Hi-Team
 
 
 
 
 

Du Numérique en Amérique Actualités Demande d'admission au réseau d'élite

(traduit de l'américain)

(Document joint)

Vu sur le blog de J. Hobeika CEA Julie Desk



Sommaire
-C’est quoi ce délire d’IA ? : 

Beaucoup de confusion entoure la définition de l’intelligence artificielle, ses domaines d’applications et ses techniques. Grâce à Samiur Rahman et Avi Eisenberger, vous trouverez les termes pertinents définis dans cette partie.

 

-Comment l’IA va automatiser certains emplois ? : 

Chaque semaine, de nombreux articles sont écrits sur les emplois qui sont éliminés par l’automatisation. Je donnerai des exemples de compétences qui seront les plus faciles à utiliser pour l’automatisation à court terme et certaines industries où les impacts seront importants.

 

-Comment briller dans un environnement automatisé: 

J’expliciterai les activités qui ne devraient pas être automatisées au cours des prochaines décennies (et qui méritent d’être explorées), les impacts étonnamment positifs que l’IA aura sur l’avenir et ce que tout cela pourrait signifier pour vous.

EXTRAIT
Chercher et compiler l’information
L’automatisation axée sur l’IA ne sera pas seulement ressentie dans les chantiers de camions lointains, mais aussi dans les bureaux où vous êtes probablement assis maintenant.

 

Chaque année, les “travailleurs du savoir”(knowledge workers) consacrent au moins 600 millions d’heures humaines à la recherche et à la collecte d’informations, une activité qu’une machine peut faire mieux (plus rapidement et plus efficacement).
“Nous avons maintenant une méthodologie pour automatiser les personnes dans ces rôles [cols blancs].

Ce que cela signifie, c’est que si j’ai une entreprise, je ne risque pas de licencier des gens — les entreprises ont tendance à essayer de minimiser les licenciements. Mais je réduis considérablement le taux auquel j’engage de nouvelles personnes et j’investis plutôt dans l’automatisation. En fin de compte, cela entraîne moins de possibilités d’emplois à long terme dans ces domaines.” — Jack Clark, OpenAI

 

Vous pouvez imaginer l’enthousiasme d’un manager à qui on dit qu’une IA faible  permet de montrer à ses vendeurs l’information dont ils ont besoin, en améliorant leur productivité et en leur permettant de dépenser plutôt ces 2 heures qu’ils perdent tous les jours à la recherche à une activité qui est à la fois beaucoup plus précieuse pour l’entreprise et pour les logiciels d’IA faible  à automatiser — aider un nouveau client à avoir une meilleure experience utilisateur.

* On peut comprendre l’engouement autour d’Einstein, la nouvelle IA de Salesforce qui bouleverse les codes de la relation client, de la prospection et de toute la branche commerciale.


À l’instar du radiologue dont le travail va bien plus loin que trouver des anomalies ponctuelles dans un radio médicale, le salesman (et de nombreux autres types de knowledge workers) représente bien plus que son unique capacité à chercher des informations.

Par conséquent, sa fonction elle est plus bien plus susceptible d’être accompagné par l’IA que remplacée par cette dernière — plus à ce sujet dans la section suivante. La hausse de demande pour les analystes, par exemple, qui sont principalement chargés de mener des recherches, risque toutefois de ressembler à un «mélange d’algorithmes de machine learning et de travail ». (“L’intelligence machine nous laissera tous travailler comme des PDG”)


La plupart des knowledge workers passent moins de la moitié de leur temps à faire des choses auxquelles ils sont vraiment bons (c.-à-d. choses pour lesquelles ils ont été embauchés).

Le reste est consacré à la recherche, à organiser des réunions, à se coordonner avec d’autres personnes et à effectuer d’autres activités minutieuses de bureau. Ces tâches pourraient également être réalisées par un service de de machine intelligence. — Shivon Zilis, Bloomberg Beta
 

Fichiers joints
 

Retour