« AI is coming » titrent toutes les newsletters et blogs du moment. Nous serions condamnés à assister à l’arrivée inéluctable des machines en remplacement de l’Homme dans de nombreux secteurs, et notamment en entreprise avec une perte de nos emplois.

L’intelligence humaine a-t-elle ainsi déjà livré tous ses secrets et toutes ses capacités pour que nous cédions déjà devant la machine, au travers de l’intelligence artificielle ou la robotique ?

Intelligence artificielle ou expérience artificielle ?

Les travaux en intelligence artificielle visent à développer l’autonomie des systèmes informatiques. Parmi toutes les techniques utilisées, certaines relèvent de ce que l’on appelle « l’apprentissage automatique » (ou « machine learning » en anglais). Il s’agit pour l’ordinateur d’analyser de grandes quantités de données pour y déceler des corrélations (et ainsi « apprendre » des liens qui ne lui avaient pas été explicitement communiqués). C’est cette approche qui est mise en avant depuis quelques années (notamment au travers d’applications de Big Data) et qui bénéficie d’une large couverture médiatique.

Il serait plus juste de parler « d’expérience artificielle ». En effet, les techniques employées bâtissent des modèles corrélationnels à partir des observations passées. Elles peuvent permettre d’anticiper l’occurrence nouvelle de quelque chose qui s’est déjà produit. En revanche, elles ne permettent pas de prévoir quelque chose qui n’aurait jamais été observé (ce qui serait possible avec un modèle causal et pas seulement corrélationnel).

Ce type d’approche peut être très utile, par exemple en ciblage marketing : le système étudie les données de centaines de milliers ou de millions de consommateurs pour déterminer différents profils, puis analyse les achats d’un nouveau client pour détecter à quel type de consommateur il correspond, afin de lui proposer des articles, offres, modes de communication qui mènent les consommateurs de ce type à acheter. Le système essaie en quelque sorte de mobiliser l’expérience qu’utiliserait un bon vendeur en magasin. La différence est que désormais le processus d’acquisition d’expérience peut être automatisé, et peut exploiter de façon centralisée l’équivalent des expériences d’un très grand nombre de personnes.

La machine et l’humain

Evidemment, ces progrès techniques sont impressionnants ! Ils ouvrent de nouvelles voies d’application et de développement économique. Néanmoins, ils ne sont pas la solution à tout, ni créateurs de valeur en toutes circonstances ! Pire : la maximisation des bénéfices qu’ils peuvent apporter ne dépend pas seulement d’eux, mais aussi du contexte et en particulier de l’environnement humain.

Leur exploitation s’intègre dans le classique triptyque des systèmes d’information :

  • technologies de l‘information (on peut y retrouver l’intelligence artificielle)
  • hommes et femmes impliqués (incluant leurs compétences et expériences, bien sûr)
  • organisation

L’intelligence artificielle – surtout dans son état actuel et à moyen terme – n’évacue pas l’humain, elle le complète. Elle peut permettre de prendre en charge certaines tâches habituellement dévolues à un opérateur humain pour permettre à ce dernier de prendre moins de risques ou d’avoir plus de temps pour se consacrer à d’autres tâches pour lesquelles il a plus de valeur. Elle peut réaliser des tâches hors de portée d’un cerveau humain. Inversement nombre de tâches réalisées par des humains restent hors de portée de l’intelligence artificielle.

La pleine valeur de l’IA sera obtenue
si elle n’est pas considérée isolément


Plus l’intelligence artificielle va augmenter l’autonomie des machines, plus celles-ci vont devoir être intégrées à l’équipe non plus comme un simple outil, mais comme un agent au statut un peu particulier. La pleine valeur de ces systèmes sera obtenue s’ils ne sont pas considérés isolément, mais bien dans le cadre d’une collaboration incluant humains et systèmes artificiels.

D’ailleurs, avant même de se poser ces questions relatives à la relation homme machine, et avant même d’aller chercher des solutions techniques – au travers de l’intelligence artificielle par exemple, il peut être bon de vérifier qu’on a tiré le maximum du système humain en place ! Par exemple, nous avons écrit un peu plus haut que l’apprentissage automatique permet de générer automatiquement une sorte d’expérience commune à de nombreuses personnes… mais avons-nous seulement partagé l’expérience des personnes déjà en présence ? Il n’est pas rare de constater que la valeur du collectif humain est sous exploitée ! Pourtant, développer cette création de valeur par le travail collaboratif ne demande pas de lourds investissements !

Un réservoir de ressources réside dans la communication entre humains

Selon une étude de Google, la collaboration dans une équipe n’est pas due à sa composition mais dans les capacités de ses membres à interagir. Ainsi, c’est dans le champ de l’interaction que les humains, avec leurs capacités propres à le faire, peuvent maintenir une avance déterminante sur la machine. En effet, la qualité des interactions entre les membres d’une équipe fait varier les performances individuelles et globales de l’équipe d’un facteur 0,4 (destruction de valeur) à un facteur 10 (création de valeur décuplée), selon une étude McKinsey. Les sciences cognitives et leurs évolutions récentes (capacités à collecter et interpréter des données venant de sources hétérogènes, au croisement de différentes disciplines entre sciences humaines et neurosciences) nous apportent des clés pour mieux collaborer.

C’est dans le champ de l’interaction que
les humains peuvent maintenir une
avance déterminante sur la machine


Plusieurs entreprises, dont notamment des startups, se positionnent à l’heure actuelle dans ce secteur. Car en effet, nous avons justement de plus en plus besoin de connexions entre humains. Les défis qui se posent tant aux entreprises qu’à la société sont le plus souvent au croisement entre différentes disciplines, entre différentes compétences, ne peuvent être résolues que dans la transversalité. La machine nous donne accès à des tonnes d’informations : si je suis passionnée d’écologie, je peux trouver toutes les données nécessaires pour justifier l’urgence d’agir. Blogs, réseaux sociaux, magazines et webzines spécialisés… Une énorme quantité d’information est à portée de main pour venir en débattre avec n’importe quel politique, journaliste ou entreprise. En revanche, mettre en œuvre des solutions nécessite d’orienter mes recherches, de croiser des points de vue, d’interroger des spécialistes, de faire bouger les opinions.

Chacun sa place dans l’équipe

Une nouvelle cartographie des interactions entre l’Homme et la machine reste à inventer, chacun sur ses compétences et forces propres.

C’est l’objectif de la cobotique. A titre d’exemple, le robot de logistique TwinswHeel ne vise pas, selon l’entreprise qui l’a développé, à détruire des postes mais à en créer de nouveaux. Par exemple, à la SNCF, ce petit robot a trouvé sa place dans une équipe pour porter les charges lourdes : il ne vient pas remplacer l’Homme, il le seconde pour accomplir des tâches non optimales pour l’Homme. De même dans les hôpitaux, dans le cadre du projet « hôpital numérique du futur », TwinswHeel a été sélectionné comme lauréat coup de cœur « expérience professionnels de santé » pour un projet d’intégration de ce droïde de logistique comme nouveau coéquipier d’une équipe soignante. Ce type de projet préfigure les enjeux de l’acceptabilité de robots comme nouveaux collègues.

L’équipe idéale, qu’elle intègre des machines ou non, demande de penser aux interactions entre les uns et les autres. Les sciences cognitives nous apportent les clés pour permettre aux Hommes de donner le meilleur d’eux-mêmes et envisager plus sereinement les rôles des uns et des autres dans la construction d’un futur plus humain. Il s’agit maintenant de nous donner les capacités de créer un avenir pour l’humain, et de faire en sorte de faire cohabiter habilement la machine et l’Homme.


Les auteurs :

Frédérique Chabbert est co-fondatrice de la startup Effency, qui met les sciences cognitives au service du travail collaboratif.

Yannick Meiller est professeur à ESCP Europe, docteur Supaéro en Informatique – Intelligence artificielle.