Du commerce de détail au transport : comment l’IA change tous les aspects de l’économie

L'intelligence artificielle a une implication à tous les niveaux, résolvant des problèmes et en élevant d'autres

La révolution industrielle de l’IA menace les travailleurs de la classe moyenne

La course très médiatisée pour améliorer leurs produits de recherche a souligné l’importance de l’intelligence artificielle pour Google et Microsoft , ainsi que pour le reste de l’économie. Deux des plus grandes entreprises technologiques au monde ont annoncé ce mois-ci des plans de recherche améliorée par l’IA, déclenchant une lutte pour la suprématie dans l’espace de l’intelligence artificielle. Cependant, les débuts du nouveau chatbot de Google, Bard, ont été annulés lorsqu’une erreur est apparue, faisant tomber 163 milliards de dollars (137 milliards de livres sterling) du cours de l’action de la société mère Alphabet . La chute du titre a montré à quel point les investisseurs pensent que l’IA pourrait être cruciale pour l’avenir de Google.

Cependant, l’importance croissante de l’IA a des implications pour tous les secteurs de l’économie. Du commerce de détail au transport, voici comment l’IA promet d’inaugurer une vague de changements dans tous les secteurs.

Agriculture

Surveiller les conditions météorologiques, gérer les ravageurs et les maladies, déterminer le besoin d’irrigation supplémentaire ou même quelles cultures cultiver où : de nombreux agriculteurs pensent que l’agriculture est un terrain fertile pour l’intelligence artificielle.

De nombreux producteurs alimentaires utilisent l’IA pour collecter et analyser des données dans leurs efforts pour améliorer la productivité et la rentabilité.

La capacité de l’IA à combiner et à analyser de grands ensembles de données fournit déjà aux agriculteurs des informations en temps réel sur la façon d’améliorer la santé de leurs cultures et d’augmenter les rendements. Les drones et les capteurs enterrés peuvent jouer un rôle dans l’observation des cultures en croissance et des conditions du sol sur des centaines d’acres de terrain, notamment en vérifiant s’ils ont besoin de plus d’eau, d’engrais ou d’herbicide et s’ils sont affectés par des maladies ou détruits par des animaux.

Ali Capper, qui cultive des pommes et du houblon dans sa ferme familiale à la frontière du Herefordshire et du Worcestershire, a investi dans de nouvelles technologies, y compris des pulvérisateurs de vergers automatisés, à utiliser parallèlement à la cartographie numérique des sols qu’elle utilise depuis 2017.

“De nombreuses innovations agro-technologiques nous aideront à être plus respectueux de l’environnement agricole ainsi qu’à être plus efficaces et rentables”, a déclaré Capper.

Face aux pénuries de main-d’œuvre, particulièrement aiguës depuis le Brexit, les agriculteurs espèrent depuis longtemps que les progrès de la robotique – les « agribots » – contribueront à garantir que les récoltes seront cueillies à temps. Un manque de travailleurs a entraîné un gaspillage de 60 millions de livres sterling rien qu’en 2022 , selon le National Farmers ‘Union.

Alors que des robots à quatre bras, conçus pour le travail délicat de la cueillette des fruits rouges , sont en cours de développement, des robots dotés de la dextérité de la main humaine, capables de cueillir rapidement sans abîmer des fruits comme les framboises, pourraient être à une dizaine d’années d’une généralisation. Néanmoins, l’automatisation a déjà changé certaines des tâches les plus laborieuses de l’agriculture, du semis à la pulvérisation et à l’arrosage des cultures. Joanna Partridge

Médias

Les entreprises de médias ont adopté l’apprentissage automatique pour augmenter les abonnements et la publicité et pour aider à prendre des décisions sur les histoires à promouvoir.

Les organisations de presse embauchent des scientifiques des données avec des salaires à six chiffres pour rassembler des données afin de suivre les clients et de les guider vers des produits particuliers, tout en fournissant aux travailleurs des outils pour simplifier la recherche et la rédaction d’histoires.

Lisa Gibbs, directrice des partenariats d’actualités à l’Associated Press, a déclaré dans une étude de la London School of Economics que son organisation pourrait “trouver des nouvelles plus rapidement et les publier plus rapidement” avec l’aide de l’IA.

Les organisations médiatiques utilisent des analystes de données pour créer un contenu ciblé qui génère des abonnements et des revenus publicitaires plus élevés.

Jane Barrett, rédactrice en chef de l’information mondiale au sein de l’unité de stratégie médiatique de Reuters, a déclaré à la LSE : “L’IA nous aidera à fournir exactement le bon contenu à la bonne personne.” Philippe Inman

Énergie

Il existe des applications possibles de l’IA dans tous les domaines de l’
industrie de l’énergie : de la prédiction et de l’identification des défauts dans les centrales électriques à
l’utilisation des prévisions météorologiques pour planifier des projets de parcs éoliens offshore.

Avec des marges serrées dans un secteur où près de 30 entreprises ont fait faillite pendant la crise énergétique, les fournisseurs d’énergie au détail devraient accroître l’utilisation de l’IA pour réduire les temps d’appel. Les chatbots sont utilisés pour poser des questions de base avant que les clients ne parlent à un conseiller humain.

En fin de compte, les fournisseurs envisagent que l’IA jouera un rôle central dans les futurs “réseaux intelligents”, permettant à l’offre et à la demande d’être plus étroitement alignées, avec une nouvelle génération d’appareils allant des compteurs intelligents et des véhicules électriques aux panneaux solaires et aux pompes à chaleur capables d’améliorer l’efficacité. Les emplois d’ingénieurs, de releveurs de compteurs et d’analystes de l’approvisionnement sont les plus menacés.

L’IA est également utile pour suivre les émissions de carbone. Le Boston Consulting Group a estimé que l’application de l’IA aux plans de développement durable des entreprises multinationales pourrait valoir entre 1,3 et 2,6 milliards de dollars grâce à des revenus supplémentaires et des économies de coûts d’ici 2030. À la fin de l’année dernière, le gouvernement a lancé un programme de 1,5 million de livres sterling pour étudier l’utilisation de l’IA pour réduire les émissions de carbone du Royaume-Uni. Alex Lawson

Fabrication

Les vétérans de la fabrication ne savent que trop bien comment l’automatisation peut balayer une industrie. En 2019, l’Office for National Statistics du Royaume-Uni a déclaré que près des deux tiers des opérateurs de machines à travailler les métaux étaient à risque.

Une partie de l’entraînement de l’automatisation est pour l’efficacité. Des algorithmes d’apprentissage automatique sont déjà déployés sur les piles de données en plein essor produites dans les grandes usines pour la “maintenance prédictive” – ​​en remplaçant les pièces avant qu’elles ne tombent en panne et en nécessitant potentiellement moins de techniciens.

Mais l’essor rapide de l’intelligence artificielle générative suggère que ce ne seront pas seulement les personnes sur les lignes d’usine qui seront affectées. L’IA générative est déjà utilisée pour concevoir des produits beaucoup plus rapidement, les tester virtuellement comme un « jumeau numérique » et les fabriquer beaucoup plus rapidement. Combiné à des innovations telles que l’impression 3D, cela pourrait réduire considérablement les coûts de développement et nécessiterait moins d’ingénieurs dans les domaines de l’aérospatiale, de l’automobile et de l’électronique grand public.

Une fin logique est quelque chose comme le réplicateur Star Trek, un bot qui conçoit et fabrique tout ce que son utilisateur désire à partir d’une invite de texte – sans intervention humaine. Jaspe joyeux

Gouvernement

Diriger le pays signifie que le gouvernement collecte de grandes quantités de données personnelles et professionnelles, qui pourraient toutes être connectées à des systèmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pour améliorer l’efficacité de l’élaboration des politiques et de la prestation de services. Tout, depuis les collectes de bacs, les centres d’appels et l’analyse des données pour hiérarchiser les dépenses, pourrait être ciblé pour l’amélioration. Cependant, ce n’est pas sans défis et controverses, notamment sur la manière dont les algorithmes sont tenus responsables.

L’ancien chef de la fonction publique, Mark Sedwill, a déclaré qu’une plus grande utilisation de l’IA et de l’automatisation entraînerait probablement une réduction des effectifs.

Certains conseils construisent des modèles informatiques utilisant des données personnelles pour aider à prévoir la maltraitance des enfants et intervenir avant qu’ils ne se produisent, tandis que le conseil de Blackpool utilise des images satellite alimentées par l’IA pour aider à réparer les nids-de-poule.

Le gouvernement craint que les systèmes d’IA puissent intégrer des préjugés humains, risquant de perpétuer les stéréotypes et la discrimination. Pendant ce temps, s’appuyer sur des modèles informatiques a alimenté la crainte dans le passé que certaines priorités publiques soient négligées, notamment les investissements dans le nord de l’Angleterre et les projets verts .

Une utilisation accrue de l’IA pourrait améliorer l’efficacité, mais les autorités devront vérifier attentivement ses effets. Comme l’a dit le président américain d’après-guerre, Harry Truman : « Quand vous avez un gouvernement efficace, vous avez une dictature. Richard Partington

Transport

Les travailleurs des transports ont obstinément conservé leur emploi depuis que les premiers trains sans conducteur ont été testés sur le tube – un développement qui a fait les gros titres “Les robots prennent le pouvoir” il y a six décennies. Cependant, ils sont toujours considérés comme les plus vulnérables à long terme, selon un rapport de 2021 de PwC pour le département commercial qui prévoit que, proportionnellement, les plus grandes pertes d’emplois au cours des 20 prochaines années se produiront dans le secteur des transports.

Néanmoins, les chauffeurs sont loin d’être consommables et exigent des salaires élevés, qu’ils conduisent des poids lourds, des bus ou des trains – alors même que les premiers bus autonomes sont testés en Écosse et à Milton Keynes. Les rêves récents d’un robotaxis imminent ne sont pas encore devenus une réalité généralisée, et Uber affirme que ses chauffeurs londoniens gagnent 34 £ de l’heure. Les avions sans pilote sont techniquement possibles, même si peu de gens pourraient les imaginer après les catastrophes du 737 Max pilotées par logiciel de Boeing .

Transport for London utilise l’IA pour fluidifier le trafic et prévoir les perturbations, tandis que les opérateurs ferroviaires ont utilisé des simulateurs ou des jumeaux numériques pour vérifier les sillons, les quais et les horaires. Le Conseil de la sécurité et des normes ferroviaires travaille avec des universitaires pour utiliser l’apprentissage automatique à partir de vidéos haute résolution pour lutter contre les feuilles mortes sur la ligne. Des projets similaires d’IA et de vidéo en Australie pourraient apprendre aux trains sans conducteur à reconnaître un feu vert – ou si le mouvement sur une voie éloignée est un humain envahissant ou un kangourou à proximité.

Mais les prochaines itérations de l’IA pourraient être profondément politiques, comme le souligne le conflit ferroviaire actuel en Grande-Bretagne. Network Rail espère supprimer plus de 1 000 emplois, arguant que l’automatisation pourrait créer un régime d’inspection plus efficace et plus sûr en utilisant des données pour prévoir les défauts. Gwyn Topham

Services financiers

Selon les prévisions du gouvernement, le secteur des services financiers est plus exposé aux pertes d’emplois dues à l’IA que les autres secteurs, mais les experts affirment qu’il s’agit en partie d’une question de rattrapage.

“D’autres industries ont déjà procédé à ces coupes”, a déclaré Sarah Kocianski, consultante indépendante en technologie financière.

Par exemple, les banques et les gestionnaires de patrimoine auront besoin de moins de personnel pour intégrer de nouveaux clients car ils automatisent davantage de vérifications des antécédents de leurs clients et s’appuieront davantage sur l’IA pour détecter et signaler les risques potentiels de fraude et de blanchiment d’argent.

Ils pourront également intégrer les nouvelles directives des régulateurs dans ces programmes d’apprentissage automatique, pour signaler toute violation ou lacune potentielle dans les systèmes de l’entreprise, plutôt que de compter sur des humains pour effectuer un examen initial.

Mais ces systèmes nécessiteront toujours une surveillance humaine, non seulement pour construire et programmer la technologie, mais aussi pour effectuer des vérifications supplémentaires et résoudre des problèmes plus complexes.

“Un risque critique est que les entreprises succombent à la tentation de faire confiance à l’IA pour prendre des décisions de prêt ou d’assurance plus intelligentes sans comprendre le processus de raisonnement, et s’appuient trop sur le système d’IA sans tester correctement son aptitude à l’emploi”, a déclaré Karishma Brahmbhatt, un avocat spécialisé dans les données et la technologie chez Allen & Overy.

Parallèlement à la demande croissante de personnel technique pour créer et surveiller des programmes d’IA, les entreprises seront en concurrence pour le personnel plus qualifié qui peut effectuer un travail médico-légal s’ils soupçonnent une fraude ou une erreur, ou fournir une assistance sur mesure aux clients. “Vous avez besoin de personnes plus adaptées, mais vous avez besoin de moins de personnes”, a déclaré Kocianski. Kalyeena Makortoff

Détail

Près d’un tiers des emplois dans le commerce de détail pourraient être remplacés par la technologie d’ici 2030 par rapport aux niveaux de 2017, car les caisses automatiques, la robotique d’entrepôt et les outils de planification basés sur l’IA affectent le plus grand employeur du Royaume-Uni.

Le changement le plus évident pour tout acheteur est l’augmentation de l’utilisation des caisses automatiques et des systèmes de self-scanning dans les supermarchés au cours des cinq dernières années. Le changement a été suralimenté par la pandémie lorsque la main-d’œuvre est devenue plus chère et difficile à trouver tandis que les acheteurs se sont méfiés des interactions avec le personnel.

Les analystes du cabinet de conseil McKinsey ont prédit que le nombre de caissiers pourrait presque diminuer de moitié entre 2017 et 2030 à mesure que ces technologies seront déployées. Bryan Roberts, de l’organisme industriel IGD, a déclaré que la majorité des ventes dans la plupart des supermarchés britanniques sont désormais enregistrées sur des caisses automatiques ou à balayage automatique.

La hausse des coûts de main-d’œuvre a également conduit les détaillants non alimentaires à s’essayer à la technologie. La chaîne de vêtements japonaise Uniqlo a introduit il y a quelques années un système lié aux étiquettes d’identification par radiofréquence.

La prochaine étape est le magasin sans caisse, dirigé par Amazon Fresh, où les caméras et les capteurs d’étagère signifient que les achats des acheteurs sont automatiquement enregistrés sur une application sur leur téléphone, ce qui leur permet de sortir et de payer plus tard.

La technologie ne s’arrête pas à la caisse. Les détaillants expérimentent des systèmes robotiques ou alimentés par l’IA pour repérer les vides dans les rayons, Marks & Spencer testant un système qui utilise des caméras fixes. D’autres ont expérimenté des machines de type Dalek qui montent et descendent les allées.

Les étiquettes électroniques sur les étagères, afin que les prix puissent être modifiés automatiquement depuis le siège social, ainsi que la technologie basée sur l’IA pour guider les décisions d’achat et davantage de robotique pour sélectionner et emballer les produits dans les entrepôts affecteront également des milliers d’emplois. Sarah Butler

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