L’AI a révolutionné de nombreux secteurs. Beaucoup d’industries l’adoptent rapidement pour épauler leurs équipes dans les opérations quotidiennes, et l’on prédit que 1,5 million d’emplois en Angleterre seront remplacés par cette technologie. Si l’AI a, dans certains cas, profité aux personnes en les libérant des tâches répétitives et fastidieuses, sa progression rapide a aussi engendré des « solutions » éthiquement discutables qui méritent d’être examinées. Nous passerons en revue diverses applications de l’AI dans la gestion des ressources humaines et au-delà, en couvrant ses avantages tout en questionnant, à travers des exemples du Royaume-Uni et du monde entier, si l’AI au travail n’est pas éthiquement irresponsable.
Le bon
L’AI au service du coaching des employés
Dans notre monde au rythme effréné, les managers ne peuvent pas être partout à la fois. Les employés ont besoin d’être guidés et coachés pour accomplir leurs tâches, mais il est impossible pour un responsable d’être constamment disponible. L’apparition des outils de coaching par AI a donc représenté une aide précieuse pour les managers comme pour leurs équipes. Ces outils commencent par observer la façon dont chaque employé aborde ses tâches spécifiques. À l’instar des chatbots AI conçus selon l’expérience utilisateur, ces coachs AI s’adaptent aux différences de méthode de travail de chaque collaborateur.
Cogito, récemment lancé, en est un exemple concret : cet outil de coaching professionnel améliore les capacités des employés à accomplir leurs tâches et optimise leur efficacité. En combinant AI et sciences comportementales, il aide les employés à offrir un meilleur support téléphonique aux clients. Les professionnels chargés de répondre aux questions clients ont besoin d’un logiciel capable de les guider dans des appels qui peuvent prendre de multiples directions. L’outil de coaching AI peut leur fournir des conseils en temps réel.
L’AI, outil de transformation de la gestion des ressources humaines
L’AI contribue également à gérer les employés fréquemment déployés sur le terrain, qui nécessitent tout de même suivi et assistance. ITProPortal rapporte que la gestion des services terrain (FSM) est utilisée par les entreprises pour mieux valoriser le temps de leurs collaborateurs. Le site cite l’exemple de Belron, spécialiste britannique du remplacement de vitres automobiles, qui a recouru à l’optimisation automatique des plannings pour augmenter de 63 % le nombre de réparations effectuées le jour même et réduire de 20 % les temps de déplacement des techniciens. Cela améliore le service client tout en réduisant les coûts d’exploitation.
Cette technologie se déploie dans de nombreux secteurs : les entreprises britanniques de gestion de flottes l’utilisent également pour assurer un suivi plus étroit de leurs conducteurs. Un dossier de Verizon Connect sur les avantages de la technologie GPS commercialemontre comment elle peut soutenir les conducteurs en améliorant efficacité et économies de coûts, sécurité au volant et données en temps réel. Les opérateurs de flotte peuvent ainsi localiser chaque conducteur et identifier des leviers d’amélioration. Les logiciels de gestion du personnel adaptés à des métiers spécifiques permettent d’améliorer la sécurité et la planification sur des sites isolés. Ils facilitent aussi l’équilibrage de la charge de travail, la réduction des heures supplémentaires et le coaching que les managers ne peuvent pas toujours dispenser, notamment lorsque les équipes sont en déplacement.
Le mauvais
Les biais humains révélés par l’AI dans le recrutement
L’AI s’impose rapidement dans le domaine du recrutement. Plutôt que de confier à des agents RH l’examen de centaines de milliers de CV, un logiciel peut les analyser automatiquement en cherchant des critères précis pour identifier le meilleur profil. Si l’AI est capable de traiter des données à une vitesse sans commune mesure avec celle de l’être humain, elle n’est pas toujours neutre ni équitable. L’AI dans le recrutement révèle souvent les biais humains.
Le cas d’Amazon est sans doute le plus médiatisé : il a été révélé que son outil de recrutement révolutionnaire n’évaluait pas les candidats de façon neutre sur le plan du genre. Plus précisément, le système d’Amazon avait appris par lui-même à favoriser les candidats masculins, reflétant ainsi la prédominance des hommes dans le secteur technologique. Mais le biais de genre n’était pas le seul problème. L’algorithme avait également appris à accorder peu de poids à des compétences communes chez les candidats IT, comme la capacité à coder. Il privilégiait en revanche les candidats se décrivant avec des verbes fréquents dans les CV d’ingénieurs masculins, tels que « captured » et « executed ».
Malgré la reconnaissance de ces défauts, beaucoup d’entreprises ont emboîté le pas. Goldman Sachs a développé son propre outil d’analyse de CV, allant encore plus loin en tentant d’associer les candidats au département où ils seraient supposément les plus performants. LinkedIn, le plus grand réseau professionnel mondial, propose aux recruteurs un classement algorithmique des candidats selon leur adéquation aux offres d’emploi publiées. Il convient toutefois de noter que des efforts sont menés pour réduire les biais. L’AI agit comme un miroir tendu à l’humanité et amplifie les inégalités, le racisme et le sexisme dans certains domaines, principalement parce que les développeurs ne mesurent pas toujours les implications plus larges de la technologie. Des applications ont émergé en réponse, comme Etiq AI, qui aide à diagnostiquer et à minimiser les discriminations et les biais dans différentes applications AI.
Protection des données et sécurité
Avec l’essor de l’AI, la demande en données est plus forte que jamais. Une grande partie de ces données provient des consommateurs, parfois sans leur consentement explicite. Ainsi, l’AI soulève également une problématique de données et de vie privée. Compte tenu du volume d’informations que les entreprises utilisant l’AI détiennent sur les consommateurs, les conséquences pourraient être catastrophiques. Une étude relayée par Forbes révèle que le coût moyen d’une violation de données pour une grande entreprise s’élève à 3,86 millions de dollars (3,10 millions de livres sterling) à l’échelle mondiale. De nombreuses voix réclament davantage de respect de la vie privée et de transparence dans la façon dont les applications AI exploitent les informations, mais le rythme de l’innovation semble trop rapide pour que la législation suive. Il faut espérer que des mécanismes supplémentaires seront mis en place dans les prochaines années afin de mieux protéger les données collectées et utilisées par l’AI.
Le pire
Les préjugés de l’AI au-delà du recrutement
À mesure que les machines deviennent plus intelligentes, elles absorbent aussi mieux les biais humains implicites. Au-delà du recrutement et de la gestion des ressources humaines, le côté sombre de l’AI se manifeste de plus en plus. PredPol est un algorithme utilisé par la police américaine pour prédire quand et où des crimes auront lieu, dans le but de réduire les biais humains dans les pratiques policières. Or, il a été découvert que ce logiciel pouvait conduire la police à cibler injustement certains quartiers à forte population de minorités raciales, indépendamment du taux de criminalité.
De même, la reconnaissance faciale est utilisée dans les forces de l’ordre et des domaines similaires. Trois des principales AI de reconnaissance du genre au monde parvenaient à identifier correctement le sexe d’une personne dans 99 % des cas, mais uniquement pour les hommes blancs. Pour les femmes à peau foncée, ce taux d’exactitude chutait à 35 %.
Comprendre les enjeux éthiques du développement rapide de l’AI est indispensable pour saisir les mutations qui traversent des secteurs tels que le recrutement et la gestion des ressources humaines. Notons cependant que bon nombre des biais qu’affichent les AI reflètent les réactions humaines. Comprendre le rôle de l’homme dans les limites de l’AI constitue la première étape vers une solution.
L’impact environnemental de la technologie
Les algorithmes d’AI travaillent sans relâche à détecter des connexions susceptibles de se traduire par des processus plus efficaces. Mais ces capacités prédictives ont un coût. L’entraînement d’une AI est un processus très énergivore. Une nouvelle étude suggère que l’empreinte carbone de l’entraînement d’un seul modèle AI équivaut à 284 tonnes de CO2, soit environ cinq fois les émissions totales sur la durée de vie d’une voiture ordinaire. Avec une multiplication des applications de l’AI dans le monde réel, les répercussions environnementales liées à l’énergie consommée pour entraîner ces logiciels deviendront un problème croissant dans les années à venir.
Les enseignements
L’essor de l’AI a suscité de nombreuses innovations au service du bien commun. Des programmes AI ont aidé des personnes à trouver le bon emploi et ont soutenu leur développement professionnel. Ces programmes ont également aidé des travailleurs sociaux à identifier des personnes vulnérables et offert aux consommateurs une expérience d’achat plus agréable.
Cependant, il serait erroné de nier que ces avantages ont une contrepartie. L’AI peut être entraînée à développer des biais envers un sexe ou une race. Elle peut aussi collecter davantage d’informations personnelles que nous ne souhaitons en partager. Pire encore, elle a le potentiel d’alourdir encore nos émissions mondiales de carbone. Dans ce contexte, nous sommes à la croisée des chemins en matière d’AI. Nous devons décider si nous laissons « le bon » ou « le mauvais » dominer la technologie. Comprendre les deux faces du problème peut nous aider à déterminer dans quelle direction orienter l’AI, pour le bien de tous.
Par : Jamie Briant, rédigé pour Snap Out
