People Analytics : La longue histoire de l’analyse des personnes

La Silicon Valley croit depuis longtemps qu’elle peut optimiser la société, comme le soutient Jill Lepore dans son nouveau livre If Then.

Si vous travaillez pour Bank of America ou l’armée américaine, vous avez peut-être utilisé une technologie développée par Humanyze. Cette société est issue des recherches menées au Media Lab du MIT et décrit ses produits comme “des analyses fondées sur la science pour favoriser l’adaptabilité”.

Si cela semble vague, c’est peut-être délibéré. Humanyze vend notamment aux entreprises des dispositifs permettant d’espionner les employés, tels que des badges d’identification avec des étiquettes RFID intégrées, des capteurs de communication en champ proche (NFC, Near Field Communication) et des microphones intégrés qui permettent de suivre dans les moindres détails le ton et le volume (mais pas les mots) des conversations des personnes tout au long de la journée. Humanyze a déposé son score de santé organisationnelle, qu’elle calcule sur la base des données des employés collectées par les badges et qu’elle promet être “une formule éprouvée pour accélérer le changement et favoriser l’amélioration”.

Ou alors vous travaillez pour l’une des entreprises du secteur de la santé, du commerce de détail ou des services financiers qui utilisent le logiciel développé par Receptiviti. La mission de cette entreprise basée à Toronto est d’aider les machines à comprendre les gens en scannant les courriels et les messages Slack à la recherche d’indices linguistiques de mécontentement. “Nous nous inquiétons de la perception de Big Brother”, a récemment déclaré Kreindler, le PDG de Receptiviti au Wall Street Journal. Il préfère qualifier la surveillance des employés de corporate mindfulness. (Orwell aurait également eu quelque chose à dire sur cet euphémisme).

De tels efforts dans ce que ses créateurs appellent “people analytics” sont généralement justifiés par l’amélioration de l’efficacité ou de l’expérience du client. Ces derniers mois, certains gouvernements et experts de la santé publique ont préconisé le suivi et la traçabilité des applications comme moyen d’arrêter la propagation de la covid-19.

Mais en adoptant ces technologies, les entreprises et les gouvernements évitent souvent de répondre à des questions cruciales : Qui devrait savoir quoi à votre sujet ? Ce qu’ils savent est-il exact ? Que devraient-ils être en mesure de faire avec ces informations ? Et, est-il jamais possible de concevoir une “formule éprouvée” pour évaluer le comportement humain ?

De telles questions ont une histoire, mais les technologues d’aujourd’hui ne semblent pas la connaître. Ils préfèrent se concentrer sur les nouvelles et ingénieuses façons dont leurs inventions peuvent améliorer l’expérience humaine (ou les résultats de l’entreprise) plutôt que sur les façons dont les gens ont essayé et échoué à faire de même dans les époques précédentes. Chaque nouvel algorithme ou application est, selon eux, une réprimande implicite du passé.

Mais ce passé peut offrir une orientation et une humilité bien nécessaires. Malgré des ordinateurs plus rapides et des algorithmes plus sophistiqués, l’analyse des personnes d’aujourd’hui est alimentée par une vieille conception réductrice : l’idée que la nature humaine dans toute sa complexité peut être réduite à une formule. Nous en savons assez sur le comportement humain pour exploiter les faiblesses des uns et des autres, mais pas assez pour le modifier de manière significative.

If Then, un nouveau livre de Jill Lepore, historienne à l’université de Harvard et rédactrice au New Yorker, raconte l’histoire d’une entreprise technologique oubliée du milieu du XXe siècle, la Simulmatics Corporation. Fondée par un groupe hétéroclite de scientifiques et de publicitaires en 1959, elle était, selon Jill Lepore, “la Cambridge Analytica de l’Amérique de la guerre froide”.

Une description plus précise pourrait être que c’était un effort des démocrates pour concurrencer l’adoption des techniques de publicité par le parti républicain. Au milieu du siècle, les républicains vendaient les hommes politiques au public comme s’il s’agissait de papier toilette ou de café. Simulmatics, qui s’était installé à New York (et qui a dû recourir aux ordinateurs d’IBM pour effectuer ses calculs), promettait de prédire le résultat des élections presque en temps réel – une pratique désormais si courante qu’elle est banale, mais considérée alors comme révolutionnaire, voire impossible.

Le nom de la société, qui signifie “simulation” et “automatique”, était à la mesure de l’ambition de ses créateurs : “automatiser la simulation du comportement humain”. Son principal outil était la People Machine, que Lepore décrit comme “un programme informatique conçu pour prédire et manipuler le comportement humain, toutes sortes de comportements humains, de l’achat d’un lave-vaisselle à la lutte contre une insurrection en passant par le vote”. Il fonctionnait en développant des catégories de personnes (comme une mère blanche de la classe ouvrière catholique ou républicaine de banlieue) et en simulant leur prise de décision probable. (La publicité ciblée et les campagnes politiques utilisent aujourd’hui des techniques largement similaires).

Les principaux acteurs de l’entreprise sont issus de différents milieux. Le publicitaire Ed Greenfield a été l’un des premiers à entrevoir comment la nouvelle technologie de la télévision allait révolutionner la politique et a acquis la conviction que les premiers ordinateurs exerceraient une force tout aussi perturbatrice sur la démocratie. Ithiel de Sola Pool, un ambitieux chercheur en sciences sociales désireux de travailler avec le gouvernement pour découvrir les secrets du comportement humain, est finalement devenu l’un des premiers théoriciens visionnaires des réseaux sociaux.

Plus que tout autre homme de Simulmatics, Pool incarnait à la fois la ferveur idéaliste et l’insouciance à l’égard de la violation des normes qui caractérisent les innovateurs technologiques d’aujourd’hui. Fils de parents radicaux qui ont eux-mêmes touché au socialisme dans leur jeunesse, il a passé le reste de sa vie à prouver qu’il était un patriote engagé dans la guerre froide, et il a un jour décrit son travail à Simulmatics comme “une sorte de pari du Manhattan Project en politique”.

Pour aider à l’élection de J.F.K., Simulmatics a conçu des modèles informatiques du comportement des électeurs. Photographie de Stan Wayman / Getty

L’un des premiers gros clients de la société a été la campagne présidentielle de John F. Kennedy en 1960. Lorsque Kennedy a gagné, la société a revendiqué le mérite. Mais elle a également dû faire face à la crainte que la machine qu’elle avait construite puisse être utilisée à des fins malveillantes. Comme l’a dit un scientifique dans un exposé de la société, publié par le magazine Harper’s peu après l’élection, “On ne peut pas simuler les conséquences de la simulation“. Le public craignait que des entreprises comme Simulmatics puissent avoir une influence corrompue sur le processus démocratique. Cela, rappelons-le, s’est passé près d’un demi-siècle avant même la création de Facebook.

Une branche du gouvernement, cependant, s’est montrée enthousiaste quant aux capacités prédictives de la société : le Département de la Défense. Comme le rappelle Lepore, les partenariats étroits entre les technologues et le Pentagone étaient considérés comme des efforts nécessaires et patriotiques pour endiguer la vague communiste pendant la guerre froide.

En 1966, Pool avait accepté un contrat pour superviser un projet de sciences du comportement à grande échelle pour le Département de la Défense à Saïgon. “Le Vietnam est le plus grand laboratoire de sciences sociales que nous ayons jamais eu ! S’enthousiasme-t-il. Comme le secrétaire à la Défense Robert McNamara, Pool pensait que la guerre serait gagnée dans “le cœur et l’esprit” des Vietnamiens, et qu’elle nécessitait la modélisation et la simulation des sciences du comportement pour être gagnée. Comme l’écrit Lepore, Pool soutenait que si les hommes d’État avaient par le passé consulté la philosophie, la littérature et l’histoire, les hommes d’État de la guerre froide étaient obligés de consulter les sciences du comportement.

Leurs efforts de contre-insurrection assistée par ordinateur ont été un échec désastreux, en grande partie parce que les données de Simulmatics sur les Vietnamiens étaient partielles et que ses simulations reposaient davantage sur des vœux pieux que sur les réalités du terrain. Mais cela n’a pas empêché le gouvernement fédéral de revenir vers Pool et Simulmatics pour l’aider à comprendre – et à prévoir – les troubles civils au Vietnam.

La Commission Kerner, instituée par le président Lyndon Johnson en 1967 pour étudier les émeutes raciales qui avaient éclaté dans tout le pays, a payé la division des études urbaines de Simulmatics pour qu’elle conçoive une formule prédictive des émeutes afin d’alerter les autorités avant que celles-ci ne dégénèrent en désordre. Comme les prédictions pour le Vietnam, celles-ci se sont avérées douteuses. Dans les années 1970, Simulmatics avait fait faillite et “la simulation informatique automatisée du comportement humain était tombée en discrédit”, selon Lepore.

“La collecte et l’utilisation à des fins lucratives de données sur le comportement humain, non réglementées par un quelconque organisme gouvernemental, a fait des ravages dans les sociétés humaines”.

La simulation “se cache derrière l’écran de chaque appareil” que nous utilisons, affirme Lepore, et elle prétend que ses créateurs, les “grands-pères à la moustache blanche et à la mort longue de Mark Zuckerberg et Sergey Brin et Jeff Bezos et Peter Thiel et Marc Andreessen et Elon Musk”, sont un “chaînon manquant” dans l’histoire de la technologie. Mais il s’agit là d’un dépassement. Le rêve de trier, de catégoriser et d’analyser les gens a été une constante tout au long de l’histoire. L’effort de Simulmatics n’était qu’un effort parmi d’autres, et n’était guère révolutionnaire.

Les projets du XIXe siècle visant à classer les criminels par catégories, ou les campagnes du début du XXe siècle visant à prédire le comportement en fonction de catégories pseudo-scientifiques de race et d’ethnicité au plus fort du mouvement eugéniste, ont été beaucoup plus importants (et nuisibles) sur le plan historique. Tous ces projets ont également été couronnés de succès grâce à la collecte et à la systématisation de données et à des partenariats avec les autorités locales et nationales, mais ils ont également suscité l’enthousiasme d’une grande partie du public, ce que Simulmatics n’a jamais réalisé.

Ce qui est vrai, c’est que la combinaison d’idéalisme et d’orgueil de Simulmatics ressemble à celle de nombreuses entreprises contemporaines de la Silicon Valley. Comme elles, elle se considère comme le fer de lance d’un nouveau siècle des Lumières, dirigé par les personnes les plus aptes à résoudre les problèmes de la société, même si elles ne saisissent pas la complexité et la diversité de cette société. “Il serait plus facile, plus réconfortant, moins dérangeant, si les scientifiques de Simulmatics étaient les méchants”, écrit Lepore. “Mais ils ne l’étaient pas. C’étaient des libéraux blancs du milieu du siècle dernier, à une époque où l’on n’attendait pas des libéraux blancs qu’ils comprennent les gens qui n’étaient pas blancs ou libéraux”. Alors que Simulmatics Corporation croyait que la même formule pouvait comprendre des populations aussi distinctes que les électeurs américains et les villageois vietnamiens, les technologies prédictives actuelles font souvent des promesses tout aussi grandioses. Alimentées par une collecte et une analyse de données bien plus sophistiquées, elles ne parviennent toujours pas à rendre compte de toute la gamme et de la richesse de la complexité et des variations humaines.

Ainsi, bien que Simulmatics est inventé le futur, ses tentatives de catégorisation et de prévision du comportement humain ont soulevé des questions sur l’éthique des données qui sont toujours d’actualité. Lepore décrit les audiences du Congrès sur la confidentialité des données en 1966, lorsqu’un scientifique du RAND a exposé au Congrès les questions qu’il devrait poser : Que sont les données ? À qui appartiennent les données ? Quelle est l’obligation du collecteur, du détenteur ou de l’analyste des données à l’égard du sujet des données ? Les données peuvent-elles être partagées ? Peuvent-elles être vendues ?

Lepore déplore qu’une époque antérieure n’ait pas su aborder de front ces questions. “Si, alors, dans les années 1960, les choses s’étaient passées différemment, cet avenir aurait pu être sauvé”, écrit-elle, ajoutant que “beaucoup de gens croyaient à l’époque qu’une people machine était entièrement et totalement amorale”. Mais il est aussi étrangement rassurant d’apprendre que même lorsque nos technologies étaient à leur stade rudimentaire, les gens réfléchissaient aux conséquences probables de leur utilisation.

Comme l’écrit Lepore, la simulation a été entravée par les limites technologiques des années 1960 : “Les données étaient rares. Les modèles étaient faibles. Les ordinateurs étaient lents. La machine tombait en panne, et les hommes qui la construisaient ne pouvaient pas la réparer.” Mais bien que les machines d’aujourd’hui soient “plus élégantes, plus rapides et apparemment inarrêtables”, elles ne sont pas fondamentalement différentes de celles de Simulmatics. Toutes sont basées sur la croyance que les lois mathématiques de la nature humaine sont réelles, de la même manière que les lois de la physique sont – une fausse croyance, note Lepore.

L’étude du comportement humain n’est pas la même chose que l’étude de la propagation des virus et de la densité des clouds et du mouvement des étoiles. Le comportement humain ne suit pas des lois comme la loi de la gravité, et croire qu’il le fait, c’est prêter serment à une nouvelle religion. La prédestination peut être un évangile dangereux. La collecte et l’utilisation à des fins lucratives de données sur le comportement humain, non réglementées par un quelconque organisme gouvernemental, a fait des ravages dans les sociétés humaines, en particulier dans les domaines dans lesquels Simulmatics s’est engagé : politique, publicité, journalisme, contre-insurrection et relations raciales.

La société Simulmatics a échoué parce qu’elle était en avance sur son temps, ses homologues modernes sont plus puissants et plus rentables. Mais se souvenir de son histoire peut aider à clarifier les déficiences d’une société construite sur des croyances réductrices concernant le pouvoir des données.

L’automatisation, l’emploi et la pandémie

Aurez-vous un emploi dans 6 mois ?

Les nouvelles concernant l’effondrement de l’économie mondiale ne cessent d’empirer. Cette semaine, le ministère américain du commerce a annoncé que le PIB du pays avait chuté de 9,5 % au deuxième trimestre (13,8 % en France), ce qui équivaut à un taux de déclin annuel de 33 % ; quelque 1,4 million d’Américains ont déposé des demandes d’allocations de chômage la semaine dernière. Si les nouvelles immédiates ne sont certes pas encore assez mauvaises, les économistes craignent également que la pandémie provoque des dommages durables sur le marché du travail et les inégalités de revenus.

Il y a tout juste un an, le MIT publiait son rapport “Work of the Future”. Tout en déplorant les perturbations causées par l’automatisation et l’absence de croissance des salaires pour de nombreux travailleurs au cours des dernières décennies, le rapport était, au moins, optimiste quant à l’abondance des emplois. Les auteurs écrivaient : “Nous prévoyons que dans les deux prochaines décennies, les pays industrialisés auront plus d’offres d’emploi que de travailleurs pour les combler…” Aujourd’hui, deux de ses principaux auteurs affirment que la pandémie “a bouleversé notre confiance dans cette prévision”.

Ils soulignent l’augmentation de la “téléprésence” qui pourrait dévaster les industries du voyage et de l’hôtellerie, ainsi que la demande de personnel de nettoyage et de sécurité car de nombreuses personnes continuent de travailler à distance. Et ce ne sera pas une perte insignifiante : 9,2 % des emplois américains sont dans la préparation des aliments, 8,5 % dans les transports et 3 % dans le nettoyage des bâtiments et des terrains. Ce sont des millions d’emplois qui seront vulnérables si bon nombre continuent de travailler à domicile même après la pandémie.

Un autre facteur est l’automatisation forcé – compte tenu des dangers de la pandémie, les entreprises chercheront à utiliser moins de main-d’œuvre humaine. Le passage à l’automatisation était déjà en cours, bien sûr, mais la pandémie l’a accentué et ces changements seront probablement durables. Ils écrivent : “Nous pouvons nous attendre à une réduction des effectifs dans les commerces de détail, les restaurants, les concessions automobiles et les usines de conditionnement de la viande, entre autres”.

L’idée répandue selon laquelle les robots vont prendre tous nos emplois n’a jamais été vraiment bien soutenue, et avant la pandémie, la plupart des pays riches connaissaient un boom de l’emploi. Oui, l’automatisation a réduit le nombre de travailleurs relativement bien payés dans l’industrie et les bureaux, mais il y avait beaucoup d’emplois de service dans les hôtels, les agences de voyage et les restaurants. Beaucoup de ces emplois étaient mal payés, mais leur disparition sera tout de même regrettée.

Les États-Unis sont confrontés pour la première fois à un avenir où il n’y a tout simplement pas assez d’emplois. Et voici la partie la plus inquiétante : la plupart des gens pensent que les emplois perdus ne reviendront probablement pas.

Il est vrai que certains grands distributeurs, dont Amazon et Walmart, embauchent ; cette semaine, Jeff Bezos a déclaré que l’effectif de son entreprise était passé à un million de personnes. Une telle réaffectation de la main-d’œuvre est une chose normale, même si elle se fait au ralenti. Ces jours-ci, elle est devenue frénétique. On l’a surnommée “le choc de la réaffectation”.

La réaffectation n’est pas nécessairement une mauvaise chose ; c’est la façon dont une économie reste saine. Mais le problème est que les chercheurs de l’étude de mai mentionnée ci-dessus n’ont trouvé que 3 nouvelles embauches pour 10 licenciements causés par le choc. Ils estiment que 42 % des licenciements récents entraîneront des pertes d’emploi permanentes.

Un autre document, rédigé par deux économistes, a examiné les emplois du marché du travail américain qui risquent le plus de disparaître. Les chercheurs ont conçu un indice qui combine l’automatisation et les risques de transmission du covid-19, de sorte qu’un emploi qui pourrait être facilement automatisé et qui expose un travailleur à un risque élevé de transmission du covid-19 obtient une note élevée. Parmi les professions qui se sont retrouvées dans le collimateur figurent les représentants du service clientèle et les assistants médicaux. Les femmes sont environ deux fois plus susceptibles que les hommes d’occuper des emplois à haut risque.

D’une certaine manière, la pandémie ne fait qu’accélérer les problèmes d’automatisation, de perte d’emploi et d’inégalité des revenus auxquels nous étions déjà confrontés. Mais elle nous obligera à essayer de comprendre et de traiter ces questions bien plus rapidement que nous ne l’aurions fait auparavant ; les cicatrices des dégâts seront là, et il faudra des changements fondamentaux pour les traiter. Il y a quelques idées qui circulent, mais nous n’en sommes qu’au début de la réflexion sur la voie à suivre.

Paradoxe de la productivité

L’une des grandes incertitudes économiques de nos jours est de savoir comment la pandémie affectera la productivité. Depuis plus de dix ans, les économies avancées du monde entier souffrent d’une croissance lente, et la question de savoir si la pandémie va aggraver la situation ou si elle peut contribuer à améliorer la situation en renouvelant les investissements dans la technologie reste ouverte.

La Banque mondiale a publié un rapport exhaustif sur la question, rempli de données. Si vous souhaitez simplement consulter quelques graphiques illustrant les enjeux, vous pouvez vous rendre ici. Ne cherchez pas de réponse facile, il n’y en a pas. Mais il sera essentiel de comprendre la complexité de la croissance de la productivité pour élaborer des politiques qui nous permettront de sortir du marasme économique actuel.

Une chose dont il faut s’inquiéter, car les emplois continuent d’être difficiles à trouver, c’est de savoir comment les diverses formes de discrimination vont augmenter. Gordon Dahl, économiste à l’université de Californie à Davis, et Matthew Knepper au Terry College of Business de l’université de Géorgie montrent que la discrimination fondée sur l’âge en matière de licenciement et d’embauche augmente respectivement de 4,8 % et 3,4 %, avec chaque point de pourcentage de hausse du chômage. Ce n’est peut-être pas nouveau, mais la pénurie d’emplois pourrait bien aggraver la situation.

À noter :

Combien de métiers peuvent être exercés à domicile ? La réponse : 37 %. Ces emplois à distance représentent environ 46 % de tous les salaires américains. Dans 85 autres pays, les chercheurs ont constaté, sans surprise, que les économies à faibles revenus ont une part plus faible de ces emplois.

Un demi-milliard de personnes luttent pour trouver un travail rémunéré

Selon un rapport de l’Organisation internationale du travail (OIT) des Nations unies, près d’un demi-milliard de personnes dans le monde luttent pour trouver un travail rémunéré, enfermant les individus dans la pauvreté et alimentant des niveaux d’inégalité accrus.

Alors que les dirigeants mondiaux se rendent en avion dans la station de ski Suisse de Davos pour exprimer leurs inquiétudes face aux inégalités et à la crise climatique, l’OIT indique que plus de 473 millions de personnes dans le monde n’ont pas les possibilités d’emploi suffisantes pour répondre à leurs besoins.

L’étude montre également que le chômage mondial va augmenter pour la première fois en dix ans, car le ralentissement de la croissance économique dans le monde entraîne une augmentation du nombre de personnes sans emploi d’environ 2,5 millions pour atteindre plus de 190 millions.

Ce rapport intervient après que les Nations unies aient déclaré la semaine dernière que les tensions commerciales risquaient d’entraîner une baisse de la croissance mondiale cette année, dans un développement qui ferait dérailler les efforts internationaux de lutte contre la pauvreté dans les pays à faible revenu et détournerait l’attention de la tâche de décarbonisation de l’économie mondiale.

L’accès à un travail rémunéré n’est pas une garantie de travail décent.

Sur une population en âge de travailler de 5,7 milliards de personnes dans le monde, l’OIT a constaté que pas moins de 165 millions de personnes avaient un emploi, mais étaient incapables de trouver un travail avec un nombre d’heures rémunérées suffisant pour répondre à leurs besoins. Elle a également constaté que 119 millions de personnes supplémentaires avaient soit abandonné la recherche active d’un emploi, soit n’avaient pas accès au marché du travail en raison de leur situation personnelle. Outre les personnes officiellement classées comme chômeurs, environ 473 millions de personnes sont concernées dans le monde entier.

Appelant à des efforts urgents pour assurer que tous les types de travail rémunéré soient également de qualité décente, Guy Ryder, le directeur général de l’OIT, a déclaré : “Pour des millions de gens ordinaires, il est de plus en plus difficile de se construire une vie meilleure grâce au travail.

“Les inégalités et l’exclusion persistantes et importantes liées au travail les empêchent de trouver un travail décent et un meilleur avenir. C’est un constat extrêmement grave qui a des implications profondes et inquiétantes pour la cohésion sociale”.

https://iatranshumanisme.com/wp-content/uploads/2020/01/intv-oit_precarite-emploi_stefan-kuhn.mp3?_=1

“A cause de la sous-utilisation de la main-d’œuvre et des emplois de mauvaise qualité, nos économies et nos sociétés passent à côté des bénéfices potentiels que représente ce vaste réservoir de talents humains”, affirme l’auteur principal du rapport, Stefan Kühn. “Nous ne trouverons une voie de développement durable et inclusive qu’en nous attaquant à ces inégalités sur le marché du travail et en favorisant l’accès au travail décent.”

Dans une évaluation brutale des risques liés au sous-emploi, l’OIT a déclaré que le manque d’emplois productifs et bien rémunérés signifiait que plus de 630 millions de travailleurs dans le monde vivaient dans une pauvreté extrême ou modérée avec des revenus inférieurs à 3,20 $ (2,90 €) par jour. Malgré une tendance progressive à la réduction des niveaux de pauvreté dans le monde, ces personnes n’ont pas de revenus suffisants pour échapper à la misère.

Pour aller plus loin : L’Observatoire des inégalités publie le troisième « Rapport sur les inégalités en France »

L’intelligence artificielle perturbera davantage les cols blancs

Selon la sagesse populaire, la robotique, l’intelligence artificielle et l’automatisation modifieront radicalement le travail des cols bleus et des employés d’usine. En fait, les emplois des cols blancs seront davantage touchés, selon une nouvelle analyse de la Brookings Institution.

Les chercheurs ont examiné le texte du brevet sur l’intelligence artificielle et les descriptions d’emploi, et ont quantifié le chevauchement afin de déterminer les types de tâches et de professions susceptibles d’être touchées.

L’analyse indique que l’intelligence artificielle sera un facteur déterminant dans la vie professionnelle future des managers, des superviseurs et des analystes, en bouleversant toutes sortes d’emplois de cols blancs, allant des cabinets juridiques, aux fonctions marketing, en passant par les éditeurs et la programmation informatique.

Bien que les cols blancs soient susceptibles de supporter une part importante des perturbations causées par l’IA et l’automatisation, ils peuvent avoir plus de facilité à se recycler ou à trouver d’autres débouchés, car ils sont plus susceptibles de vivre en ville ou d’avoir un diplôme universitaire.

L’intelligence artificielle n’est pas encore largement adoptée par les entreprises, malgré l’énorme battage médiatique qui l’entoure. Et bien qu’il y ait eu beaucoup de discussions sur l’impact de l’IA sur l’emploi, on ne sait pas exactement quel en sera l’impact. Nous avons tout vu, des prévisions d’un abattage désastreux de 47 % des emplois aux États-Unis aux affirmations selon lesquelles, en fait, l’IA créera autant d’emplois qu’elle en détruit, sinon plus.

Par conséquent, il est judicieux de considérer cette dernière analyse comme une contribution dans un domaine brûlant plutôt que comme le dernier mot sur le sujet.

Pour aller plus loin :
Comment l’automatisation et l’IA bouleversent l’emploi
Ginni Rometty sur l’avenir du travail et de l’IA
L’IA remplacera 40% des emplois en 15 ans
L’avenir des emplois selon le Forum économique mondial
Comment la technologie affecte les emplois en Asie
Le travail en 2030. L’effet Winner Take All
Quel sera l’impact de l’automatisation sur l’emploi ?
De nombreux emplois menacés par l’IA et les robots d’ici cinq ans
Selon Mark Cuban, l’IA sera à l’origine de la plus grande rupture de ces 30 dernières années dans le monde du travail
Bill Gates : le robot qui prend votre travail devrait payer des impôts
Stephen Hawking : l’automatisation et l’IA vont décimer les emplois de la classe moyenne
Vinod Khosla : « 80% des emplois informatiques peuvent être remplacés par l’automatisation
Rapport de l’ONU : les robots vont remplacer les deux tiers des emplois dans les pays en développement
850 000 emplois supplémentaires vont être automatisés d’ici 2030 au Royaume-Uni
L’intelligence artificielle et l’automatisation : seulement 1,5 % des emplois perdus pourraient être remplacés par les emplois créés
ING Focus Belgique – les emplois les plus « robotisables » (PDF)
L’évolution de l’intelligence artificielle pourrait sonner le glas de nombreuses professions
La Banque d’Angleterre et Bank of America Merrill Lynch annoncent une apocalypse de l’emploi
Des robots pour remplacer les juges ?
Ross, le premier avocat Robot du monde
Automatisation : environ 114.000 emplois juridiques seront perdus soit 39% des emplois dans le secteur

Comment l’automatisation et l’IA bouleversent l’emploi

La conférence annuelle Emtech Next portait sur la façon dont l’automatisation et l’IA bouleversent l’emploi

L’un des points saillants de l’événement a été le débat d’Oxford sur la question : devrions nous taxer les robots ? Nous taxons lourdement les travailleurs humains, alors pourquoi pas les machines qui les remplacent ? Ensuite, il y a la théorie selon laquelle l’argent des impôts pourrait aider à fournir une formation ou des avantages sociaux aux travailleurs qui ont perdu leur emploi à cause de l’automatisation.

Ryan Abbott, professeur de droit à l’Université de Surrey, a présenté des arguments convaincants en faveur d’une telle taxe (pdf), ou plus précisément de la suppression des incitations fiscales favorisant l’automatisation par rapport au travail humain. Selon Abbott, de nombreuses décisions commerciales d’automatisation des processus sont motivées par ces avantages fiscaux, et non par le fait de la productivité accrue des robots. Si l’automatisation est vraiment plus efficace, a suggéré Abbott, laissez les entreprises décider de l’utiliser – sans aucun allégement fiscal.

Le chroniqueur économique de The Economist, Ryan Avent, contre-argumentait que les taxes (ou la fin des allègements fiscaux) ralentiraient l’innovation, et que, de toute façon, rien ne prouve économiquement que des robots prennent des emplois. Se sont des arguments moins convaincants. Il est vrai, bien sûr, qu’une taxe sur les robots ne résoudra pas à elle seule le manque d’emplois. Mais supprimer les incitations financières qui favorisent l’automatisation par rapport aux humains créera au moins des conditions de concurrence équitables.

Plus spécieux encore est l’argument selon lequel une taxe sur les robots est une pente glissante : vont-ils taxer mon Roomba ou mon grille-pain intelligent ensuite ? D’une manière ou d’une autre, nous réussissons à taxer la main-d’œuvre, et pourtant vous pouvez toujours tondre votre pelouse et nettoyer votre maison sans payer le gouvernement.

Malheureusement, les participants d’Emtech Next n’étaient pas d’accord, 70% ont voté contre la taxe sur les robots après avoir entendu le débat.

L’IA remplacera 40% des emplois en 15 ans

L’un des thèmes récurrents était que les entreprises peuvent mieux exploiter l’automatisation et l’IA non seulement pour leur propre rentabilité, mais aussi pour améliorer leur productivité et faire croître l’économie dans son ensemble. Comment ? Deux ingénieurs, Meera Sampath de l’Université d’État de New York et Pramod P. Khargonekar de l’Université de Californie, Irvine, ont présenté leur plan pour une “automatisation socialement responsable”, qui commence par amener les technologues à réfléchir davantage à la façon dont leurs créations seront réellement utilisées et dont ces utilisations peuvent profiter aux travailleurs et à la société.

« Ok, je vais l’avouer, chaque fois que j’entends le mot «cobot», je grince des dents. Oui, il y a eu des progrès remarquables en robotique au cours de la dernière décennie, qui permettent à ces machines de travailler plus facilement et en toute sécurité aux côtés de personnes et d’effectuer davantage de tâches de nature humaine. Et oui, je sais que la promesse est que, en prenant en charge des tâches banales, ces robots permettront aux gens de faire des tâches plus intéressantes et, espérons-le, productives.

Mais c’est une décision que trop souvent les entreprises ne prennent pas; bien au contraire, bon nombre d’entre elles remplacent leurs salariés. Si les robots exécutent 20% des tâches exécutées par un travailleur, vous avez besoin de 20% de moins de personnes pour effectuer le travail.

Il est devenu de plus en plus clair pour les économistes que c’est la seule raison pour laquelle nous sommes confrontés à une crise : les salaires sont lissés et les possibilités d’emploi sont limitées pour de nombreux travailleurs…”

L’économiste du MIT Daron Acemoglu met cela sur le compte de ce qu’il appelle l’automatisation et les technologies “médiocres” (pdf). Des avancées comme l’automatisation devraient être un boom de la productivité, mais la croissance de la productivité est lente depuis plus d’une décennie. Selon Acemoglu, c’est parce que trop souvent les entreprises automatisent des tâches même lorsque les machines ne sont pas plus productives, en raison des distorsions fiscales susmentionnées et d’un enthousiasme général pour les robots. Vous avez donc un double dilemme : non seulement les robots remplacent les travailleurs, mais ils ne sont pas particulièrement aptes à faire croître l’économie.

La solution consiste à créer de nouvelles tâches productives pour les travailleurs remplacés par l’automatisation. (C’est ce qui s’est passé dans le passé). Et c’est là que l’intelligence artificielle pourrait être utile. Les exemples ne sont pas si difficiles à imaginer. Par exemple, si vous libérez les professionnels de la santé, comme les radiologues et les infirmières, des tâches routinières, ils pourraient utiliser les systèmes d’IA pour collecter et analyser beaucoup plus de données sur les patients, élargir leurs capacités et leur donner de nouveaux moyens de conseiller et de traiter les patients. Acemoglu cite des exemples similaires existant dans l’éducation et la fabrication.

Mais, et c’est la clé, Acemoglu prévient que cela ne se fera pas nécessairement tout seul (pdf). Vous ne pouvez pas laisser cela aux marchés ou aux technologues. Nous devons poursuivre délibérément cet objectif.

L’intelligence artificielle et la robotique changent l’avenir du travail. Êtes-vous prêt ?

Laurent Alexandre lors du débat “La Grande Explication”

“Si on continue la désindustrialisation, il y aura des millions de gilets jaunes. Nous devons réinvestir dans nos industries et la recherche. Nos hommes politiques sont des apparatchiks, ce ne sont pas des hommes des territoires, ni des hommes de l’industrie ou de la science”. “Les défis qui nous attendent sont connus depuis des décennies, mais la France reste à la traîne et est condamnée à devenir un pays du Tiers-Monde, à fabriquer des T-Shirts…”.

Revivez en intégralité l’émission exceptionnelle consacrée aux Gilets Jaunes, animé par David Pujadas, diffusée le 28 novembre 2018 sur LCI.

> à 2:55:00 Laurent Alexandre

Amazon a utilisé une IA pour licencier automatiquement des travailleurs peu productifs

C’est un sombre aperçu d’un avenir dans lequel l’intelligence artificielle est votre patron – et où vous êtes jetable.

Cette fois, l’intelligence artificielle prend littéralement des emplois.

Les documents obtenus par The Verge montrent comment Amazon a utilisé un système informatique pour tracker et licencier automatiquement des centaines d’employés d’un centre de distribution à Baltimore pour ne pas avoir respecté les quotas de productivité. Un sombre aperçu d’un avenir dans lequel l’intelligence artificielle est votre patron.

Bien que toutes les décisions n’aient pas été prises par un système informatique, les documents – y compris une lettre signée d’un avocat d’Amazon décrivant le système – révèlent à quel point le processus est automatisé.

« Le système d’Amazon suit les taux de productivité de chaque collaborateur et génère automatiquement tous les avertissements ou les licenciements concernant la qualité ou la productivité sans intervention des superviseurs », lit-on dans la lettre citée par The Verge.

Après la publication de cet article, Ashley Robinson, porte-parole d’Amazon, a fait une déclaration qui allait à l’encontre du rapport de The Verge – sans toutefois fournir d’exemples précis sur les imprécisions de l’histoire.

« À l’instar de nombreuses entreprises, nous avons des attentes en matière de performance, qu’il s’agisse d’employés de l’entreprise ou des centres de distribution », lit-on dans le communiqué. « Nous soutenons les personnes qui n’atteignent pas le niveau de performance attendu d’elles avec un coaching dédié pour les aider à s’améliorer et à réussir dans leur carrière chez Amazon. Nous ne congédierions jamais un employé sans d’abord nous assurer qu’il ait reçu tout notre soutien, y compris un encadrement spécialisé pour l’aider à s’améliorer et une formation supplémentaire. Étant donné que nous sommes une entreprise qui continue de croître, notre objectif commercial est de garantir à nos employés des possibilités de développement de carrière à long terme. »

Quoi qu’il en soit, les centres d’exécution d’Amazon ont connu beaucoup d’automatisation au cours de la dernière décennie. Un système complexe de robots d’entrepôt a remplacé des emplois, tout en en créant parfois de nouveaux.

“Grâce à l’utilisation de trackers et d’indicateurs numériques, notre journée de travail est gérée à la seconde près”, lit-on dans l’éditorial.

Mais le système automatisé de trackage et de licenciement semble encore plus flagrant : confier le pouvoir à une intelligence artificielle chargée de suivre des détails invasifs, tels que le temps passé par les employés à «perdre leur temps» (temps de pause dans les toilettes trop longue, par exemple).

«L’une des choses que les travailleurs nous disent régulièrement c’est qu’ils sont traités comme des robots, car ils sont surveillés et supervisés par ces systèmes automatisés», a déclaré à The Verge, la critique d’Amazon Stacy Mitchell. “Ils sont surveillés et supervisés par des robots.”

The Verge

Ginni Rometty sur l’avenir du travail et de l’IA

L’intelligence artificielle d’IBM permet de prédire avec une précision de 95 % quels travailleurs sont sur le point de quitter leur emploi.

IBM reçoit plus de 8.000 CV par jour. Mais, ce n’est pas la seule façon pour IBM, qui emploie environ 350 000 personnes, de savoir qui cherche actuellement un nouveau poste. La technologie d’intelligence artificielle d’IBM est maintenant précise à 95 % pour prédire les salariés qui comptent quitter leurs emplois, a déclaré Ginni Rometty.

Depuis les sept années où Rometty occupe le poste de PDG, IBM a amélioré son travail d’intelligence artificielle consacré à la fidélisation de ses employés.

“Le meilleur moment pour récupérer un employé, c’est avant qu’il ne parte”, a-t-elle déclaré.

IBM HR dispose d’un brevet pour son “programme d’attrition prédictive” qui a été développé avec Watson pour prédire le risque de fuite des employés et préconiser des actions pour que les managers engagent des employés.

Rometty ne peut pas expliquer ce qui a permis à l’IA de travailler si efficacement dans l’identification des travailleurs sur le point de partir. Elle se contente de dire que son succès passe par l’analyse de nombreux points de données. L’IA a jusqu’à présent permis à IBM d’économiser près de 300 millions de dollars en coûts de rétention, a-t-elle affirmé.

L’outil de rétention de l’IA fait partie d’une suite de produits IBM conçus pour améliorer l’approche traditionnelle de la gestion des ressources humaines. Rometty a décrit le modèle classique des ressources humaines comme ayant besoin d’une refonte, et a dit que c’est l’une des professions où les humains ont besoin de l’IA pour améliorer leur travail.

Rometty a déclaré que depuis qu’IBM a déployé la technologie sur une plus grande échelle, y compris les services cloud et d’autres modernisations, le géant de la technologie a réduit la taille de son département mondial des ressources humaines de 30 %. Mais elle a ajouté que les postes restants sont mieux rémunérés et capables d’effectuer un travail de plus grande valeur.

Un cheminement de carrière plus clair est nécessaire pour de nombreuses personnes

Parmi les tâches pour lesquelles les DRH et les responsables d’entreprise n’ont pas toujours fait la preuve de leur efficacité et pour lesquelles l’intelligence artificielle jouera un rôle plus important à l’avenir, figurent le maintien des employés sur un parcours professionnel clair et l’identification de leurs compétences.

Rometty a déclaré que la transparence avec les employés au sujet de leur cheminement de carrière est un problème dans lequel de nombreuses entreprises échouent encore. Et cela va devenir plus critique. “Je m’attends à ce que l’IA change 100 % des emplois au cours des 5 à 10 prochaines années “, a déclaré la PDG d’IBM.

Être transparent avec les employés signifie être honnête au sujet des compétences nécessaires, surtout lorsque les travailleurs ne les possèdent pas. Les dirigeants d’IBM parlent aux employés des compétences rares ou abondantes sur le marché.

“Si vous avez une compétence qui n’est pas nécessaire pour l’avenir, qui est abondante sur le marché et qui ne correspond pas à une stratégie dont mon entreprise a besoin, vous n’êtes pas fait pour rester à l’intérieur de mon entreprise”, a déclaré Rometty. “Je crois vraiment qu’il faut être transparent sur l’emplacement des compétences. Je crois vraiment qu’il faut être transparent pour savoir où sont les compétences.”

En comprenant mieux les modèles de données et les compétences adjacentes, l’IA d’IBM peut se concentrer sur les forces d’un individu. En retour, cela peut permettre à un manager d’orienter un employé vers des opportunités futures qu’il n’a peut-être pas vues à l’aide des méthodes traditionnelles.

“Nous avons constaté que les sondages auprès des managers n’étaient pas exacts”, a déclaré Rometty, faisant référence aux évaluations formelles des compétences. “Les managers sont subjectifs en matière d’évaluation. Nous pouvons déduire et être plus précis à partir des données.”

La technologie IBM permet de visualiser les tâches accomplies par les employés, les cours qu’ils ont suivis et les résultats qu’ils ont obtenus. Grâce à ces points de données, l’inférence de compétences en IA et les responsables des ressources humaines peuvent mieux comprendre l’ensemble des compétences d’un employé qu’ils ne le feraient en évaluant le retour d’information provenant des enquêtes auprès des responsables.

IBM a également abandonné un autre élément fondamental des ressources humaines classiques : l’évaluation annuelle des performances, où Rometty a résisté au début, mais la persévérance des responsables des ressources humaines lui a prouvé sa nécessité. La société évalue la croissance des compétences des employés dans le cadre de leurs vérifications trimestrielles avec la direction.

L’IA parvient de mieux en mieux à informer les employés sur leur carrière. L’assistant virtuel MYCA (My Career Advisor) d’IBM utilise Watson pour aider les employés à identifier les domaines où ils ont besoin d’améliorer leurs compétences. La technologie Blue Match, offre des possibilités d’emploi aux employés en fonction de leurs données sur les compétences acquises grâce à l’IA (les employés choisissent de participer au service). Rometty a déclaré que certains des 27 % des travailleurs d’IBM qui ont obtenu un nouvel emploi ou une promotion en 2018 ont été aidés par Blue Match.

“L’IA changera tous les emplois une fois qu’elle sera dans le flux de travail, et c’est la forme la plus significative de l’IA. Oui, certains emplois seront remplacés, mais c’est un faux-fuyant”, affirme Rometty. “Il s’agit de faire travailler les gens à l’intersection de tout ça.”

Elle a ajouté : “Tout cela est un jeu d’habileté et de personnes ayant les bonnes compétences, et le travail de chacun est en train de changer.”

Se débarrasser du système RH actuel

Les départements traditionnels des ressources humaines, où les entreprises “sous-investissent généralement”, ont été divisés entre un système libre-service, où les employés sont forcés d’être leurs propres gestionnaires de carrière, et un système défensif pour faire face aux mauvais résultats.

“Nous devons amener l’IA partout et nous débarrasser du système de libre-service [existant]”, a déclaré Rometty. Les employés d’IBM n’ont plus besoin de déchiffrer quels programmes les aideront à améliorer leurs compétences ; l’IA suggère à chaque employé ce qu’il devrait apprendre afin de progresser dans sa carrière.

Dans le même temps, les mauvaises performances, quant à elles, ne seront pas un problème qui sera traité uniquement par les managers, les RH, le juridique et les finances, mais par les groupes de solutions – IBM utilise des centres de solutions “pop-up” pour aider les managers à rechercher les meilleures performances de leurs employés.

De nombreuses entreprises se sont appuyées sur des centres d’excellence – des groupes spécialisés ou des entités de collaboration créés pour se concentrer sur des domaines où il y a un manque de connaissances ou de compétences au sein d’une organisation ou d’une communauté. “Nous devons passer des centres d’excellence aux centres de solutions”, a-t-elle dit.

Le pari d’IBM est que l’avenir du travail est un avenir dans lequel une machine comprend l’individu mieux que l’individu RH ne peut le comprendre seul. Pour être clair, les observations du PDG d’IBM n’ont pas été présentées comme une attaque contre la profession des RH. En fait, elle a commencé ses remarques en décrivant les RH comme un “travail de passion” et en ajoutant qu’elle était “une grande fan de cette profession”.

Mais la nouvelle ère des ressources humaines centrées sur l’intelligence artificielle s’améliorera par rapport à quelque chose que beaucoup d’équipes de ressources humaines ne peuvent pas gérer aussi efficacement qu’une machine, qui peut créer des millions de points de données et apprendre de nouvelles choses. Il faut reconnaître le véritable potentiel des ressources des individus et servir de moteur de croissance pour les entreprises.

“C’est au niveau individuel. Vous devez connaître l’individu. Les compétences sont votre atout renouvelable, et vous devez les traiter comme ça”, a conclu Rometty.

IA : la productivité humaine passe à la vitesse supérieure sur le lieu de travail

ISBN: 0749483393

Quel rôle jouera l’intelligence artificielle pour accroître la productivité des collaborateurs ? Une question à laquelle répond Olaf Lorenz, Directeur du Marketing International de Konica Minolta Business Solutions Europe, dans le nouveau livre de Katie King Using Artificial Intelligence in Marketing: How to Harness AI and Maintain the Competitive Edge (utiliser l’intelligence artificielle en marketing : comment exploiter l’IA et maintenir son avantage compétitif).

“L’intelligence artificielle est déjà en train de modifier la manière dont nous utilisons et interagissons les outils technologiques”, déclare-t-il. “La marge de progression en matière d’efficacité sur le lieu de travail est importante. Par ailleurs, contrairement à ce que l’on pense, l’intelligence artificielle sera amenée à créer de nouveaux emplois. Jusqu’à présent, les progrès technologiques ont ouvert de nouvelles perspectives. Les tâches fastidieuses requerront de moins en moins de main-d’œuvre. Les employés se voient responsabiliser alors que l’évolution, la créativité et l’innovation sont à encourager.” Olaf Lorenz, ‎directeur général de la division du marketing international chez ‎Konica Minolta Business Solutions Europe GmbH.

La digitalisation est en train de modifier en profondeur l’environnement de travail. Avec la transformation progressive des systèmes informatiques en environnements connectés, la personnalisation et la collaboration deviennent plus intuitives. Le partage de données et la gestion de l’information sont progressivement automatisés. Ces nouveaux besoins requièrent des solutions sur mesure, et Konica Minolta est un précurseur en la matière. Pour les entreprises, la clé de la réussite consistera à responsabiliser les employés et à les décharger de certaines contraintes. L’intelligence artificielle est essentielle dans cette évolution.

Konica Minolta développe de nouveaux services aux entreprises afin d’améliorer l’efficacité et la sécurité sur le lieu de travail et permettre à l’environnement de travail d’être adapté aux besoins précis des collaborateurs. Le Workplace Hub, par exemple, est une solution informatique innovante, évolutive et intelligente développée par Konica Minolta. Elle a été conçue spécialement conçue pour permettre aux PME de simplifier leur infrastructure informatique grâce à une plateforme centralisée de services managés.

Des fonctions intelligentes, basées sur les capacités cognitives de l’Internet des objets, l’intelligence artificielle, l’intelligent edge et l’aide à la décision, sont en cours de développement. Elles déboucheront sur une solution de nouvelle génération : le Cognitive Hub. L’objectif du Cognitive Hub est de donner une autre dimension à l’intelligence artificielle telle qu’elle existe aujourd’hui. Celle-ci pourra à l’avenir transformer les flux d’informations éparses en données significatives pour prendre de meilleures décisions.

Konica Minolta a dévoilé le Cognitive Hub au AI Summit de Londres

Konica Minolta admet que pour pouvoir développer une véritable intelligence augmentée axée sur l’intelligence artificielle, il est fondamental de prendre du recul et d’avancer à la marge d’un environnement numérique et de l’intuition humaine.

L’intelligence artificielle permettra d’atteindre prochainement un nouveau degré d’expérience client. En marketing, elle peut participer à réinventer les produits et les services existants afin de créer des nouvelles expériences client et d’améliorer les techniques de marketing personnalisé.

“Le choix de Konica Minolta s’est imposé de lui-même lorsque je cherchais une marque à interviewer pour mon livre. Je voulais absolument connaître le point de vue de cette entreprise sur l’avenir du travail dans des environnements numériques connectés où la personnalisation est facilitée, tout comme la collaboration, le partage de données et la gestion d’informations automatisés. J’ai vite compris que l’intelligence artificielle permettait déjà à Konica Minolta de gérer des flux d’informations dans des espaces de travail numériques.” Katie King, auteur.