L’histoire de l’IA ne date pas d’hier. Elle a été marquée par plus de 70 ans de travaux théoriques et pratiques significatifs, depuis les théories de Minski sur la “société des consciences” jusqu’aux exploits d’AlphaGo de DeepMind. Cette longue période d’innovation a posé les bases de l’IA telle que nous la connaissons aujourd’hui, faisant d’elle une véritable révolution industrielle en devenir.

Avec une interface simple et intuitive capable d’interroger une vaste base de connaissances en langage naturel pour obtenir des réponses synthétiques, l’IA générative suscite l’intérêt et l’engouement de tous les secteurs et métiers. Comparable à l’arrivée d’Internet, mais en plus rapide, elle constitue “la première révolution industrielle digital native”, comme aime à l’expliquer Stéphane Distinguin, fondateur d’EY Fabernovel¹. Cette révolution digital native va créer un fossé entre les entreprises qui commencent à l’explorer et à la tester et celles qui ne l’ont pas encore ajoutée à leur agenda stratégique.

L’impact de l’IA générative : évolution des tâches plutôt que destruction massive des emplois

L’IA générative peut, entre autres, ingérer des données, traiter rapidement les informations, reconnaître des formes, proposer une approche probabiliste (qui dérive encore parfois sur des hallucinations ou informations erronées), optimiser… le tout au service de son principal protagoniste : l’être humain. C’est bien lui qui devra l’opérer, en discerner le contexte et garder un esprit critique tout en y apportant empathie et émotion, pour ainsi être en mesure d’imaginer de nouvelles choses et d’innover dans son métier. Car oui, l’un des usages les plus évidents de cette technologie dans le monde professionnel est bien d’étendre nos capacités à optimiser notre travail : prendre en charge les tâches répétitives et chronophages et explorer de nouvelles tâches, auparavant difficiles à réaliser sans changer l’espace-temps et les ressources.

Au lieu de transformer radicalement les métiers, l’IA générative va plutôt modifier certaines de leurs tâches sans les remettre fondamentalement en cause. En effet, très peu de professions sont exclusivement composées de tâches structurées et répétitives qui seraient entièrement automatisables. Elle va ainsi changer notre manière d’accomplir ces tâches et encourager le développement de compétences dans de nouvelles activités qui exigent une analyse humaine approfondie, de la créativité, un esprit critique et d’autres compétences non quantifiables qui restent cruciales dans la majorité des métiers. Par conséquent, l’IA générative ne menace pas les emplois dans leur intégralité, mais encourage plutôt une réorganisation et une optimisation des tâches professionnelles. Ce processus doit s’accompagner d’un véritable dialogue au sein des entreprises et reconnaître le rôle irremplaçable de l’expertise et du jugement humains.

De plus, en automatisant les tâches répétitives et moins gratifiantes, l’IA générative permet aux professionnels de se concentrer sur des activités où leur savoir-faire et leur créativité sont réellement valorisés. À la clé, des missions de meilleure qualité, plus enrichissantes et valorisantes et qui améliorent le sentiment d’accomplissement et d’utilité au travail. L’IA peut aller jusqu’à aider à personnaliser les parcours professionnels, le renforcement de la collaboration entre les métiers, la facilitation de l’accès à l’information et la gamification² de l’environnement de travail. Tout en impactant positivement l’expérience collaborateur et in fine, l’engagement. Une dynamique qui stimule donc à la fois l’épanouissement et la motivation.