Vapeur, acier et intelligence infinie
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Vapeur, acier et intelligence infinie
Nous sommes encore à l'« étape du moulin à eau » de l'IA, à force d'intégrer des chatbots dans des flux de travail conçus pour les humains.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Ivan Zhao, PDG de Notion
Traduction : AididiaoJP, Foresight News
Chaque époque est façonnée par ses matières premières technologiques uniques. L'acier a forgé l'Âge doré, les semi-conducteurs ont inauguré l'ère numérique. Aujourd'hui, l'intelligence artificielle arrive sous une forme d'intelligence infinie. L'histoire nous enseigne : celui qui maîtrise la matière première définit l'époque.
À gauche : Andrew Carnegie jeune avec son frère. À droite : usines sidérurgiques de Pittsburgh à l'Âge doré.
Dans les années 1850, Andrew Carnegie n'était encore qu'un télégraphiste courant dans les rues boueuses de Pittsburgh, où six Américains sur dix étaient agriculteurs. En seulement deux générations, Carnegie et ses pairs avaient forgé le monde moderne : les chevaux cédaient la place aux chemins de fer, les chandelles à l'électricité, le fer à l'acier.
Depuis lors, le travail s'est déplacé des usines vers les bureaux. Aujourd'hui, je dirige une entreprise de logiciels à San Francisco, concevant des outils pour des milliers de travailleurs du savoir. Dans cette ville technologique, tout le monde parle d’intelligence générale artificielle (AGI), mais la majorité des deux milliards de travailleurs de bureau ne l’a pas encore ressentie. Quelle sera bientôt l’allure du travail intellectuel ? Que se passera-t-il lorsque l’intelligence, inlassable, s’insérera dans les structures organisationnelles ?
Les premiers films ressemblaient souvent à des pièces de théâtre, filmés par une caméra fixe face à la scène.
L'avenir est souvent difficile à prédire car il se déguise toujours en passé. Les premiers appels téléphoniques étaient aussi brefs que des télégrammes, les premiers films semblaient des enregistrements de théâtre. Comme l’a dit Marshall McLuhan : « Nous conduisons toujours vers l'avenir en regardant par le rétroviseur. »
Aujourd’hui, l’intelligence artificielle la plus répandue ressemble encore à la recherche Google du passé. Reprenant McLuhan : « Nous voyons toujours l’avenir à travers le rétroviseur. » Ce que nous voyons aujourd’hui, ce sont des chatbots IA imitant la barre de recherche Google. Nous sommes profondément dans cette période de transition inconfortable qui accompagne chaque transformation technologique.
Je n’ai pas toutes les réponses sur ce que sera l’avenir. Mais j’aime utiliser quelques métaphores historiques pour réfléchir à la manière dont l’IA pourrait agir à différents niveaux : individuel, organisationnel, voire économique.
Individu : du vélo à la voiture
Les premiers signes apparaissent chez les « praticiens experts » du travail intellectuel, comme les programmeurs.
Mon cofondateur Simon était autrefois un « programmeur x10 », mais ces derniers temps, il écrit rarement du code lui-même. En passant devant son poste, on le voit coordonner simultanément trois ou quatre assistants IA. Ces assistants ne tapent pas seulement plus vite, ils pensent, multipliant ainsi sa productivité par 30 à 40. Il planifie souvent des tâches avant le déjeuner ou le coucher, laissant l’IA travailler pendant son absence. Il est devenu un gestionnaire d’intelligence infinie.
Une étude des années 1970 dans Scientific American sur l'efficacité du mouvement a inspiré Steve Jobs à créer la célèbre métaphore du « vélo pour l'esprit ». Depuis, durant des décennies, nous avons pédalé à vélo sur l'autoroute de l'information.
Dans les années 1980, Steve Jobs qualifiait l’ordinateur personnel de « vélo pour l’esprit ». Dix ans plus tard, nous avons construit l’autoroute de l’information appelée Internet. Pourtant, aujourd’hui, la majorité du travail intellectuel repose encore sur la force humaine. C’est comme si nous roulions à vélo sur une autoroute.
Avec des assistants IA, des personnes comme Simon ont déjà remplacé leur vélo par une voiture.
Quand les autres types de travailleurs intellectuels monteront-ils eux aussi en voiture ? Deux problèmes doivent être résolus.
Pourquoi l’assistance IA au travail intellectuel est-elle plus difficile que pour la programmation ? Parce que le travail intellectuel est plus fragmenté et plus difficile à vérifier.
Premièrement, la fragmentation du contexte. En programmation, les outils et le contexte sont souvent centralisés : environnement de développement intégré, dépôts de code, terminal. Mais le travail intellectuel généralisé est dispersé dans des dizaines d’outils. Imaginez un assistant IA tentant de rédiger une fiche produit : il doit extraire des informations des fils de discussion Slack, des documents stratégiques, des données du trimestre dernier dans un tableau de bord, et même de la mémoire organisationnelle nichée dans l’esprit de quelqu’un. Actuellement, les humains sont l’élément collant, assemblant tout cela par copier-coller et basculement entre onglets navigateur. Tant que le contexte ne sera pas intégré, les assistants IA resteront limités à des usages étroits.
Le second élément manquant est la vérifiabilité. Le code possède une propriété magique : on peut le tester et identifier les erreurs. Les développeurs de modèles exploitent cela, entraînant l’IA via apprentissage par renforcement pour mieux programmer. Mais comment vérifier qu’un projet est bien géré, ou qu’une note stratégique est excellente ? Nous n’avons pas encore trouvé de méthode pour améliorer les modèles de travail intellectuel généralisé. Ainsi, l’humain doit rester dans la boucle pour superviser, guider et montrer ce qu’est un « bon » résultat.
La Loi de la Bannière rouge de 1865 exigeait qu'une personne portant un drapeau marche devant toute automobile circulant en ville (abrogée en 1896).
Les expériences actuelles avec les assistants de programmation montrent que « l’humain dans la boucle » n’est pas toujours idéal. C’est comme demander à une personne d’inspecter chaque boulon sur une chaîne de production, ou de marcher devant une voiture pour la déblayer (voir la Loi de la Bannière rouge de 1865). Nous devrions placer l’humain plus haut, supervisant la boucle depuis l’extérieur plutôt que d’y être immergé. Dès que le contexte sera intégré et le travail vérifiable, des milliards de travailleurs passeront de « pédaler » à « conduire », puis de « conduire » à la « conduite autonome ».
Organisation : acier et vapeur
L’entreprise est une invention moderne, dont l’efficacité diminue à mesure qu’elle grandit, atteignant finalement ses limites.
Organigramme de la New York and Erie Railroad Company en 1855. Les entreprises modernes et leurs structures hiérarchiques ont évolué avec les compagnies ferroviaires, les premières à nécessiter une coordination à distance de milliers de personnes.
Il y a quelques siècles, la plupart des entreprises étaient des ateliers de quelques dizaines de personnes. Aujourd’hui, nous avons des multinationales employant des centaines de milliers de salariés. L’infrastructure de communication, fondée sur des réunions et des cerveaux humains interconnectés, s’effondre sous une charge croissante exponentiellement. Nous tentons de corriger cela avec des hiérarchies, processus et documents, mais c’est comme construire un gratte-ciel en bois — utiliser des outils à échelle humaine pour résoudre des problèmes à échelle industrielle.
Deux métaphores historiques illustrent à quoi pourrait ressembler l’avenir lorsque les organisations disposeront de nouvelles matières premières technologiques.
Le miracle de l'acier : achevé en 1913, le Woolworth Building à New York fut alors le bâtiment le plus haut du monde.
La première est l’acier. Avant l’acier, les bâtiments du XIXe siècle étaient limités à six ou sept étages. Le fer, bien que solide, est fragile et lourd ; ajouter des étages faisait s’effondrer la structure sous son propre poids. L’acier changea tout. Solide et ductile, il permit des charpentes plus légères, des murs plus minces, et des constructions s’élevant soudainement à des dizaines d’étages, rendant possible un nouveau type d’architecture.
L’IA est l’« acier » des organisations. Elle permettrait de maintenir une cohérence contextuelle dans tous les flux de travail, produisant des décisions sans bruit parasite quand nécessaire. La communication humaine n’aurait plus à servir de mur porteur. Une réunion d’alignement hebdomadaire de deux heures pourrait devenir un contrôle asynchrone de cinq minutes ; une décision de direction nécessitant trois niveaux d’approbation pourrait être prise en quelques minutes. Les entreprises pourraient véritablement s’échelonner sans subir la baisse d’efficacité que nous considérions jusqu’ici comme inévitable.
Moulin motorisé par une roue hydraulique. La puissance hydraulique est forte mais instable, et limitée par le lieu et la saison.
La seconde histoire concerne la machine à vapeur. Au début de la Révolution industrielle, les premières usines textiles étaient construites près des rivières, propulsées par des roues hydrauliques. Lorsque la machine à vapeur apparut, les industriels commencèrent simplement par remplacer la roue hydraulique par la machine à vapeur, gardant tout le reste inchangé, ce qui offrit peu de gains de productivité.
La véritable percée arriva quand les industriels comprirent qu’ils pouvaient désormais se libérer complètement des cours d’eau. Ils construisirent de plus grandes usines près des ouvriers, des ports et des matières premières, repensant entièrement l’aménagement autour de la machine à vapeur (plus tard, avec l’électricité, ils abandonnèrent l’arbre de transmission central, répartissant de petits moteurs partout dans l’usine pour alimenter différentes machines). La productivité explosa, marquant le vrai début de la Seconde Révolution industrielle.
Gravure de Thomas Allom en 1835, représentant une usine textile anglaise du Lancashire mue par une machine à vapeur.
Nous en sommes encore au stade du « remplacement de la roue hydraulique ». En insérant des chatbots IA dans des flux de travail conçus pour les humains, nous n’avons pas encore réimaginé ce que pourraient être les organisations lorsque les anciennes contraintes auront disparu, et qu’elles fonctionneront grâce à une intelligence infinie capable de travailler pendant que vous dormez.
Dans mon entreprise Notion, nous expérimentons continuellement. Outre nos 1000 employés, plus de 700 assistants IA traitent désormais des tâches répétitives : enregistrer des réunions, répondre à des questions pour intégrer la connaissance collective, gérer les demandes informatiques, consigner les retours clients, aider les nouveaux employés à comprendre leurs avantages, rédiger des rapports hebdomadaires pour éviter le copier-coller… Ce n’est encore que les premiers pas. Le véritable potentiel n’est limité que par notre imagination et notre inertie.
Économie : de Florence aux mégapoles
L’acier et la vapeur n’ont pas seulement transformé les bâtiments et les usines, mais aussi les villes.
Jusqu’à il y a quelques siècles, les villes étaient à échelle humaine. On pouvait traverser Florence à pied en quarante minutes, et le rythme de la vie était dicté par la distance de marche et la portée de la voix.
Ensuite, la structure métallique rendit les gratte-ciels possibles ; les chemins de fer à vapeur relièrent centres urbains et arrière-pays ; ascenseurs, métros et autoroutes suivirent. L’échelle et la densité des villes augmentèrent brutalement — Tokyo, Chongqing, Dallas.
Ces villes ne sont pas simplement des versions agrandies de Florence : elles constituent un nouveau mode de vie. Les mégapoles désorientent, anonymisent, sont difficiles à dompter. Cette « indistinction » est le prix de l’échelle. Mais elles offrent aussi davantage d’opportunités, plus de liberté, et permettent à davantage de gens de mener plus d’activités selon des combinaisons plus variées, ce que ne pouvaient espérer les villes à échelle humaine de la Renaissance.
Je pense que l’économie du savoir s’apprête à vivre une transformation similaire.
Aujourd’hui, le travail intellectuel représente près de la moitié du PIB américain, mais son fonctionnement reste largement à échelle humaine : équipes de quelques dizaines, flux de travail basés sur les rythmes des réunions et des courriels, organisations inviables au-delà de cent personnes… Nous avons continué de construire des « Florence » en pierre et en bois.
Quand les assistants IA seront massivement déployés, nous construirons des « Tokyo », des organisations composées de milliers d’IA et d’humains ; des flux de travail fonctionnant en continu à travers les fuseaux horaires, sans attendre qu’une personne se réveille ; des décisions synthétisées avec juste assez d’intervention humaine.
Ce sera une expérience différente : plus rapide, plus efficace, mais initialement aussi plus vertigineuse. Les rythmes hebdomadaires, les plans trimestriels et les évaluations annuelles pourraient ne plus convenir, de nouveaux rythmes émergeront. Nous perdrons une certaine clarté, mais gagnerons en échelle et en vitesse.
Au-delà de la roue hydraulique
Chaque matière première technologique exige que l’on cesse de voir le monde à travers le rétroviseur pour commencer à imaginer un nouveau monde. Carnegie, contemplant l’acier, vit les lignes d’horizon des villes ; les industriels du Lancashire, regardant la machine à vapeur, imaginèrent des usines éloignées des rivières.
Nous sommes encore à l’étape « roue hydraulique » de l’IA, insérant maladroitement des chatbots dans des flux de travail pensés pour les humains. Nous ne devrions pas nous contenter de faire de l’IA un copilote, mais imaginer à quoi ressemblera le travail intellectuel lorsque les organisations seront renforcées par l’acier, et que les tâches triviales seront confiées à une intelligence inlassable.
Acier, vapeur et intelligence infinie. La prochaine ligne d’horizon est là, devant nous, attendant que nous la construisions.
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