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Zone de confiance, décider dans un monde de données, de modèles et d'IA. Un podcast de Philippe Nieubourg et Mickaël

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Halbot. Bonjour, je suis Philippe Nieubourg. Bienvenue dans le premier épisode de Zone de confiance.

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Et bonjour, je suis Mickaël Albault et nous allons vous aider au travers de ce podcast à décider dans un monde de données, de modèles et d'IA.

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Nous avons décidé pour ce premier épisode d'aborder un sujet qui nous intéresse tous, citoyens, professionnels ou tout simplement êtres humains. Quels impacts aura le développement de l'IA sur notre vie

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Notre vie et celle de nos enfants. Alors Michael, j'ai cru en prendre en préparant cette émission avec toi que tu hésites. Tu vois dans cette nouvelle IA, en particulier l'IA générative, à la fois une révolution industrielle, un choc social et puis peut-être de temps en temps un scénario noir et puis peut-être de temps en temps un scénario un peu moins noir alors tu travailles avec des modèles depuis très longtemps pourquoi as-tu commencé par croire à ce scénario apocalyptique et qu'est-ce qu'il rend économiquement plausible et pourquoi t'as changé d'avis

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SPEAKER_02 1:27

Bah déjà c'est le scénario noir donc celui de les high jobs apocalypse c'est le scénario que nous servent les médias c'est le scénario c'est le narratif majoritaire Premièrement. Deuxièmement, c'est ce que nous disent les dirigeants de l'ABA américaine. américain. Donc tu vas avoir des Sam Altman, tu vas avoir des Dario Amodei qui vont nous annoncer un jour 20% de jobs qui vont disparaître, un autre jour 50%. Et moi je remarque que depuis que Sam Altman a eu deux tentatives d'attentat contre lui, il est beaucoup moins alarmiste. Il a un peu changé d'avis ou il dit plus trop ce qui se pense. Mais si on quitte ces aspects un peu humoristiques, il y a quand même aussi 15 prix Nobel et 200 chercheurs qui ont récemment signé une lettre ouverte qui s'appelle we must act now le mois dernier qui appuie sur le scénario noir donc c'est un argument d'autorité certes mais il est présent et puis quel est le raisonnement qui tient derrière ces trois étapes là c'est que un l'IA ça réduit le temps nécessaire pour accomplir un ensemble croissant de tâches on le constate tous de l'autre côté les entreprises cherchent à réduire leurs coûts et donc à production constante il y a moins d'heures de travail qui sont qui impliquent moins de travailleurs et donc Donc la productivité augmente et la question c'est qu'est-ce qu'on fait de cette productivité et le raisonnement devient valide, donc le raisonnement du scénario noir devient valide si la production reste constante mais que la demande ne réagit pas. Et dans ces conditions-là, s'il n'y a pas de nouveaux produits qui sont créés et si les gains ne sont pas réinvestis, on a besoin de moins d'emplois. Donc ça c'est la question de la productivité. Et puis on va être très concret je vais prendre ma profession moi je suis data scientist si tu te souviens c'est le the sexiest job of the 21st century d'après la Harvard Business Review l'article de 2012 qui est bien connu dans la profession on va regarder qu'est-ce que je fais concrètement qu'est-ce que fait un data scientist quand on lui présente un problème il va produire une revue de littérature la revue de littérature aujourd'hui le modèle peut la générer il va générer des scripts d'ingénierie de données Il va réaliser une analyse exploratoire d'un jeu de données. Il va concevoir, il va entraîner un modèle d'apprentissage machine. Il va déployer ensuite le modèle en production. Tout ça, des agents et des solutions d'IA et de développement d'IA, aujourd'hui le font, le font très très bien. Il va devoir documenter une analyse. Là encore, les modèles peuvent l'aider, voire faire une grande partie du travail. Il doit préparer sa présentation. Il doit structurer sa recommandation. Ça, c'est la partie qui est plus difficile, parce qu'on doit intégrer aussi la partie politique. Et il doit présenter son livrable à un client. Là-dedans, il y a beaucoup de choses qui disparaissent. Mais

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par contre, il y a beaucoup

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aussi de

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nouvelles tâches qui... Elles disparaissent pas. Elles sont faites par des outils. Donc, tu fais la même chose, mais tu en fais plus. Exactement. Il y

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a deux choses qui apparaissent. C'est que, un, il y a beaucoup plus de travail de vérification. Donc, il y a un travail de préparation, de préparation du travail qu'on va donner à l'agent, au modèle. Et il y a un énorme travail de vérification. Et après, c'est aussi quelles sont les nouvelles tâches qu'on peut créer

UNKNOWN 0:00

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SPEAKER_02 5:07

pour apporter de la valeur avec le temps qui a été libéré. Et d'ailleurs, ça c'est pour ma, pour mon expérience personnelle, mais toi en tant que journaliste, tu le vois aussi. Par exemple, quelle part de ta valeur professionnelle restera lorsque la production de contenu devient quasiment gratuite

UNKNOWN 0:00

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SPEAKER_01 5:29

C'est toute la différence, je pense, entre la production de contenu et le travail de journaliste. Ce que veut écrire le journaliste, aucune une IA ne pourra le décider à sa place, elle pourra produire. Et quand on parle aujourd'hui de créateur de contenu, on parle en effet de créateur humain ou de créateur IA. Mais je pense que ce sont deux travaux de fonctions bien différentes. Mais si on revient sur ce qui est évoqué, sur ce scénario noir éventuel, lorsque tu as cherché les traces de cette destruction massive de l'emploi, parce que ça fait quand même maintenant plus de trois ans qu'on a cette IA générative, Est-ce qu'aujourd'hui, on peut dire que des implants ont été détruits massivement par cette via

SPEAKER_02 6:16

générative

UNKNOWN 0:00

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SPEAKER_02 6:16

En fait, si on regarde les premières études... J'ai regardé des études des deux côtés de l'Atlantique, donc Amérique du Nord et Europe. Je n'ai pas regardé toutes les études sur les différents continents, mais ça donne déjà un premier niveau. On voit que les données qu'on observe ne confirment pas encore l'apocalypse annoncé. Et si je devais... essayer de résumer les trois apprentissages, trois choses qui m'ont étonné. C'est un petit rapport d'étonnement. Première chose, c'est qu'il y a beaucoup d'usages. Il y a beaucoup d'usages déclarés, mais il y a encore peu d'effets mesurés. Il y a eu une enquête du NBER, le Bureau National de la Recherche Économique Américain, qui a été réalisée cette année auprès de 6 000 dirigeants de 4 pays. Qu'est-ce que ça indique

UNKNOWN 0:00

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SPEAKER_02 7:04

Ça indique quand même un haut niveau d'utilisation de l'IA. Il y a 70% des entreprises interrogées qui affirment utiliser l'IA tous les jours. Et à l'intérieur, il y a plus de 80% qui déclarent qu'il n'y a pas eu d'effet significatif sur l'emploi ou la productivité au cours des trois années précédentes. Et ça, c'est quand même assez étonnant. Ça, c'est pour la partie américaine. Et en Europe, il y a l'étude du BIS et de l'EIB qui nous dit que l'IA augmente la productivité du travail de 4% sans effets négatifs détectables à court terme sur l'emploi. Et le mot le plus important là-dedans, c'est à court terme. Donc... Oui, en même temps, 4% c'est rien. Oui, enfin, ça commence à devenir quand même un petit peu significatif, une augmentation de productivité de 4%. En fait, ça paraît pas beaucoup pour, je veux dire, le citoyen moyen, mais Mais pour un économiste, c'est significatif. Mais ce qui est important, et c'est quelque chose qui va dans ton sens, Philippe, que tu m'as déjà dit, c'est que les prédictions vont toujours plus vite que les transformations qu'on mesure.

SPEAKER_01 8:23

Est-ce qu'on peut dire que, par contre, toutes ces entreprises qui ont annoncé des licenciements, des nettoyages, etc., sous prétexte de l'IA, finalement, elles ont caché d'autres raisons derrière ces nettoyages

UNKNOWN 0:00

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SPEAKER_01 8:37

J'en affecte à l'IA des choses qui ne sont pas de l'IA.

SPEAKER_02 8:41

Alors, c'est certain. Il y a eu des sur-embauches qui ont été faites durant la période Covid ou peu après la période Covid qui ont été, comment dire, corrigées avec des narratifs IA. Mais ce qui est intéressant, c'est qu'en fait... il y a un autre élément qui a été mesuré, c'est que les dirigeants anticipent des effets plus importants dans les prochaines années. C'est-à-dire qu'on ne voit pas l'impact sur l'emploi, mais le problème, c'est que les dirigeants pensent qu'il va y avoir un impact sur l'emploi. Donc, en fait, ils prennent des décisions en avance de phase. Et c'est ça qu'on est en train de voir. Et ce qui est important aussi, c'est qu'une une absence d'effet passé ne prédit pas une absence d'effet futur.

SPEAKER_01 9:34

Pourquoi est-ce que le simple fait qu'une tâche soit automatisée, tout ou partie, 4% ce n'est pas beaucoup, mais si ma tâche est automatisée à 20-25%, pourquoi ça ne conduit pas automatiquement à la suppression d'un emploi

UNKNOWN 0:00

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SPEAKER_01 9:49

Si j'ai 4 personnes qui voient automatiser leur tâche de 25%, je pourrais faire un calcul bête et dire qu'il y a un emploi en moins. Est-ce que je me trompe ou est-ce qu'il y a une autre raison

UNKNOWN 0:00

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SPEAKER_02 10:00

Alors ça, effectivement, c'est quelque chose que je vais vais analyser, mais avant de répondre directement, je veux surtout mettre en avant une chose qui m'a aussi étonné, c'est que la différence entre les entreprises n'est pas entre celles qui ont utilisé l'IA et celles qui ne l'ont pas utilisée, c'est celles qui l'ont utilisé de façon intensive et celles qui l'ont juste utilisé ou pas utilisé. Ce que je suis en train de dire, c'est que c'est pas parce que tu distribues des licences que Pilote ou ChatGPT à tes employés que tu vas avoir un impact et que tu vas avoir une transformation de ton entreprise. Et ça, c'est important pour pouvoir répondre à ta question. Et ce qu'on voit clairement dans les études, c'est que, tu vois, par exemple, au niveau européen, il y a une analystes de la Banque Centrale Européenne sur 5300 entreprises de la zone euro, eux, ils disent qu'on ne trouve pas de différence significative entre les entreprises qui disent qu'elles utilisent et les entreprises qui disent qu'elles n'utilisent pas. Mais par contre, et ça, au niveau nord-américain, il y a eu une étude Rampé-Reveillot qui dit à peu près la même chose. Mais ce qu'on voit des deux côtés de l'Atlantique, c'est que c'est la différence entre les utilisateurs intensifs et les autres. Et là, par contre, on voit des différences. Et c'est ça qui est intéressant. C'est que les utilisateurs intensifs européens sont environ 4% plus susceptibles d'embaucher. Et au niveau américain, c'est encore plus fort, ils augmentent leur effectif d'environ 10%. Et c'est même particulier, c'est qu'on voit aussi une chose, c'est que même les effectifs d'entrée de carrière sont impactés favorablement. Donc les adoptants à forte intensité augmentent leurs effets des postes d'entrée de carrière de 12%, soit plus que la moyenne.

SPEAKER_01 12:03

C'est intéressant, mais ça va quand même un peu à l'encontre de ce que dit aujourd'hui toute la génération qui arrive sur le marché du travail et qui se plaint énormément de dire qu'on n'embauche plus de jeunes débutants. Exact.

SPEAKER_02 12:17

C'est pour ça que c'est intéressant de creuser ce point-là. Après, la question qu'il faut se poser, là où il y aurait... vérification à faire, c'est que les entreprises qui sont les adoptants intensifs sont souvent des grandes entreprises, des entreprises qui sont plus technologiques, c'est des entreprises qui sont plus dynamiques et en fait, il peut y avoir un biais là-dedans parce qu'en fait, il faudrait se demander est-ce que les entreprises qui adoptent l'IA de façon intensive ne sont pas justement celles qui auraient grandi de toute façon et qui auraient recruté de toute façon. Donc là, il faut quand même il faudra avoir un peu plus de données, mais déjà, ça nous donne une différence de narratif par rapport au majoritaire. Et maintenant que j'ai dit ça, je peux répondre à ta question qui était de pourquoi une tâche qui est automatisée ne conduit pas automatiquement à un emploi supprimé. En fait, déjà, c'est qu'un emploi, c'est... Un emploi, c'est un portefeuille de tâches. Je ne sais pas, par exemple, je l'ai décrit, par exemple, sur mon poste de data scientist, mais je ne sais pas, pour un poste d'un journaliste, il va faire de la rédaction, il va faire de la vérification, il va faire de la coordination, il va faire plein de choses. Et donc, l'IA peut réduire fortement le temps nécessaire à certaines tâches sans en éliminer d'autres. Donc, ce n'est pas la totalité de l'emploi qui disparaît. Mais surtout... lorsque certaines tâches deviennent moins coûteuses, l'avenir du poste peut être très différent. Effectivement, il y a des postes qui vont disparaître, mais il y a des postes qui vont absorber davantage de volume. Donc, on va pouvoir servir plus de clients, par exemple. Donc, le poste va rester, il va juste être beaucoup plus productif. Il y a des postes comme ceux de data scientists ou de développeurs qui vont se déplacer vers le contrôle et le jugement de ce qui a été produit par le Il y a des postes qui vont se recomposer avec des attentes plus élevées, il y a des postes qui vont aussi se fragmenter entre l'humain et les agents. Donc il n'y a pas de profil unique par rapport à ça et au niveau de l'entreprise, si chaque employé produit davantage, l'effectif dépend aussi de la demande et une entreprise peut faire des choix très différents. Elle peut produire la même chose avec moins de personnes, elle peut baisser ses prix et vendre davantage. elle peut améliorer la qualité, elle peut personnaliser son offre, elle peut servir des segments qui étaient avant non rentables et qui le deviennent avec la baisse des prix, elle peut lancer des nouveaux produits, elle peut réduire les erreurs qui limitaient sa croissance. En gros, on reprend tout ce qu'on voit dans les cours de MBA, tout devient possible. Et il y a quelque chose de très très important que les économistes connaissent bien, c'est le paradoxe de Jevons. C'est que quand on rend une ressource moins coûteuse ça en augmente souvent l'usage total et par exemple lorsqu'un le coût unitaire d'un service cognitif baisse bah la demande peut augmenter et créer davantage de travail complémentaire mais c'est pas automatique et c'est pas infini je vais prendre un exemple prenons l'exemple d'un studio de jeux vidéo bah les agents de code ils vont réduire le temps nécessaire pour le développement d'un jeu vidéo donc le studio peut avoir deux possibilités. Soit, s'il a une petite équipe, il peut dire « Moi, je vais maintenir un produit stable et je vais limiter mes effectifs et je vais comprimer mes effectifs. » Mais il peut aussi prendre de l'expansion. Il dit « Moi, avec ma même équipe, je vais pouvoir produire plusieurs produits de niche et je vais pouvoir baisser le coût de lancement. » Et tout ça, ça dépend d'une chose, c'est de l'élasticité de la demande et de la capacité à créer de nouveaux marchés et de la concurrence. On n'a pas tous du temps pour jouer à plus de jeux. s'il y a plus de

SPEAKER_01 16:24

jeux disponibles

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SPEAKER_01 16:25

– Alors, même si l'emploi total ne s'effondre pas, on est quand même tous conscients qu'il va y avoir un effet de destruction créatrice, des emplois qui vont se développer, comme tu l'évoquais, des compétences qui vont se développer, mais aussi des gens qui vont disparaître, dont on va voir l'emploi disparaître. Mais ce n'est pas nouveau, ce n'est pas l'intelligence artificielle qui est la première technologie qui aura fait disparaître des emplois. Est-ce qu'une même entreprise aujourd'hui peut combiner les deux

UNKNOWN 0:00

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SPEAKER_01 16:51

Ou est-ce que finalement on va avoir des emplois Oui,

SPEAKER_02 17:00

parce qu'en fait, la moyenne, ça cache beaucoup de trajectoires différentes. Tu as parlé des jeunes. Les jeunes, aujourd'hui, sont privés de tâches d'entrée qui leur servaient d'apprentissage. Tu vas avoir des personnes qui occupent des fonctions cognitives qui sont facilement standardisables et qui sont facilement mesurables. Donc, ils vont avoir un travail qui va être de plus en plus processé. et surveillés par des agents. Tu vas avoir des travailleurs dont les tâches vont être complètement substituables et pas vraiment complémentaires. Je veux dire, l'humain plus l'agent, ça ne vaut pas plus que l'agent tout seul. Tu vas avoir des travailleurs autonomes qui vont souvent être ajustés avant les salariés permanents parce que si tu as des employés sur le banc, tu vas d'abord les privilégier avant de faire appel à tes sous-traitants et à des freelancers. Tu vas avoir les travailleurs qui vont être plus âgés, qui ont des compétences spécifiques, qui perdent de leur valeur. Et puis, il y a aussi autre chose. Tu peux très bien être un travailleur qui va être très compétent, mais qui travaille dans une entreprise qui est retardataire. Et si c'est ton cas, tu vas voir ta compagnie qui va perdre des clients au profit d'entreprises qui sont augmentées et en fait, tu vas voir que ta productivité ne va pas augmenter et donc Tu vas voir que tes revenus vont stagner, voire tu vas perdre du pouvoir d'achat par rapport à l'ensemble. Le fait d'être bon dans une entreprise qui est retardataire, ce n'est pas bon. Tu vas avoir aussi des différences entre les entreprises qui vont être capables de financer les données, l'intégration, la sécurité, la formation des employés et les autres. C'est pour ça qu'une entreprise peut créer des emplois, mais contribuer à en détruire... –

SPEAKER_01 18:53

Alors si on reste sur cette idée d'apocalypse de l'emploi, finalement on ne sait pas bien, finalement personne ne sait si elle va se produire ou pas. Est-ce que ça peut devenir une prophétie autoréalisatrice

UNKNOWN 0:00

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SPEAKER_01 19:06

Est-ce qu'on va revenir finalement à un monde comme au temps des Grecs où le travail n'existait pas parce que ce n'était pas du travail, il était réalisé par des esclaves

UNKNOWN 0:00

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SPEAKER_01 19:14

Dans une société où il y aurait finalement une personne sur dix qui travaillerait et les neuf autres qui n'auraient rien à faire, on n'est pas loin de l'esclavage. Est-ce que c'est ça vers quoi on va se diriger

UNKNOWN 0:00

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SPEAKER_02 19:22

alors

SPEAKER_01 19:24

bon je vais pas

SPEAKER_02 19:25

aller dans le sens de l'esclavage moi ce qui m'importe là c'est la vision économique en fait c'est la question des incitatifs il y a une phrase de l'investisseur Charlie Munger que j'aime beaucoup Charlie Munger c'était l'associé de feu Warren Buffett et il avait une phrase qui disait show me the incentive and I'll show the outcome. En gros, il disait, montrez-moi l'incitatif, donc la récompense qu'on donne, et je vous montrerai le résultat. Et ça, ça signifie que le comportement humain est déterminé par la façon dont on récompense les gens, plutôt que par ce qui est espéré. Et ça, dans le cas qui nous intéresse, c'est extrêmement important, parce que c'est la façon dont les dirigeants et le marché vont récompenser cette productivité qui va changer la trajectoire. Donc, si... chaque projet d'IA est évalué exclusivement sur le nombre d'équivalents temps pleins qui sont supprimés, c'est facile, l'organisation va sélectionner naturellement les cas d'usage de l'IA qui réduisent les effectifs. Et dans ces conditions, elle investira moins dans les usages qui augmentent la qualité ou qui réduisent les erreurs ou qui vont ouvrir de nouveaux marchés ou rendre possible de nouveaux projets. Et donc, l'indicateur qu'on va choisir, ne mesure pas seulement la transformation qu'on va créer, il va diriger cette transformation. Et je vais te donner deux exemples qui vont te... Si tu dis que la mesure de performance d'un projet, c'est la réduction des coûts par employé supprimé, tu ne vas pas du tout faire le même projet que si tout à coup, tu te dis, vous allez être mesuré sur le revenu additionnel par capacité créée. Ou pareil, si c'est le nombre de postes éliminés, tu ne vas pas faire le même projet que si c'est le nombre de clients supplémentaires qui ont été servis. Donc, on voit bien que c'est la même technologie, mais le simple fait de changer l'indicateur va donner une trajectoire différente. et le problème qu'on voit aujourd'hui et pour revenir à ce que tu disais sur les entreprises qui annoncent des suppressions d'emplois grâce à l'IA c'est qu'une société cotée elle sera récompensée immédiatement par une réduction des coûts mais beaucoup moins rapidement par une promesse de croissance future pourquoi

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SPEAKER_02 22:11

parce que cette promesse de croissance future elle est incertaine et donc les incitations financière vont favoriser les économies certaines, rapides, au détriment des investissements plus risqués. Et c'est là que la gouvernance survient et doit imposer des comparaisons explicites entre les scénarios de gains, les effets sur les revenus, les risques et tout, parce que il y a des risques aussi au fait de ne pas embaucher de jeunes, il y a des

SPEAKER_01 22:39

impacts différents. Pour une dernière question, justement, tu parlais des entreprises, venons-en aux dirigeants d'une entreprise. Quelles sont aujourd'hui de manière très concrète les questions qu'un dirigeant ou un décideur public, d'ailleurs un dirigeant d'entreprise privée ou publique, devrait se poser face à un projet dit là

UNKNOWN 0:00

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SPEAKER_01 22:59

Est-ce qu'on y va

UNKNOWN 0:00

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SPEAKER_01 23:00

Est-ce qu'on n'y va pas

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SPEAKER_01 23:01

Comment y aller correctement

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SPEAKER_01 23:02

Est-ce qu'il y a deux, trois questions clés qu'il faut se poser

UNKNOWN 0:00

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SPEAKER_02 23:07

Alors, il y a trois questions qu'il faut se poser. Et puis, ce n'est même pas uniquement le dirigeant. Même l'employé devrait se poser ces questions face au projet d'IA

UNKNOWN 0:00

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SPEAKER_02 23:18

Déjà, la première chose qu'il doit se demander, c'est quelles capacités sont libérées

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SPEAKER_02 23:23

Si on réussit, est-ce qu'on va libérer du temps

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SPEAKER_02 23:25

Est-ce qu'on va libérer de l'expertise

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SPEAKER_02 23:27

Est-ce qu'on va libérer du capital

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SPEAKER_02 23:28

Est-ce qu'on va avoir une baisse de coût unitaire

UNKNOWN 0:00

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SPEAKER_02 23:32

Et après, la question évidente, c'est mais qu'est-ce qu'on va en faire

UNKNOWN 0:00

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SPEAKER_02 23:36

Et est-ce qu'on va... Est-ce qu'on va transformer cette nouvelle capacité en réduction d'effectifs

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SPEAKER_02 23:42

Est-ce qu'on va la transformer en croissance

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SPEAKER_02 23:44

En baisse des prix

UNKNOWN 0:00

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SPEAKER_02 23:45

Parce qu'effectivement, on peut refiler l'ensemble du gain de productivité au client sous forme de baisse des prix. Ou est-ce qu'on va le transformer en nouveau produit

UNKNOWN 0:00

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SPEAKER_02 23:59

Et quand tu as la réponse à ces deux questions-là, tu sais qui va supporter la transition et qui va capturer le gain de productivité. Ça peut être les clients ça peut être les employés ça peut être les dirigeants ça peut être les actionnaires mais ça peut aussi être les plateformes parce qu'en fait les plateformes peuvent être les grandes gagnantes puisqu'en fait on va leur sous-traiter de plus en plus de travail et on va les payer pour ce travail là et donc si votre organisation affirme que l'IA fera disparaître des emplois bah demandez-vous si elle vous décrit une contrainte technologique ou qui est inéluctable ou est-ce qu'elle vous annonce le choix qu'elle a déjà fait pour ses gains de productivité

UNKNOWN 0:00

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SPEAKER_01 24:43

Nous pourrions poursuivre la discussion pendant des heures, mais maintenant, en fait, c'est à vous, auditeurs, de construire l'avenir. On va conclure comme ça. Merci de nous avoir écoutés. Merci, Michael, de t'être prêté au jeu de l'interviewé pour ce premier épisode.

SPEAKER_02 24:59

Merci à tous. Et puis surtout, n'oubliez pas de vous abonner pour recevoir automatiquement les prochains épisodes. Et à très bientôt.

SPEAKER_00 25:07

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