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Pour une intelligence artificielle maîtrisée, utile et démystifiée - Rapport

15 mars 2017 : Pour une intelligence artificielle maîtrisée, utile et démystifiée - Rapport ( rapport d'information )

DEUXIÈME PARTIE :
LES ENJEUX DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

I. LES CONSÉQUENCES ÉCONOMIQUES ET SOCIALES DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

A. D'IMPORTANTES TRANSFORMATIONS ÉCONOMIQUES EN COURS OU À VENIR

1. L'évolution vers une économie globalisée dominée par des « plateformes »

Ces technologies, leurs usages et leurs artisans ayant été décrits, il importe d'identifier leurs impacts sociaux et économiques potentiels, pour en relever ensuite les enjeux éthiques et juridiques.

Alors qu'Isaac Asimov affirmait qu'« il est une chose dont nous avons maintenant la certitude : les robots changent la face du monde et nous mènent vers un avenir que nous ne pouvons encore clairement définir » (Le Cycle des robots), les transformations que nous connaissons d'un point de vue économique et technologique semblent être les signes avant-coureurs de l'évolution vers une économie globalisée de « plateformes ». Vos rapporteurs ont eu confirmation de cette intuition lors de leur déplacement aux États-Unis. D'après Brian Krzanich, P-DG d'Intel, premier fabricant mondial de microprocesseurs, « l'intelligence artificielle n'est pas seulement le prochain raz de marée de l'informatique, c'est aussi le prochain tournant majeur dans l'histoire de l'humanité ». Il est vrai qu'elle peut devenir l'un des fondements de la société et de l'économie de demain.

On parle des « GAFA », parfois des « GAFAMI », mais il serait plus juste de parler des « GAFAMITIS »130(*), « NATU »131(*) et « BATX »132(*). Ces exemples emblématiques des bouleversements en cours sont les prémisses de la place dominante et monopolistique occupée par quelques entreprises dans un contexte d'économie globalisée de « plateformes ». Un accroissement significatif des investissements dans la recherche en intelligence artificielle est constaté. Chacune de ces entreprises est entrée dans une course pour acquérir une position de pointe dans les technologies d'intelligence artificielle afin de tirer profit de la situation dominante qui en résultera. Comme l'affirme Guillaume Devauchelle, directeur de la R&D de Valeo « dans la ruée vers l'or en Amérique, ceux qui ont fait fortune, ce sont surtout les vendeurs de pioches et de pelles. C'est exactement ce que nous sommes : nous fournissons des technologies ». Grâce à leurs efforts en R&D et aux rachats de start-up, les grands équipementiers sont bien positionnés dans la chaîne de valeur automobile. Valeo fait la course en tête et, avec la voiture autonome, se positionne d'ores et déjà comme la future principale plateforme de fourniture de technologies innovantes aux constructeurs automobiles.

En effet, les technologies d'intelligence artificielle renforcent le modèle « the winner takes it all », ou au moins « the winner takes it most », ce qui pourrait bien conduire à une concentration horizontale progressive des grandes entreprises, conduisant au monopole de « plateformes » dominant une économie globalisée.

On assiste à une montée en puissance significative du nombre des acquisitions, après 140 start-up en intelligence artificielle achetées de 2011 à 2016, on a vu, en 2016, 40 start-up en intelligence artificielle être achetées par des grandes entreprises, pour des valeurs allant de 30 millions à 400 millions de dollars.

Le mouvement de concentration autour de l'intelligence artificielle
visible dans les stratégies d'acquisitions

Source : Gouvernement Légende :

En mars 2017, un partenariat entre IBM et Salesforce, premier employeur de San Francisco (dont vos rapporteurs ont rencontré des responsables en son siège), a été conclu sous l'appellation : « Watson meets Einstein », du nom de chacun des systèmes d'intelligence artificielle mis en place par ces deux entreprises. Il s'agit d'une exploitation des technologies de manière associée, à travers une interface de programmation applicative (souvent désignée par le terme API, soit Application Programming Interface).

Vos rapporteurs observent qu'Intel développe sa plateforme de solutions en intelligence artificielle Nervana. L'entreprise Intel représente, à elle seule, 97 % des serveurs de data centers opérant dans le domaine de l'intelligence artificielle. Ils relèvent qu'une alliance stratégique a été nouée entre Google et Intel afin de fournir une infrastructure multiple sur le cloud, ouverte, flexible et sécurisée.

Dans le secteur médical, des « Uber » de la santé pourraient gagner une place de premier plan, le site « mondocteur.fr » constituant un exemple de plateforme à fort potentiel marquée par la convergence NBIC.

L'analyse de données et les outils de prédiction sont devenus des incontournables des offres informatiques pour les entreprises, avec l'hébergement dans le cloud. IBM, Amazon, Baidu, Microsoft et Google y travaillent depuis plusieurs années. Des sociétés spécialisées dans les services professionnels, comme Oracle, Salesforce ou SAP, s'y déploient. Mais, là où ses concurrents se concentrent sur un secteur ou un produit en particulier, IBM imagine Watson comme une plateforme capable de s'adapter à tous les besoins d'une entreprise.

Au début de l'année 2014, IBM avait annoncé consacrer un milliard de dollars pour transformer Watson en division indépendante. Deux ans plus tard, il ajoutait 3 milliards de dollars dans la balance, cette fois-ci consacrés à l'Internet des objets, puis 200 millions de dollars pour achever le centre de recherche de Munich. IBM a aussi investi des milliards de dollars dans des entreprises et start-up spécialisées pour nourrir Watson de données diverses : dans la météorologie, la reconnaissance d'image, le domaine médical, etc. Le nombre d'employés affectés à Watson frôle désormais les 10 000 personnes, dont 800 en France. Selon l'entreprise, aujourd'hui, « à l'ère des systèmes cognitifs, les systèmes peuvent apprendre après des expériences, détecter des corrélations, créer des hypothèses, et aussi mémoriser les résultats et en tirer des enseignements ».

Uber a créé un laboratoire de recherche sur l'intelligence artificielle à San Francisco. L'entreprise a en effet racheté la start-up « Geometric Intelligence » pour créer ce laboratoire nommé « Uber AI Labs ». Les applications potentielles sont innombrables. Mais à ce stade, le laboratoire aurait pour mission de se concentrer sur deux innovations en particulier : améliorer l'algorithme d'Uber pour faciliter la rencontre entre un chauffeur et un passager et trouver de nouvelles techniques pour construire un véhicule autonome performant. En août 2016, Uber ajoutait Otto à son actif, une jeune pousse qui développe des kits pour rendre les camions autonomes, un contrat de 680 millions de dollars.

Il convient d'observer que Google a également racheté, en 2013, Waze, la start-up israélienne à l'origine du fameux service d'information en matière de trafic routier en temps réel, pour 1 milliard de dollars.

Les entreprises du secteur automobile achètent des entreprises du numérique ou nouent des partenariats (Google-Fiat-Chrysler, Google-Honda, Amazon-Ford, BMW-IBM, BMW-Mobileye, Volvo-Uber, Tesla-Uber, Renault-Nissan-Microsoft). BMW se rapproche d'IBM pour travailler sur le système cognitif de Watson, les deux entreprises ont ainsi annoncé un partenariat au travers duquel elles travailleront sur le système cognitif de Watson pour améliorer la personnalisation de l'expérience de conduite. Après le rapprochement entre Google et le groupe Fiat-Chrysler depuis mai 2016, c'est le constructeur japonais Honda qui s'est rapproché de Google-Waymo. Honda est déjà partenaire du service asiatique Grab qui teste des solutions similaires. Grab travaille sur des voitures autonomes capables d'évoluer seules sur les routes dès 2020 mais requérant la présence d'un conducteur, alors que Waymo veut se dispenser totalement du chauffeur.

Amazon a réussi à intégrer son système de domotique Alexa dans les voitures de Ford, ce qui permettra au propriétaire de contrôler les objets connectés de sa maison depuis sa voiture et vice versa. Quant à Microsoft, il apporte les conférences audio de Skype dans les voitures Volvo, son assistant vocal Cortana chez BMW et Nissan. Les algorithmes et caméras intelligentes de Mobileye sont utilisés par BMW pour déployer une flotte de 40 véhicules autonomes cette année.

Pour conclure en ce qui concerne le secteur automobile, Rémi Cornubert, d'AT Kearney, explique qu'avant le monde automobile était « simple, très pyramidal : le constructeur était le donneur d'ordres qui travaillait avec des fournisseurs. Aujourd'hui, avec la révolution de la connectivité, de la voiture autonome et des services à la mobilité, les cloisons sautent, il est impossible pour un constructeur de tout maîtriser ». Carlos Ghosn, président de Renault-Nissan reconnaît qu'« on ne peut pas tout faire ».

Vos rapporteurs relèvent que le patronat français s'inscrit dans la démarche de transformation en cours. Le MEDEF a ainsi préparé en 2017 le projet « Métamorphose », qui vise à définir une pyramide de changement sur quatre niveaux : un socle de mobilisation sur la révolution numérique, des big data et des NBIC, un socle de formation, un socle d'accompagnement, avec les incubateurs et les écosystèmes du numérique et, enfin, la pointe du financement, permettant la transformation des PME.

Le projet « Métamorphose » du MEDEF

L'enjeu des objets connectés permet de capter de nombreuses données, qui deviennent les ressources fondamentales de nombreux domaines en devenir, à l'instar de l'intelligence artificielle ou de la chaîne de blocs (Blockchain). À ce titre, l'intelligence artificielle était très présente au Consumer Electronics Show de Las Vegas en 2016. L'intelligence artificielle se niche dans des applications utilisées au quotidien, telles que les correcteurs orthographiques. L'enjeu essentiel de l'intelligence artificielle est d'alimenter l'apprentissage profond (deep learning) et l'apprentissage automatique (machine learning), auxquels les « GAFAMI » s'attellent.

Le MEDEF est actuellement en pleine préparation du projet « Métamorphose ». Ce projet vise à définir une pyramide de la métamorphose bâtie sur quatre niveaux. Tout d'abord, cette pyramide repose sur un socle de mobilisation sur la révolution numérique, des big data et des NBIC. Ensuite s'ajoute un socle de formation, notamment avec le travail mené sur les campus numérique qui fournissent des outils d'évaluation de numérisation des entreprises. Au-dessus, se trouve le socle d'accompagnement : incubateurs, écosystèmes de start-up du numérique, pour accompagner les petites et moyennes entreprises (PME) qui ont besoin de se transformer. Enfin, au sommet se trouve la pointe du financement, qui a pour objectif la création de fonds de financement permettant la transformation des PME.

Ce projet vise deux cibles : les cent mille PME qui doivent se transformer, et les start-up françaises. Il est impératif, selon le MEDEF, que les jeunes pousses se transforment et mutent en PME, voire en grands groupes internationaux. Ces entreprises émergentes regorgent de talents et de chercheurs de haut niveau ; il serait dommage que la France se fasse piller ses talents. Il est donc indispensable d'aider les start-up à se transformer grâce à un financement français. Cela implique de garder les expertises et centres de décision en France, malgré la mondialisation de ce domaine, et que certaines réformes se fassent.

Un second niveau, au niveau européen, est également nécessaire, au travers de la coopération avec des partenaires tels que l'Allemagne.

Source : Intervention de Pierre Gattaz, président du MEDEF, lors de la journée « Entreprises françaises et intelligence artificielle » organisée par le MEDEF et l'AFIA le 23 janvier 2017

2. Un risque de redéfinition, sous l'effet de ce nouveau contexte économique, des rapports de force politiques à l'échelle mondiale

Dans ce nouveau contexte économique, les rapports de force politiques pourraient être progressivement bouleversés à une échelle mondiale. Le poids pris par les grandes entreprises privées plateformistes, GAFAMITIS133(*), NATU134(*) et BATX135(*) fait courir d'importants risques au principe traditionnel de souveraineté ainsi qu'aux systèmes démocratiques que nous connaissons.

La question dépasse le sujet de la colonisation numérique et celui de la domination américaine, voire chinoise, ou de pays émergents comme l'Inde. Ces questions devront faire l'objet d'une grande attention de la part des pouvoirs publics, car les mouvements de concentration capitalistique qui sont en cours vont dans le sens décrit précédemment, à savoir celui d'une économie globalisée dominée par des « plateformes », situées au-dessus des nations. Les monopoles résultant d'une concentration horizontale puis verticale pourraient disposer d'une puissance à l'échelle mondiale sans équivalent historique connu.

3. Des bouleversements annoncés dans le marché du travail : perspectives de créations, d'évolutions et de disparitions d'emplois

La résolution relative aux règles de droit civil sur la robotique adoptée le 16 février 2017 par le Parlement européen, qui fait suite au rapport de la députée européenne Mady Delvaux, estime, dans l'un de ses considérants, « que l'utilisation généralisée de robots pourrait ne pas entraîner automatiquement une destruction d'emplois, mais que des emplois moins qualifiés dans les secteurs à forte intensité de main-d'oeuvre risquent d'être plus vulnérables à l'automatisation ». Animé par la même préoccupation, le réseau de l'European Parliamentary Technology Assessment (EPTA), auquel appartient l'OPECST, a consacré en 2016 sa conférence annuelle au thème de l'impact des nouvelles technologies numériques et robotiques sur le marché du travail. L'ensemble des contributions présentées par les dix-sept organes d'évaluation scientifique membres de l'EPTA ont été regroupées sous le titre « L'avenir du travail à l'ère numérique »136(*).

Sur cette question hautement sensible, vos rapporteurs ont entendu des pronostics très contrastés lors de leurs auditions. Selon Cédric Sauviat, président de l'association française contre l'intelligence artificielle (AFCIA), « ce ne sont pas seulement les emplois de la classe moyenne et des ouvriers qui sont menacés, mais également des emplois d'expertise, comme les emplois de médecins ou d'avocats. L'intelligence artificielle touche des domaines de plus en plus vastes ; de fait, toutes les couches du marché du travail seront concernées par l'intelligence artificielle ». En sens inverse, Marie-Claire Carrère-Gée, présidente du Conseil d'orientation pour l'emploi (COE) estime que le rôle de cette instance est « d'anticiper, autant que faire se peut, les conséquences du progrès technologique en cours sur l'emploi, dans un contexte où le débat public est marqué par des études donnant au pourcentage près le nombre d'emplois détruits. La situation est très anxiogène. Certes, la crainte du chômage est un grand classique à chaque vague d'innovation technologique. Keynes lui-même avait prédit un chômage massif. Pourtant, l'histoire montre que depuis toujours le progrès technologique a créé des emplois ».

Ces divergences d'analyses s'expliquent dans une large mesure par des différences d'approches méthodologiques et par la difficulté inhérente à toute démarche prospective dans ce domaine éminemment mouvant : finalement, ce sont les convictions personnelles qui l'emportent lorsqu'il s'agit d'apprécier globalement l'incidence future de l'intelligence artificielle sur le marché du travail.

Pourtant, l'impact des innovations technologiques sur le volume et la nature des emplois est loin d'être un sujet d'étude nouveau pour la science économique. Depuis les débuts de la révolution industrielle, le débat académique oppose les « techno-optimistes » et les « techno-pessimistes ». La littérature économique n'aboutit pas à des conclusions univoques quant aux effets des évolutions technologiques sur l'emploi. Une première distinction est à faire entre les approches micro-économique, sectorielle et macro-économique. Les préoccupations en termes de gains de productivité et de réduction de la masse salariale sont prédominantes au niveau de chaque entreprise prise isolément, mais les suppressions d'emplois qui en résultent peuvent être, au moins, compensées au niveau global de la branche ou de l'économie nationale, grâce à des effets de baisse des prix et de hausse de la demande. Une seconde distinction est à faire selon la nature des innovations technologiques. Une innovation de production va permettre de produire davantage avec moins de travail. Mais une innovation de produit ou de service peut créer des emplois, en étant à l'origine d'un nouveau marché.

La théorie économique ne tranchant pas ce débat vieux de plus de deux siècles, il est instructif d'examiner les principales conclusions empiriques des études rétrospectives qui ont tenté d'évaluer les effets des vagues d'innovation successives au cours des trente dernières années. Le récent rapport du Conseil d'orientation pour l'emploi (COE) intitulé « Automatisation, numérisation et emploi »137(*) recense et analyse ainsi seize études rétrospectives parues sur ce sujet entre 2009 et 2016. Celles-ci font apparaître très nettement un double processus de destruction et de création d'emploi. Elles soulignent également l'importance des effets indirects positifs sur l'emploi des innovations de produits, qui viennent plus que contrebalancer les effets directs négatifs des innovations de procédés.

Ces études rétrospectives se heurtent à une question de méthodologie délicate : comment apprécier les effets distincts des technologies numériques et robotiques sur l'emploi, par rapport à d'autres progrès technologiques ou à d'autres facteurs d'évolution du marché du travail ? Les données statistiques de base qui le permettraient ne sont pas toujours disponibles et ce genre d'appréciation comporte inévitablement une part de convention. L'OCDE a publié en 2016 une étude de M. Arntz, T. Gregory et U. Zierahn sur « Les risques de l'automatisation pour l'emploi »138(*), analysant comparativement 18 États membres, dont la France, sur la période 1990-2012. Elle parvient à la conclusion que les investissements en technologies de l'information et de la communication n'ont pas d'effets négatifs sur l'emploi dans ces pays, au niveau agrégé, compte tenu des phénomènes de compensations. Pour l'avenir, cette étude de l'OCDE estime qu'en moyenne 9 % des emplois au sein de ces pays membres sont menacés par l'automatisation.

D'autres études prospectives parues ces dernières années sur le même sujet se sont focalisées sur le risque de destruction d'emplois lié aux avancées de la numérisation et de l'automatisation. Une étude originale et fondatrice de la Oxford Martin School, conduite par Carl Benedikt Frey et Michael A. Osborne139(*), a suscité en 2013 une forte inquiétude en avançant que l'automatisation représentait un risque pour 47 % des emplois aux États-Unis. En 2014, une étude du cabinet de conseil McKinsey estime que 60 % de tous les métiers pourraient voir automatiser 30 % de leurs activités.

En 2014 également, une étude du cabinet Roland Berger140(*) estime, pour la France, que 42 % des métiers présentent une probabilité d'automatisation forte du fait de la numérisation de l'économie, et que 3 millions d'emplois pourraient être détruits par la numérisation à l'horizon 2025. Cette étude relève que, désormais, les métiers manuels ne sont pas les seuls à être automatisables mais que des tâches intellectuelles de plus en plus nombreuses pourront faire l'objet d'une prise en charge par les outils numériques.

Lors de sa réunion à Davos en janvier 2017, le Forum économique mondial a également rendu public un pronostic inquiétant, en considérant que la « quatrième révolution industrielle », celle de l'intelligence artificielle, des objets connectés et de l'impression 3D, suscite de nouveaux risques mondiaux et tend à détruire plus d'emplois qu'elle n'en crée. Ce qui se traduirait par une perte nette de 5,1 millions d'emplois dans 15 économies nationales, dont la France, d'ici à 2020.

Vos rapporteurs invitent à ne pas céder au « techno-pessimisme » devant cette succession de rapports alarmistes. Ces prévisions leur paraissent trop axées sur le seul aspect des destructions d'emplois, qui est le plus facile à évaluer, et insuffisamment sur celui des créations d'emplois, que les études rétrospectives invitent à ne pas négliger, même si leur caractère indirect les rend plus difficile à quantifier. À cet égard, une variable essentielle pour l'ampleur et le sens positif ou négatif des effets sur l'emploi de cette « quatrième révolution industrielle » est le décalage toujours possible entre le rythme de diffusion des innovations liées à l'automatisation, la numérisation et l'intelligence artificielle au sein de l'économie et de la société, et la temporalité des réactions d'adaptation sur le marché de l'emploi. Même si les phases de transition peuvent être délicates, vos rapporteurs sont convaincus qu'à terme ces innovations multiples, qui se renforcent mutuellement, auront globalement un effet positif sur le volume total des emplois, comme sur l'intérêt des tâches professionnelles et la qualification des métiers.

Dans le cas de la France, l'étude prospective que le Conseil d'orientation pour l'emploi a présentée en janvier 2017, précédemment évoquée, a vocation à devenir une référence par son ampleur et sa précision méthodologique. Cette étude conclut que l'automatisation et la numérisation devraient avoir un impact relativement limité en termes de créations ou suppressions d'emplois, mais probablement important sur la structure des emplois et le contenu des métiers.

Depuis les années 1980, l'évolution de la structure des emplois en France a profité surtout aux plus qualifiés. Les nouvelles technologies sont plus facilement substituables aux emplois auxquels sont associés des tâches manuelles et cognitives routinières, correspondant à des niveaux de qualification intermédiaires. Le mouvement de complexification des métiers existants, sous l'effet des technologies nouvelles, est marqué par un essor des compétences analytiques et relationnelles. L'évolution des compétences demandées sur le marché du travail est aussi induite par l'émergence de nouveaux métiers dans le domaine du numérique, qui recouvrent des tâches nouvelles et plus complexes.

La situation actuelle du marché de l'emploi au regard des nouvelles technologies place la France dans une position intermédiaire en Europe. Selon les données d'Eurostat141(*), environ 8 millions de personnes étaient employées comme spécialistes des technologies de l'information et de la communication dans l'Union européenne, soit 3,5 % de l'emploi total. Toutefois, ce taux moyen recouvre des disparités importantes entre les pays, le secteur des TIC représentant plus de 6 % de l'emploi en Finlande et en Suède, mais seulement 1,2 % en Grèce. La France se situe légèrement au-dessus de la moyenne européenne, avec un taux de 3,6 %. Le secteur de la robotique est encore très marginal en termes d'emplois. Selon les chiffres de la Fédération internationale de robotique, il représenterait environ 300 000 emplois directs dans le monde. En France, la filière robotique regroupait en 2012 un peu plus de 7 000 emplois, selon les chiffres du Syntec numérique.

La méthodologie retenue par le COE dans son étude repose sur une approche qualitative et sectorielle, fondée sur les données issues de l'enquête « Conditions de travail » de la DARES, et est décomposée par tâche et par métier. Cette étude vise à affiner les approches purement macro-économiques, et montre que :

moins de 10 % des emplois existants présentent un cumul de vulnérabilités susceptibles de menacer leur existence dans un contexte de numérisation et d'automatisation ;

la moitié des emplois existants est susceptible d'évoluer dans leur contenu de manière significative ou très importante ;

- le progrès technologique devrait continuer à favoriser plutôt l'emploi qualifié et très qualifié.

Vos rapporteurs relèvent que des emplois très qualifiés, du type statisticiens, analystes et conseillers financiers ou bancaires, médecins, notamment radiologues, etc., sont d'ores et déjà impactés par le recours à des applications intelligentes, agiles, interconnectées et ultra rapides. Il en va de même pour les métiers recourant à des techniques de simulation ou de projection dans les domaines de l'environnement, de l'urbanisme, de la gestion des flux, des transports et, d'une manière générale, de tous les systèmes complexes.

L'étude prospective du COE tente également d'anticiper les effets possibles de l'automatisation et de la numérisation sur la localisation des emplois. Ces effets apparaissent eux aussi diversifiés. En abaissant le coût de la distance géographique, les technologies de l'information et de la communication ont jusqu'à présent favorisé la délocalisation de certaines activités routinières industrielles et de services vers des pays à faibles coûts de main-d'oeuvre. En sens inverse, l'automatisation pourrait atténuer cette tendance, voire l'inverser en incitant à des relocalisations d'activités précédemment déplacées vers les pays émergents. Toutefois, même si certaines prémisses de ce phénomène de relocalisation sont perceptibles, celui-ci est encore loin de constituer un mouvement de grande ampleur.

Enfin, toujours dans une approche en termes de localisation des emplois, l'étude du COE estime que ces nouvelles technologies devraient avoir un impact différencié sur la répartition géographique des emplois sur le territoire national. Les régions du territoire national dans lesquelles les secteurs industriels traditionnels faiblement intensifs en technologie représentent une grande part de l'emploi, et caractérisées par une forte densité en travailleurs peu qualifiés, sont les plus exposées au risque des destructions d'emplois sous l'effet de l'automatisation. Inversement, les aires urbaines, et notamment les métropoles, pourraient bénéficier de certains « effets d'économies d'agglomération », ainsi que de leurs réserves en emploi pour les compétences complémentaires des nouvelles technologies.

Vos rapporteurs soulignent que le débat sur l'impact du numérique en matière d'emploi n'est pas propre à l'intelligence artificielle : la question se pose beaucoup plus largement, puisque les conséquences du progrès technologique sur le marché du travail sont particulièrement visibles depuis la révolution industrielle, et n'ont d'ailleurs pas débuté avec celle-ci... Le développement de l'informatique et de la robotique implique la disparition de certains emplois, souvent peu qualifiés, mais en crée aussi de nouveau, plus qualifiés.

Les études disponibles ne s'intéressent souvent qu'aux destructions brutes d'emplois, alors qu'il y aura très probablement d'importantes créations d'emplois, non identifiées à ce jour. Dès 1964, un manifeste alarmiste adressé au Président des États-Unis, Lyndon B. Johnson, et signé de plusieurs prix Nobel et chercheurs avait dénoncé une « large vague de chômage technologique » causée par « la combinaison d'ordinateurs et de machines automatiques et autonomes ».

En 1981, Alfred Sauvy, dans son livre « Informatisation et emploi » affirmait : « Ne vous plaignez pas que le progrès technique détruise des emplois, il est fait pour ça ! ». Vos rapporteurs jugent la formule un peu provocatrice dans un contexte de chômage élevé mais l'estiment pertinente en période de plein emploi. La robotisation pousse les travailleurs vers des métiers de plus en plus intéressants, dès lors que des emplois nouveaux apparaissent et que les premiers ont les compétences nécessaires pour les occuper, ou sont aptes à les acquérir. Vos rapporteurs estiment donc indispensable et urgent d'adapter le système éducatif à ces nouveaux métiers et de développer une offre de formation professionnelle adéquate, afin de garantir aux travailleurs la souplesse de reconversion dont ils ont besoin.

Il y aura aussi d'importantes évolutions en contenu des emplois et des tâches et, au-delà de la stricte robotisation, il existera de plus en plus de coopération hommes-machines, à travers des interfaces hommes-machines multimodales, enrichies et transparentes. Cette coopération devrait être heureuse.

Votre rapporteure Dominique Gillot propose de réfléchir à un nouveau mode de financement du système de protection sociale, qui serait un complément des cotisations existantes et qui pourrait consister en un prélèvement additionnel aux cotisations sociales, assis sur les agents autonomes et les robots, dans la mesure où ces dispositifs remplacent des emplois précédemment occupés par des êtres humains. Elle juge une telle proposition plus précise que celle de taxe sur les robots qui circule à la suite de la première version du rapport de Mady Delvaux142(*). Selon votre rapporteure, il faut que le produit de cette imposition n'aille pas au budget de l'État et finance plutôt les régimes sociaux, en particulier les assurances chômage, maladie et vieillesse.

Votre rapporteur Claude de Ganay se déclare, quant à lui, opposé à toute taxe spécifique sur les activités automatisées, intelligence artificielle comme robots, remplaçant des emplois occupés par des êtres humains, y compris un prélèvement assis sur les cotisations sociales. Un mécanisme de ce type constituerait, selon lui, un mauvais signal, pouvant avoir comme effet pervers de décourager la recherche, l'innovation et l'activité économique. La TVA et l'IS s'appliquent déjà à ces activités. Quand ils ne le font pas parfaitement, il est toujours possible d'y veiller en étendant l'assiette de ces impôts. Il n'y a donc pas lieu de les taxer davantage en instaurant un nouveau prélèvement qui leur serait spécifique.


* 130 Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft, IBM, Twitter, Intel et Salesforce. Ces entreprises américaines représentent la pointe de la recherche et des applications de l'IA.

* 131 Netflix, Airbnb, Tesla et Uber.

* 132 L'expression désigne les géants chinois du numérique : Baidu, Alibaba, Tencent et Xiaomi.

* 133 Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft, IBM, Twitter, Intel et Salesforce.

* 134 Netflix, Airbnb, Tesla et Uber.

* 135 L'expression désigne les géants chinois du numérique : Baidu, Alibaba, Tencent et Xiaomi.

* 136 Pour consulter les actes de la conférence annuelle 2016 de l'EPTA :

http://epub.oeaw.ac.at/ita/ita-projektberichte/EPTA-2016-Digital-Labour.pdf

* 137 Pour consulter le rapport du Conseil d'orientation pour l'emploi : http://www.coe.gouv.fr/IMG/pdf/COE_170110_Rapport_Automatisation_numerisation_et_emploi_Tome_1.pdf

* 138 Pour consulter le rapport de l'OCDE : http://www.oecd-ilibrary.org/social-issues-migration-health/the-risk-of-automation-for-jobs-in-oecd-countries_5jlz9h56dvq7-en

* 139 Pour consulter l'étude de la Oxford Martin School :

http://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf

* 140Pour consulter l'étude du cabinet de conseil Roland Berger :

https://www.rolandberger.com/publications/publication_pdf/les_classes_moyennes_face___la_transformation_digitale___roland_berger.pdf

* 141 « Les compétences numériques », Communiqué de presse d'Eurostat n° 207/2016, octobre 2016.

* 142 Bill Gates a fait cette proposition plus récemment https://www.weforum.org/agenda/2017/02/bill-gates-this-is-why-we-should-tax-robots