En 2011, le célèbre investisseur Marc Andreessen avait publié un article qui avait fait grand bruit : Why software is eating the world. Si cet article avait généré de nombreux débats, 8 ans après, force est de constater qu’il avait vu juste, surtout avec l’avènement des intelligences artificielles. Bien évidemment, les logiciels ne vont pas remplacer les composants matériels, mais permettent de les optimiser de façon spectaculaire, concentrant ainsi toute la valeur ajoutée. Si certains ont intégré ce fait (la valorisation de Uber est 40 fois supérieure à celle de Hertz), l’opinion publique reste très dubitative et méfiante vis-à-vis de ces logiciels et algorithmes devenus tout puissants. Comme quoi, la dimension émotionnelle, irrationnelle, de la transformation numérique est encore largement sous-évaluée.
Des mises à jour qui améliorent les performances et allongent la durée de vie du matériel
La semaine dernière, Google a mis à jour l’application appareil photo de ses smartphones. Une mise à jour du logiciel qui pilote le capteur photo, mais qui gère également le traitement des photos en elles-mêmes. Cette nouvelle version de l’application intègre une fonctionnalité baptisée Night Sight qui permet de faire de très belles photos de nuit grâce à l’utilisation d’un algorithme de machine learning qui compose une photo parfaitement éclairée à partir de nombreuses prises de vue : Night Sight: Seeing in the Dark on Pixel Phones. Étant le propriétaire d’un Pixel 2, et geek invétéré, j’étais jusqu’à la semaine dernière frustré de ne pas posséder le dernier smartphone de Google qui lui propose cette fonctionnalité Night Sight. Sauf qu’avec cette mise à jour, je peux maintenant faire de belles photos de nuit sans changer de smartphone :
Visiblement je ne suis pas le seul à apprécier cette nouvelle fonctionnalité : Google déploie son mode « vision de nuit » sur les smartphones Pixel : un vrai miracle photographique ? Certes, réaliser de belles photos de nuit n’est pas l’accomplissement le plus noble de l’histoire de l’humanité, néanmoins cette mise à jour est pour moi emblématique d’une époque : celle de l’optimisation des performances (De l’apport de l’intelligence artificielle pour la quatrième révolution industrielle).
Nous ne parlons ici « que » de smartphones, mais il existe des exemples plus frappants, comme la mise à jour du logiciel qui gère l’ABS des Tesla et permet aux voitures électriques de gagner près de 6 mètres de distance de freinage à 100km/h : Tesla starts rolling out Model 3 update to reduce braking distance by up to 20 ft. Je ne suis pas un expert en automobile, mais pour moi, 6 mètres, c’est ce qui différencie entre une famille vivante et une famille ratatinée dans une carcasse. Plus récemment, les voitures Tesla située dans une zone géographique menacée par un ouragan ont bénéficié d’une mise à jour pour augmenter leur autonomie : Tesla remotely extends car batteries to help with Hurricane Michael.
Au lancement de Tesla, toute l’industrie se moquait d’Elon Musk quand il prédisait qu’à l’avenir, nous ne changerions plus de voiture, nous les mettrions simplement à jour. Cette prophétie semble maintenant réalisée, car les mises à jour régulières des différents modèles de Tesla permettent d’améliorer leurs performances (autonomie, distance de freinage…). Un principe que l’on pourrait extrapoler à d’autres équipements : une plus faible consommation de gaz pour les thermostats Nest, des temps de cuisson plus courts pour les fours à micro-onde d’Amazon, un arôme plus prononcé pour les machines à Expresso…
Selon cette approche, la valeur d’un produit ne réside plus dans ses composants hardware, mais dans les différentes briques logicielles qu’il intègre. C’est d’ailleurs plus ou moins le cas avec les smartphones de Apple et Google qui sont vendus au prix fort, pas parce qu’ils intègrent les meilleures puces, mais parce qu’ils sont équipés des meilleurs logiciels (iOS pour les uns, Android « stock » pour les autres). Des versions de logiciels auxquelles n’ont pas accès les fabricants chinois qui pourtant proposent des smartphones moins cher et mieux équipés. Comme quoi, la valeur d’un produit réside dans l’expérience ou dans le service qu’il rend, pas dans ses composants matériels.
Au-delà de l’aspect purement mercantile (augmenter la valeur perçue, donc le prix de vente, donc les marges), l’amélioration des performances matérielles est une des motivations principales de l’utilisation de l’intelligence artificielle. Cette amélioration permet notamment d’optimiser la consommation des ressources : moins d’électricité pour les fermes de minage de cryptomonnaies, moins de carburant pour les trajets en voiture, moins de fuel pour les chauffages d’habitations collectives… Est-ce une utopie de penser que des mises à jour logiciel peuvent bénéficier à l’environnement ? Non pas du tout, même à votre petite échelle, par exemple en utilisant la police de caractère Ecofont qui consomme 40% moins d’encre qu’une police traditionnelle. Quand on sait que l’encre des imprimantes coûte plus cher que la champagne, c’est plutôt utile, non ?
Quid de l’optimisation des ressources humaines ?
Donc sur le papier, les intelligences artificielles nous aident à optimiser la consommation de ressources énergétiques ou de matière première. Génial, ça soulage notre conscience écologique de se dire que le logiciel qui vous recommande un trajet en voiture ou un voyage permet d’économiser de la ressource (ex : TheTreep). L’intention est louable dans la mesure où les matières premières (et notamment les carburants fossiles) commencent à se faire rares. Mais quand est-il d’une autre ressource qui coûte cher et qui fait preuve d’une grande instabilité (l’être humain) ?
Si nous avons déjà connu plusieurs vagues d’optimisation de la ressource humaine avec l’automatisation de la chaine de production, c’est à dire le remplacement des ouvriers par des machines lors des trois premières révolutions industrielles. Avec la quatrième révolution industrielle, nous n’en sommes qu’u tout début de l’optimisation de la ressource humaine que l’on ne sait pas (encore) remplacer. Oui c’est bien des plateformes numériques dont je suis en train de parler, et Uber est sans doute le plus bel exemple de cette recherche d’optimisation : les indépendants se substituent aux salariés (qui ont tendance à se mettre en grève ou tomber malade) et l’algorithme récompense les chauffeurs qui sont le plus investis, c’est-à-dire ceux qui travaillent aux horaires de pointe et dans les zones où la demande est la plus forte.
Le principe des plateformes est de s’appuyer sur les outils numériques pour faciliter la mise en relation et abaisser les coûts de transaction. Doctolib est un autre exemple emblématique : en automatisant la prise de RDV à travers une application mobile, les professionnels de santé se passent de secrétaire médicale, donc d’un salaire à verser tous les mois. Certes, ils remplacent un salaire par des frais d’intermédiation facturés par la plateforme, mais ça reste une opération rentable. Dans ce cas, on ne détruit pas vraiment des emplois, mais on limite les embauches. Vues sous cet angle, les plateformes comme Doctolib sont des agents économiques néfastes, car elles pénalisent l’emploi ; mais d’un autre côté, elles permettent de réduire les frais de fonctionnement d’un cabinet médical, donc de limiter les dépenses de santé. La question n’est pas simple, car que faut-il faciliter : l’embauche de secrétaires médicales ou l’accès aux soins ? Ce dilemme est assurément bien plus complexe qu’il n’y parait, car il amène de nombreuses questions : faut-il privilégier l’emploi ou le pouvoir d’achat ? Quel statut faut-il accorder aux fournisseurs des plateformes (qui ne sont pas réellement indépendants) ? Comment régler les problèmes de gestion du personnel (embauché ou indépendant) à partir du moment où c’est un algorithme qui répartit les tâches (If your boss is an app, what, exactly, are you?).
Il y a d’autres exemples d’utilisation de logiciels qui font froid dans le dos, notamment ceux qui sont exploités pour optimiser la ressource humaine en tant que citoyens (les systèmes de reconnaissance faciale / visuelle utilisés en Chine : China can apparently now identify citizens based on the way they walk) ou en tant qu’électeurs (How ZTE helps Venezuela create China-style social control). Le cas du Vénézuéla est particulièrement préoccupant, car si l’intention initiale est louable (recenser la population et ses besoins pour optimiser la distribution d’aide alimentaire), la mise en oeuvre de ce système d’identité numérique s’est transformée en un cauchemar que les futurologues n’osaient pas envisager : ceux qui votent pour le parti au pouvoir sont les premiers à bénéficier des aides de l’état. Dans l’absolu, les tickets de rationnement et tactiques d’intimidation pour orienter les votes ne sont pas nouveaux (nous en avons connu de nombreuses au XXe siècle, même en France), mais là ça se fait à l’échelle industrielle et de façon systématique.
Un basculement de civilisation qui implique une mise à jour des mentalités
Je veux bien admettre que le lien entre les belles photos de nuit des smartphones de Google et le sort malheureux des Vénézuéliens est mince, mais il y a un point commun : le logiciel utilisé pour optimiser les ressources (matérielles ou humaines). Le débat n’est pas tant technique (smartphones vs. appareils photo traditionnels) ou politique (le doit d’ingérence face à une dictature alimentaire), que culturel. Ce n’est ainsi pas la première fois que j’évoque un basculement de civilisation : le passage du XXe siècle analogique au XXIe siècle numérique.
D’un point de vue informatique, tout fonctionne à peu près bien. Mais d’un point de vue sociétal, ça coince, notamment quand il est question de la propagation de vérités alternatives qui influent sur les élections, ou de l’anxiété engendrée par la montée en puissance de l’intelligence artificielle et des technologies d’automatisation.
La dure réalité à laquelle sont confrontés les citoyens est que nous sommes dans une séquence de l’humanité où l’innovation technologique se fait à marche forcée, mais où l’opinion publique est restée bloquée au XXe siècle. D’où des tensions (révolte des taxis) et une fracture numérique qui se creuse, non pas au niveau de l’équipement, mais de l’acceptation du numérique au quotidien. Pour simplifier : le peuple est bien content de bénéficier de prix bas sur Amazon, de séries originales sur Netflix ou des jeux sympathiques sur leur smartphone, mais dès qu’on leur demande de changer leurs habitudes ou que l’on remet en cause leurs compétences, donc leur emploi, ils s’offusquent, hurlent au complot et pointent du doigt les méchants GAFA (Plaidoyer contre le populisme numérique).
De façon générale, nous pouvons constater une forte méfiance à l’égard des algorithmes et du numérique : Public Attitudes Toward Computer Algorithms. Une défiance généralisée qui résulte d’une méconnaissance des innovations technologiques, de leur origine, de ce qu’elles sont capables et faire ou de ne pas faire. Par exemple, on s’interroge sur la place des véhicules autonomes, alors que ceux-ci ne seront visiblement pas prêts avant de nombreuses années (It’s 2018, so where are the self-driving cars? et Autonomous Vehicles Have Some Regulatory Roadblocks to Navigate). De même, on fantasme sur l’avènement d’une intelligence artificielle généraliste qui va asservir l’humanité alors que les spécialistes ne savent même pas si ça sera possible, même dans 50 ans (How far are we from artificial “general” intelligence, really?, Google ponders the shortcomings of machine learning et Facebook’s head of AI wants us to stop using the Terminator to talk about AI).
Ces peurs sont très clairement irrationnelles. Je suis ainsi toujours surpris par la capacité des citoyens à redouter la montée en puissance de l’automatisation ou du machine learning alors qu’ils consomment des produits qui sont fabriqués par des robots depuis des décennies ou qu’ils profitent de services, équipements ou offres qui reposent sur des intelligences artificielles également utilisées depuis le siècle dernier (ex : disques vocaux, caisses automatiques, DAB…).
Il y a donc un authentique défi psychologique, émotionnel, à relever pour faire en sorte que la population accepte l’idée de cohabiter avec des machines et algorithmes. Encore une fois, ce processus mental est plutôt surprenant, car je doute qu’ils acceptent d’abandonner leur voiture au profit d’un cheval, ou même de renoncer à des fonctionnalités comme l’ABS ou l’antipatinage.
Tout ceci nous mène immanquablement au déficit de culture numérique. Un problème qui s’aggrave tous les ans à mesure que la dette numérique se creuse et que les géants du numérique grignotent l’économie traditionnelle (L’accélération numérique est une réalité, et elle profite surtout aux GAFA). Peut-être qu’un jour, les autorités publiques et entreprises reconnaitront les bienfaits de la pleine conscience numérique et de l’intérêt de faire évoluer les mentalités (mettre à jour notre référentiel culturel) pour pouvoir mieux vivre dans un quotidien numérique et être en phase avec cette nouvelle civilisation.