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La quatrième révolution industrielle et l'utopie numérique

Par Frédérick Plamondon
Chargé de cours à la Faculté des sciences sociales au Département de relations industrielles et
conseiller principal à l'Académie de la transformation numérique

L’avènement des technologies numériques et les avancées de l’intelligence artificielle laissent penser que notre société pourrait bien être à l’aube d’un renouveau du travail, alors que les tâches pénibles et répétitives seront graduellement imparties aux machines.

L’argument est connu et il est repris par plusieurs apôtres du numérique, notamment par Bill Gates, qui soulignait en 2017 que « l’IA constituait une occasion pour réorienter l’être humain vers des emplois où il sera toujours irremplaçable et qui améliorent réellement notre vie ». En somme, la révolution numérique devrait nous rapprocher de la fin du travail pénible.

Pour être honnête, il s’agit d’un beau rêve, qui semble parfois se trouver juste derrière l’horizon du quotidien : un pays imaginaire qu’on espère vaguement, qu’on peut décrire, mais de manière floue et quelque peu confuse. Un haut gestionnaire d’une grande institution me décrivait ça en parlant de « l’hydre numérique » : un grand dragon avec plusieurs têtes. On sait qu’on doit en attraper une, mais on ne sait pas vraiment laquelle.

À dire vrai, l’utopie numérique résiste assez mal au quotidien, car les nouvelles technologies, comme les systèmes d’intelligence artificielle (SIA) ou les systèmes d’aide à la décision, par exemple, n’arrivent pas à saisir les dimensions humaines du travail : la bêtise ordinaire, celle dont on rigole, l’humour, nos travers moraux, nos petits dilemmes, nos petites habitudes, nos valeurs et nos croyances.

Ce qui échappe aux machines, c’est le sens qu’on donne au travail, qui s’exprime de plusieurs manières à travers ce que Christian Madsbjerg appelle des données riches1, c’est-à-dire les données porteuses de sens. Ces données-là, seul l’esprit humain peut les capter, les analyser, les évaluer et en tirer une valeur ajoutée. Parmi les exemples de données riches, il y a le goût du beau ou du bon, l’humour noir, le sarcasme amical, la camaraderie, l’anxiété, la confusion, le désir, les émotions, les conflits de valeur, l’éthique, le professionnalisme, etc. Or, les données riches sont au coeur du travail des professionnel.le.s de la gestion des ressources humaines. En fait, si on s’y intéresse, c’est parce qu’elles en constituent souvent l’essence même. Si les SIA sont très efficaces pour gérer les dimensions transactionnelles des rapports de travail, elles sont désespérément nulles pour saisir le caractère humain de ces derniers.

La transition vers le numérique et l’automatisation cognitive par des SIA pose une série de problèmes très complexes dont il faut se préoccuper, mais elle représente aussi une opportunité dont les professionnel.le.s de la gestion des ressources humaines devrait se saisir : faire briller les dimensions humaines du travail, qui échappent jusqu’ici aux machines, qu’elles soient bêtes ou apprenantes.

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1 Madsjberg, C. (2017). Sensemaking : The Power of Humanities in the Age of Algorithm , Hachette, 216 pages.

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