L’IA vous pulvérisera mais ne vous remplacera pas [Jean-Gabriel Ganascia] - Vidéo Dailymotion

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22/05/2025

Xerfi Canal a reçu Jean-Gabriel Ganascia, professeur d’informatique, Sorbonne Université, membre senior de l’Institut Universitaire de France, ancien président du comité d’éthique du CNRS, pour parler de l'intelligence artificielle.
Une interview menée par Jean-Philippe Denis.

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00:00Bonjour Jean-Gabriel Ganaschia.

00:10Bonjour.

00:11Jean-Gabriel Ganaschia, vous êtes professeur d'informatique, Sorbonne Université,

00:16membre seigneur de l'Institut Universitaire de France, l'IUF.

00:19Vous êtes ancien président du comité éthique du CNRS.

00:24L'IA expliquait aux humains, publié au seuil.

00:27Il y a un article que j'ai vu passer sur LinkedIn et donc je vous ai invité

00:31et vous avez très aimablement répondu

00:34« L'intelligence artificielle ne met pas fin au travail, elle le pulvérise ».

00:40Et les mots comptent, les mots comptent, parce que tout le débat qui est dans toutes les têtes,

00:44c'est « Est-ce que l'IA va me prendre mon emploi ? »

00:47Et vous nous dites « Attention, il ne faut pas raisonner comme ça,

00:50il faut raisonner pulvérisation, c'est-à-dire qu'elle émiette le travail. »

00:55C'est ça la grande thèse.

00:56Alors, précisons les choses.

00:59Depuis très longtemps, on pense que les machines font disparaître le travail.

01:04Et je crois important de préciser qu'il n'en va pas exactement ainsi.

01:08Les machines automatisent un certain nombre de tâches.

01:11Mais il y a très peu de métiers qui se limitent à une seule tâche.

01:16Peut-être les ouvriers spécialisés, je ne sais pas s'il en existe encore aujourd'hui.

01:20Mais un métier, c'est un ensemble d'activités.

01:24Et bien sûr, ce que fait l'intelligence artificielle, c'est qu'elle va pouvoir,

01:28automatisant une certaine tâche, transformer le métier.

01:32Il peut s'exercer plus rapidement, plus facilement.

01:35Et quelquefois, d'ailleurs, l'intelligence artificielle rend des services considérables.

01:39Des tâches fastidieuses sont éliminées.

01:42Mais, bien sûr, dans d'autres secteurs, le travail, au contraire, est plus difficile

01:50parce que l'homme est soumis au rythme de la machine.

01:54C'est, je crois, Bernanos qui disait que, justement, les robots, en réalité,

02:01ça transforme les hommes en robots.

02:03C'est-à-dire qu'on s'automatise.

02:05C'est un peu ce qui se produit avec l'intelligence artificielle.

02:09Elle nous contraint à avoir des gestes de plus en plus automatiques.

02:12Et je vais un tout petit peu plus loin dans cette théorie.

02:15Parce que, lorsque l'on dit qu'elle est miette le travail,

02:18on pense à Friedman, dans les années 70,

02:21qui expliquait que le travail devenait décomposé en tâches élémentaires.

02:27Le travail en miettes.

02:28Avec la poursuite du taylorisme le plus loin possible.

02:32Mais avec l'intelligence artificielle, il y a quelque chose d'autre qui introduit.

02:36C'est, pour automatiser les tâches, l'utilisation de l'apprentissage machine.

02:41Alors, qu'est-ce qu'on fait ?

02:42On va prendre des exemples de micro-tâches

02:45que l'on va faire résoudre par des hommes.

02:49Et ensuite, la leçon que nous ont données ces tâches en résolvant ces micro-tâches,

02:54ça peut être regarder des galaxies, répondre à des capsca, etc.

02:59Ça, ça va être utilisé comme aliment de ces outils d'apprentissage machine.

03:06Et ça va permettre d'automatiser le travail.

03:09Et donc, c'est ce que j'ai appelé la pulvérisation.

03:12C'est-à-dire que si un travail, ce ne sont même plus des miettes,

03:15des miettes qu'on peut reconnaître,

03:17mais là, c'est une poudre qui est faite à distance,

03:20souvent dans des pays assez pauvres.

03:24Par exemple, vous voyez, en Inde, on a fait travailler beaucoup de personnes

03:28sur un certain nombre de tâches.

03:31De même, la modération des réseaux sociaux, on l'a fait faire au Kenya,

03:35parce que ça coûte moins cher.

03:37Et ça a permis à la fois d'éviter des débordements,

03:41d'éviter que des personnes tiennent des pourraces ou sexistes,

03:45mais ça a été réutilisé avec la génération automatique de textes.

03:49Vous savez que chaque GPT a un modèle de langage

03:52qui est capable de générer des phrases,

03:54mais ensuite, il a une espèce de censeur

03:57qui est construit à partir de ses modérateurs.

04:00C'est qu'on s'assure que les textes qui sont produits par la machine

04:03n'enfreignent pas, disons, les commandements des bonnes mœurs, etc.

04:10Alors, je dis ça entre guillemets, ça nous fait rire les bonnes mœurs,

04:13ça fleure le 19e siècle.

04:14En réalité, là, il s'agit de ne pas être sexiste, raciste,

04:17de ne pas tenir de propos qui seraient peu acceptés par la population.

04:22Eh bien, ça, vous voyez, c'est fait automatiquement

04:24avec un certain nombre de personnes

04:26qui font ce qu'on appelle du crowdsourcing.

04:29Vous voyez ce que c'est, ça vient de foule.

04:31Alors, il n'y a pas de traduction française satisfaisante.

04:35Je crois qu'il y avait des équipes de recherche

04:37qui avaient appelé ça la myriadisation,

04:39pour donner cette idée de déclatement complet du travail.

04:43Mais dans le crowdsourcing, il y a quand même cette idée de la foule.

04:46Il s'est construit à partir d'outsourcing, de l'externalisation.

04:50Et là, c'est, on pourrait dire, la fouleisation.

04:52Je ne sais pas ce qu'en français, ça ne marcherait pas très bien.

04:55En tout cas, une chose est sûre,

04:57il ne faut surtout pas s'arrêter aux grandes idées,

04:59être pris de panique par cette disparition du travail.

05:02Ce n'est pas une disparition, c'est une pulvérisation.

05:05Et il faut raisonner autour de cette pulvérisation.

05:07Merci à vous.

05:08Merci.

05:09Merci.

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