L’année dernière, Eric Klopfer a entrepris une expérience dans son cours de sciences informatiques à l’Institut de technologie du Massachusetts (MIT). Il a divisé ses étudiants en trois groupes et leur a assigné une tâche de programmation à résoudre en Fortran, un langage qu’aucun d’eux ne maîtrisait.
Le premier groupe a eu la possibilité d’utiliser ChatGPT pour résoudre le problème, le deuxième groupe a été invité à utiliser le modèle de langage Code Llama de Meta, tandis que le troisième groupe devait se contenter de Google. Comme prévu, le groupe utilisant ChatGPT a résolu le problème le plus rapidement, suivi par le groupe Code Llama, tandis que le groupe Google a mis encore plus de temps, car ils ont dû décomposer la tâche en plusieurs éléments.
Cependant, lors d’un test sur la manière dont ils avaient résolu le problème de mémoire, les résultats ont été inversés. Le groupe ChatGPT « n’a rien retenu et tous ont échoué », se souvient Klopfer, professeur et directeur du programme de formation des enseignants du MIT.
En revanche, la moitié des étudiants du groupe Code Llama ont réussi le test, tandis que tous les membres du groupe Google ont réussi.
« C’est une leçon éducative importante », a déclaré Klopfer. « Travailler dur et rencontrer des difficultés est en réalité une méthode d’apprentissage essentielle. Lorsque vous recevez une réponse, vous ne luttez pas et vous n’apprenez pas. Et face à un problème complexe, il est fastidieux de revenir au début d’un modèle de langage et de le dépanner. »
À l’inverse, décomposer le problème en éléments permet d’utiliser un modèle de langage pour travailler sur des aspects spécifiques, plutôt que d’essayer d’utiliser le modèle pour un projet entier, explique-t-il. « Ces compétences, comme celle de décomposer un problème, sont cruciales à acquérir. »
Cet exemple a conduit Klopfer à conclure avec assurance qu’avec l’essor de l’IA dans tous les secteurs, l’informatique n’est pas condamnée. D’autres experts en informatique s’accordent à dire que l’utilisation croissante de l’IA modifiera la nature des emplois, ce qui signifie que les humains doivent toujours être formés aux concepts fondamentaux tels que les statistiques et la compréhension des systèmes.
« Il est toujours nécessaire d’avoir des bases solides pour être des informaticiens et des ingénieurs logiciels efficaces », a déclaré Beena Ammanath, responsable de l’IA de confiance et de la technologie éthique chez Deloitte.
Malgré les inquiétudes concernant la perte d’emplois due à l’IA, une étude récente du laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle du MIT (CSAIL) a révélé qu’il pourrait falloir plus de temps que prévu pour automatiser les emplois humains.
Environ 23 % des salaires liés aux tâches visuelles pourraient être remplacés de manière rentable par l’IA, selon l’étude, ce qui indique que le déplacement d’emplois en raison de l’IA, en particulier dans la vision par ordinateur, est susceptible de se produire plus lentement que prévu.
Les résultats « suggèrent que nous devrions nous attendre à ce que les effets de l’automatisation par l’IA soient moins importants que les effets d’automatisation/destruction d’emplois déjà observés dans l’économie », indique l’étude. « Il n’est pas clair si l’ajout de l’automatisation par l’IA à ces effets existants augmentera considérablement la destruction d’emplois globale. » Bien qu’il soit probable que certains emplois soient perdus, « nous pensons également qu’une fraction substantielle de l’automatisation des tâches par l’IA se produira dans des domaines où l’automatisation traditionnelle est déjà en cours », a observé l’étude CSAIL.
Évolution de l’éducation en informatique face à l’IA
L’accent mis sur l’intégration de l’IA dans la plupart des secteurs d’activité modifiera également la manière dont l’informatique sera enseignée, offrant des opportunités « considérables », selon Risto Miikkulainen, professeur d’informatique à l’Université du Texas à Austin et vice-président associé de l’intelligence évolutive chez Cognizant AI Labs.
Avec l’émergence d’outils comme le chatbot Copilot de Microsoft, certains pourraient se demander pourquoi ils devraient apprendre à coder. Miikkulainen pense que les étudiants utilisent Copilot et d’autres chatbots principalement « comme tuteurs pour les devoirs de programmation » afin de suggérer des modifications.
« Tout à coup, l’enseignement de la programmation devient beaucoup plus vivant », déclare Miikkulainen.
Reid Gordon Simmons, professeur de recherche à l’Institut de robotique de l’Université Carnegie Mellon, ajoute qu’à l’instar des compilateurs qui traduisent le code source d’un langage de programmation en code machine, rendant inutile la compréhension des assembleurs par les ingénieurs en informatique, « l’utilisation de l’IA et de l’apprentissage automatique rendra de moins en moins nécessaire la compréhension des détails du codage. »
Cependant, il est toujours crucial d’enseigner aux gens comment coder, car devenir informaticien implique de comprendre les processus, explique Simmons. « Mon analogie est d’enseigner l’arithmétique à des enfants de sept ans. Lorsque vous arrivez au collège, personne ne fait d’arithmétique à la main ; on utilise des calculatrices. »
Même si les calculatrices peuvent effectuer le travail à votre place, il est essentiel de comprendre les concepts, dit-il. « De même, les informaticiens devront comprendre les fondamentaux de la programmation pour être efficaces dans leur travail, mais tout comme avec les calculatrices… ils n’auront pas à coder autant. »
L’IA nécessite l’enseignement de nouvelles disciplines ou aspects de l’informatique, tels que l’IA responsable et la prévention des abus de l’IA, souligne Miikkulainen. « Il y aura tant de personnes utilisant [des systèmes d’IA] qui ne comprendront pas ce qui se cache derrière. »
De nouvelles filières universitaires émergeront également dans des domaines tels que la science des données, l’apprentissage automatique, l’expérience utilisateur et l’ingénierie mobile, ainsi que dans des branches spécifiques de l’IA, comme l’IA générative, les modèles de langage et la vision par ordinateur, a déclaré Ammanath de Deloitte.
Cela préparera non seulement les étudiants aux emplois de demain et les rendra plus compétitifs sur le marché, mais contribuera également à maintenir la compétitivité des États-Unis face à d’autres pays dans la course mondiale à l’IA.
Au niveau du lycée, l’impact de l’IA signifie que « nous devons apprendre beaucoup plus rapidement », a déclaré Julie York, membre d’équité de l’Association des enseignants en informatique et responsable du département de préparation à la carrière et de technologie au lycée de South Portland dans le Maine.
« Chaque nouvelle technologie a remis en question les choses », a déclaré York. « Je prévois que nous allons nous adapter. »
York est une fervente défenseure de l’enseignement des aspects computationnels dès l’école élémentaire. « Enseigner aux élèves ce qu’est un assistant virtuel à l’école élémentaire est approprié », a déclaré York, ajoutant que sa fille de deuxième année apprend la citoyenneté numérique et comment être en sécurité en ligne.
« J’ai toujours essayé d’inculquer à mes élèves l’esprit critique et maintenant, de réfléchir de manière critique à l’origine des données et à ce que signifie obtenir de grandes quantités de données, ainsi qu’à la manière dont l’IA peut être utile en tant que partenaire de réflexion, et obtenir des retours de l’IA pour améliorer vos projets », a-t-elle déclaré.
« L’un des scénarios pessimistes est que si l’IA fait plus, les gens feront moins », déclare Klopfer du MIT. « Je ne le vois pas de cette manière. De plus en plus de personnes l’utiliseront pour créer des applications, produire des artefacts computationnels intéressants sur le plan artistique et s’exprimer à travers l’informatique. »
Impact de l’IA sur le marché de l’emploi
Bien que certaines tâches soient difficiles à remplacer par l’IA, certaines études montrent que la technologie remplace déjà des travailleurs.
Une étude récente de Cognizant révèle que 90 % des emplois seront perturbés d’une manière ou d’une autre par l’IA générative. Alors que par le passé, les avancées technologiques et l’automatisation ont principalement touché le travail manuel et les tâches centrées sur les processus, l’étude a constaté que « l’IA générative est prête à faire le contraire, ayant un impact plus important sur le travail de connaissance. »
Elle a également révélé que « les emplois liés à l’analyse de crédit, à la programmation informatique, au développement Web, à l’administration de bases de données et au design graphique ont déjà un score d’exposition théorique maximum d’environ 50 %. D’ici 2032, à mesure que la technologie progresse, certains scores d’exposition pourraient atteindre 80 %. »
Et bien qu’une analyse du Fonds monétaire international (FMI) ait révélé que 40 % des emplois mondiaux sont déjà impactés par l’IA, ce chiffre grimpe à 60 % dans les économies avancées.
« L’une des caractéristiques qui distingue l’IA est sa capacité à affecter les emplois hautement qualifiés », a noté l’étude du FMI. « En conséquence, les économies avancées font face à des risques plus importants liés à l’IA, mais aussi à davantage d’opportunités pour en tirer parti, par rapport aux économies émergentes et en développement. »
Les emplois nécessaires à l’avenir
Il ne fait aucun doute que de nouveaux emplois seront nécessaires à l’ère de l’IA. Le travail des informaticiens évoluera vers la conception de programmes spécifiant des exigences qui seront directement compilées en code, plutôt que d’écrire le code eux-mêmes, explique Simmons. L’IA « va transformer la manière dont les ingénieurs logiciels abordent leur travail, en se concentrant davantage sur les exigences, les spécifications, la validation et la vérification que sur les pratiques de codage réelles », a-t-il déclaré.
L’IA ne supprimera pas d’emplois, insiste Simmons, mais elle changera la nature des emplois. « La façon dont je le décris toujours, c’est que chaque emploi se compose d’un certain nombre de tâches, et ces tâches seront remplacées par l’IA et l’automatisation, mais les emplois ne disparaîtront pas. » Ils changeront la nécessité d’effectuer certaines tâches manuellement, tout comme le traitement de texte a éliminé le besoin de taper manuellement, a-t-il ajouté.
Simmons et York affirment qu’il y a déjà une forte demande pour des personnes capables de faire de l’ingénierie de prompt, interagissant avec des modèles de langage pour obtenir les informations souhaitées. « C’est un emploi qui n’existait pas il y a deux ans », a déclaré Simmons.
L’ingénierie de prompt est « le processus de structuration de textes compréhensibles par l’IA ; c’est une nouvelle façon de communiquer », a déclaré York. « Nous avons un langage abrégé à cause d’Internet, comme ‘lol’. Donc, nous allons apprendre à nous exprimer en prompts. »
Cela rend l’aspect humain « plus important que jamais », a ajouté York, car les gens doivent déterminer d’où proviennent les données et ce qui manque pour obtenir des informations précises. « L’ordinateur ne peut pas le comprendre », a-t-elle noté.
D’autres emplois nécessaires incluront des ingénieurs en apprentissage automatique, qui se concentrent sur la construction, l’entraînement et la validation de modèles ; des ingénieurs MLOps (opérations d’apprentissage automatique), qui travaillent sur le test, le déploiement et la surveillance des modèles en production ; des testeurs d’IA capables de comprendre les lacunes des résultats d’un système et de les corriger, ainsi que des agents de conformité en IA qui veillent au respect des lois et règlements, a déclaré Simmons.
« Je crois fermement que l’IA ne peut pas être entièrement autonome… il y aura toujours des humains et des machines travaillant ensemble, et la machine augmentera les capacités humaines », a déclaré Simmons. Pour que l’IA réussisse à augmenter, les humains doivent déterminer comment les systèmes sont conçus, le rôle de l’augmentateur, comment la description de poste de l’humain évolue et comment créer un partenariat réussi. « Ce sont des questions qui doivent être posées à mesure que de nouveaux emplois sont créés », a déclaré Simmons.
Perspectives d’avenir
Alors que l’éducation est déjà en train d’évoluer pour préparer la prochaine génération à un monde dominé par l’IA, il est impossible de prédire avec certitude quel sera l’impact de l’IA sur les emplois en informatique. Ce qui est clair, c’est que l’éducation et les emplois ont toujours été interconnectés et que, à mesure que les emplois évoluent en raison de l’automatisation, les écoles doivent préparer les étudiants à travailler différemment.
À court terme, l’IA sera perturbatrice, « et chaque fois qu’il y a une perturbation majeure comme celle-ci, certaines personnes seront affectées négativement, donc il y aura une certaine douleur à court terme pendant que la société s’ajuste », a déclaré Simmons.
D’un point de vue éducatif, les gens ont déjà du mal à savoir comment utiliser — ou ne pas utiliser — l’IA générative, dit-il. « Je pense qu’éventuellement, il sera reconnu que ces technologies doivent être intégrées dans l’éducation. » Plutôt que d’interdire aux étudiants d’utiliser ChatGPT ou Copilot, il est important de déterminer comment ces outils peuvent être intégrés dans la pédagogie.
C’est ainsi que l’Université Carnegie Mellon gère l’utilisation de ChatGPT. « Ici, nous adoptons la technologie et… nous forçons [les étudiants] à l’utiliser pour leur apprendre quelque chose sur la technologie elle-même », a déclaré Simmons.
Une préoccupation de York est que l’informatique n’est pas une matière obligatoire dans les écoles, alors que « nous avons tous besoin d’ordinateurs et de technologie pour effectuer la plupart des emplois. Il est essentiel que vous, en tant que professionnel, ayez des compétences liées à l’informatique, mais… à travers le pays, nous n’avons pas de normes qui stipulent que dans l’éducation, les étudiants doivent apprendre A, B, C, sur l’informatique. »
Si les districts scolaires les plus riches enseignent l’informatique et la programmation, tous les districts doivent faire de même, a soutenu York. « Il y a une disparité, et ce n’est pas seulement l’IA », a-t-elle déclaré. « Nous savons donc que les districts les plus pauvres souffriront le plus et que ces enfants seront encore plus en retard au moment où ils entreront à l’université ou dans une carrière. »
