Avec les progrès technologiques de ces dernières années, il semble difficile de visualiser à quel point le lieu de travail tel que nous le connaissons va changer. Pourtant, à mesure que l’application de l’IA devient de plus en plus concrète, une idée plus précise des emplois du futur se dessine.
Alors que les usines et les bureaux se remplissent d’appareils intelligents enclins aux erreurs et aux biais cognitifs, ils auront besoin de compétences telles que l’empathie, le design collaboratif et la maîtrise des données dans l’économie de demain.
Selon Paul Daugherty et H. James R. Wilson, les emplois collaboratifs homme/machine seront la principale source de valeur et de productivité pour les entreprises, en exploitant les capacités complémentaires des travailleurs empathiques et des robots productifs.
Voici l’appellation et la description de ces nouveaux métiers informatiques que les technologies basées sur l’IA pousseront à concevoir et à inventer.
Le formateur de robot et ses compétences empathiques
Les usines de haute technologie n’hésitent pas à promouvoir leurs robots percevant et manipulant des objets en toute autonomie, grâce à l’apprentissage par renforcement. Pourtant, ironiquement, alors qu’elles semblent remplacer les humains dans les usines, ces machines ont plus que jamais besoin d’une assistance humaine.
Par exemple, elles ont encore des difficultés à saisir des objets complexes et à interagir correctement avec leurs coéquipiers humains. Et elles n’apprendront pas cela uniquement grâce à des ensembles de données plus larges ou mieux triés. Ils auront besoin d’un humain qui leur montrera comment faire, et qui veillera à ce qu’ils n’apprennent pas le mauvais mouvement ou comportement. C’est là que des « formateurs de robots » aideront les entreprises à entraîner leur infrastructure d’IA, en tant que métier dédié à leur apprentissage.
Cela s’applique aux chatbots comme Domino’s ou HubSpot, qui sont de plus en plus utilisés par les entreprises. Étant en interaction constante avec les utilisateurs, ils doivent assimiler les codes et les valeurs spécifiques de la communication humaine. Le chatbot doit faire preuve de la plus grande empathie et compréhension lorsque les clients se plaignent du service du produit ou sont frustrés par le retard d’une livraison. Ces interactions nécessitent surtout une compréhension et une bienveillance constantes.
Le robot doit être capable de formuler des réponses qui expriment les bonnes émotions et permettent à l’utilisateur de se sentir entendu dans n’importe quelle situation. Les choses deviennent encore plus complexes lorsqu’il s’agit de traiter des cas particuliers (personnes en détresse psychologique) ou de pouvoir traduire ce service dans différentes sociétés et cultures à travers le monde. C’est le cas des chatbots comme Endurance, conçu pour les patients atteints d’Alzheimer, ou du chatbot de l’UNICEF, qui répond aux questions difficiles des enfants.
Si les entreprises n’investissent pas dans la personnalité et l’empathie de leurs robots d’IA, elles risquent de provoquer des situations dramatiques ou des crises de relations publiques dont elles seront tenues responsables.
C’est pourquoi l’embauche de robots formateurs pleins d’empathie deviendra essentielle dans quelques années pour le bon fonctionnement du service clientèle. Ils leur apprennent les fonctions de communication de base et révisent leurs algorithmes pour faire face à des cas humains extrêmes, jusqu’à ce qu’ils puissent s’exprimer par eux-mêmes. Cet investissement dans les formateurs de robots permettra aux entreprises d’apporter la touche humaine dont leur marque a besoin pour toucher un public encore plus large.
Le designer d’interaction réimaginant les robots
Pour que les machines travaillent en harmonie avec leur superviseur, elles doivent également communiquer et interagir correctement avec leurs utilisateurs. Et le meilleur moyen d’y parvenir est de les construire à l’image du travailleur.
Le rôle du designer d’interaction est de s’inspirer de l’apparence et des habitudes du travailleur pour concevoir des robots adaptés. En ayant un comportement similaire, le robot enverra des signaux plus compréhensibles, et ils pourront travailler en harmonie avec les acteurs environnants. Par exemple, Julie Shash, professeur de robotique au MIT, observe toute la journée les mouvements et les attitudes des ouvriers emblématiques de son usine. En fonction de leurs signaux sociaux et corporels, elle optimise l’apparence et le style de fonctionnement de ses robots.
De la même manière, les concepteurs d’Init.ai s’appuient sur les conversations entre clients et employés pour créer des chatbots aux conversations les plus spontanées. Le designer d’interaction est d’autant plus important pour les entreprises que cette interaction est complexe, et traite de sujets difficiles.
En effet, ces expériences peuvent également soulever des questions psychologiques et éthiques. Les concepteurs créant des robots à l’apparence humaine, ils peuvent notamment déclencher la méfiance des travailleurs ou les décourager de travailler avec eux (la Uncanny Valley, qui définit ce sentiment d’inconfort et de malaise face à un robot trop humain).
Plus grave encore, les interactions entre robots peuvent parfois tourner au drame, comme lorsqu’un robot dans une usine Volkswagen a carrément soulevé et écrasé un ouvrier. Le concepteur et les capacités de son système sont alors encore plus essentiels pour éviter des malentendus tragiques. Il doit être capable de prendre en compte toutes les facettes du processus industriel, mais aussi la communication entre l’utilisateur et la machine, qui peut être différente selon le profil, la culture et les attentes des travailleurs.
Pour tout cela, le designer d’interaction définira de manière décisive l’avenir des usines.
Les data scientists qui nettoient les algorithmes
Toutes ces questions se posent également au niveau de l’utilisation des données. Le bon apprentissage des robots dépend de la qualité des données qui leur sont fournies. Avec la multiplication des sources de données en tout genre (données d’usage, contenu, localisation, etc.), les entreprises se retrouvent avec des gisements de données énormes, au point de ne plus savoir quoi en faire.
Pour optimiser les résultats de leurs algorithmes, les entreprises ont besoin de data scientists pour faire le tri dans ces données. Grâce à leur expertise statistique, ils peuvent identifier les données réellement utiles et éliminer les biais et le bruit inhérents aux données recueillies. Plus encore, ils peuvent également éclairer les comportements et les résultats des modèles basés sur l’apprentissage automatique.
Si ces applications intelligentes apprennent d’elles-mêmes à calculer leurs données, il n’a jamais été aussi difficile d’expliquer ce qui les a conduites à leurs jugements et recommandations. Par exemple, la société ZestFinance utilise un algorithme intelligent pour définir le statut des emprunteurs et décider de leur accorder ou non un prêt. Cela n’est pas sans inquiéter ses clients, qui n’ont aucune visibilité sur les décisions qui ont été prises.
Les experts en algorithmes sont donc plus que jamais indispensables pour indiquer quels facteurs ont été déterminants dans les processus d’attribution algorithmique. Cela profitera autant à l’entreprise (qui pourra ainsi modifier le modèle pour l’adapter à ses valeurs et objectifs) qu’aux employés, qui auront davantage confiance dans le système de l’entreprise (outre le fait que le droit à l’explication est devenu une responsabilité dans le cadre du RGPD).
Le responsable d’éthique et la transparence informatique
En lien avec cette question de la transparence des données, l’éthique va devenir une préoccupation majeure pour les grandes entreprises.
De nombreuses bases de données sur les clients et les travailleurs rassemblent des biais et des valeurs tirés de modèles aléatoires. En conséquence, les employés et les clients se montrent de plus en plus méfiants à l’égard des systèmes d’IA mis en œuvre dans les entreprises. Par exemple, moins d’une entreprise sur trois fait confiance à l’équité des algorithmes, et une personne sur trois craints l’impact de l’IA sur sa vie privée et la société.
Pour apaiser ces inquiétudes, les entreprises doivent savoir comment mener une stratégie de conformité. Elles doivent accorder leurs processus d’IA et de données à leurs normes et valeurs.
C’est là qu’intervient le nouveau poste de responsable d’éthique, qui les aide à assurer la transparence et la visibilité concrète de tous les processus basés sur les algorithmes et les données.
Ces agents surveilleront et s’assureront que les modèles d’algorithmes utilisés dans l’entreprise ne fondent pas leurs décisions sur des facteurs qui discriminent ou favorisent certains groupes par rapport à d’autres. Les chercheurs peuvent faciliter ce travail en ayant inventé un robot, Quixote, qui peut apprendre des valeurs éthiques en écoutant des histoires et en apprenant leur modèle.
Les responsables d’éthique seront les enseignants de ces algorithmes responsables et éclairés qui porteront haut et fort les valeurs des entreprises !
Voici 4 titres d’emploi dont l’infrastructure de l’IA aura besoin et dont la création sera encouragée. Ils montrent le potentiel de la collaboration entre humains et IA pour rendre le lieu de travail plus empathique, sécurisé, efficace et équitable. Il est temps pour chacun nous d’acquérir des compétences qui mêlent qualités humaines et expertise robotique !
