L’intelligence artificielle est différente de l’intelligence humaine

En quoi l’intelligence humaine est-elle différente de l’intelligence des Machines? On évoque souvent les qualités d’intuition qui sont propres à l’Homme : celle-ci permet-elle de fonder une différence de nature entre l’IA et l’être humain? Si oui, pourquoi? Et en quoi ces différences peuvent-elles garantir la suprématie de l’Homme sur la Machine? J’en parle avec Luc Julia, expert en matière.

L’intelligence humaine parvient à traiter une infinité de situations, à la différence de celle de la Machine qui ne parvient qu’à traiter que des situations pour lesquelles elle fut programmée

Selon Luc, on peut expliquer artificielle en se référant, par exemple, au graphe qui apparaît ci-dessous :

• L’axe des abscisses laisse apparaître un certain nombre de domaines de compétences.
• L’axe des ordonnées correspond au niveau de compétence. 

On voit sur le graphe que l’intelligence artificielle dispose d’une compétence super-humaine en matière de jeu d’échecs, parce qu’elle parvient à modéliser l’intégralité du jeu ce qu’aucun être humain n’arrive à faire. Dans le cas du jeu de Go, la machine s’avère également plus compétente que l’être humain. C’est pour ça qu’on lui confère la valeur de 100 %.

En superposition on aperçoit une courbe. Il s’agit ici de la compétence humaine dans un certain nombre de domaines. Et c’est ainsi qu’apparaît la différence fondamentale entre l’intelligence et l’intelligence humaine. Là où l’intelligence artificielle est très douée dans des sujets précis, l’intelligence humaine, moins spécialisée, fait preuve d’une polyvalence remarquable. Un même individu peut à la fois jouer aux échecs, au jeu de Go, conduire, marcher, courir, lire, s’exprimer dans des langues étrangères… À l’inverse, la machine ne peut rien de tout cela, ce qu’elle sait faire c’est exécuter un programme pour lequel elle fut conçue, mais elle est incapable d’apprendre un nouveau domaine d’expertise.

La polyvalence de l’esprit humain contraste avec l’extrême spécialisation de la Machine

Autrement dit, là où la polyvalence de l’intelligence humaine est infinie, la compétence de l’intelligence artificielle, apparaît-elle, comme « discrète » c’est-à-dire finie et limitées à des applications particulières. 

Quelles implications pour le dirigeant ?

Première implication : tous les emplois sont constitués à la fois de tâches répétitives, prévisible, séquentielle et linéaire. Mais en même temps, les emplois comportent également d’autres tâches qui font appel à de l’intuition, de l’imagination, et de l’empathie. Prenons par exemple le cas d’un responsable commercial. Parmi ces tâches, l’une qui consiste à identifier des créneaux pour rencontrer des clients. Voilà une activité répétitive et simple puisqu’il s’agit, une fois que le principe du rendez-vous acquit, de trouver une disponibilité commune. Une telle action pourrait être confiée à une intelligence artificielle. Mais, dans les fonctions commerciales, convaincre le client d’acheter un service reste déterminant. Et là, cela demande à la fois empathie, écoute mais aussi, dans le cas de vente complexe, une faculté de conception et d’imagination pour proposer une offre de services qui conviennent aux enjeux particuliers de l’interlocuteur en question. C’est là que réside l’essentiel de la valeur ajoutée du commercial, et on voit bien que celle-ci ne peut pas être exécutée par une IA.

On pourrait relever d’autres exemples de la même sorte. Mais, on voit bien qu’intégrer des algorithmes d’intelligence artificielle au sein de l’appareil de production n’équivaut pas nécessairement à détruire des emplois en intégralité mais plutôt, à identifier un certain nombre de tâches répétitives, qui, elles, peuvent être déléguées à la machine. Voilà qui permet à l’être humain de se concentrer sur ce qu’il y a, au fond, de plus intéressant : la relation aux autres, l’empathie, la création et l’imagination.

Implications pour la transformation numérique, l’intégration de l’IA et l’optimisation de la productivité

Par conséquent, conduire un projet de transformation numérique avec le souhait d’optimiser la productivité en s’appuyant sur l’intelligence artificielle devrait commencer, par une cartographie, non pas de l’ensemble des fonctions mais plutôt du recensement exhaustif des tâches réalisées. L’analyse doit donc être poussée au-delà des simples jobs et regarder les tâches qui les constituent. Et, une fois que ce premier travail est effectué on peut ensuite identifier ce qui peut être automatiser de manière à optimiser la productivité.