ChatGPT : Comment les IA génératives vont-t-elles influencer l’avenir du travail ?

Impossible d’y échapper. Si vous avez lu l’actualité ou que vous êtes allés sur les réseaux sociaux ces dernières semaines, vous avez probablement entendu parler de ChatGPT.En attirant plus d’un million d’utilisateurs en moins d’une semaine lors de son lancement fin novembre, le modèle lancé par OpenAI est devenu très rapidement viral. Plus qu’un simple agent conversationnel, ChatGPT fait partie des IA génératives capables de produire du contenu à partir d’instructions données par l’utilisateur. L’outil a la capacité d’écrire des articles, des essais académiques, des scénarios de films, ou encore de générer des lignes de codes. Sa limite ? L’imagination de son utilisateur.  

Mais alors comment fonctionne ChatGPT ? L’IA l’explique elle-même quand on l’interroge : « Je suis un programme informatique conçu pour répondre aux questions et résoudre les problèmes en utilisant des connaissances précédemment apprises et des techniques de traitement du langage naturel. Mon fonctionnement repose sur l’entraînement par transfert de connaissances de OpenAI ».  Les IA génératives sont en fait des technologies d’intelligence artificielle, qui permettent de générer du contenu, comme du texte, de l’audio, de l’image ou du code, en utilisant des modèles prédictifs analysés sur d’immenses quantités de données. Elles peuvent être utilisées pour automatiser certaines tâches et créer de nouvelles opportunités de travail, mais elles peuvent également avoir un impact sur l’emploi et la répartition des tâches au sein des entreprises. 

Une technologie utile en entreprise ?  

Les IA génératives peuvent se révéler précieuses pour le développement de certaines fonctions, ayant besoin de créer régulièrement du contenu textuel et visuel. Il est donc relativement aisé d’imaginer ces cas d’usage pour des métiers liés au journalisme, à la communication ou au marketing.  Cependant, son usage peut s’étendre au reste de l’entreprise. Si on se concentre sur ses implications pour la fonction RH, de nombreuses utilisations se présentent. Lors de processus de recrutement, ChatGPT est à même d’analyser les candidatures et les CV lors du processus de pré-sélection à partir d’un modèle donné. L’outil a aussi la possibilité de se transformer en chatbot répondant aux questions des candidats en dehors des entretiens. ChatGPT peut aussi générer du contenu pour les questions fréquemment posées en entretien. 

Si de nombreuses utilisations sont déjà mentionnées en entreprise, de tels outils suscitent de lourdes inquiétudes et de controverses. Car pouvons-nous réellement parler d’un outil remplaçant le travail humain comme certains le prophétisent ? Selon Sam Altman, le PDG de OpenAI, ChatGPT reste incroyablement limité, mais suffisamment compétent pour certaines tâches – ce qui peut créer une impression trompeuse de grandeur. C’est une erreur de s’y fier entièrement. Il s’agit ici d’un aperçu du progrès. Certes, ChatGPT est bluffant. Mais il existe actuellement des limites au modèle, notamment sur la fiabilité du contenu. Le modèle de GPT-3, sur lequel est basé cette IA, tire des informations de plusieurs sources pour générer la réponse finale. Cependant, il ne garde pas la trace des sources, ce qui limite la fiabilité de la réponse obtenue. ChatGPT deviendra difficilement un « Google Killer ».  

Le futur du travail avec les IA génératives  

Il s’avère complexe de prédire l’influence des IA génératives sur l’avenir du travail. Mais il est fort probable qu’elles joueront un rôle crucial dans de nombreux domaines – notamment dans la création de contenu, la traduction, la conception de produits, la recherche et le développement, et même la prise de décision. Elles pourraient également être utilisées pour automatiser certaines tâches routinières et répétitives, ce qui pourrait entraîner une réduction de la main-d’œuvre dans certains secteurs. 

Les IA génératives entraineront probablement une évolution des champs de compétences nécessaires dans de nombreux corps de métiers et ce, en partie pour compenser leurs limites. Les modèles actuels ne citant pas leurs sources, il est nécessaire de vérifier l’information fournie pour s’assurer de la justesse de celle-ci. Il reste ensuite un travail d’édition du contenu pour ajuster le texte fourni et le style d’écriture. 

Elles seront à l’initiative de la création de nouvelles opportunités de travail, en s’affranchissant du pur coût financier. Par exemple, elles pourraient être utilisées pour générer de nouvelles idées de produits ou de services, ou pour aider à la création de contenu de qualité à grande échelle. On pourrait d’ailleurs imaginer la création de « prompt engineers » qui auraient la charge de créer des textes ou des images pour obtenir un résultat précis. Il existe d’ailleurs déjà cette catégorie de marché pour générer des contenus via différentes IA générative sur la marketplace promptbase. 

Une forme de travail invisible autour de l’IA  

L’IA n‘est que le résultat d’un travail humain tout au long de leurs cycles de vie – en amont avec « les travailleurs du clics » qui génèrent du contenu pour alimenter les IA et en aval avec le « digital labor ». Cette dernière notion, soulignée par Antonio Casilli, désigne les activités des internautes permettant de générer de la valeur pour les entreprises du numérique, sans contrepartie. Les internautes qui s’appuient sur ChatGPT génèrent de la valeur en l’entraînant et en le nourrissant de données. Il s’agit ici d’une forme de travail contribuant à améliorer les performances de l’IA sans rémunération. Si une partie des travailleurs va bénéficier des progrès techniques sur le long terme, il conviendra aussi, à l’avenir, de prendre en compte les impacts sur les « travailleurs invisibles » pour compenser la valeur qu’ils apportent.  

Je reste néanmoins convaincue que l’utilisation des IA génératives doit être mieux encadrée et réglementée ; et qu’il est nécessaire d’y inclure des normes éthiques pour éviter les risques de discriminations et de biais dans les algorithmes. Il sera également nécessaire de veiller aux impacts concrets induits par l’intégration des IA génératives, adéquatement formées et préparées pour les nouvelles opportunités et défis qui en découleront. 

Article écrit en collaboration avec Marie-Victoire Gallier

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