L’intelligence artificielle dispose du potentiel pour booster la productivité économique mondiale. C’est en tout cas ce qu’estime le cabinet de consultance McKinsey dans une étude publiée le 14 juin dernier. Interviewé par Dominique Nora pour L’OBS, le coauteur de cette étude et directeur associé senior chez McKinsey au bureau de Paris, Eric Hazan, déclare : « Si on gère bien cette transition, on pourrait sortir de la phase de stagnation séculaire de la productivité ».
Cette étude de McKinsey sur l’intelligence artificielle a été publiée dans le cadre de la 7ème édition du premier salon européen pour l'innovation et la technologie, le salon VivaTech. Celui-ci s’est tenu en juin dernier Porte de Versailles à Paris.
Selon McKinsey, l’intelligence artificielle « générative » possède la capacité de générer une richesse supplémentaire de 2 600 à 4 400 milliards de dollars chaque année : « Il s’agit d’une importante accélération potentielle par rapport à notre modélisation initiale sur l’impact de l’IA », explique Eric Hazan.
L'intelligence artificielle générative est une branche de l’IA qui se concentre sur la création ou la génération de nouvelles données réalistes. Elle diffère de l'intelligence artificielle discriminative, qui se concentre plutôt sur la classification ou la distinction entre différentes classes de données.
L'intelligence artificielle générative utilise des réseaux de neurones artificiels pour apprendre des modèles à partir d'un ensemble de données existant. Elle génère ensuite de nouvelles données similaires à celles de l'ensemble d'apprentissage. Ces modèles peuvent générer des images, des textes, des vidéos, des sons et d'autres types de données.
L’un des types de modèles génératifs les plus connus est appelé « GAN », l’acronyme de Generative Adversarial Network, ou réseau génératif antagoniste.
Dans ce modèle, deux réseaux de neurones travaillent en tandem : le générateur et le discriminateur.
Au fil de l’entraînement, l’objectif du générateur est de tromper le discriminateur en lui envoyant des données de plus en plus réalistes, que ce dernier classifierait comme « réelles » alors qu’elles sont « synthétiques ». Ce modèle travaille dès lors sur d’immenses volumes de données, et sont capables d’utiliser toutes sortes de contenu pour en générer du nouveau, qu’il s’agisse de textes, d’images, de musiques, etc.
Ce modèle est appliqué à de nombreux domaines, dont la génération d’images, la synthèse de voix et de musique, la création de textes, la réalité virtuelle, la création de jeux vidéo et l'augmentation de données pour l'apprentissage automatique.
Selon Eric Hazan, l’amélioration beaucoup plus rapide que prévu des plateformes d’intelligence artificielle basées sur des modèles génératifs explique les résultats de l’étude : « Les résultats de cette technologie ont été si spectaculaires qu’elle a attiré une masse considérable de capitaux. Entre 2017 et 2022, les investissements mondiaux dans les IA génératives ont été multipliés par 40, alors que ceux dans l’IA en général étaient multipliés par 4 seulement ».
Entre janvier et mai 2023, ce sont 12 milliards de dollars qui ont été misés sur les IA génératives.
Pour le grand public, l’émergence de ces nouvelles technologies est restée discrète jusqu’à l’apparition de ChatGPT en novembre 2022. Ce robot conversationnel a été créé par la société californienne Open AI, et largement financé par Microsoft. « Bien sûr, ces systèmes très puissants sont encore faillibles, constate cet expert. Mais ils ne cessent d’être améliorés, et peuvent déjà servir de très nombreux cas d’usage en entreprise ».
Selon McKinsey, 75 % de la valeur générée par l’IA devrait toucher 4 grands types de fonctions, à savoir :
Bien qu’une grande majorité des secteurs économiques soit concernée, l’impact de l’intelligence artificielle devrait être particulièrement important dans les industries où ces fonctions sont prépondérantes, notamment :
Les effets de l’IA sur ces secteurs et fonctions s’expliquent par le fait que celle-ci offre la possibilité d’automatiser des tâches qui représentent 60 à 70 % du temps de travail actuel, dont la recherche d’information propre à l’entreprise, la rédaction des comptes rendus de réunions ou des pitch marketing…
Selon Eric Hazan, « Théoriquement, 70% des tâches d’aujourd’hui pourraient être automatisées à hauteur de 50% entre 2030 et 2060, avec un point médian en 2045. Soit une décennie plus tôt qu’estimé dans nos modèles précédents ». Toutefois, ces informations sont à prendre avec des pincettes : au-delà des capacités de l’IA, l’automatisation des tâches dépend de son adoption par les entreprises, et de leur motivation à réorganiser leurs pratiques actuelles et à former leurs collaborateurs.
Même si certains y voient une destruction potentielles des emplois, il est tout à fait envisageable que l’intelligence artificielle permette en réalité de libérer du temps pour les employés, assistés par des logiciels intelligents, pour que ceux-ci puissent se consacrer à des tâches plus créatives : « On devra sans doute tous apprendre à vivre avec une IA copilote, de la même manière qu’on a appris à vivre avec un ordinateur », pense Eric Hazan.
Selon l’enquête réalisée par le cabinet McKinsey, l’intelligence artificielle pourrait amener à une croissance de la productivité, qui diminue désormais d’environ 1 % par an depuis 20 ans. Combinée à d’autres technologies, l’IA pourrait tout de même augmenter la productivité de 0,2 % à 3,3 % par an : « L’objectif est qu’on aboutisse à une humanité augmentée, plutôt qu’une humanité automatisée ».
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