L’évolution des compétences à l’ère de l’IA

L'IA évolue rapidement rendant nos compétences obsolètes. Comment tirer parti de l'IA tout en assurant la protection du public?

Cet article s’inscrit dans la collection « RÉFLEXION ».
Par Caroline Pernelle, ing., PMP, PMI-ACP


 

Depuis plus de 10 ans, le public est fasciné par l’intelligence artificielle (IA), un terme que l’on a défini pour la première fois il y a plus de 70 ans. De l’introduction de Siri comme agent conversationnel dans nos téléphones à l’utilisation de caméras de reconnaissance faciale à l’entrée de bâtiments, cette fascination s’est petit à petit normalisée pour le commun des mortels grâce à l’accessibilité des divers systèmes utilisant l’IA. On aurait pu croire que, en 2024, ce buzz serait maintenant chose du passé, que chacun aurait adopté la technologie à son rythme et se serait approprié cette nouvelle façon de faire, comme on apprend à se servir d’un nouvel outil pour rénover sa terrasse (maintenant que le prix des matériaux a baissé).

La publication d’articles sur l’apprentissage profond est passée d’environ 5 000 articles en 2012 à plus de 100 000 en 2023.

Et pourtant, les cycles d’innovation entre chaque nouvelle version de produits sont de plus en plus courts et cette course effrénée au modèle qui donnera les meilleurs résultats le plus rapidement possible en consommant le moins de puissance de calcul (CPU) n’est pas près de se calmer. La vérité est la suivante : les progrès en IA dans ses divers domaines sont tellement rapides qu’une formation de 2017 sur l’étude de l’analyse des langages (NLP) serait aujourd’hui presque désuète avec l’arrivée des grands modèles de langage (LLMs) et des transformeurs en 2019. Même principe pour la vision assistée par ordinateur, ou la préhension des objets dans le domaine de la robotique. La publication d’articles sur l’apprentissage profond est passée d’environ 5 000 articles en 2012 à plus de 100 000 en 2023. Continuer à se former, à faire preuve de curiosité et surtout à comprendre à quel moment l’intégration de l’IA dans les processus d’affaires est pertinente pour une compagnie qui veut s’y attaquer est capital pour tous les ingénieures et ingénieurs qui souhaitent s’outiller adéquatement.

La bonne nouvelle est que les gens adorent utiliser l’IA : il suffit de regarder les tendances Google entre décembre 2022 et janvier 2023 pour réaliser l’engouement qui s’est créé autour de ChatGPT et l’IA générative. Peu importe la « magie » qui se passe derrière, les professionnelles et les professionnels d’aujourd’hui sont en grande majorité prêts à intégrer ces technologies dans leur quotidien, et même en général bien avant que les lignes directrices de leur compagnie ne soient publiées.

Cependant, l’IA – et c’est encore plus vrai dans le contexte de l’IA générative – peut générer des hallucinations ou être biaisée. Comme un agent conversationnel ne cite pas ses sources et que l’être humain est paresseux de nature, le nombre de personnes qui iront vérifier la véracité des réponses générées par nos nouveaux amis Gemini ou ChatGPT sera limité. (Une étude de KPMG réalisée en mars 2023 mentionne que seulement 51 % des personnes interrogées vérifient les informations fournies, et Google s’attend à une baisse de 26 % de son trafic dans les prochains mois en faveur des agents conversationnels.)

Cette obsolescence rapide des compétences cognitives de personnes travaillant devant un ordinateur soulève une préoccupation majeure […]

 

Prenez par exemple la requête suivante : « Donne-moi une liste de 10 femmes qui sont à l’origine d’avancées significatives en IA générative. » Les deux systèmes vous généreront (en date du 18 mars 2024) des listes composées à 85 % d’hommes. Pourtant la requête était claire, du moins pour un humain.

Dans la même lignée, Air Canada a pour sa part fait les frais en février 2024, lorsqu’un tribunal de la Colombie-Britannique a tenu la compagnie responsable des propos de son agent conversationnel, lequel avait donné à un passager des renseignements ne correspondant pas aux lignes directrices de la compagnie.

Historiquement, les révolutions technologiques ont invariablement conduit à l’émergence de nouveaux secteurs d’emploi, ce qui a entraîné une nécessaire adaptation de la main-d’œuvre et l’acquisition de nouvelles compétences. Cependant, la révolution industrielle de l’IA présente un changement de paradigme : les capacités cognitives requises pour de nouveaux rôles professionnels seront bientôt mieux assimilées et exécutées par l’IA que par l’humain moyen, à un rythme et avec des compétences qui dépassent la capacité humaine moyenne. Cette obsolescence rapide des compétences cognitives de personnes travaillant devant un ordinateur soulève une préoccupation majeure quant à l’efficacité des investissements gouvernementaux dans les programmes de recyclage de la population.

Dans ce contexte, investir dans le capital humain pour assurer la transition vers ces nouveaux rôles cognitifs peut se révéler un exercice futile, voire potentiellement un faux pas budgétaire. Les gouvernements pourraient se retrouver à allouer des ressources substantielles à des initiatives de reconversion pour découvrir que les compétences transmises sont déjà obsolètes ou que les emplois ont été rendus obsolètes par l’IA, qui apprend ce nouveau travail plus rapidement et à moindre coût.

Cela pourrait aboutir à un scénario de « piège de la dette », dans lequel le fardeau financier de tels programmes ne produit pas le rendement de l’investissement escompté en matière d’emplois durables et de croissance économique. Malgré cela, il est impératif que les ingénieures et les ingénieurs continuent à s’intéresser à l’IA, et qu’elles et ils veillent à leur formation continue, tout en l’intégrant dans leurs tâches quotidiennes, aussi bien pour être à jour dans le développement de leurs compétences pour la déployer et l’utiliser que pour s’assurer de la qualité des recommandations fournies par celle-ci.

C’est seulement en misant sur la formation que l’on permettra aux ingénieures et aux ingénieurs de continuer à exercer leurs activités professionnelles en gardant en tête leur objectif principal : protéger le public.

 

Références

  • google.com, janvier 2004 à avril 2023 bbc.com, 24 février 2024
  • com, 20 février 2024

MINIBIO

Caroline Pernelle – Actuellement partenaire client chez Videns Analytics, elle a été consultante pour Dassault Systèmes, directrice des partenariats pour IVADO, a facilité la création du Centre d’expertise international de Montréal en intelligence artificielle (CEIMIA), a été stratège IA et gestionnaire de produits pour CAE et agit comme mentore pour des incubateurs de start-ups tout en enseignant l’IA dans plusieurs universités québécoises.

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