Ibrahim Diallo aurait été licencié par une machine. Des reportages récents ont fait état de la frustration croissante qu'il ressentait lorsque son laissez-passer de sécurité a cessé de fonctionner, que sa connexion au système informatique a été désactivée et qu'il a finalement été chassé du bâtiment par le personnel de sécurité. Ses managers ont été incapables d'offrir une explication et impuissants à renverser le système.
Certains pourraient penser que c'était un avant-goût des choses à venir alors que l'intelligence artificielle a plus de pouvoir sur nos vies. Personnellement, j'ai tiré la conclusion inverse. Diallo a été licencié parce qu'un ancien manager n'avait pas renouvelé son contrat sur le nouveau système informatique et divers systèmes automatisés se sont alors mis en action. Les problèmes n'ont pas été causés par l'IA, mais par son absence.
Les systèmes n'affichaient aucune intelligence basée sur les connaissances, ce qui signifie qu'ils n'avaient pas de modèle conçu pour encapsuler les connaissances (telles que l'expertise des ressources humaines) sous la forme de règles, de textes et de liens logiques. De même, les systèmes n'ont montré aucune intelligence informatique - la capacité d'apprendre à partir d'ensembles de données - comme la reconnaissance des facteurs qui pourraient conduire à un licenciement. En fait, il semble que Diallo ait été licencié à la suite d'un système démodé et mal conçu déclenché par une erreur humaine. L'IA n'est certainement pas à blâmer - et c'est peut-être la solution.
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La conclusion que je tirerais de cette expérience est que certaines fonctions des ressources humaines sont mûres pour l'automatisation par l'IA, d'autant plus que, dans ce cas, l'automatisation stupide s'est révélée si rigide et inefficace. La plupart des grandes organisations auront un manuel du personnel qui peut être codé comme un système expert automatisé avec des règles et des modèles explicites. De nombreuses entreprises ont créé de tels systèmes dans une gamme de domaines qui impliquent des connaissances spécialisées, et pas seulement dans les ressources humaines.
Mais un système d'IA plus pratique pourrait utiliser un mélange de techniques pour le rendre plus intelligent. La manière dont les règles doivent être appliquées aux nuances des situations réelles peut être tirée des dossiers RH de l'entreprise, de la même manière que les systèmes juridiques de droit commun comme l'Angleterre utilisent des précédents établis par des affaires antérieures. Le système pourrait réviser son raisonnement à mesure que davantage de preuves devenaient disponibles dans un cas donné en utilisant ce que l'on appelle la «mise à jour bayésienne». Un concept d'IA appelé "logique floue" pourrait interpréter des situations qui ne sont pas noires ou blanches, en appliquant des preuves et des conclusions à des degrés divers pour éviter le type de prise de décision brutale qui a conduit au licenciement de Diallo.
La nécessité de plusieurs approches est parfois négligée dans la vague actuelle d'enthousiasme excessif pour les algorithmes de "deep learning", des réseaux de neurones artificiels complexes inspirés du cerveau humain qui peuvent reconnaître des modèles dans de grands ensembles de données. Comme c'est tout ce qu'ils peuvent faire, certains experts plaident désormais pour une approche plus équilibrée. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur sont excellents pour la reconnaissance de formes, mais ils ne montrent certainement pas une compréhension approfondie.
L'utilisation de l'IA de cette manière réduirait probablement les erreurs et, lorsqu'elles se produiraient, le système pourrait développer et partager les leçons avec l'IA correspondante dans d'autres entreprises afin d'éviter des erreurs similaires à l'avenir. C'est quelque chose qui ne peut pas être dit pour les solutions humaines. Un bon manager humain apprendra de ses erreurs, mais le prochain manager est susceptible de répéter les mêmes erreurs.
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