En France, 41% des salariés sont préoccupés par l’impact que pourrait avoir l’intelligence artificielle sur leur emploi et 36 % d’entre eux ont la crainte de le voir disparaître avec l’introduction de cette technologie. C’est la conclusion d’une enquête du BCG, menée auprès de 13 000 personnes dans 18 pays. Qu’en est-il des ingénieurs ? Difficile d’identifier l’opinion de cette catégorie spécifique de salariés, aussi nous sommes-nous penchés sur la réalité de l’utilisation de l’IA et des transformations du travail qu’elle dessine dans les périmètres qu’ils occupent.
Concurrent, collègue ou moteur de nouvelles activités, comment l’IA change-t-elle leur quotidien ? En ce qui concerne la production, cela commence dès l’abord des usines. Les caméras de vidéosurveillance contrôlent la vitesse des camions s’approchant du site, scrutent les places de stationnement et toute potentielle congestion du trafic ou véhicule qui obstrue l’entrée. Des capteurs détectent la présence de fumée pour prévenir un incendie ou une intrusion. Les données récoltées sont centralisées sur une plateforme et permettent d’accompagner la prise de décision des agents de sécurité si un événement est avéré. Ce système de vision par ordinateur, le Computer vision platform, est développé par Eviden, une entreprise du géant français de l’informatique Atos.
L’IA ne se limite pas aux fonctions supports de l’usine. Toute la ligne de production est aussi placée sous sa supervision. Des logiciels couplés aux caméras vérifient que les salariés réalisent efficacement un geste ou sont équipés de leur équipement de sécurité obligatoire. En cas de non-port du casque, le système émet une alerte au responsable HSE (sécurité, hygiène et environnement). «L’une des autres finalités de la plateforme, c’est l’inspection qualité. Elle s’assure à chaque étape du processus de fabrication qu’une pièce a été correctement manufacturée et que le processus industriel est respecté», complète Brian Awad, le responsable global solutions, edge computing, IA et IoT d’Eviden.
Contrôle qualité à coups d’algorithmes
Les nouveaux outils de cette entreprise de services du numérique témoignent d’un basculement vers une industrie 4.0 enrichie à l’intelligence artificielle. Après des débuts compliqués, Tesla fabrique aujourd’hui en quelques secondes les principaux éléments de carrosserie de sa voiture électrique Model Y grâce à un outil robotique piloté par l’IA. La société américaine envisage d’utiliser des robots pour vérifier la qualité et la finition de l’habitacle des véhicules dans son usine de Fremont, en Californie. Chez Siemens aussi, le contrôle qualité se fait à coups d’algorithmes. En amont, des datascientists constituent une banque d’images de soudures bien et mal réalisées pour que l’IA apprenne à les différencier. Sur la ligne de production, une caméra associée à cet algorithme vérifie que la soudure est conforme.
L’IA est-elle en train de concurrencer les ingénieurs ou de devenir une partenaire de travail ? Ni l’un ni l’autre, pour Mohamed Zraiaa, le chef de produit automates de sécurité de Siemens Digital Industries : «C’est une complémentarité. L’IA sait par exemple se substituer à un contrôleur qualité pour un niveau de fiabilité proche de 100 %. Elle décharge les ingénieurs de cette tâche fastidieuse pour des missions à plus forte valeur ajoutée : analyser les données des modèles d’IA pour optimiser les processus, le coût énergétique de la ligne de production ou sa cadence.» Un avis partagé par Brian Awad, qui affirme que l’IA n’a pas fait disparaître les ingénieurs des sites de production, mais permet d’optimiser le rendement industriel : «Ils s’assurent du bon fonctionnement de la ligne et ce sont eux ou le technicien sur place qui reprennent la main en cas de problème.»
Lignes de code à la demande
Deux études publiées durant l’été, l’une de l’Organisation internationale du travail, l’autre de l’Organisation de coopération et de développement économique (OCDE), montrent que l’IA a une influence principalement sur la qualité des emplois et aurait même tendance à en créer. Mais l’OCDE pointe également le fait que l’automatisation de tâches simples s’est parfois « traduite par un rythme de travail plus soutenu pour les travailleurs ». Des craintes nuancées par la directrice associée du BCG Vinciane Beauchene, experte des sujets RH et intelligence artificielle : « L’IA générative peut être un véritable déclencheur pour repenser les processus d’ingénierie, les produits développés et l’articulation du travail entre salariés. » Démocratisée en novembre 2022 avec le lancement du robot conversationnel ChatGPT, l’IA générative – qui permet de générer du texte, des images, de la musique et de la vidéo selon les indications de l’utilisateur – irrigue certains corps de métiers. C’est le cas de l’informatique, avec l’avènement de Github Copilot, développé par Microsoft et capable de créer de façon autonome des lignes de code.
Xavier Vasques, le directeur technique d’IBM Technology, travaille depuis 2017 sur ces systèmes. « Il est crucial d’être des créateurs d’intelligence artificielle plutôt que de simples utilisateurs », estime-t-il. Symbole de cette volonté d’être acteur, IBM a développé plusieurs projets. Watson code assistant offre la possibilité aux développeurs d’automatiser certaines tâches de déploiement d’applications web, de générer du code ou de convertir du code Cobol, l’un des langages informatiques les plus anciens, vers le langage Java, plus répandu. En interne, IBM a renforcé sa cybersécurité grâce à des algorithmes qui détectent des schémas récurrents liés à des incidents et des attaques informatiques, les traitent et les classent.
IBM commercialise également Watsonx, apte à répondre à des questions, générer et synthétiser du contenu, classifier et extraire du texte et déterminer le sentiment associé au retour d’un client sur un service. Son directeur technique considère ces outils comme des "assistants virtuels" plutôt que comme des concurrents des informaticiens. Ils sont notamment utilisés par le service ressources humaines d’IBM. Les algorithmes créent une offre d’emploi selon certains critères, postent l’offre sur LinkedIn, analysent les CV reçus et fixent des rendez-vous avec les profils les plus intéressants. «Certains ingénieurs managent des équipes. Nos systèmes permettent de répondre à des questions précises sur les lois en vigueur, les droits des salariés, la politique d’entreprise», précise Xavier Vasques.
Aide au recrutement
D’autres projets, fondés sur les travaux du prix Nobel d’économie Daniel Kahneman, sont, eux, plus contestés par les services des ressources humaines. «Ils reposent sur le fait que lorsqu’un être humain effectue un entretien d’embauche, il a forcément des biais cognitifs qui font qu’il est impossible que le recrutement soit juste, détaille Yann Ferguson, sociologue et professeur au sein de l’école d’ingénieurs Icam, à Toulouse. Si l’on ne peut pas corriger les biais cognitifs d’un humain, ceux d’une intelligence artificielle, oui.»
Fortes de ce constat, certaines entreprises, comme le français Assessfirst, proposent un logiciel qui, sur la base de 200 critères prédéfinis, prédit le candidat idéal pour une offre ou le poste idéal d’un salarié dans le cadre d’une mobilité interne. Parmi ses clients : Safran, Carrefour, Airbus, Engie et Saint-Gobain. À l’international, l’intelligence artificielle de Hirevue a déjà fait passer plusieurs milliers d’entretiens d’embauche. La société américaine propose à ses clients de créer les questions selon le profil recherché, puis c’est une IA qui dirige l’entretien, en analysant notamment la syntaxe et la grammaire du candidat.
«Malgré cette histoire de biais cognitifs, je reste persuadé qu’un candidat préfère la sensibilité et l’humanité d’un recruteur qu’être face à une machine», confie le recruteur d’une banque française. Sur France Inter, Gilles Gateau, le directeur général de l’Apec, s’est inquiété du développement de ces assistants : «Si vous ne retenez via votre IA que les candidats dont les CV comportent le nom d’une école X ou une compétence Y, vous laissez sur le bord ceux qui ne maîtrisent pas parfaitement l’orthographe française, mais qui ont un profil ou une expérience exceptionnelle.» Dès 2020, l’Apec estimait que «si elle apporte un gain de temps et d’argent, l’IA comporte des risques discriminatoires et d’uniformisation des profils ». Même dépourvus de biais cognitifs, les algorithmes ne sont pas infaillibles…
« L’IA générative est vécue comme un moyen d’émancipation », selon Yann Ferguson
Yann Ferguson est sociologue et enseignant à l'Ircam de Toulouse
Peut-on assimiler l’IA à un nouveau collègue ?
En sociologie, nous sommes gênés par le terme « collègue » pour qualifier une machine, car elle ne revêt aucun caractère humain. Une personne ne dialoguera pas de la même façon avec un système vocal utilisé dans l’industrie qu’avec un collègue dans le monde physique.
Sur des lignes de production, des machines effectuent le travail auparavant réservé aux salariés. Est-ce une forme de concurrence ?
Cela va dépendre des situations. Un processus de contrôle qualité dans l’industrie est très normé, donc plus facilement automatisable. Ici, la concurrence peut être réelle. Mais il existe des limites technologiques : les erreurs statistiques sont possibles et l’utilisateur doit toujours être là pour reprendre le contrôle en cas de défaillance du système et pour donner du sens aux données compilées. Dans d’autres secteurs, comme les ressources humaines, il est encore plus compliqué pour un algorithme de prendre la place d’un humain car les normes sont moins strictes. Chaque entretien d’embauche est mené d’une façon unique, les recruteurs et les candidats craignent une déshumanisation en cas de traitement opéré par l’IA.
Comment les entreprises appréhendent-elles l’arrivée de l’IA générative ?
L’entreprise regroupe différentes réalités. Avant sa version générative, l’IA concernait surtout les grands groupes, qui développaient des cas d’usage. Par exemple, un responsable innovation identifiait une tâche pouvant être automatisée, puis l’entreprise créait un module pour y répondre. Les travailleurs, eux, perçoivent l’IA générative comme un moyen d’émancipation. Ils peuvent utiliser ChatGPT indépendamment des processus d’innovation internes. Ils ont le sentiment de gagner en productivité, d’organiser leur travail comme ils le souhaitent. #
L'IA pour libérer du temps utile
Directeur de la division Technology du cabinet de recrutement Michael Page, Axel Richard est un expert de l’analyse des CV. Depuis quelques mois, son entreprise a créé un outil pour affiner la recherche de la perle rare. Derrière son ordinateur, Axel Richard renseigne un certain nombre de critères qui correspondent aux désirs de son client : intitulé du poste, années d’expérience, niveau de rémunération, zone géographique, diplômes... L’algorithme maison analyse des milliers de CV et ressort les profils les plus adaptés à cette recherche. « Nous avons demandé au préalable à ces candidats s’ils acceptaient que l’on conserve leur CV dans notre base de données interne », tient à préciser l’expert. Cette automatisation, aujourd’hui commune dans le secteur des RH, est devenue l’un de ses meilleurs alliés. « C’est un facilitateur qui me libère des tâches préalables de recherche de profils. Je peux me focaliser sur les entretiens physiques et le management. »Un outil plus précis est en cours de développement chez Michael Page. « L’objectif est de pouvoir télécharger un profil qui nous plaît et que l’algorithme nous ressorte ceux qui s’en rapprochent le plus. »
