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  • Anthony Malartre

Quelles conséquences sur l’emploi d’une robotisation numérique et physique généralisée ?

Chez WIP nous nous intéressons à divers sujets touchants notre société. Nous souhaitons vous donnez notre point de vue sur la question de la robotisation de notre économie; Alors, allons nous perdre nos emplois dans les prochaines années ou décennies?


Inévitablement, toute transition pour remplacer le travail humain pourrait entraîner une réduction du nombre d'emplois.

La grande question est de savoir si l'IA et l'automatisation peuvent produire assez de nouveaux emplois pour s'assurer que les personnes remplacées ne soient pas laissées au chômage.

Selon le World Economic Forum, les systèmes automatisés sont en voie de remplacer plus de cinq millions de travailleurs d'ici 2020.

Aux États-Unis, certains prédisent que 7% des emplois seront perdus d'ici 2025, et une étude récente a révélé que 10 millions d'emplois en Grande-Bretagne pourraient disparaître à cause de l'automatisation au cours des 10 prochaines années.

L'étude s'est appuyée sur les réponses d'enquête de 352 chercheurs en IA qui ont donné leur avis sur le moment où les machines remplaceraient les humains pour diverses tâches.

L'enquêteuse principale Katja Grace et ses collègues ont découvert que les tâches les plus susceptibles d'être automatisées au cours des 10 prochaines années étaient les tâches mécaniques.

Selon les réponses, la traduction de la langue pourrait dépasser la performance humaine d'ici 2024, et les robots pourraient être en mesure d'écrire de meilleurs essais que les étudiants du secondaire en 2026.

Des tâches plus complexes et créatives, comme écrire des livres et effectuer des mathématiques de haut niveau, prendront plus de temps.

En fin de compte, les chercheurs ont découvert que l'IA pouvait automatiser toutes les tâches humaines d'ici l'année 2051 et tous les emplois humains d'ici 2136.

"Les progrès de l'intelligence artificielle ... transformeront la vie moderne en remodelant le transport, la santé, la science, la finance et l'armée", écrivent les chercheurs.

Ces résultats éclaireront les discussions entre les chercheurs et les décideurs sur l'anticipation et la gestion des tendances de l'IA.




Combien de temps pour que les machines fassent notre travail mieux que nous ?

L'automatisation était vue auparavant comme de grosses machines stupides qui faisaient des tâches répétitives dans les usines.

Mais aujourd'hui, elles font atterrir des avions, diagnostiquent des cancers, et vendent des actions en bourse.

Nous entrons dans un nouvel âge de l'automatisation, sans précédent.

Selon une étude de 2013, presque la moitié des emplois des Etats-Unis pourraient potentiellement être automatisés dans les deux prochaines décennies.

Mais l'automatisation n'ai-t-elle pas déjà été parmi nous depuis des décennies ?

Qu'est-ce qui diffère cette fois ?


L'innovation dans le passé

Avant, les choses étaient simples

L'innovation rendait le travail humain plus simple et la productivité grimpait.

Ce qui veut dire que plus de biens et de services étaient produits par heure en utilisant la même main d'oeuvre.

Cela a détruit beaucoup d'emplois, mais en a aussi créé des meilleurs ce qui était important parce que la population grandissante avait besoin de travail.

Donc, pour résumer, plus il y a d'innovation plus grande devient la productivité, moins d'anciens emplois, plus de nouveaux emplois et souvent de meilleure qualité.

De manière générale, cela a bien fonctionné pour la majorité des personnes et le niveau de vie s'est amélioré.

Il y a une progression claire dans ce que les humains font pour survivre

La plus grande partie du temps, nous avons travaillé dans l'agriculture.

Avec la Révolution Industrielle, cela a changé pour devenir des emplois de production et avec le développement de l'automatisation, les humains ont développé des emplois de services.

Et ensuite, très récemment dans l'histoire de l'humanité, l'âge de l'information est arrivé.

Soudainement, les règles ont changé. Nos emplois sont maintenant remplacés par des machines bien plus rapidement que dans le passé.

Cela est inquiétant, mais l'innovation va t’elle nous sauver ?

Pendant que les nouvelles industries de l'âge de l'information explosent, elles créent de moins en moins de nouveaux emplois.

En 1979, General Motors employait plus de 800 000 employés et a généré environ 11 milliards de dollars américains.

En 2012, Google a généré à peu près 14 milliards de dollars américains en employant seulement 58,000 personnes.


La nouvelle industrie de l'innovation.

L'ancienne industrie de l'innovation est à bout de souffle.

Prenons l'exemple des voitures

Quand elles ont été inventées il y a 100 ans, elles ont créé une énorme industrie. Les voitures ont transformé notre mode de vie, nos infrastructures et nos villes. Des millions de personnes ont trouvé un travail, directement ou indirectement grâce à cette industrie

Des décennies d'investissements ont fait perdurer cette dynamique.

Aujourd'hui, ce processus est en grande partie arrivé à son terme.

L'innovation dans l'industrie automobile ne crée plus autant d'emplois qu'elle ne le faisait auparavant.

Bien que les voitures électriques soient formidables, elles ne vont pas créer des millions de nouveaux emplois.

Mais qu'en est-il de l'Internet ?

Plusieurs experts en technologie argumentent qu'Internet découle de l'invention de l'électricité.

Si nous suivons cette comparaison, nous voyons comment notre innovation moderne diffère de l'ancienne où Internet a créé de nouvelles industries

Mais elles n'ont pas créé assez d'emplois pour suivre la croissance de la population ou pour compenser les industries dont l'Internet cause la fermeture.

À son pic d'activité en 2004, l'entreprise Blockbuster avaient 84,000 employés et faisaient 6 milliards de dollars Américains de revenus.

En 2016, Netflix avait 4,500 employés et générait 9 milliards de dollars Américains de revenus.

Ou bien, prenons comme exemple:

- avec une équipe à temps plein de seulement 12 personnes, Kurzgesagt atteint des millions de personnes.

- Une chaîne de télé avec le même nombre de téléspectateurs nécessite beaucoup plus d'employés.

L'innovation à l'âge de l'information ne résulte pas en la création de suffisamment d'emplois nouveaux ce qui est assez mauvais en soit

mais maintenant une nouvelle vague d'automatisation et une nouvelle génération de machines est lentement en train de prendre le contrôle.


*Un nouveau type de machine*

Pour bien comprendre ceci, il faut tout d'abord se comprendre soi-même.

Le progrès humain est basé sur la division du travail.

Au fil des millénaires, nos emplois sont devenus de plus en plus spécialisés.

Même si, maintenant, nos plus intelligentes machines sont mauvaises pour faire des tâches complexes, elles sont extrêmement bonnes pour faire des tâches étroitement définies et prévisibles. C'est ce qui a détruit les emplois en usine.

Mais regardons un travail complexe assez longtemps et intensément, et nous constatons qu'il s'agit vraiment seulement de plusieurs petites tâches étroitement définies et prévisibles l'une à la suite de l'autre.

Les machines sont sur le point de devenir si efficaces à briser des travaux complexes en plusieurs tâches prévisibles que beaucoup de gens croient qu'il n'y aura plus de place pour la spécialisation.

Nous serons bientôt hors compétition.

Les machines numériques font ceci via l'apprentissage automatique, ce qui leur permet d'acquérir de l'information et des habiletés par l'analyse de données.

Cela les rend meilleures à quelque chose grâce aux relations qu'elles découvrent. Les machines s'enseignent à elles-mêmes.

C'est possible en fournissant beaucoup de données à un ordinateur à propos d'une chose qu'on souhaite améliorer.

Lorsque l’on montre à une machine tout ce que l’on acheté en ligne, elle apprend lentement quoi nous recommander, pour que nous achetions plus.

L'apprentissage automatique atteint de plus en plus son plein potentiel, puisque dans les dernières années, les humains ont commencé à récolter de l'information sur tout.

Comportements, modèles météo, registres médicaux, systèmes de communication, des données de voyage, et, bien sûr, des données sur ce qu'on fait au travail.

Ce que nous avons créé par accident, c'est une immense bibliothèque (Big Data) que les machines peuvent utiliser pour apprendre comment les humains font les choses et mieux les faire.

Ces machines numériques pourraient être les plus grandes tueuses de travail du monde.

Elles peuvent se multiplier instantanément et gratuitement.

Quand elles s'améliorent, nous n'avons pas besoin d'investir dans de grosses infrastructures ou matériaux, nous pouvons juste utiliser le nouveau code.


Et elles ont la capacité de s'améliorer vite... Mais à quel point?

Si le travail implique des travaux complexes sur un ordinateur aujourd'hui vous serez peut-être sans emploi plus tôt que ceux qui travaillent encore dans des usines.

Il y a des exemples actuels réels sur la façon dont cette transition pourrait se produire.

Une entreprise de San Francisco offre un logiciel de management de projet pour les grands groupes qui est juste censé éliminer les postes de management moyen.

Quand il embauche pour un nouveau projet le logiciel décide d'abord quel emploi peut être automatisé et précisément où il a besoin de vrais humains professionnels pour ensuite assembler une équipe de travailleurs indépendants à travers internet.

Le logiciel distribue ensuite des tâches aux humains et contrôle ensuite la qualité du travail, suit les performances individuelles jusqu'à ce que le projet soit terminé.

Cette machine tue un travail et en créé plusieurs pour les travailleurs indépendants soit une bonne chose à première vue.

Et bien, tant que les travailleurs complètent leur tâche, des algorithmes d'apprentissage les suivent et récoltent des données sur leur travail et la tâche qu'il représente.

Donc ce qui se passe exactement est que les travailleurs indépendants apprennent aux machines comment les remplacer.

En moyenne, ce logiciel réduit les coûts de 50% la première année et encore de 25% la deuxième année.

C'est seulement un exemple parmi tant d'autres

Il y a des machines et des programmes qui se débrouillent aussi bien ou mieux que des humains dans toute sorte de domaines.

De pharmacien à analyste, journaliste ou radiologue, caissier, agent d'accueil ou le travailleur non qualifié qui retourne des burgers.

Tous ces emplois ne vont pas disparaître du jour au lendemain mais de moins en moins d'humains les pratiqueront.

Mais même si la disparition d'emploi est mauvaise ce n’est pas tout.

Pour rester stable, nous devons bouger très vite.

Ce n'est pas assez de substituer tous les emplois par des nouveaux. On doit en générer des nouveaux emplois constamment car la population mondiale augmente.

Dans le passé, nous avons résolu cela par l'innovation.

Mais depuis 1973 la génération de nouveaux emplois aux USA commence à diminuer.

Et la première décennie du 21ème siècle était la première où le nombre total d'emplois aux USA n'a pas augmenté.

Dans un pays qui doit créer plus de 150 000 nouveaux emplois par mois juste pour s'en sortir avec la croissance de la population c'est une mauvaise nouvelle.

Cela commence aussi à affecter les niveaux de vie.

Dans le passé, ça paraissait évident qu'avec une production en hausse plus de meilleurs postes seraient créés

Mais les chiffres disent autre chose.

En 1988 les employés américains ont travaillés un total de 192 milliards d'heures.

Au cours des 15 dernières années, la production a augmenté de 42% mais en 2013 le total d'heures travaillées par les américains était toujours de 194 milliards d'heures.

Cela signifie que malgré la production qui augmente drastiquement, des milliers de nouveaux emplois émergent et la population américaine augmentant de plus de 40 millions mais le nombres d'heures n'a pas changé.

En même temps, les salaires pour les nouveaux diplômés universitaires, aux États-Unis, ont diminué cette dernière décennie, tandis que jusqu'à 40 % des nouveaux diplômés, sont obligés d'accepter des emplois qui ne nécessitent pas de diplôme.


*Conclusion*

La productivité est séparée du travail humain.

La nature de l'innovation dans l'âge de l'information est différente de tout, ce que nous avons déjà rencontré.

Ce processus a commencé il y a quelques années et est déjà bien engagé même sans nouvelles interruptions, comme les voitures autonomes ou les robots comptables.

Cela ressemble à l'automatisation mais c'est différent cette fois, et les machines pourraient vraiment prendre nos emplois.

Nos économies sont basées sur la prémisse que les gens consomment.

Mais si de moins en moins de gens ont un travail convenable, qui fera toute la consommation ?

Produisons-nous toujours plus à moindre coût, seulement pour arriver à un point où très peu de gens peuvent effectivement acheter tous nos biens et services ?

Ou, l'avenir verra-t-il une petite minorité de super riches qui possèdent les machines ... dominant le reste du monde ? Et la seule menace de celles-ci n’est pas seulement lié à leur impact sur nos emplois et notre économique mais sur des risques encore plus grands comme certaines figures s’accordent à le dire (Bill Gates, Elon Musk).

Bill Gates et Elon Musk craignent la perte brutale de nombreux emplois, ayant d’ailleurs donné lieu à la proposition de taxation des robots, mais également des problèmes éthiques, des chocs de ruptures sociétales et la perte de contrôle de pans entiers de la vie économique. Mais ils s’inquiètent aussi de la fin de la race humaine et de son extinction.

Mais notre avenir, doit-t-il vraiment être sombre ?

L'ère de l'information et de l'automatisation moderne pourrait aussi être à l’inverse une grande opportunité de changer la société humaine et de réduire de façon drastique la pauvreté et les inégalités.

Ce pourrait être un moment majeur dans l'histoire de l'humanité.

Des solutions possibles pourraient par exemple nous amener à un revenu de base universel et à une société non basée sur le travail mais plus de temps libre pour les loisirs, la culture ou pour mener d’autres projets et missions.

Nous devons penser grand et rapide parce qu'une chose est sûr, les machines ne viennent pas, elles sont déjà là.



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