Il ne reste que 45 ans aux humains avant d’être dépassés par les machines

Une nouvelle étude pointe, profession après profession, le nombre d’années restant aux humains avant que des intelligences artificielles soient en mesure de faire mieux qu’eux.

Le spectre du remplacement des humains par des machines fait souvent l’objet de déclarations fracassantes. Une récente étude, dirigée par Katja Grace du Future of Humanity Institute à Oxford, n’est pas de nature à rassurer. Près 350 experts de l’intelligence artificielle (IA) ont été interrogés sur le temps qu’il faudrait, selon eux, aux machines pour maîtriser des postes et des tâches actuellement attribués à des humains. Selon leurs estimations, les intelligences artificielles pourront surpasser les humains dans certains domaines dès la prochaine décennie.

Les traducteurs de langues doivent ainsi se tenir prêts pour 2024, les conducteurs de camion pour 2027. Les journalistes et chercheurs peuvent aussi enclencher le compte à rebours: la pleine capacité artificielle à écrire un essai de qualité est prévue pour 2026. Les vendeurs tiendront pour leur part jusqu’à 2030. Tous domaines confondus, il faudra selon les chercheurs se préparer pour 2045, où les intelligences artificielles ont une chance sur deux de pouvoir surpasser les humains pour à peu près n’importe quelle tâche.

Le casse-tête de la mesure

La discussion autour de «l’automatisation intelligente» (l’utilisation conjointe de machines plus performantes et de l’intelligence artificielle pour remplacer le travail humain) passionne les grands cabinets d’audit comme les instituts de recherche reconnus. Aucun n’est totalement neutre dans ce débat: certains peuvent chercher à obtenir ou maintenir des subventions pour leurs départements de recherche, d’autres à sensibiliser de nouveaux clients à un enjeu tantôt présenté comme une menace ou une opportunité. Cette récente étude d’Oxford sélectionne les experts en fonction de leur participation au NIPS et ICML – deux conférences très prisées des experts en machine learning qui se déroulent respectivement à Los Angeles et Sydney. Seuls 21% des 1634 scientifiques contactés ont répondu, mais les chercheurs montrent que le groupe de répondants est comparable, en termes de genres et d’origines des participants. L’étude ne précise pas si ces deux conférences, où l’on compte 84% d’hommes contre 10% de femmes, 34% de chercheurs asiatiques contre 6% du Moyen-Orient, est représentative de la communauté mondiale de chercheurs en intelligence artificielle.

D’une étude à l’autre, on peut souvent passer d’un chiffre alarmiste à un phénomène marginal. Le cabinet de conseil en stratégie Roland Berger avait publié en octobre 2014 que d’ici à 2025, 20% des tâches pourraient être automatisées, menaçant 3 millions de salariés français dans les secteurs de l’agriculture, du bâtiment, des services aux entreprises et aux particuliers… Ce chiffre correspondait à l’hypothèse la plus haute du rapport. Sa méthodologie avait été vivement critiquée, car elle ne tenait pas compte des emplois créés par la robotisation et considérait qu’au sein d’une même profession, chaque emploi était identique. Cette méthodologie était elle-même tirée du travail de deux chercheurs d’Oxford en 2013, selon lesquels l’automatisation menaçait 47% des emplois aux États-Unis. La méthodologie a été par la suite déclinée dans d’autres pays, notamment par l’institut McKinsey. Résultats: 43% d’emplois en péril pour la France, 48% en Allemagne et 56% au Japon, un des pays les plus automatisables selon cette étude.

En mai 2016, des experts de l’OCDE ont pour leur part tenté d’évaluer les tâches potentiellement automatisables. Cette adaptation a fait reculer les chiffres de la robotisation: seulement 9 % des travailleurs français présenteraient «un risque élevé de substitution», soit tout de même 2,4 millions d’emplois. Début 2017, les conclusions du rapport du Conseil d’orientation pour l’emploi allaient dans la même direction: «moins de 10% des emplois cumulent des vulnérabilités qui pourraient en menacer l’existence dans un contexte d’automatisation», soit une menace réelle pour 1,49 million de salariés.