En février 2014, le journaliste Martin Wolf a écrit un article pour le Financial Times de Londres, intitulé de manière provocante "Enslave the Robots and Free the Poor" (Asservir les robots et libérer les pauvres). Il commence par une citation datant de 1955, où Walter Reuther, le chef du syndicat américain des ouvriers de l'automobile, a souligné la tension entre la main-d'œuvre et l'automatisation lors d'une visite d'une usine Ford. Cette tension, comme l'explique M. Wolf, est un thème récurrent dans l'histoire, qui trouve un écho dans la littérature académique, de Karl Marx à Adam Smith.
Le récit historique inclut des mouvements comme les Luddites, des ouvriers du textile et des tisserands qui s'opposaient à la mécanisation des usines. Contrairement à la croyance populaire, leur résistance n'était pas dirigée contre les machines en tant que telles, mais contre l'exploitation résultant de l'automatisation. Cela permet de comprendre l'impact actuel de la technologie sur le travail.
AI et Machine Learning dans le paysage évolutif de l'emploi
L'essor technologique actuel, surnommé le deuxième âge de la machine, la quatrième révolution industrielle ou, selon Kurzweil, la singularité est proche, introduit de nouvelles tensions découlant de l'IA et de l'apprentissage automatique. Ces tensions vont des dilemmes éthiques, illustrés par le problème du chariot de la voiture autonome, aux questions existentielles sur le rôle des humains dans un monde dominé par une IA super-intelligente.
Au milieu de ces dilemmes, une question essentielle se pose : Comment devrions-nous structurer l'économie et la société lorsque l'automatisation remplacera une grande partie du travail humain ? En termes plus simples, que se passe-t-il lorsque les emplois sont remplacés par des machines rentables et performantes ?
Ces dernières années ont été marquées par une multiplication des études et des instituts chargés de prédire l'avenir du marché de l'emploi. Le rapport d'Oxford de 2013 sur l'avenir de l'emploi a tenté de classer les emplois en fonction de leur vulnérabilité à l'automatisation. Si les rôles créatifs, comme celui des artistes, semblent moins automatisables, des événements récents, comme la vente d'une peinture générée par l'IA pour 500 000 dollars, remettent en cause ces hypothèses.
Dans le domaine des emplois cognitifs et manuels, il n'y a pas de règle claire sur ce qui sera automatisé. Le domaine de la cybersécurité en est un bon exemple. Malgré les progrès de l'IA, il est peu probable que les analystes en sécurité soient remplacés, étant donné la nature nuancée et complexe de leur travail.
La complexité de la cybersécurité et le rôle de l'IA
La cybersécurité, un domaine constamment assiégé par des attaquants avancés, exige une touche humaine. L'IA, bien qu'avancée, fonctionne comme le système perceptif humain. Elle peut reconnaître des schémas, mais ne possède pas les connaissances approfondies des administrateurs de systèmes chevronnés.
L'IA comme outil de cybersécurité
Contrairement aux craintes de voir l'automatisation supplanter les emplois, l'IA dans le domaine de la cybersécurité fonctionne comme un outil. Elle élargit le champ de la détection des menaces, ce qui permet d'identifier les attaques sophistiquées et d'y répondre. À l'instar de la calculatrice qui augmente les possibilités mathématiques, l'IA accroît les capacités des professionnels de la cybersécurité sans remplacer leur compréhension irremplaçable du paysage complexe de la cybersécurité. Dans un avenir proche, l'IA reste un allié indispensable dans l'arsenal du défenseur, garantissant l'adaptabilité nécessaire pour lutter contre des menaces avancées en constante évolution.