Intelligence artificielle

Quel est l'impact de l'IA sur les entreprises ? Retour sur la création de LaborIA

DATE :
29/12/2021

Le 19 novembre dernier, le laboratoire de recherche, LaborIA, a été lancé sous l’égide du ministère du Travail et Inria afin de mieux cerner les effets, encore mal connus, de l'intelligence artificielle (IA) sur les conditions de travail, le recrutement et les compétences.

Ce 1er living lab (laboratoire vivant) a comme objectif d’accompagner les transformations liées à l’IA et préparer les entreprises et les salariés. En effet, selon le rapport “Perspectives de l’emploi” de l’OCDE en 2019 le développement de l’automatisation pourrait conduire à la disparition de 14% des emplois actuels et 32% sont susceptibles d’être profondément transformés au cours des 15 prochaines années.

Le programme LaborIA, d’une durée de 5 ans, vise à explorer le rapport des entreprises et des acteurs publics à l’intelligence artificielle avec la construction d’un baromètre sur l’IA au travail, puis, dans un second temps, à déployer des expérimentations concrètes, en situation de travail, sur des thématiques comme les conditions de travail, l’évolution des compétences, le recrutement, etc.

C’est dans ce contexte qu’une table ronde a été organisée avec des chercheurs, économistes et sociologues spécialisés en IA afin d’échanger autour d’une question commune : l’impact de l’IA sur les entreprises.

Unifai, a eu l’occasion de participer à cette table ronde en tant qu’experte de l’intelligence artificielle. Sa solution, basée sur l’IA, est implémentée dans plusieurs grands noms du retail comme Intersport, Gedimat ou Warmango.fr.

L’IA n’est pas la 1ère transformation technologique que nous vivons

Comme l’a justement rappelé la ministre du Travail, Elisabeth Borne, “ce n’est pas la 1ère transformation technologique auquel notre société est confrontée. L’IA traite d’un sujet éthique et peut être une source d’opportunité comme d’inquiétude concernant la création ou destruction d’emploi”.

En effet, l’IA renouvelle beaucoup de pratique en modifiant notre manière de travailler. Avec l’arrivée de l’IA dans le milieu professionnel nous avons pu voir certaines de nos tâches s’automatiser comme l’utilisation de chatbots conversationnels. “Pour maîtriser l’impact de l’IA sur les conditions de travail et réaliser ses promesses, il faut penser les conditions d’une IA responsable dès son implémentation dans l’organisation du travail, avec ses utilisateurs.” déclare Bruno Sportisse, PDG d’Inria. Le sujet des valeurs sur lesquelles a été conçu l’algorithme est donc au centre du sujet afin de ne pas “brouiller des pistes entre l’humain et le non humain”.

L’IA supprime-t-elle des emplois ?

Aujourd’hui de nombreuses entreprises proposent des solutions utilisant l’IA. Dans le cas d’Unifai, qui “propose une solution permettant de transformer des centaines de modèles de données à un modèle unique”, l’opposition homme/machine n’a pas de sens compte tenu du nombre de nouvelles données créées tous les jours. Jesse Créange, CEO d’Unifai, donne l’exemple d’Intersport : “Intersport possède 600 magasins et intègre 100 000 produits tous les mois, si l’humain était seul à traiter cette donnée sa tâche serait impossible ou avec un risque d’erreur trop élevé. Aujourd’hui, Unifai automatise 80% du traitement de la donnée”.

La question serait donc plutôt la relation de l’IA avec les employés. Aujourd’hui, “il faut rassurer le salarié sur l’éthique et la transparence de la machine”. La solution trouvée par Unifai est d’éduquer dès le début du projet les utilisateurs finaux afin de les rassurer et leur montrer que la solution d’IA est là pour les aider dans leur travail. En réalité, “l’IA [d’Unifai] est utilisée comme moteur de suggestion, et ces suggestions sont parfois vérifiées par un humain qui au fur et à mesure prend confiance en l’IA car les suggestions proposées sont correctes” (Pierre de Sahb, CTO d’Unifai).

Les répercussions de l’intelligence artificielle doivent s’observer sous le prisme de la transformation et non de la destruction d’emplois. Son adoption dans une entreprise entraîne le plus souvent un transfert de compétences et un redéploiement des collaborateurs d’une tâche vers une autre.

L’IA, un enjeu de formation et d’acceptation

Le paradoxe de la productivité est qu’il ne suffit pas d’introduire une technologie pour qu’il y ait un gain de productivité. Il faut que la technologie soit acceptée et utilisée au sein de l’entreprise. 

Salima Benhamou, qui suit ces questions au sein de France Stratégie, a souligné l’importance pour les utilisateurs finaux d’y trouver un sens : “les médecins ont besoin de comprendre comment la donnée va améliorer la prise en charge thérapeutique, sinon l’IA n’a aucune valeur”.

Face au développement de l’intelligence artificielle et de l’automatisation, les dirigeants d’entreprises doivent veiller à ce que les salariés possèdent de nouvelles compétences. L’enjeu de formation devient donc un enjeu organisationnel. Ces nouvelles compétences seront notamment étudiées et suivies par LaborIA.

L’IA vulgarisée pour mieux en comprendre les biais

Au-delà de l’impact sur les compétences, le sociologue à l’Icamm Yann Ferguson a mis en garde contre les effets discriminatoires des algorithmes utilisés sans discernement notamment dans le processus de recrutement. Deux types de biais peuvent être observés dans les algorithmes :

  • Les biais explicites : biais liés à ceux qui ont créé l’algorithme.. Par exemple, si ce sont des hommes ou des femmes, l’algorithme va embarquer ce système de représentation dans le code.
  • Les biais implicites : biais liés au contenu du jeu de données d’entraînement. Dans ce cas, l’algorithme ne fait qu’automatiser ces biais, il ne les crée pas.

Amric Trudel, consultant chez Octo Technologie et cofondateur de TKT.ai a créé un atelier de vulgarisation pour mieux comprendre ces biais. Sous forme d’une balance en bois et avec l’exemple d’un process de recrutement, les biais en IA peuvent être simplement et clairement observés :

  1. Le poids d’une variable :  une variable (ex :  sexe, extraversion, réussite à l’entretien, etc.) peut avoir différentes valeurs, ces valeurs sont représentées par des réceptacles avec des poids. 
  1. L’impact d’une variable : la position des réceptacles sur la balance est définie au moment de la phase d’entraînement. Cette phase est faite à partir des données à disposition, dans cet exemple les résultats des derniers entretiens. En fonction des données d’entraînement, il est très probable d’avoir un biais algorithmique et donc dans le cas du recrutement, discriminer un certain type de population. 

Cette démystification présentée par Amric Trudel permet aux cadres d’entreprises qui n’ont pas forcément de connaissances techniques, d’en comprendre les concepts essentiels et ainsi éviter au maximum les biais.

Pour conclure,

La complémentarité hommes-machines gagnerait à être développée autour de deux objectifs : être transparente et saine (notamment au regard des enjeux éthiques) et permettre le développement des compétences. LaborIA devrait permettre de mieux appréhender l’impact de l’IA sur le travail, l’emploi et les compétences, dans l’objectif de faire évoluer les pratiques des entreprises et l’action publique.

La ministre du Travail, Elisabeth Born, a conclu cette table ronde en rappelant que "L'IA pose des tas de questions dans le domaine du travail, c'est vertigineux. Mais c'est mieux de rechercher les enjeux en amont que d'en découvrir les effets à postériori".

Faustine Caradeux
Growth Marketing Manager

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