Contexte
Suite à un harcèlement au travail, et au cumul de burnout, j’ai fait un gros passage à vide de 2 ans.
En juin de l’année dernière, je me suis remis sur le marché du travail, ai envoyé des centaines de CV et je n’ai pas pu retrouvé de poste de développeur car j’ai loupé la vague de l’intelligence artificielle. Maintenant, grâce à du piston, j’ai trouvé un emploi de 40h par semaine payé au SMIC de manutentionnaire. Et mon boulot n’est pas à l’abri d’une automatisation.
Faîtes moi confiance, mon histoire n’est pas isolée, dans le monde des métiers de bureaux l’avènement de l’IA a démultiplié les récits de travailleurs (souvent âgés) ayant un trou dans le CV ne trouvant pas de boulot, mais aussi, et c’est le plus inquiétant de jeunes diplômés ne trouvant pas de travail dans leur domaine d’étude.
Pour l’instant, les statistiques ne montrent que timidement l’impact de l’IA sur les métiers cols blancs même si certaines professions ont été purement et simplement rayées de la carte :
- traducteurs,
- rédacteurs,
- graphistes,
- développeurs de sites web,
- support client de niveau 1 (remplacés par des robots conversationnels) …
Pourtant, il est certain que le remplacement des cols blancs par l’IA à venir est inéluctable car c’est un jeu pervers où si tu joues : tu perds, si tu ne joues pas tu perds.
Gestion du savoir et métier
Dans l’ancien temps, la gestion du savoir métier consistait en une politique RH d’acquisition et de rétention des personnes ayant un savoir métier et celui de leur profession. Pourquoi ? Parce que la transmission des savoirs était implicite non par volonté des travailleurs de garder leur place par rétention d’information mais parce qu’on avait pas trouvé de moyen de capter leur savoir faire.
Aujourd’hui avec les comptables, avocats, artistes, développeurs, ressources humaines … bref les cols blancs sont poussés à utiliser massivement les outils d’IA avec lesquels ils interagissent par le truchement de prompt (une interaction écrite), et ces interactions sont utilisées en temps réel pour améliorer les IA qui captent les savoirs faires professionels (genre codeur) et métier (le domaine de l’entreprise). Et par la nature centralisée de l’oligopole actuel (Anthropic/openAI/gemini/copilot) ces améliorations sont partagées par des milliards de professionels et de métiers du monde entier.
En Chine et en Inde qui ont été des précurseurs dans l’adoption de l’IA on assiste à des mouvements sociaux comme les cafards en Inde et en Chine où la population est positive à l’égard de l’IA on assiste à un vaste déclassement les métiers de bureaux.
L’Europe qui est plus timide que les autres pays dans son adoption de l’IA voit pourtant déjà le marché se resserrer drastiquement pour les nouveaux entrants (et les vieux) dans certains secteurs. La lecture de reddit concernant les grands cabinets comptables (les vendeurs de bullshit powerpoint sur comment couper sa masse salariale) montre ironiquement que ce secteur est impacté par l’IA en terme de gel des embauches et dégraissage. Non pas tant à cause de l’usage interne de l’IA mais notamment parce que leurs clients préfèrent utiliser directement l’IA pour générer leurs audits.
Est ce que l’IA est vraiment un automate ?
L’IA, les grand modèle de langage (LLM) sont des assistants informatiques qui en réponse à une demande écrite fournissent une réponse basée sur l’apprentissage permanent des utilisateurs fournissent une réponse probable. À ces débuts, les résultats n’étaient pas fou, j’ai moi même expérimenté pour faire un accordeur de guitare du vibe coding, mais j’ai tout de suite vu que l’IA avait à cette époque des manques de compréhension du contexte et de connaissance en traitement du signal pour bien échantilloner. Le code était valide, mais les paramètres d’échantillonages étaient mauvais (sous échantillonage des fréquences basses).
La force d’une IA c’est que si je la corrige dans mon chat, en lui disant fait attention aux fréquences d’échantillonage, alors, mon chat remonté vers les serveurs centralisés va probablement modifier ses inférences. Et ceci, est à reproduire sur des milliards d’utilisateurs. Quand j’interagis avec le chatbot, j’améliore non seulement mon résultat local, mais aussi le résultat global.
J’ai vu beaucoup de fIAnatiques dirent que les données étaient protégées par contrat pour éviter la fuite de savoirs industriels, mais regardez bien les termes de services, les interactions avec le modèle sont remontées vers les serveurs des LLMs pour améliorer les inférences.
À chaque fois que vous intéragissez avec une IA vous pouvez préservez la confidentialité des données, mais pas la mise en commun des interactions en vue de rendre le modèle plus efficaces.
On est venu à un monde où le savoir faire des métiers et des domaines industriels (le comment faire) est capté par un oligopole de compagnies qui a démontré à de multiples reprises n’en avoir rien à cirer du droit d’auteur et de la propriété intellectuelle.
Quand tu utilises l’IA tu la formes. Et plus un fournisseur a de succès plus il capte la connaissance. C’est une valeur d’externalité, de réseau. Ça mène directement à une logique de monopole naturel.
IA dooming et IA slowdown : une excuse pour renforcer le monopole de fait
Les compagnies d’IA soufflent le chaud et le froid, en même temps qu’elles vendent le fait qu’elles sont incourntounables, elles passent leur temps à annoncer des risques de Dooming, une IA qui échapperait au contrôle des humains et détruirait l’humanité. Ce qui me chiffonne dans ce scénario est qu’à aucun moment ces boîtes communiquent dans quelles conditions cela pourrait arriver selon elles. Et je m’en tiens au doute primaire du profit que tirent les entreprises dominantes dans le marché à faire peur.
Ayant constaté que le domaine de l’IA est un monopole naturel, il est évident qu’une fois atteint la masse critique d’utilisateurs les gros acteurs deviennent incontournables. Cependant, avant d’atteindre la masse critique d’auto entretien de la base de connaissance par l’amélioration continue il faut :
- éviter qu’une concurrence sauvage apparaissent (et les LLM open source talonnent les LLM propriétaires) ;
- avoir atteint la masse critique grace aux investissements à perte fait dans le domaine.
L’IA slowdown (ralentissement) peut tout à fait marquer un point d’inflexion dans l’état des ressources des grosses compagnies d’IA dont la rentabilité est toujours à prouver.
L’IA soit dit en passant est une boîte de Pandore, maintenant que son utilité est avérée, elle ne rentrera pas dans la boîte, car quand bien même un pays la régulerait, son accès se fait sans considération pour les frontières à travers une API sur internet ou localement. Internet a établi l’infrastructure nécessaire un marché délocalisé mondial des savoirs.
Et dans le contexte de la rivalité Chine/USA sur la domination économique et militaire mondiale sachant que la population chinoise a embrassé positivement l’IA malgré le tsunami qu’elle engendre dans les métiers de bureaux, il n’y a pas de consensus en vue possible tant que ces deux puissances sont en compétition dans ce domaine.
La Chine a embrassé l’open source, les USA les modèles propriétaires (avec en vue une propriétarisation des accès aux savoirs). J’ai des doutes sur la capacité de survie d’un modèle propriétaire quand il est en concurrence avec des modèles open sources, donné que l’on partage les corpus d’apprentissage.
L’anti wikipedia
Wikipedia montre l’intérêt de la mise en commun des savoirs sur une plateforme commune ouverte à tous.
Les géants de l’IA captent les savoirs métiers et industriels dans une plateforme opaque dont les savoirs ne sont pas accessibles sans ouvrir le robinet de l’API.
Aujourd’hui, les coûts sont dérisoires, permettant à un entraîneur sportif par exemple d’élaborer un programme d’améliorations de performance basé sur le savoir que ses pairs partout dans le monde ont participé à raffiner.
Par contre, demain, quand le prix du token qui est vraisemblablement à 1% de sa valeur réel sera réévalué pour permettre de faire des bénéfices, qui aura accès aux savoirs ?
On assiste à la capitalisation de l’accès aux savoirs. Quand les humains seront écartés comme ils le sont aujourd’hui d’une manière croissante du monde de l’éducation et des positions d’entrées dans les métiers, alors, il faudra se tourner vers les IA pour accéder aux savoirs métiers qui auront été captés par les IA de manière irréversibles.
Pourquoi je dis de manière irréversibles, car on troque une gestion du savoir qui fait parti d’une carrière d’un humain qui nécessite des coûts récurrents pour se nourrir, se loger, se soigner par un accès à coût fixe pour accéder au savoir sans avoir à payer le salaire de l’expert. Le retour sur investissement de l’accès aux savoirs mutualisés mondialement par coût fixe bat à tous les coups les coups opérationnels d’un salarié, qui n’a plus de valeur sauf à imposer la responsabilité légale de la décision (et encore, on peut toujours ajouter un garde fou de validation humaine à une tâche d’IA). Obligation légale qui ne concernera qu’une minorité de métier : on s’en fout qu’un travail artistique soit « responsable ».
De plus dans une société où l’expertise métier est dévalué notamment par les discours anti-intellectuels portés par des mouvements conservateurs et les complotistes la dévaluation publique de l’expertise va de pair avec une dévaluation économique
# La théorie des jeux nous condamne
La seule manière de ne pas perdre et de ne pas jouer
– citation du film wargames
Le problème est que c’est un jeu compétitif massivement coopératif, celui qui ne joue pas au jeu de l’IA est face à la concurrence de milliards d’individus qui améliorent la captation coopérative des savoirs de par le monde.
Si tu ne te mets pas à jour, un an passe, et hop, t’es has been… Comme moi.
Et ceci se fait à l’échelle des métiers, mais aussi des business.
Quand on y pense, l’engouement de l’IA est dingue, car elle permet aux concurrents dans un domaine métier d’accéder avec une barrière de potentielle basse : littérallement poser des questions dans une console à des savoir métiers.
Que ce soit l’employé ou la compagnie ce jeu en vu de ne pas être obsolète créée une course vers la cession d’avantages concurrentiel vers des monopoles qui ont clairement établi que leur ambitions était à terme de limiter l’accès à ces ressources.
Quand le prix de l’abonnement sera réalistement à 14000$/mois les premiers évincés de l’accès au savoir seront les pauvres et les petites entreprises. Créant un monde de savoirs capitalisés par des monopoles qui pourront même se permettre de breveter l’essence d’un métier si l’envie leur prend.
J’ai l’impression de revivre les débuts du COVID quand les informations venant de Chine étaient claires qu’il se passait un phénomène d’ampleur, mais que la masse européenne était dans le déni.
Les modèles locaux à la rescousse ?
Si j’en crois ma recherche google AI sur le sujet (désolé) l’entraînement d’un modèle est polynomial ce qui pour un nouvel entrant sur le marché est une bonne nouvelle.
Sauf que l’entraînement de l’IA est la partie émergée de l’iceberg, le plus grand coût provient de la catégorisation et de noter la pertinence des résultats. Genre il faut un humain qui mette une étiquette « ceci est un chat » sur une photo de chat pour apprendre à l’IA à reconnaître le contenu d’une image.
Mais, ne boudons pas notre plaisir. Avec toutes les questions déjà posées et affinées, on peut imaginer avec un abonnement pas cher repomper à coût d’API suffisamment des données d’entraînement, ce qui peut ne pas être réaliste économiquement ou mieux on peut imaginer un projet collectif libre de construction collaborative de corpus de données étiquetées.
SolarPunkIA
La boîte de Pandore étant ouverte, et son utilité métier clairement établie : faire des contenus certes qualitativement discutables et hyperverbeux (je maintiens que la valeur ajoutée de l’information c’est présenter le minimum d’information pertinente parmi toutes) dans des domaines intellectuels à un coût moindre qu’un salarié, alors, la messe est dite : on ne reviendra pas en arrière, et effectivement il va y avoir disparition d’une foule de postes voir de métier de cols blancs, puis il est à craindre de métier de cols bleus. On voit déjà des ouvriers avec des caméras vissés sur la tête dans des usines en Asie apprendre à des IA comment faire leur travail.
Vu qu’on ne peut pas revenir en arrière, il faut voir à proposer un modèle socio économique de l’IA basé sur la responsabilité écologique et sociale. La reprise en main du moyen de production.
Pour cela on peut constater que les LLMs open source (chinois) sont dans la course à l’IA pas loin des modèles propriétaires. Ce qui est une bonne nouvelle.
Ensuite, on peut décider de faire des corpus de données étiqueté en licence libre … eux aussi.
Enfin vient les deux grands problèmes écologiques de l’IA :
- l’eau ;
- le CO2 dégagé par la consommation des data centers.
L’eau
Pour l’eau, il suffit d’imposer de ne pas utiliser la méthode à pas cher de l’évaporer pour refroidir ; on sait faire des circuits fermés de refroidissement par eau.
Le CO2 et le retour de la logique des moulins à vent
Pour le CO2, le problème est lié non à l’énergie, mais à l’activité des data centers pour répondre à la demande en forme de séries de pics intenses, et comme on le sait, la seule manière de produire à la demande pour s’adapter aux pics, c’est de cramer des énergies fossiles.
On peut tout à fait imaginer de passer -moyennant de forts investissements- d’un modèle synchrone (un chat où tu demandes et le calcul de la réponse est immédiat) à un modèle asynchrone (genre t’envoies un mail et la demande est traitée quand il y a de l’énergie disponible).
Alors évidemment, certains jobs d’IA nécessitent d’être fait dans l’instant, ça s’appelle une gestion de priorité dans les files, et c’est un sujet éculé en informatique qui ne nécessite pas d’innovation, pas plus que de prévoir une base de consommation électrique pour les traitements programmés (à la cron).
Ce serait comme la logique des moulins à vent avec des data centers répartis en mode follow the sun pour suivre à coup d’énergie renouvelable la demande, et quand il y a moins d’énergie disponible, le traitement est suspendu jusqu’à disponibilité de l’énergie.
D’ailleurs, cette logique de travailler quand l’énergie (renouvelable) est là appliquée à toute l’économie réduirait notre consommation d’énergie fossile. Et l’IA ferait un très bon candidat à prouver ce point.
À nos métiers perdus !
Bref, mon métier tel que je l’ai connu est en voie de disparition remplacé par l’IA. Il va en aller ainsi de nombreux métiers, et même si avec mépris de classe les IA bros disent t’as qu’à devenir électricien plombier ou infirmière, et bien ce marché de l’emploi n’est pas extensible à l’infini. Surtout quand les clients disparaissent avec leur crédits pour devenir propriétaires.
On fonce vers un chômage de masse dans un marché du travail qui sera dominé par les emplois d’artisans et employés, métiers traditionnellement peu protégés par le droit du travail, car ce sont les cols blancs qui jusqu’à présent avaient le plus d’impact politiquement (notamment grâce à leur temps libre pour militer).
Ces métiers sont par ailleurs peu adaptables aux handicapés. Handicapés qui ne peuvent pas vivre avec l’AAH.
La société de demain sera violente pour une grande partie de la population, et la jeunesse à qui on a volé ses espoirs de trouver plus facilement un emploi en étudiant et qui a subi une misère grandissante sera en première ligne.
Les études vont devenir un privilège de riches ayant les moyens par népotisme d’accéder à une éducation qui ne soit pas en carton … On a fait de l’éducation une chose utile économiquement pour atteindre des emplois qui disparaissent dans un contexte d’anti intellecutalisme porté par les patrons (qui refusent de payer pour quelque chose de socialement utile économiquement inutile).
On peut constater que la sur-représentation des cadres et fils d’enseignants croissante dans l’ascenceur social en faisait un système de reproduction social héréditaire qui n’était pas forcément bien vu des classes sociales que l’anti intellectualisme cible.
La parenthèse ouverte après guerre qui a permis l’existence d’un ascenseur social va se refermer définitivement et on aura définitivement la première génération qui connaîtra un avenir pire que celui de ses parents.
Et avec la propriétarisation de l’accès au savoir, à la culture, c’est aussi l’esprit critique qui est sapé.
Et ceci d’autant plus que le mécanisme utile à l’IA pour s’améliorer continument est le même que celui pour raffiner industriellement l’exposition à des messages ouvrant la voie à l’industrialisation de la manipulation de masse par boucle de rétroaction.
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