Dans notre ère moderne, l'IA qui est souvent perçue comme une sorte de sorcellerie numérique, suscite à la fois fascination et appréhension. Les craintes selon lesquelles cette technologie pourrait éradiquer nos emplois et menacer notre existence même sont répandues. Mais est-ce vraiment le cas ? Nous allons voir que la réalité est nuancée.

Le paysage professionnel a été profondément transformé par l'émergence d'applications dites "intelligentes". Cependant, l'idée que nos métiers deviendront obsolètes ou que nous serons tous remplacés par des programmes ultra-performants est loin d’être une réalité.

À destination du grand public, ce livre vise à transcender nos fantasmes et nos peurs concernant l'IA, pour mieux comprendre ses impacts économiques et sociaux, en particulier dans le domaine du travail. Pour ce faire, nous suivons le parcours de Soraya, une bibliothécaire qui doit dépasser ses préjugés pour explorer le champ de l'IA. En parallèle de ce récit, des explications approfondies viennent éclairer ses découvertes.

Dans un premier temps, nous définissons ce qu'est l'IA, sa diversité, son histoire et ses promesses.

Ensuite, nous plongeons dans la construction des IA, démystifiant ainsi leur fonctionnement et mettant en lumière leurs limites.

Forts de ces connaissances et débarrassés de nos illusions, nous examinons alors les impacts potentiels de l'IA sur l’emploi et sur le monde du travail en général.

Enfin, nous abordons les défis auxquels l'IA doit faire face pour être pleinement intégrée dans la société, en nous appuyant sur des faits d'actualité, des sources journalistiques, historiques et scientifiques.

Ce livre offre une analyse approfondie, éclairée par un prisme technique, sur les opportunités, les limites et les problèmes que pose l'IA. Comprendre ce phénomène complexe, c'est saisir les enjeux véritables qu'il soulève : l'IA est-elle une alliée ou une menace ?

Introduction

1. Introduction

Des IA partout : qu'est-ce que l'IA ?

1. L'histoire de Soraya et de l'IA
2. Diversité des IA
   1. Des outils du quotidien
   2. Tour de ces outils
   3. Entre modernité et tradition
3. Définitions de l'IA
   1. De la difficulté de définir l’IA
   2. Tour des capacités des IA pour mieux lesappréhender
   3. L’IA et la fiction
   4. IA forte et IA faible
   5. L’expression « intelligence artificielle »
4. Rapport entre IA et informatique
   1. La prépondérance de l’informatiquedans l’IA
   2. Les systèmes experts
   3. Les systèmes apprenants
5. En résumé

Histoire et nouvel essor des IA : d’où vient l’IA ?

1. L'histoire de Soraya et de l'IA
2. Brève histoire de l'IA
   1. Différentes histoires
   2. Chronologie
   3. Hivers et printemps de l’IA
3. Les IA génératives et le nouvel essor de l'IA en général
   1. Le nouvel essor des IA
   2. Les forces de l’IA générative
   3. Les limites de l’IA générative
   4. Le processus de création des IA génératives
4. Focus sur ChatGPT, une IA qui marque un tournant
   1. ChatGPT, un nouveau géant
   2. Le fonctionnement général de ChatGPT
   3. Apprentissage supervisé et par renforcementpour entraîner ChatGPT
   4. Les grands modèles de langage
   5. Un système probabiliste derrièredes réponses toujours renouvelées
   6. Les capacités de ChatGPT
   7. Les limites de ChatGPT
   8. Les craintes autour de ChatGPT
5. En résumé

Les promesses de l'IA : que peut-on en attendre ?

1. L'histoire de Soraya et de l'IA
2. Différentes formes d’apprentissage automatique aux résultats plus ou moins prometteurs
   1. L’apprentissage supervisé
   2. L’apprentissage non supervisé
   3. L’apprentissage par renforcement
   4. L’apprentissage par transfert
3. Focus sur les réseaux de neurones
   1. Fonctionnement des réseaux de neurones
   2. Apprentissage profond
   3. Espoir autour des réseaux de neurones
4. Focus sur les moteurs de recommandation
   1. Objectifs de la recommandation
   2. Fonctionnement de la recommandation : approchepar contenu versus approche collaborative
   3. Capacité des moteurs de recommandation
   4. Limites des moteurs de recommandation
5. Focus sur les voitures autonomes
   1. Les voitures autonomes sont-elles pour demain ?
   2. La question des accidents avec les voitures autonomes
   3. Un champ qui a tout de même apporté desavancées
6. Limites générales, techniques et inhérentes des IA
   1. Les IA sont des programmes spécialisés
   2. Les IA reposent sur des statistiques
   3. Les IA manquent de transparence
   4. Les IA ont besoin de beaucoup de données
   5. Les IA ont besoin d’une grande capacité decalcul
   6. Les humains face aux IA actuelles
7. En résumé

IA, entre informatique et mathématiques : de quoi est fait l'IA ?

1. L'histoire de Soraya et de l'IA
2. Différents métiers, différentes spécialités pour construire les IA
   1. Plusieurs métiers autour de l’IA
   2. Le scientifique des données
   3. L’ingénieur des données
3. Des compétences mobilisant de l’informatique et un esprit scientifique
   1. L’esprit scientifique, une compétence recherchée
   2. L’importance et la simplification du développementinformatique
   3. Des compétences qui se démocratisent
4. Les données, carburant d’un moteur alliant informatique et mathématiques
   1. La bataille des données
   2. De la difficulté de trouver des donnéesreprésentatives
5. En résumé

Focus sur la partie informatique : comment coder l’IA ?

1. L'histoire de Soraya et de l'IA
2. Langages informatiques
   1. Des langages de programmation pensés pourles humains
   2. Le vocabulaire d’un langage de programmation
   3. La grammaire d’un langage de programmation
   4. La ponctuation d’un langage de programmation
   5. Des notions spécifiques aux langages de programmation
   6. Les niveaux de langue d’un langage de programmation
   7. Mise en application
   8. De la complexité des langages de programmation
   9. De la multiplicité des langages informatiques
   10. Langages de manipulation de données
3. Focus sur un langage : Python
   1. Introduction à un langage populaire
   2. Brève histoire de Python
   3. Les forces de Python
   4. La structure de Python
   5. Mise en application avec un exemple
4. Coder ou réutiliser des composants pour développer des IA
   1. La réutilisation de code
   2. Le recours à l’open source
   3. L’utilisation d’outils tout prêts
   4. La réutilisation de modèles
   5. La réutilisation de données
5. Modéliser plus que coder
   1. Les développeurs et développeuses écriventpeu de code
   2. Modéliser le métier plutôtque pondre des lignes et des lignes de code
   3. Les données sont plus importantes que lecode
6. En résumé

Focus sur la partie mathématique : comment apprendre à l’IA ?

1. L'histoire de Soraya et de l'IA
2. Étapes d’un projet d’apprentissage automatique
   1. Première étape : le problème à résoudre
   2. Deuxième étape : trouverou produire les données
   3. Troisième étape : analyseet exploration des données
   4. Aparté sur les variables explicatives etexpliquées
   5. Quatrième étape : prépareret nettoyer les données
   6. Cinquième étape : créationdu modèle avec l’entraînement
   7. Sixième étape : évaluationdes modèles
   8. Septième étape : applicationdu modèle
   9. Huitième étape : explicationdu modèle
3. Mise en pratique de l'apprentissage automatique
   1. Première étape : récupérationdes données
   2. Deuxième étape : nettoyagedes données
   3. Troisième étape : préparerles données
   4. Quatrième étape : créationdu modèle
   5. Cinquième étape : exploitationdu modèle
4. Concepts clés
   1. Les algorithmes au cœur de l’IA
   2. Les arbres de décisions, un type de modèletrès apprécié
   3. Les réseaux de neurones, un type de modèletrès prometteur
   4. Moteurs de recommandation et algèbre linéaire
   5. Probabilités et statistiques inférentielles
5. Se débarrasser des fantasmes associés à l'IA
   1. L’IA et l’intelligence
   2. L’IA et l’apprentissage
   3. L’IA et le cerveau humain
   4. La singularité
6. En résumé

La fin du travail avec les IA : rêve ou cauchemar ?

1. L'histoire de Soraya et de l'IA
2. Le rêve de ne plus travailler
   1. Une vision utopique
   2. Un sentiment de plénitude grâceaux IA
   3. Un rythme de vie différent grâceaux IA
   4. Un monde confortable grâce aux IA
3. Le cauchemar d'une terre de chômeurs
   1. Une vision dystopique
   2. Une répartition inégale des richesses
   3. Des IA buguées et qui normalisent le monde
   4. Un monde de révolte à cause desIA
4. Une réalité plus nuancée
   1. Ce que disent les études scientifiques
   2. Ce que dit l’histoire dans les grandes lignes
   3. Des bouleversements technologiques qui entraînentheurts et révoltes
5. L'IA n'est pas un problème en soi
   1. La répartition des richesses issues de l’IAest un enjeu
   2. Si le travail doit disparaître, la valeur « travail » doit êtreremise en cause
   3. La communication autour des projets d’IA
   4. Un monde compliqué même sans lesIA
   5. L’avènement des IA dans une société capitaliste
6. En résumé

Emplois menacés et nouvelles opportunités

1. L'histoire de Soraya et de l'IA
2. Les métiers menacés
   1. Le cas des traducteurs et traductrices
   2. Le cas des rédacteurs
   3. Le cas des artistes graphiques
   4. Au-delà des métiers, des tâchesmenacées
   5. L’informatique plus que l’IA bouleverse le monde dutravail
3. Les métiers réactualisés et leurs limites
   1. Les métiers autour de l’informatique, dela conduite de projet et du design réactualisés
   2. Les linguistes et les statisticiens sur le devantde la scène
   3. Des domaines qui apparaissent avec l’IA dans la personnalisation etle juridique
   4. Les limites à ces métiers réactualisés
4. Les nouveaux métiers
5. En résumé

Émergence des annotateurs, un nouveau rôle nécessaire aux IA

1. L'histoire de Soraya et de l'IA
2. Les annotateurs : qui sont-ils ? Que font-ils ?
   1. Que font les annotateurs ?
   2. Les annotateurs et annotatrices de ChatGPT
   3. Différents types d’annotateurs
   4. Les annotateurs, un groupe important de la population
   5. Les annotateurs, une répartition inéquitable
   6. Pourquoi a-t-on tant besoin des annotateurs??
   7. Le cas particulier des modérateurs, annotateursspécialisés
   8. Les annotateurs, un statut souvent non officiel
   9. La ludification des plateformes de travail digital
   10. La méconnaissance des IA contribue à invisibiliserles annotateurs
   11. Des IA sans IA
   12. Un jeu de paraître conscientisé parplusieurs acteurs
3. Le travail dans tous ses états
   1. Le travail hors travail
   2. Le travail gratuit
   3. Le travail des plateformes
   4. Le travail du consommateur
4. Les annotateurs : un métier pérenne ?
   1. L’annotation, un métier précaire
   2. Le futur des annotateurs
5. En résumé

L'IA, un outil dangereux à ne pas laisser entre toutes les mains ?

1. L'histoire de Soraya et de l'IA
2. L'IA, un instrument de contrôle ?
   1. La surveillance étatique
   2. La surveillance dans le monde professionnel
   3. La rationalisation des comportements
3. L'IA, une menace pour les discours démocratiques ?
   1. Les dangers des moteurs de recommandation
   2. La simplification des opinions avec les IA
   3. L’absence de transparence dans les IA
4. Des régulations pour maîtriser l'IA
   1. Ceux et celles qui craignent trop de régulation
   2. Ceux et celles qui réclament de fortes régulations
   3. Un consensus à trouver
5. En résumé

Les oubliées et oubliés de l'IA

1. L'histoire de Soraya et de l'IA
2. L’illectronisme, l’illettrisme numérique
   1. L’illectronisme, un phénomène répandu
   2. Première catégorie : lespersonnes qui n’ont physiquement pas accès aux outils numériques
   3. Deuxième catégorie : lespersonnes qui ne savent pas se servir des outils numériques
   4. Troisième catégorie : lespersonnes qui ne savent pas s’informer avec les outils numériques
   5. Se sortir de l’illectronisme
   6. L’accessibilité
   7. Les biais et le problème des personnes nonou mal représentées
      1. Les IA et les discriminations
   8. Les disparités dans les langues représentées
   9. Les discriminations culturelles
   10. Les discriminations de genre
   11. De la difficulté de protéger parvoie automatique les minorités
   12. Les IA, des outils développés parune couche minoritaire de la population
   13. De l’ouverture du monde de l’IA et de l’informatique à unplus large éventail de la population
   14. D’autres techniques pour contrer les discriminationsdes IA
3. L’IA repose sur des travailleurs et travailleuses de l’ombre
   1. Les difficiles conditions de travail des annotateurs
   2. Des solutions pour améliorer les conditionsdes annotateurs
   3. L’IA pourrait-elle exister en reconnaissant les annotateurs ?
   4. L’informatique est physique
4. En résumé

L’IA au milieu du problème écologique : où se situe-t-elle dans l’équation ?

1. L'histoire de Soraya et de l'IA
2. Informatique et pollution numérique
   1. Quelques chiffres autour du dérèglementclimatique
   2. L’informatique, une réalité bienmatérielle
   3. La pollution des serveurs et des câbles
   4. Une pollution encore plus importante : cellede nos terminaux
   5. La pollution des déchets
   6. Le problème de l’effet rebond
   7. Du problème de la biodiversité
   8. Viabilité du numérique
3. L'IA pourrait-elle sauver la planète ?
   1. De belles initiatives avec l’IA
   2. Des initiatives polluantes avec l’IA
   3. L’IA et l’écologie : un problèmeintrinsèquement insoluble ?
4. La sobriété numérique
   1. Les fausses bonnes idées pour se sortir dela pollution numérique
   2. Des solutions en tant que consommateurs et consommatrices
   3. Des solutions pour les entreprises
   4. Des solutions au-delà de la responsabilité individuelle
5. L'IA, l'écologie et le remplacement des travailleurs à long terme
   1. L’écologie empêche l’émergence à toutva de l’IA à long terme
   2. Le futur reste imprédictible
6. En résumé

Conclusion

1. Conclusion