Intel­li­gences arti­fi­cielles géné­ra­tives : quels impacts sur la gestion et le déve­lop­pe­ment des compé­tences ?

D’ici 2027, 60 millions d’em­plois seront créés et 83 millions seront détruits. La majo­rité de ces emplois créés ou détruits le seront du fait de l’ar­ri­vée des IA géné­ra­tives d’après le World Econo­mic Forum.

Durant le Prin­temps de la Forma­tion 2023, Jérémy Lamri et Gaspard Tertrais de Tomor­row Theory et Pierre Monclos de Unow ont partagé leur vision de l’im­pact des intel­li­gences arti­fi­cielles géné­ra­tives sur les compé­tences du colla­bo­ra­teur. 

Dans cet article, nous explo­re­rons en profon­deur les réflexions et les ensei­gne­ments tirés de ce webi­naire, afin de comprendre les consé­quences de ces avan­cées tech­no­lo­giques sur les compé­tences du colla­bo­ra­teur d’aujour­d’hui et de demain.

Cet article est issu du webi­naire du Prin­temps de la Forma­tion : “Intel­li­gences arti­fi­cielles géné­ra­tives : quels impacts sur les compé­tences du colla­bo­ra­teur d’aujour­d’hui et de demain ?”

Intel­li­gences arti­fi­cielles géné­ra­tives : de quoi parle-t-on ?

Derrière le terme d’in­tel­li­gences arti­fi­cielles géné­ra­tives, on retrouve les IA géné­ra­tives de texte (ChatGPT 4 ou Bard de Google), d’image, de vidéo ou de musique.

Il y a actuel­le­ment une accé­lé­ra­tion expo­nen­tielle de l’IA. En seule­ment 6 mois, nous sommes passés d’un QI moyen de 110 avec ChatGPT 3 à 155 avec ChatGPT 4, soit mieux que 99,9% de la popu­la­tion.

Selon Jérémy Lamri, il ne faut pas penser l’IA de demain en ayant en tête celle d’aujour­d’hui.

Les modèles de langage qu’uti­lise ChatGPT ont été créés en 2015 et sont utili­sés en interne depuis des années par certaines entre­prises telles que Google et Linke­din. 

Les tech­no­lo­gies qui permettent de géné­rer des images et du texte sont diffé­rentes.

On peut désor­mais géné­rer de la musique, des vidéos, des images et du texte grâce aux intel­li­gences arti­fi­cielles géné­ra­tives. À ce jour, il existe des milliers de modèles d’IA géné­ra­tives en déve­lop­pe­ment dans le monde et ils n’ont pas toujours des objec­tifs posi­tifs.

Par exemple, certains indi­vi­dus malin­ten­tion­nés peuvent exploi­ter ces modèles pour géné­rer de fausses infor­ma­tions, des conte­nus trom­peurs ou de la désin­for­ma­tion. 

L’objec­tif des IA est de prédire le prochain mot, plus elles sont entraî­nées, meilleures, elles sont. Donc plus la demande est détaillée et précise, plus la prédic­tion sera bonne. 

L’in­tel­li­gence arti­fi­cielle est censée repro­duire l’in­tel­li­gence humaine. Autre­ment dit, la capa­cité à s’adap­ter à des cas d’usage qui sont norma­le­ment réser­vés à l’hu­main, Jérémy Lamri

Les intel­li­gences arti­fi­cielles géné­ra­tives au service des RH

35 cas d’usages ont été iden­ti­fiés sur l’en­semble des segments de la fonc­tion RH, seule­ment pour les IA géné­ra­tives de texte :
• Recru­te­ment amélioré
• Révi­sion auto­ma­ti­sée des CV
• Géné­ra­tion de contenu pour la forma­tion
• Assis­tance virtuelle pour les employés
Les cas d’usages sont nombreux.

À lire aussi : Recru­­­ter et postu­­ler à l’ère des intel­­­li­­­gences arti­­­fi­­­cielles

Il n’y a pas un seul sujet RH qui ne sera pas touché par l’IA dans les 5 prochaines années, Jérémy Lamri

Exemple d’in­tel­li­gence arti­fi­cielle pour aider un recru­teur dans son travail : EVA

Rédac­tion d’une offre d’em­ploi en tenant compte de critères indiqués au préa­lable : 

Exemple d’uti­li­sa­tion pour se prépa­rer à l’en­tre­tien d’em­bauche : 

En tant que recru­teur ou recru­teuse, l’in­tel­li­gence arti­fi­cielle permet de :
• gagner du temps : par exemple, les systèmes d’in­tel­li­gence arti­fi­cielle peuvent analy­ser auto­ma­tique­ment les CV et les lettres de moti­va­tion des candi­dats, trier les infor­ma­tions perti­nentes et présé­lec­tion­ner les profils corres­pon­dant aux critères requis.
• gagner en valeur créée, car cela four­nit des choses auxquelles on n’au­rait pas forcé­ment pensé. Par exemple, l’in­tel­li­gence arti­fi­cielle peut propo­ser des ques­tions perti­nentes pour le candi­dat que le recru­teur aurait pu omettre de poser.

L’hu­main n’est pas inutile dans ce proces­sus. Au contraire, l’hu­main est impor­tant pour entrer les para­mètres et contrô­ler les réponses données.

Impacts sur les compé­tences

Dans le contexte, il est impor­tant de recon­naître que le rôle des intel­li­gences géné­ra­tives n’est pas de rempla­cer les forma­teurs, mais plutôt de produire un contenu de meilleure qualité et plus person­na­lisé en fonc­tion des besoins du public. 

De plus, il serait possible de géné­rer des conte­nus à la demande des sala­rié·es, ce qui ouvri­rait la porte à des moda­li­tés péda­go­giques diffé­ren­ciées, mieux adap­tées aux besoins indi­vi­duels.

Lorsque les diffé­rentes intel­li­gences arti­fi­cielles géné­ra­tives conver­ge­ront, c’est là que la valeur ajou­tée sera maxi­male et où les métiers connaî­tront de réels chan­ge­ments. L’in­té­gra­tion de plusieurs types d’IA géné­ra­tives permet­tra de créer des cas d’usages inno­vants et puis­sants, trans­for­mant la manière dont les tâches seront accom­plies et les métiers seront exer­cés.

Dans un avenir proche, il sera possible d’avoir des conte­nus qui se mettent à jour tout seuls dans les LMS et LCMS des entre­prises.

Par ailleurs, une évolu­tion inté­res­sante à noter est l’émer­gence immi­nente de clouds privés permet­tant l’uti­li­sa­tion de ChatGPT au sein des entre­prises. Ce marché progresse rapi­de­ment, offrant ainsi de nouvelles possi­bi­li­tés aux orga­ni­sa­tions qui souhaitent exploi­ter les capa­ci­tés de l’in­tel­li­gence arti­fi­cielle géné­ra­tive de manière privée et person­na­li­sée.

Il est impor­tant de souli­gner que l’émer­gence de l’in­tel­li­gence arti­fi­cielle ne conduit pas à la dispa­ri­tion des métiers exis­tants, mais plutôt à leur trans­for­ma­tion. L’in­tel­li­gence arti­fi­cielle doit être consi­dé­rée comme un avan­tage compé­ti­tif plutôt que comme un substi­tut de l’hu­main. Il est essen­tiel de mettre en place un cadre appro­prié pour prépa­rer l’in­té­gra­tion de l’IA, tout en évitant de sures­ti­mer ses capa­ci­tés au risque de rencon­trer des échecs.

Il devient primor­dial d’iden­ti­fier les domaines sur lesquels nous faisons des erreurs et où il est possible d’amé­lio­rer nos pratiques. En adop­tant cette approche réflé­chie, nous pour­rons tirer plei­ne­ment parti des avan­tages de l’IA tout en préser­vant le rôle essen­tiel de l’hu­main.

Commu­niquer effi­ca­ce­ment avec les systèmes d’IA géné­ra­tive permet­tra de tirer le meilleur parti de leurs capa­ci­tés et de colla­bo­rer de manière produc­tive. Les compé­tences en commu­ni­ca­tion seront essen­tielles pour expri­mer les besoins, comprendre les résul­tats et exploi­ter plei­ne­ment le poten­tiel de ces tech­no­lo­gies. 

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La rapi­dité de l’évo­lu­tion tech­no­lo­gique nous permet­tra de trou­ver rapi­de­ment des solu­tions aux problèmes qu’elle engendre dans notre utili­sa­tion quoti­dienne, Pierre Monclos