rapide dans le monde du travail.
Les écoles anglo-saxonnes ont dicté leurs modèles, dont la validité est cependant épuisée depuis plusieurs décennies et les systèmes éducatifs sont complètement désalignés par rapport au futur monde du travail. Les progrès technologiques sont tels que ce modèle est obsolète et totalement inadapté aux défis futurs. Au cours du cycle d’études, les progrès sont tels qu’il est absolument impensable de former des individus pour un placement professionnel spécifique. Certaines universités multiplient les interactions entre l’université et le monde du travail.
Le modèle éducatif doit être révolutionné. L’éducation accompagnera chaque individu dans son apprentissage tout au long de la vie, et de l’apport et l’acquisition de connaissances, nous devons passer au développement de compétences et d’aptitudes pour mettre en œuvre ces nouvelles connaissances. Le monde évoluant de plus en plus rapidement, nous devons donc préparer les générations futures à suivre et à anticiper le changement, à comprendre la complexité des problèmes, à décomposer cette complexité multidimensionnelle en visions holistiques et globales, et à stimuler les processus créatifs. En d’autres termes, le modèle éducatif devrait être basé sur une plate-forme moins spécialisée, mais plus générale, combinant les aspects technologiques avec les aspects humanistes, sociaux et éthiques, et privilégiant le développement de processus créatifs.
La stimulation de la créativité est fondamentale dans l’école de demain. La créativité est la capacité de générer des associations et des connexions entre des sujets apparemment complètement différents et sans rapport, c’est l’ingrédient qui peut rendre l’impossible possible. Un parcours éducatif où la science et la technologie sont accompagnées par l’art permettrait de mieux faire face à l’évolution actuelle et de tirer le meilleur parti d’une société qui n’est plus industrielle, mais basée sur la connaissance, une connaissance globale, partagée et interactive.
La prise de conscience du problème et le développement de l’éducation, comme nous l’avons mentionné, semblent également être la meilleure condition préalable à l’implication sociale et au renforcement de notre résilience à tous les niveaux, du local au national et au niveau de l’UE, par le biais des institutions, des industries et de la société civile, et à la construction d’une IA centrée sur l’humain et axée sur les valeurs sociales.
La contribution de l’UE
Les différentes institutions européennes et l’Union européenne dans son ensemble ont déjà beaucoup fait pour aborder le sujet de l’IA de manière globale et multidisciplinaire. En 2018, les États membres de l’UE ont signé une déclaration de coopération dans le domaine de l’IA. En 2018, la Commission européenne a publié une communication sur l’IA avec trois objectifs principaux :
Accroître la capacité technologique et industrielle européenne et l’adoption de l’IA dans les différents secteurs de l’économie, tant dans le secteur public que dans le secteur privé. Cela inclut l’investissement dans la recherche et l’innovation et l’amélioration de l’accès aux données.
Se préparer aux changements socio-économiques causés par l’IA en modernisant le système d’éducation et de formation, en encourageant le développement des talents, en anticipant les changements sur le marché du travail, en soutenant le processus de transition du marché du travail et en adaptant les systèmes de protection sociale.
Garantir un cadre éthique et juridique adéquat, fondé sur les valeurs de l’UE et conforme à la Charte des droits fondamentaux de l’Union européenne. Cela comprend des lignes directrices sur les réglementations existantes et la responsabilité du fait des produits, une analyse détaillée des problèmes susceptibles d’être générés et une coopération entre toutes les parties prenantes (industrie publique, gouvernements des États membres, institutions européennes, etc.
Il convient de noter que l’Union européenne, par l’intermédiaire de ses institutions, est la seule entité au monde à avoir publié des communications aussi complètes sur l’IA. Ces communications couvrent notamment les aspects technologiques, économiques, juridiques, sociaux, éthiques, etc. (par exemple : lignes directrices pour la conception, la production et l’utilisation des robots, principes régissant l’autonomie, la responsabilité individuelle, le consentement éclairé, la vie privée, la responsabilité sociale, les droits des personnes âgées et handicapées, le système de soins de santé, les pratiques et codes éthiques, l’égalité et la non-discrimination, l’équité, la justice, les avantages, la normalisation, la sécurité, la protection des données (GDPR), les droits de propriété intellectuelle (IPR), la précaution, l’inclusivité, la responsabilité, l’optimisation des avantages, l’élimination des inconvénients, etc.
L’accent est mis sur les êtres humains, la dignité et la centralité de la personne humaine, les principes éthiques forts de la Charte européenne des droits fondamentaux, les valeurs européennes sur lesquelles les traités de l’UE ont été fondés et, enfin, les défis et l’acceptabilité sociale de l’IA.
En outre, une proposition a déjà été faite en vue de la création d’une Agence européenne pour la robotique et l’intelligence artificielle chargée de guider et de surveiller les développements de l’IA dans l’Union européenne. En ce qui concerne les données, la Commission européenne a publié dès 2013 une série de communications et de directives pour un accès ouvert, transparent et gratuit à toutes les publications scientifiques résultant d’activités de recherche et de développement financées par des fonds publics européens et pour la mise à disposition des données correspondantes (obligatoirement à partir du prochain programme-cadre), afin d’assurer la transparence, la reproductibilité des résultats, une pénétration plus rapide des résultats par les industries et, par conséquent, un impact économique sur les marchés.
Nous sommes encore capables d’écrire l’avenir sur la base de notre vision collective. Les prémices sont bonnes, compte tenu des actions menées au niveau de l’UE. En tout état de cause, quel que soit le point de vue sous lequel on analyse le problème (économique, éthique, juridique, social, etc.), il faut comprendre que seul un effort conjoint de tous les Etats membres de l’UE pourra nous conduire dans la direction souhaitée et déjà esquissée dans les différentes communications des institutions européennes.