Nous vivons une époque incertaine et déroutante. Non seulement nous sommes confrontés à des pandémies, au changement climatique, au vieillissement de la société dans les principales économies et à des tensions géopolitiques croissantes, mais l'intelligence artificielle est prête à changer le monde tel que nous le connaissons. Reste à savoir à quelle vitesse les choses vont changer et au profit de qui.
Dépasser le spectre de l’AGI
Si l'on écoute les initiés de l'industrie ou les journalistes spécialisés dans la technologie, on peut penser que l'intelligence générale artificielle (AGI) – des technologies d'IA capables d'accomplir n'importe quelle tâche cognitive humaine – est sur le point de voir le jour. En conséquence, la question est de savoir si ces capacités étonnantes nous rendront prospères au-delà de nos rêves les plus fous (les observateurs les moins hyperboliques estimant entre 1 % et 2 % l'accélération de la croissance du PIB) ou si elles entraîneront au contraire la fin de la civilisation humaine, les modèles d'IA superintelligents devenant nos maîtres.
Si l'on observe ce qui se passe dans l'économie réelle, on ne constate jusqu'à présent aucune rupture avec le passé. Rien ne prouve pour l’heure que l'IA apporte des avantages révolutionnaires en termes de productivité. Contrairement aux promesses de nombreux technologues, nous avons toujours besoin de radiologues (plus qu'avant, en fait), de journalistes, d'assistants juridiques, de comptables, d'employés de bureau et de conducteurs humains. Comme je l'ai indiqué récemment, il ne faut pas s'attendre à ce que l'IA remplace plus de 5 % des tâches humaines au cours de la prochaine décennie. Il faudra beaucoup plus de temps pour que les modèles d'IA acquièrent le jugement, les capacités de raisonnement multidimensionnel et les compétences sociales nécessaires pour la plupart des emplois, et pour que les technologies d'IA et de vision par ordinateur progressent au point de pouvoir être combinées avec des robots pour effectuer des tâches physiques de haute précision (telles que la fabrication et la construction).
Dès les années 1950, un mythe
Bien sûr, il s'agit de prédictions, et les prédictions peuvent toujours être erronées. Les experts de l'industrie sont très bruyants sur le rythme des progrès et il se peut que des percées qui changeront la donne surviennent plus tôt que prévu. Mais l'histoire de l'IA regorge de prédictions ambitieuses faites par des initiés. Au milieu des années 1950, Marvin Minsky, sans doute le grand-père de l'IA, a prédit que les machines surpasseraient les humains en l'espace de quelques années, et lorsque cela ne s'est pas produit, il est resté inflexible. En 1970, il insistait encore sur ce point : « Dans trois à huit ans, nous aurons une machine dotée de l'intelligence générale d'un être humain moyen. Je veux dire une machine qui sera capable de lire Shakespeare, de graisser une voiture, de faire de la politique de bureau, de raconter une blague, de se battre. À ce moment-là, la machine commencera à s'éduquer elle-même à une vitesse fantastique. Dans quelques mois, elle aura atteint le niveau du génie et quelques mois plus tard, ses pouvoirs seront incalculables ».
La révolution perpétuelle
Des prédictions aussi optimistes se sont répétées depuis lors, avant d'être abandonnées lors des « hivers de l'IA » périodiques. Cette fois-ci sera-t-elle différente ?
Certes, les capacités de l'IA générative dépassent de loin tout ce que l'industrie a produit auparavant. Mais cela ne signifie pas que les délais prévus par l'industrie sont corrects. Les développeurs d'IA ont intérêt à donner l'impression de percées révolutionnaires imminentes, afin de stimuler la demande et d'attirer les investisseurs.
Mais même un rythme de progression plus lent est préoccupant, compte tenu des dommages que l'IA peut déjà causer. Les deepfakes, la manipulation des électeurs et des consommateurs et la surveillance de masse ne sont que la partie émergée de l'iceberg.
L'IA peut également être utilisée pour l'automatisation à grande échelle, même lorsque cette utilisation n'a pas de sens. Nous avons déjà des exemples de technologies numériques introduites sur les lieux de travail sans avoir une idée claire de la manière dont elles augmenteront la productivité, et particulièrement de la manière dont elles augmenteront la productivité des travailleurs existants. Avec tout le battage médiatique autour de l'IA, de nombreuses entreprises se sentent poussées à prendre le train en marche avant de savoir comment l'IA peut les aider.
Envisager le pire
Cette chasse aux tendances a un coût. Dans mon travail avec Pascual Restrepo, nous montrons que l'automatisation à moitié représente le pire des deux mondes. Si une technologie n'est pas encore en mesure d'accroître la productivité de manière significative, la déployer à grande échelle pour remplacer le travail humain dans toute une série de tâches n'apporte que des avantages et des inconvénients. Selon mes propres prévisions, où l'IA remplacera environ 5 % des emplois au cours de la prochaine décennie, les implications en termes d'inégalité sont assez limitées. Mais si le battage médiatique prévaut et que les entreprises adoptent l'IA pour des tâches qui ne peuvent pas être effectuées aussi bien par des machines, nous pourrions assister à une augmentation des inégalités sans qu'il y ait vraiment d'augmentation compensatoire de la productivité.
Nous ne pouvons donc pas exclure le pire des mondes possibles : aucun des potentiels de transformation de l'IA n’est mis en œuvre, mais tous les bouleversements de l’emploi sont au rendez-vous, ainsi que la désinformation et la manipulation. Ce serait tragique, non seulement en raison des effets négatifs sur les travailleurs et sur la vie sociale et politique, mais aussi parce que cela représenterait une énorme occasion manquée.
Des progrès pour qui ?
Il est à la fois techniquement possible et socialement souhaitable d'avoir un autre type d'IA – une IA dont les applications complètent le rôle des travailleurs, protègent nos données et notre vie privée, améliorent l’écosystème de l'information et renforcent la démocratie.
L'IA est une technologie de l'information. Que ce soit sous sa forme prédictive (comme les moteurs de recommandation des plateformes de médias sociaux) ou sous sa forme générative (les grands modèles de langage), sa fonction est de passer au crible des quantités massives d'informations et d'identifier les modèles pertinents.
Cette capacité est un parfait antidote à nos maux. Nous vivons à une époque où l'information est abondante, mais où l'information utile est rare. Tout ce que vous pouvez désirer se trouve sur Internet (ainsi que de nombreuses choses que vous ne voulez pas), mais vous avez du mal à trouver ce dont vous avez besoin pour un travail ou un objectif spécifique.
Miser sur l’information
L'information utile stimule la croissance de la productivité et, comme David Autor, Simon Johnson et moi-même l'avons montré, elle est plus importante que jamais dans l'économie d'aujourd'hui. De nombreuses professions – des infirmières aux éducateurs en passant par les électriciens, les plombiers, les cols bleus et autres artisans modernes – sont entravées par le manque d'informations et de formations spécifiques pour faire face à des problèmes de plus en plus complexes. Pourquoi certains élèves prennent-ils du retard ? Quels sont les équipements et les véhicules qui nécessitent une maintenance préventive ? Comment détecter les dysfonctionnements dans des produits complexes tels que les avions ? C'est exactement le type d'informations que l'IA peut fournir.
Appliquée à de tels problèmes, l'IA peut générer des gains de productivité bien plus importants que ceux envisagés dans mes prévisions. Si l'IA est utilisée pour l'automatisation, elle ne fera que remplacer les travailleurs. Si elle est utilisée pour fournir de meilleures informations aux travailleurs, elle augmentera la demande de leurs services, et donc leurs revenus.
Compléter plutôt que remplacer
Malheureusement, trois obstacles redoutables nous empêchent d'emprunter cette voie. Le premier est la fixation sur l'AGI. Les rêves de machines superintelligentes poussent la tech à ignorer le potentiel réel de l'IA en tant que technologie de l'information susceptible d'aider les travailleurs. Ce qui compte, ce sont les connaissances précises dans le domaine concerné, mais ce n'est pas ce dans quoi la tech a investi. Les chatbots capables d'écrire des sonnets de Shakespeare ne permettront pas aux électriciens d'effectuer de nouvelles tâches sophistiquées. Mais si vous croyez sincèrement que l'AGI est proche, pourquoi vous donner la peine d'aider les électriciens ?
Le problème n'est pas seulement l'obsession de l'AGI. En règle générale, les outils doivent permettre d'accomplir efficacement des tâches que les humains ne savent pas faire. C'est ce que font les marteaux et les calculatrices, et c'est ce que l'internet aurait pu faire s'il n'avait pas été corrompu par les médias sociaux. Mais l'industrie technologique a adopté une perspective opposée, favorisant les outils numériques qui peuvent se substituer à l'homme plutôt que de le compléter. Cela s'explique en partie par le fait que de nombreux dirigeants du secteur technologique sous-estiment le talent humain et exagèrent les limites et la faillibilité de l'être humain. Il est évident que les humains commettent des erreurs, mais ils apportent également un mélange unique de perspectives, de talents et d'outils cognitifs à chaque tâche. Nous avons besoin d'un paradigme industriel qui, au lieu de célébrer la supériorité des machines, mette l'accent sur leur plus grande force : l'augmentation et l'élargissement des capacités humaines.
Mieux investir dans l’humain
Le deuxième obstacle est le sous-investissement dans l'humain. L'IA ne peut être un outil d'autonomisation humaine que si nous investissons autant dans la formation et les compétences. Les outils d'IA qui complètent les travailleurs ne serviront à rien si la plupart des humains ne peuvent pas les utiliser ou ne peuvent pas acquérir et traiter les informations qu'ils fournissent. Il a fallu beaucoup de temps aux humains pour comprendre comment gérer les informations provenant de nouvelles sources telles que l'imprimerie, la radio, la télévision et l'internet, mais le délai pour l'IA sera accéléré (même si le scénario de l'« AGI imminente » reste une pure chimère).
La seule façon de s'assurer que les humains bénéficient de l'IA, plutôt que d'être dupés par elle, est d'investir dans la formation et l'éducation à tous les niveaux. Cela signifie qu'il faut aller au-delà du conseil banal d'investir dans des compétences qui seront complémentaires de l'IA. Bien que cela soit évidemment nécessaire, c'est tout à fait insuffisant. Ce dont nous avons vraiment besoin, c'est d'apprendre aux étudiants et aux travailleurs à coexister avec les outils de l'IA et à les utiliser de la bonne manière.
Changer de modèle commercial
Le troisième obstacle est constitué par les modèles commerciaux de l'industrie technologique. Nous n'obtiendrons pas une meilleure IA si les entreprises technologiques n'investissent pas dans ce domaine ; mais le secteur est aujourd'hui plus concentré que jamais, et les entreprises dominantes se consacrent entièrement à la quête de l'AGI et des applications remplaçant l'homme et manipulant l'homme. Une grande partie des revenus de l'industrie provient de la publicité numérique (basée sur la collecte d'un grand nombre de données sur les utilisateurs et sur leur adhésion aux plateformes et à leurs offres), et de la vente d'outils et de services pour l'automatisation.
Mais il est peu probable que de nouveaux modèles commerciaux émergent d'eux-mêmes. Les entreprises en place ont bâti de vastes empires et monopolisé des ressources clés – capitaux, données, talents –, ce qui désavantage de plus en plus les nouveaux venus. Même si un nouvel acteur perce, il est plus probable qu'il soit racheté par l'un des géants de la technologie plutôt qu'il remette en cause leur modèle d'entreprise.
En définitive, nous avons besoin d'un programme pour l'IA anti-AGI et pro-humain. Les travailleurs et les citoyens devraient avoir les moyens de pousser l'IA dans une direction qui lui permette de tenir ses promesses en tant que technologie de l'information. Mais pour cela, nous aurons besoin d'un nouveau discours dans les médias, les cercles politiques et la société civile, ainsi que de meilleures réglementations et réponses politiques. Les gouvernements peuvent contribuer à modifier l'orientation de l'IA, au lieu de se contenter de réagir aux problèmes qui se posent. Mais les décideurs politiques doivent d'abord reconnaître le problème.
Pour en savoir plus :
Daron Acemoglu, lauréat du prix Nobel d'économie en 2024 et professeur d'économie au MIT, est coauteur (avec James A. Robinson) de Why Nations Fail : The Origins of Power, Prosperity and Poverty (Profile, 2019) et coauteur (avec Simon Johnson) de Power and Progress : Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity (PublicAffairs, 2023).
Ce texte a initialement été publié sur Project Syndicate le 29 novembre, traduction : Qant.
Qant est membre de Project Syndicate