Intelligence artificielle générative : nouvelle étude « AIpocalypse ou AIvolution ?

 EY Fabernovel publie sa nouvelle étude dédiée à l’intelligence artificielle et son impact sur les métiers “AIpocalypse ou AIvolution ?”, avec la conviction que l’IA générative ne tuera aucun métier mais modifiera leurs tâches.

Pour Stéphane Distinguin, associé et fondateur d’EY Fabernovel : « en 1997, quand le champion du monde d’échec Youri Kasparov a perdu face à Deep Blue, il est devenu évident que plus jamais un humain ne gagnerait à ce jeu face à la machine. Certains ont estimé que cela marquait la fin de ce jeu qui défie l’intelligence. 25 ans plus tard, on constate tout l’inverse : les joueurs n’ont jamais été aussi nombreux et ils sont devenus meilleurs grâce à la machine. »

« Peur ou enthousiasme ont toujours accompagné les révolutions technologiques. Voilà déjà quarante ans que l’IA cristallise les craintes d’être remplacé par la machine. Force est de constater qu’être aidé par un assistant vocal, trouver le chemin le plus rapide pour rejoindre une destination, ou être conseillé pour un film quand l’inspiration vient à manquer, restent loin des prophéties apocalyptiques imaginées à la même époque par James Cameron. De la même manière, les IA génératives contribueront à de nouveaux usages qui ne se limiteront pas à créer de belles images ou faire des recherches conversationnelles. On peut s’attendre à une évolution des tâches de tous les métiers, sans pour autant que cela ne les détruise. À la clé, un gain de temps évident qui pourra être mis à profit dans les choix stratégiques des entreprises pour développer les compétences de tous leurs collaborateurs » déclare Cyril Vart, associé, EY Fabernovel en préambule de l’étude.

N.B. : synthèse non exhaustive de l’étude : 

Après une partie consacrée au fonctionnement de ces technologies d’IA qui permet de démystifier certaines craintes, l’étude développe cinq observations et signaux faibles montrant que cette technologie de rupture ne détruira pas massivement des emplois mais fera évoluer les différentes tâches des métiers. La raison en est simple : il existe très peu de métiers constitués uniquement de tâches structurées et répétitives, et donc entièrement automatisables. L’intelligence humaine, la créativité, l’empathie et d’autres qualités non quantifiables restent essentielles dans la plupart des professions. Ainsi, plutôt que de menacer des métiers dans leur intégralité, l’IA générative incite à une réorganisation et une optimisation des tâches des métiers, nécessitant un vrai dialogue interne dans l’entreprise, tout en laissant une place irremplaçable à l’expertise et au jugement humain.
 

Plus que le métier, c’est la liste de tâches qui évolue

Alors que la révolution industrielle avait impacté le travail des cols bleus avec l’automatisation des tâches, cette révolution technologique de l’IA générative touche aujourd’hui celui des cols blancs. L’étude estime que 80 % des métiers seront modérément impactés par l’IA générative d’ici à cinq ans, c’est-à-dire qu’une ou plusieurs de leurs tâches évolueront quand moins de 10 % des métiers ne seront pas impactés. 

Pour illustrer ces évolutions des métiers, l’étude fait la projection de cinq métiers – enseignant, infirmier libéral, avocat, consultant, data scientist – afin d’appréhender les changements à venir et discerner les tâches qui peuvent être partiellement ou totalement déléguées à l’IA de celles qui resteront au cœur de chaque profession.

Pour le métier d’infirmier libéral, un soignant passe plus de 50 % de son temps à renseigner les dossiers et seulement 13 % à parler avec le patient lors d’un rendez-vous médical selon Nuance HealthCare. On comprend vite que l’intelligence artificielle générative peut jouer un rôle pour libérer du temps dans les tâches administratives. En déléguant une partie de l’organisation de ses tournées pour lui suggérer un trajet optimal, en préremplissant les dossiers médicaux ou encore en automatisant certaines tâches logistiques, le gain de temps peut être réparti par exemple dans plus d’accompagnement personnalisé des patients, de pédagogie médicale ou de recherche clinique.

Quand l’IA améliore l’expérience collaborateur

L’étude détaille comment l’IA améliore l’expérience collaborateur notamment, en termes de parcours d’apprentissage personnalisés mais aussi en facilitant l’accès à l’information. Plus surprenant encore, l’IA vient renforcer la collaboration entre les équipes : elle va accentuer l’idéation, la contradiction pour aider le collectif à produire ce que la machine est incapable de réaliser. 
 

De nouvelles opportunités : le développement des compétences le grand gagnant de cette révolution

Dès maintenant pour les entreprises « le développement des compétences devient le grand gagnant de cette révolution. C’est l’opportunité d’investir dans la formation de ses collaborateurs pour développer leurs expertises, favoriser leur engagement et offrir de nouvelles opportunités pour eux et leur entreprise. La valorisation de l’utilisation des outils et technologies d’IA, ainsi que le développement de compétences en IA seront un avantage compétitif majeur pour le recrutement de talents de demain » explique Benjamin Fallot, associé EY Fabernovel. « Il est intéressant d’aborder cette révolution par une approche systémique entre plusieurs directions métiers plutôt que de se lancer dans des initiatives isolées. »

Les défis sociaux, environnementaux et business doivent guider les usages de l’IA générative

• Impact social : la fracture numérique peut continuer de se creuser puisque le danger peut être que tout le monde ne bénéficiera pas équitablement de cette révolution. Si nous ne parvenons pas à former et à élever tout le monde en compétences face à ces nouvelles technologies, nous risquons de créer une société profondément inégale, où seuls quelques-uns récoltent les fruits de l’IA.

• Impact environnemental : si les prouesses technologiques des IA génératives sont impressionnantes, leur impact sur l’environnement est loin d’être négligeable du fait de leur consommation massive d’énergie, d’eau et de ressources liées aux composants électroniques. Il existe aujourd’hui très peu, si ce n’est aucune, transparence des éditeurs d’IA générative en matière de consommation d’énergie, ce qui ne facilite pas la standardisation des calculs d’empreinte carbone de leurs modèles. Une solution pourrait-elle venir d’usages plus spécifiques, de bases plus sélectives et de modèles de langage plus propres à chaque entreprise pour venir remplacer les gourmandes IA généralistes ? 
   

• Impact business : 7 centimes la requête d’IA générative 

  • Le coût d’opération d’une requête est aussi élevé que celui d’une recherche classique pour les modèles généralistes de l’ordre de 7 centimes de dollars selon les calculs d’EY Fabernovel (détails en planche 64 de l’étude). Conséquence : pour être rentable demain, si OpenAI décide par exemple de choisir le modèle de licence (contre la publicité principalement pour Google), le prix sera extrêmement élevé à l’usage pour les entreprises, représentant un nouveau centre de coûts important. Pour une entreprise de 10 000 salariés où 5 000 salariés feraient 10 requêtes par jour, cela représenterait un coût de plus de $100 000 par mois.

  • Un coût élevé aujourd’hui qui laisse des opportunités pour les modèles européens, où l’on peut s’attendre à :

    – des investissements massifs en R&D pour l’amélioration des technologies de stockage et d’informatique quantique dans un objectif de réduction de coûts et d’impact des IA généralistes.
    – l’émergence de modèles d’IA spécialisés (sur des tâches) et pré-entraînés en fonction des particularités de chaque entreprise (ou secteur industriel), comme ce que souhaite proposer la start-up française Mistral AI.
    – une évolution des interfaces puisque les interfaces généralistes (comme le chat) ne seront pas nécessairement suffisantes pour des usages spécialisés.

Finalement, si l’IA générative fait évoluer les tâches des métiers, elle représentera une évolution à long terme tant les coûts peuvent être élevés et les projets complexes. Il ne s’agit en effet pas d’un simple déploiement technique puisque l’IA impacte à la fois la stratégie d’entreprise, son organisation et son modèle économique. La réflexion doit être systémique à l’échelle de la direction mais aussi entre les métiers eux-mêmes plutôt que d’être un changement radical. À terme, cette technologie sera un avantage compétitif si elle est utilisée en investissant de front sur le développement des compétences des collaborateurs, favorisant leur engagement et offrant de nouvelles opportunités pour eux et leur entreprise.