De l'intelligence des données à l'expertise augmentée
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Contrairement à ce que vous pourriez croire, l’intelligence artificielle est une technologie relativement ancienne, dont les premiers balbutiements remontent aux années 1950 avec les travaux d’Alan Turing. Le terme « intelligence artificielle » a lui-même été forgé en 1956 par des chercheurs qui espéraient obtenir des budgets plus importants grâce à une dénomination plus sexy que celle utilisée jusque là : « l’informatique heuristique ». Ce stratagème a d’ailleurs parfaitement fonctionné et le terme « intelligence artificielle » s’est répandu dans la littérature et dans les médias. Dans les années 1980, beaucoup d’industries, notamment l’énergie ou la pharmacie, ont utilisé des systèmes experts, c’est-à-dire des logiciels capables de reproduire un certain nombre de décisions humaines. Enfin, depuis 2010, grâce à la puissance de calcul des ordinateurs et à la disponibilité d’immenses bases de données, l’intelligence artificielle connaît un nouvel essor, à coup de réseaux de neurones et de deep learning. Les ordinateurs battent les champions d’échecs, de Jeopardy et de Go, et vous avez désormais dans la poche, soixante-dix ans après les premiers travaux de Turing, un smartphone capable de traduire vos conversations en temps réel dans la langue de votre choix.


Or, d’un point de vue organisationnel, l’intelligence artificielle s’inscrit dans une tradition encore plus ancienne, qui remonte en fait au taylorisme.


On confond parfois Taylor et le travail à la chaîne, ce qui est une erreur. Le travail à la chaîne, mis au point dans les abattoirs de Chicago vers 1870 et repris par Henry Ford dans ses usines automobiles à partir de 1913, correspond à une division horizontale du travail : on demande à chaque ouvrier de ne faire qu’un seul geste, de la manière la plus répétitive qui soit, afin de gagner en vitesse et en rentabilité. À l’inverse, le taylorisme correspond à une division verticale du travail, qui consiste à séparer la conception de l’exécution des tâches. Les ingénieurs des méthodes conçoivent les gestes à effectuer, les ouvriers les appliquent, mais rien ne dit qu’ils doivent se cantonner à une seule tâche. En termes organisationnels, l’ambition du taylorisme était d’extraire la compétence de la tête et des mains des ouvriers, pour la théoriser, l’optimiser et la diffuser de manière beaucoup plus efficace. En retirant aux ouvriers leur expertise, puisqu’ils ne sont plus que les instruments de méthodes définies par d’autres, on leur retire aussi leur pouvoir de négociation. Cette deshumanisation de l’expertise s’est répandue dans de très nombreuses industries tout au long du vingtième siècle, de l’automobile aux centres d’appel en passant par la restauration rapide et les entrepôts logistiques.


Cependant, tout un pan de l’expertise humaine, tout ce qui n’est pas directement traduisible en règles et en méthodes, échappait encore au taylorisme. L’intelligence artificielle permet désormais de combler cette lacune. Elle aussi consiste à extraire le savoir humain afin de le reproduire à la demande, ce qui se traduit là encore par une perte de pouvoir des opérateurs. De nouvelles activités sont d’ores et déjà concernées, comme la comptabilité, le diagnostic médical ou la traduction, avec la différence que les travailleurs humains sont non seulement inféodés : ils sont le plus souvent purement et simplement remplacés par des logiciels.


En fait, l’intelligence artificielle, c’est du taylorisme 2.0.


Publié le lundi 07 juin 2021 . 3 min. 27

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