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Les 4 Temps du Management - Réinventer le Management
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Les 4 Temps du Management

Futurologie

Et si l'Intelligence Artificielle (IA) se mettait au service de votre RSE ?


 


L’Intelligence Artificielle est aujourd’hui au cœur de nombreux débats, et ne fait pas toujours l’unanimité chez les défenseurs de l’environnement et les responsables RSE. Tout semble opposer ces deux notions, pourtant, force est de constater qu’elles devront coexister dans les années à venir. Leur union est possible puisque certaines entreprises semblent avoir trouvé les clés de cette harmonie entre IA et RSE. Mais alors quelles informations relèvent du mythe, et quelles sont les solutions qui s’offrent à nous aujourd’hui pour équilibrer ces forces, a priori contradictoires ? Éléments de réponse. 
 

Dans l’imaginaire collectif, Intelligence Artificielle (IA) rime avec dystopie. Pour cause, la littérature et le cinéma, qui abreuvent depuis des dizaines d’années cette thématique au travers de fresques (post)apocalyptiques, dans lesquelles l’humanité a sombré dans l’horreur et la misère à cause de la prise de conscience des machines, prenant l’ascendant sur les Hommes. Ainsi, quelques ouvrages du siècle dernier font office de références au genre dystopique - Le Meilleur des Mondes de Aldous Huxley (1932), 1984 de Georges Orwell (1948), ou encore La Kallocaïne de Karin Boye (1940) pour ne citer qu’eux. Si ces ouvrages sont encore très populaires aujourd’hui, c’est parce qu’ils offrent un reflet plus ou moins réel des déviances de notre société.  
 

La perception de l’Intelligence Artificielle évolue cependant au fil des années mêlant crainte et optimisme. En effet, l’IA est souvent associée à un sentiment de méfiance car les gens ne la comprennent pas totalement : « Ce n’est pas forcément l’explication de l’algorithme aux individus qui en améliorera leur compréhension, mais plutôt la présentation d’utilisations concrètes et de success-stories » explique Michael Kopp, directeur de data Science chez HERE Technologies. Aujourd’hui l’IA est très présente dans notre quotidien et nous l’utilisons parfois même sans nous en rendre compte. Par exemple, le déverrouillage de notre téléphone grâce à la reconnaissance faciale par le biais de l’IA permet de faire évoluer les perceptions de cette dernière de manière plus positive.  
 

En 2014, Elon Musk considérait l’Intelligence Artificielle comme « la plus grande menace existentielle » alors qu’elle représente aujourd’hui de grands espoirs notamment pour l’environnement.  Autre exemple, Facebook a lancé son centre des recherches sur l’éthique de l’IA, Google a mis en place fin 2017 un comité d’éthique pour aider les ingénieurs à mettre en pratique l’éthique et pour aider les entreprises à gérer l’impact de l’IA afin qu’elle fonctionne au bénéfice de tous et de l’environnement. 
 

Mais alors que l’humanité semble plus proche que jamais du déploiement à grande échelle de cette Intelligence Artificielle qui nous fait tant fantasmer, qui nous effraie autant qu’elle nous fascine, qu’en est-il réellement ? A-t-on raison de croire que l’intelligence artificielle perdra l’humanité, ou au mieux détruira nos emplois et nos marchés financiers ? Est-elle fondamentalement incompatible avec les grandes problématiques environnementales et sociétales contemporaines ? 
 

Interrogeons-nous : En quoi l’intelligence artificielle peut-elle contribuer à la responsabilité environnementale des entreprises ? 

 

Paradoxes et incompatibilités entre RSE et IA

 
Quand on cherche à comprendre comment cohabitent l’IA et la RSE de nos jours, on se rend compte, dans un premier temps du moins, que ces deux notions semblent fondamentalement incompatibles : entre destruction de l’environnement et des emplois, fuite des données personnelles, voire même mise au placard des droits humains fondamentaux, le bilan la croissance exponentielle des nouvelles technologies intelligentes est plutôt très négatif. Tâchons d’y voir plus clair sur ces idées, pas toujours reçues, et comprendre de quoi il en retourne réellement.

 
L’IA, une empreinte carbone colossale ? 

Des chercheurs de l’Université du Massachusetts ont mesuré l’empreinte carbone du secteur du traitement automatique du langage naturel (NLP en anglais), qui est un secteur en plein essor notamment grâce à l’utilisation exponentielle de systèmes domestiques intelligents à commande vocale (de type Alexa de Amazon, Google Home, Siri) et de services de traduction instantanée (Google Translate). Pour se rendre compte de ce que ces systèmes, intuitifs et très simples d’utilisation, coûtent en termes de pollution et d’empreinte carbone, il faut pouvoir mesurer l’étendue de la complexité des algorithmes qui leur permettent de fonctionner, et de l’immensité des bases de données ans lesquelles ils puisent pour fournir à son usager une expérience optimale, à la hauteur des promesses du vendeur. Tous ces mécanismes représentent une quantité d’énergie colossale, et l’utilisation de serveurs et ordinateurs puissants fonctionnant 24h/24, 7j/7. Sans compter les dépenses énergétiques liées à la recherche, à la programmation et à la maintenance de tels systèmes. 
 
Ces chercheurs ont donc étudié le cycle de vie de plusieurs modèles d’entrainement d’Intelligence Artificielle à partir d’une masse importante de données, le tout sur un unique microprocesseur durant une journée, afin d’observer et de calculer la quantité d’énergie requise. L’obtention de ces résultats a été appliquée à chaque modèle d’entrainement d’IA, et les chercheurs sont parvenus ainsi à établir une estimation moyenne de la consommation des systèmes de deep learning, en équivalent CO2, sur la base de la répartition énergétique moyen aux Etats-Unis, soit 17 % d'énergies renouvelables, 35 % de gaz, 27 % de charbon, et 19 % de nucléaire. 
 
Toujours selon cette étude, alors qu'un voyage en avion New-York - San Francisco pour une personne consomme l'équivalent d’une tonne de CO2, certains modèles d’entraînement d’algorithmes ont généré, en quelques jours, l’équivalent d'entre 35 et 284 tonnes de CO2. A titre comparatif, un humain moyen génère l’équivalent de 5 tonnes CO2 pendant une année. Et une voiture, sur cette même base annuelle, en génère 57.  
 

En résumé, entraîner un modèle de deep learning pendant 4 à 7 jours émet donc autant qu’un être humain pendant 57 ans, ou que 5 voitures pendant toute leur durée de vie. Cette étude permet de comprendre un peu mieux pourquoi il est perçu comme étant difficile de faire cohabiter IA et une politique RSE solide. Pour bien comprendre ce qui est entendu par politique RSE, le site français économie.gouv.fr nous indique que “La responsabilité sociétale des entreprises (RSE) également appelée responsabilité sociale des entreprises est définie par la commission européenne comme l'intégration volontaire par les entreprises de préoccupations sociales et environnementales à leurs activités commerciales et leurs relations avec les parties prenantes.”. Il s’agit donc de contribuer le plus possible au développement d’une économie durable, sur les plans financiers, humains, matériels et environnementaux. 

 

Pour aller plus loin sur le sujet, une autre analyse publiée par The Shift Project (ONG française œuvrant depuis 2010 en faveur d'une économie libérée de la contrainte estime que l'empreinte énergétique de l'industrie du numérique augmente de 10% par an en moyenne. Dans son rapport “Pour une sobriété numérique", The Shift Project explique que « la part du numérique dans les émissions de gaz à effet de serre a augmenté de moitié depuis 2013, passant de 2,5 % à 3,7 % du total des émissions mondiales », et que les émissions de CO2 du numérique ont augmenté dans le même temps d’environ 450 millions de tonnes dans l’OCDE, dont les émissions globales ont en même temps diminué de 250 millions de tonnes. Ainsi, alors que l'intensité énergétique (le rapport de la consommation d'énergie au PIB) de l'économie en général a tendance à s'améliorer, celle du numérique s'aggrave - dans le monde en général, elle baisse de 2% par an, mais dans le numérique, elle augmente de 4 % par an… 

 

L’impact négatif de l’utilisation abusive et sans contrôle de l’IA sur l’environnement prend de nombreuses autres formes que celles de la destruction d’emplois et du rejet de CO2. La création et l’entretien de nos objets connectés et machines intelligentes nécessitent, entre autres, l’utilisation de métaux rares, dont nous savons aujourd’hui qu’ils sont extrêmement limités en quantités et difficiles à récolter, nécessitant au passage de bafouer les droits humains les plus élémentaires pour les extraire de mines dangereuses, et remettant alors en question les principes RSE de la compagnie exploitante. 

 

A titre d’exemple, nous savons que la Chine est l’un des géants mondiaux de l’approvisionnement en ressources minérales, et que ce pays contrôle et exploite une grande quantité de mines, n’offrant souvent que peu de protection et de bénéfices aux ouvriers qui y risquent leur vie. Un acheteur de poids comme Samsung ou Google n'a-t-il alors pas le devoir de contrôler la provenance des matériaux que ses sous-traitants lui fournissent, ainsi que les conditions dans lesquels les ouvriers sont traités ?


L’IA, menace pour les données personnelles ?

 
L’IA, destructeur d’emplois ? 
 
Ces rapports d’enquêtes et d’études convergent également vers ce sur quoi de nombreux experts tentent de nous alerter : le fait que l’IA pourrait causer la destruction d’emplois opérationnels, notamment sur les emplois souvent précaires et peu qualifiés, avec de nombreux exemples parmi lesquels nous pouvons citer le métier de caissière, de plus en plus remplacé par des machines automatiques. 

Les plus progressistes s’accordent à dire, sur cet exemple d’automatisation des caisses, que l’intervention humaine est et sera toujours nécessaire, ne serait-ce que pour l’entretien des machines et la supervision des postes de caisse (comme c’est le cas actuellement dans les grandes surfaces). Dans certains domaines, force est de constater que ce type de machines, en supprimant plus d’emplois qu’elles n’en créent, vont à l’encontre d’une démarche RSE digne de ce nom. Cependant, il faut souligner que selon un entretien semi-directif approfondi mené avec Nicolas Spatola, chercheur en psychologie cognitive à l’Istituto Italiano di Tecnologia de Gênes, et ayant effectué des recherches sur les questions d’intelligence artificielle :

 

“Les algorithmes d’Intelligence Artificielle sont meilleurs que les humains sur des tâches bien spécifiques, c’est pour cela que les meilleurs joueurs d’échecs sont des robots par exemple. Mais l’avantage de l’humain contrairement à une IA c’est qu’il est très interdisciplinaire. Son cerveau est constitué de telle façon qu’il arrive à assimiler et mettre en corrélation des informations les unes avec les autres de façon complexe, le robot il ne sait pas faire ça.”


Autrement dit, les IA telles qu’on les connait aujourd’hui, et telles qu’elles perdureront certainement encore longtemps, sont meilleures que les humains sur des tâches précises car on le leur a demandé via des lignes de codes. Nous sommes donc, en réalité, encore loin d’une prise de conscience dystopique des machines, puisque les IA les plus pointues expérimentées jusqu’à présent fonctionneraient, sur le principe, comme une machine à laver très complexe que l’on programme pour un cycle de lavage avec essorage.

 
L'IA, menace pour les données personnelles ? 
 
L’omniprésence de l’IA dans nos quotidiens et son utilisation de plus en plus fréquente en entreprise pose la question de la protection des données. Plus elles sont nombreuses, plus l'entreprise qui les possède peut les exploiter de manière intéressante pour elle. Là où l’entreprise faisant usage de ces données avec l’IA a une responsabilité de taille, c’est dans la transparence et l’honnêteté dont elle doit faire preuve dans la collecte et le traitement de ces données, au risque de voir sa stratégie échouer par manque d’adhésion de la part de ses clients, voire de provoquer une grande méfiance. Le partage et la collaboration en matière de données constituent donc un élément-clé du succès d’une stratégie d’entreprise et de ses résultats.

Un mariage entre IA et RSE est-il possible ?...

 
L’avenir de l’IA dans un monde où la RSE est de plus en présente semble compromis, au vu des éléments et chiffres donnés plus haut. Tentons de creuser le sujet et de voir si effectivement, un mariage entre IA et RSE est possible. 
 
L’idée que l’IA et la RSE peuvent être complémentaires semble malgré tout de moins en moins fantaisiste. Elle est même appuyée par le sommet mondial 2017 de l’ONU organisé à Genève, qui vise, entre autres, à accélérer et à faire progresser le développement et la démocratisation des solutions d'IA pouvant apporter des solutions à des défis mondiaux liés à la pauvreté, la faim, la santé, l'éducation, ou encore l'environnement. 
 

Le sommet a fourni une plateforme neutre aux fonctionnaires, aux agences des Nations Unies, aux ONG, aux leaders de l'industrie et aux experts en IA pour discuter des questions éthiques, techniques, sociétales et politiques liées à l'IA, offrir des recommandations et des conseils, et promouvoir le dialogue et la coopération internationale pour soutenir l'innovation en matière d'IA. Les participants ont été invités à collaborer et à proposer des stratégies pour le développement d'applications et de systèmes d'IA afin de promouvoir des modes de vie plus durables. Il s’agit ici pour les entreprises, les Etats, les organisations de réfléchir sur les directions à prendre que ce soit dans le choix des axes à développer grâce à l’IA (santé, économie, éducation...) ainsi que le choix des normes et pratiques à appliquer pour un usage responsable des IA. 
 

Voici quelques exemples de l’utilisation de l’IA au service de la RSE et/ou du développement durable : 
 
Pour lutter contre la pauvreté, il faut d’abord la mesurer : Depuis des années, en Afrique, les études se font sur la base de photos satellites de nuit, qui déterminent le taux d’éclairage, et donc de pauvreté. Or cette méthode est incomplète. Elle ne fait pas apparaître, par exemple de vastes zones construites où personne n’a d’électricité. Il faut, évidemment, comparer les photos de jour et de nuit, mais c’est un travail de fourmi. D’où l’idée de recourir à l’intelligence artificielle (IA) pour superposer les deux images et extraire le vrai taux d’électrification. D’après les estimations, l'utilisation de l'IA pour des applications environnementales pourrait contribuer à hauteur de 5 200 milliards de dollars à l'économie mondiale en 2030, soit une augmentation de 4,4 %. De plus, ces solutions permettraient la réduction de 4 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre en 2030, représentant 2,4 Gt (gigatonnes) d'équivalent CO2, soit un montant comparable à la somme des émissions annuelles de l'Australie, du Canada et du Japon à la même date grâce à une meilleur gestion environnementale de quatre secteurs comme l’agriculture, l’eau, l'énergie et les transports.  

 
Parallèlement à l'amélioration de la productivité, l'IA pourrait créer 38,2 millions de nouveaux emplois dans l'ensemble de l'économie mondiale, en offrant des emplois plus qualifiés dans le cadre de cette transition, tous secteurs confondus. Bien entendu, il conviendrait alors, pour les entreprises, de chercher à transformer ces emplois, souvent précaires, en emplois durables pour les personnes qui les occupent afin de ne pas retomber dans les travers de l’embauche d’ouvriers sous-payés et maltraités. En fait, toujours d’après Nicolas Spatola :

 

“Il est possible de faire faire beaucoup de chose à une Intelligence artificielle afin que celle-ci soit au service de la RSE de l’entreprise, tout est une question d’acceptation et de choix par l’humain. Il faut savoir si on préfère demander à une IA de maximiser le profit, optimiser l’écologie ou bien les deux car les algorithmes d’IA sont très efficaces sur des tâches bien spécifiques”.


Quelles recommandations sont faites aux managers ?

 
Le rôle du manager semble être clé dans l’entreprise du futur, car l’IA apporte des solutions ciblées à des problématiques définies, mais ne possède pas de conscience de type “humaine” dans ses actes et ses actions. En somme, l’IA n’est rien d’autre qu’un ordinateur avec une puissance algorithmique surpuissante, mais semble toujours incapable de prendre des décisions aussi réfléchies que les humains. Il est possible de distinguer plusieurs cas de figure comprenant les tâches pouvant être réalisées seulement par l’IA, celles dont les managers pourront être assistées par l’IA et celles dont les managers pourront réaliser uniquement grâce à l’IA. Cela leur permettra d’avoir une expertise plus ciblée et une plus grande disponibilité avec ses collaborateurs. Voici trois infographies illustrant le remplacement, l’assistance et l’augmentation du manager avec la généralisation de l’IA :
 

Liste des applications utilisant l'IA permettant d'accompagner les managers dans leur travail au quotidien.
Liste des applications utilisant l'IA permettant d'accompagner les managers dans leur travail au quotidien.

 

Concrètement, cela peut prendre différentes formes
 

  • Les tâches chronophages seront effectuées par l’IA afin de dégager du temps au manager qu’il pourra consacrer à ses équipes et/ou à son cœur de métier. Par exemple, l’IA interviendra dans la gestion de prise de rendez-vous grâce à la lecture automatique des données disponibles. Des applications sont développées dans le remplacement et l’assistances aux managers pour qu’ils puissent se consacrer pleinement aux aspects relationnels et humains de leur métier. 

     
  • L’IA permettrait l’égalité des chances dans le monde du travail. En effet, grâce à la pré-sélection des candidats avant l'intervention du manager, il est possible d’éviter les jugements, les stéréotypes rentrant dans une démarche inclusive, mettre en avant les soft-skills et les compétences de chacun.  
     

Point essentiel, le rôle du manager dans une transition numérique avec l’intégration d’une IA sera également de sensibiliser ses collaborateurs aux enjeux environnementaux.  
 

Enfin, créer un monde de demain intelligent et éthique passe par la volonté de mettre en place des solutions quotidiennes pour la centralisation des informations. La gestion de mise à jour des données au quotidien permet une meilleure fiabilité des informations et la facilitation du travail. La mise en place d’outils collaboratifs et participatifs avec le partage d’informations entre l’entreprise et ses clients comme les devis, factures, contrats projets...  Les IA permettent également de mieux respecter la RGPD et de l’inclure dans toutes les démarches quotidiennes de l’entreprise, que ce soit pour les collaborateurs, les fournisseurs, les clients, afin d’atteindre un meilleur niveau de conformité.  Et surtout, pour le maintien de la nature et de la biodiversité, car les IA peuvent aider à réduire les espaces de stockage et supprimer les doublons des bases de données. Attention tout de même au type de solution IA à choisir pour son entreprise, car une bonne IA doit être flexible et s’adapter à ses utilisateurs.
 




 
Pour approfondir ces questions et pour apporter un éclairage différent sur ces questions, voici un extrait de l’entretien mené avec Nicolas Spatola, chercheur en psychologie cognitive à l’Istituto Italiano di Tecnologia de Gênes.
 

Quels selon vous les pièges à éviter dans la relation managers et IA ?  
 

"Il ne fait pas craindre l’IA en tant que telle, mais se questionner sur son utilisation. En gros tu ne crains pas un morceau de plomb, tu crains le fait que quelqu'un le fonde, le moule, en fasse une balle et te tir dessus. L'IA c'est pareil, et comme toujours, ce qui m'inquiète personnellement, c'est le système capitaliste dans lequel elle est utilisée. Il suffit de regarde la bourse... le trading est devenu complètement abhérent. Si tu donnes un système d'IA pour changer le monde à Aurelien Barrau ou à Bernard Arnault, je pense pas que le monde qui t'attends à la suite soit le même."

 


A-t-on des raisons de la craindre malgré tout ? 
 

"Le premier piège à éviter quand on est manager, c'est utiliser de l'IA pour le plaisir ou parce que ça rend bien. Il faut en avoir l'utilité, et pas juste mettre des mots ou des technologies pour une levée de fond. Deuxième piège : ne pas comprendre la technologie. C'est bien de vouloir avoir un chatbot, mais il faut savoir comment il s'adapte au client, pourquoi et comment il apprend. Troisièmement, envisager la technologie comme un moyen de fixer un problème sans prendre en considération l'aspect humain. Si tu introduits une technologie dans un contexte, il faut étudier les changements pas seulement en terme de production, de chiffre ou de temps mais aussi en termes psychologies. Si tu introduits une aide à la décision qui augmente ta production, et que à côté, cela avilit ton employé... est-ce que tu veux vraiment ça ? Comment tu changes l'organisation du travail pour que ton employé finisse pas en dépression, etc. Quatrième piège : Si une IA aide à la décision, tu dois être capable d'expliquer la décision (et donc comprendre comment elle fonctionne). Cinquième point : La technologie n'est pas du tout infaillible, elle a été programmée par des humains avec leurs biais cognitifs (avec par exemple une dévalorisation du salaire des femmes chez Amazon pour leur IA de recrutement). Elle suit un objectif précis (si elle n'est pas prévue pour considérer le bien-être ou l'écologie, elle ne le fera pas), et donc utiliser une IA prévue pour optimiser la production en essayant de faire du green-washing autour, ça ne marchera pas parce que c'est contradictoire. Dernier piège : oublier qu'on est des humains, des êtres sociaux, qu'on vit sur une planète avec un nombre de ressources finies et que c'est un gâteau qu'on doit partager avec des milliards d'autres personnes. Malheureusement, l'enrichissement ne peut donc se faire qu'au détriment de la vie de quelqu'un d'autre. Ça parait déconnecté, mais c'est le problème majeur de la technologie aujourd’hui, en l’occurrence le système dans lequel et pour lequel elle a été conçue."

 

 

Sources :  

 
 

Auteurs : Mathilde BLANCHOT, Laura BUZIEUX, Mélanie CHAVEROCHE, Jean-Baptiste BOUTILLON, Ludovic BRECHARD, François BRUNETTI, Paul CAFFERINI

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