Le numérique et l’intelligence artificielle au travail
Investir dans l’humain et dans le développement continu de ses compétences pour collaborer dans un contexte numérique et pour performer avec succès et d’une façon éthique, critique, responsable et durable avec les machines et les technologies émergentes est devenu une priorité de la transformation numérique et de la relance post-COVID.
Le symposium virtuel « Former pour agir en contexte numérique : CLE de la relance post-COVID » a regroupé le 27 mai 2021 des tables rondes d’experts renommés en milieu de travail, en numérique, en génie informatique, en intelligence artificielle, en psychologie, en anthropologie, en éducation, en technologie éducative et en hypertrucage. Ces experts ont discuté des enjeux et des solutions potentielles pour assurer la formation inclusive, équitable et transformative, la requalification, la mise à niveau et le perfectionnement de la main-d’œuvre d’aujourd’hui et de demain pour un marché du travail en mouvance au sein de la 4e révolution industrielle et de l’ère post-COVID, où la collaboration humain-machine pour une intelligence augmentée est favorisée, voire même attendue.
Le symposium a été organisé en collaboration avec l’Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’IA et du numérique (OBVIA). Il a débuté avec le lancement officiel de la Chaire de leadership en enseignement (CLE) sur les pratiques pédagogiques innovantes en contexte numérique – Banque Nationale, sous le patronage de Madame Sophie D’Amours, Rectrice de l’Université Laval.
La première table ronde était autour du numérique et de l’intelligence artificielle au travail. Ce qui suit présente un aperçu de ce que les panélistes ont partagé.
Pour visionner l’enregistrement de la totalité de la rencontre, veuillez cliquer ici.
Nadia Naffi, titulaire de la Chaire de leadership en enseignement (CLE) sur les pratiques pédagogiques innovantes en contexte numérique à l’Université Laval, a animé la discussion lors de la table ronde du 29 mai 2021.
Les panélistes
Jean-Philippe Desbiolles 
Jean-François Dumais 
Paul Fournier 
Cécile Petitgand 
Kristina Schneider
Jean-Philippe Desbiolles, vice-président mondial, Intelligence artificielle et données, Services financiers de l’IBM et « Docteur Watson français » par Forbes Magazines
Desbiolles présente l’impact de l’IA sous trois domaines différents : l’expérience client, la femme et l’homme augmentés, et le processus intelligent.
Le premier domaine représente la transformation et le renforcement des interactions de notre société. L’IA permet une communication plus personnalisée et renforcée pour aider l’humain à s’adapter à des contextes de manière plus intense.
Le deuxième domaine touche à l’augmentation de la mise en pouvoir de l’être humain. L’IA crée une nouvelle collaboration entre femmes, hommes et machines.
Le troisième repose sur l’intégration de l’IA dans les infrastructures d’entreprise. Insérer des systèmes d’apprentissage suppose de repenser et de redesigner les processus métiers au complet.
D’après l’expert, une chose est certaine :
D’après Desbiolles, l’IA est un système d’apprentissage qui nécessite le développement d’une nouvelle pédagogie.
Pour approfondir cette idée, Desbiolles met en avant deux différences existantes entre machine et humain.
La première différence est celle de l’immortalité des machines. Les systèmes d’IA en déploiement actuel n’arrêteront jamais d’apprendre. En revanche, les systèmes développés jusqu’à aujourd’hui étaient dotés d’une durée de vie limitée. Cette obsolescence programmée n’est plus d’actualité puisque les systèmes d’IA vont apprendre aux utilisateurs qui vont les manipuler.
La deuxième différence réside entre les systèmes apprenants et l’humain. Quand l’humain meurt, celui-ci part avec une succession de connaissances et d’apprentissage accumulés au cours de sa vie. En revanche, l’IA dispose d’une grande capacité à apprendre et à retenir les informations.
« La seule certitude que j’ai, c’est l’incertitude. Donc l’incertitude devient la seule certitude. »
Mot de la fin :
« Just do it. Arrêtons d’en parler, faisons-le. Seul le faiseur a raison. »
Jean-François Dumais, directeur principal, Apprentissage et performance à la Banque Nationale
D’après Dumais la relance post-COVID a permis de faire émerger de nouveaux besoins et de nouveaux outils de collaboration en milieu d’entreprise.
Il est donc crucial d’utiliser les outils de collaboration à bon escient, pour personnaliser et analyser les différents profils du public cible.
Une solution serait de changer les structures pour adapter la manière d’amener l’apprentissage. Un exemple évoqué par Dumais est la transformation de la Banque Nationale vers une organisation intelligente. L’objectif étant de prêter plus d’attention à la mesure de l’écosystème d’apprentissage et à l’identification du profil de ses employés.
Dumais explicite l’importance des softskills qui regroupent : l’intelligence culturelle, l’empathie, tout le travail d’équipe, la collaboration, la prise de décision, le jugement. Dans un contexte de développement, l’humain demeure trop fixé sur les hardskills. Il faut absolument porter plus d’attention à un équilibre entre ces deux domaines de compétences.
« On n’apprend pas [ les softskills ] nécessairement dans un cours. »
Rebalancer les hard et les soft skills permettrait de percevoir la richesse et l’importance d’une collaboration au cœur d’une équipe inclusive, diversifiée et pluridisciplinaire. En effet, travailler ensemble et partager, c’est contextualiser et permettre à l’IA d’y trouver sa force.
Mot de la fin :
Paul Fournier, directeur de la Transformation numérique à l’Université Concordia
Fournier souligne l’importance de l’échange et de la réflexion dans l’apprentissage humain. Selon lui, il ne faut pas perdre de vue l’interaction humaine. Avant d’intégrer de nouvelles technologies et nouveaux outils, l’humain doit s’informer sur leurs limites. Il est donc important de se soumettre à des réflexions avant d’ intégrer de nouvelles solutions dans les institutions d’enseignement. On doit penser à l’impact que ces nouveaux outils auront sur les personnes et se questionner pour déterminer comment on peut les préparer.
« Avec les réponses automatisées, on arrête parfois de penser […] il faut toujours questionner! »
En milieu universitaire, le cadre de compétences numériques est un outil fortement utilisé. Parmi ses axes, Fournier affirme que la pensée critique est une des compétences majeures qu’il faudra utiliser pour contrer les dangers et les promesses d’un algorithme. Fournier relève la tendance qu’a l’humain à faire confiance aux données fournies par les outils technologiques. Historiquement, cette confiance aveugle a mené à des utilisations erronées de statistiques. Les universités nous préservent de cette mauvaise habitude à prendre le chemin de la facilité puisqu’elles sont peuplées de gens qui aiment questionner.
Actuellement, nous sommes dans une ère d’expérimentation où nous testons des innovations, des concepts et nous apprenons de nos expériences. Selon Fournier, éventuellement ce seront des compagnies privées qui nous offriront ces outils, il sera donc capital de savoir poser les bonnes questions pour comprendre de quelle façon les algorithmes sont bâtis, le niveau de précision des données, etc., et ce, afin de faire les bons choix.
Mot de la fin :
Cécile Petitgand, coordonnatrice de l’initiative d’accès aux données de la Table nationale des directeurs de la recherche du Ministère de la Santé et des services sociaux (MSSS)
Différent des autres domaines d’expertise, Petitgand partage son expérience sur l’évolution du numérique et de l’IA dans le domaine de la santé. D’après elle, seules les grandes infrastructures, comme le centre hospitalier de Montréal (CHU), emploient l’utilisation de systèmes d’apprentissages artificiels.
Parmi les bienfaits de l’IA, Petitgand illustre celui des algorithmes au niveau du traitement, du diagnostic et de la planification des infrastructures de santé. Cette nouvelle technologie permet de révolutionner les processus techniques dans la prévention de cas urgent, de détection de tumeur, de traitement de patients atteints de maladies chroniques et de prédiction de flux de personnes et de ressources matérielles.
Selon Petitgand, l’apprentissage se fait par la contextualisation et par la réception des feedbacks des utilisateurs.
Les données de qualités et les feedbacks des utilisateurs sont cruciaux pour contextualiser un algorithme. Sensibiliser les personnes à générer des données de qualité et utiliser les retours des patients, permet d’aider les développeurs à assurer un codage efficace.
Pourtant, en milieu hospitalier, les programmes de gestion et d’innovation manquent de crédits. Les feedbacks utiles nécessitent un bon accompagnement et une implantation efficace par les gestionnaires. Aider les gestionnaires actuels à acquérir ces compétences demande un financement urgent.
Mot de la fin :
Kristina Schneider, gestionnaire en stratégie et services-conseils à Accenture
Schneider met en avant les avantages de l’IA. La plateforme Scarhype permet d’analyser les compétences d’une main-d’œuvre en contexte entrepreneurial, d’analyser et développer les talents, mais aussi de prédire les lacunes et les déficits futurs en matière de compétence et de mobilité internes.
Schneider ajoute le besoin de réflexion au cœur des algorithmes de l’IA. Un système d’apprentissage peut atteindre des tâches précises, mais ne peut pratiquer une pensée critique pour pousser ses données plus loin. Sans l’humain, l’IA ne peut être efficace. Il s’agit d’une relation synergique humain-machine.
Malgré les opportunités de l’IA, Schneider a observé une résistance au changement dans les entreprises. Une familiarisation aux méthodes et outils modernes remédierait à ces craintes et faciliterait une accession sereine à des procédés avancés.
Il est néanmoins important de générer soi-même sa propre réflexion, son intérêt et sa volonté de se tenir au courant et de se mettre au niveau des avancées technologiques. Sans cela, l’humain ne pourra comprendre et prendre part à la transformation.
Mot de la fin :
