![\"\"](\"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/wp-content\/uploads\/2018\/12\/resistance-changement-grandes-entreprises-sysk.jpg\")
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(Flaig, 2018)<\/p>\n
\u00ab\u00a0La r\u00e9sistance au changement n\u2019est que le refus de la croissance.\u00a0\u00bb<\/i><\/p>\n
C\u2019est sur cette citation d\u2019\u00a0\u00ab\u00a0Alexander Ruperti<\/a> \u00bb que je d\u00e9marre mon billet de blog sur le Machine Learning.<\/p>\n C’est suite aux probl\u00e9matiques futures soulev\u00e9es lors du s\u00e9minaire du 23 novembre 2018 sur le Machine Learning que je vous \u00e9cris ces quelques lignes. Ainsi, je vais introduire mes propos en reprenant une \u00e9tude publi\u00e9e en novembre 2018 par Forrester Research<\/a> sur la perte d\u2019emplois d\u2019ici 2019 aux Etats-Unis li\u00e9e \u00e0 l\u2019automatisation des processus m\u00e9tiers . Forrester est une entreprise ind\u00e9pendante, reconnue mondialement et qui fournit des \u00e9tudes de march\u00e9 sur l\u2019impact des technologies dans le monde des affaires (Forrester.com, 2018). Dans son article nomm\u00e9 \u00ab\u00a0Predictions 2019 : Artificial Intelligence \u00bb, elle pr\u00e9voit que 10% des emplois seront perdus au profit de l\u2019automatisation et seulement 3% en na\u00eetront. Ainsi, selon Forrester, il y aurait plusieurs millions d\u2019employ\u00e9s, rien qu\u2019aux Etats-Unis, qui verront leurs emplois compl\u00e8tement remplac\u00e9s par l\u2019Intelligence Artificielle.<\/p>\n Il est \u00e9vident que certains secteurs dont les processus sont plus faciles \u00e0 automatiser seront plus touch\u00e9s que d\u2019autres, du fait de certaines t\u00e2ches \u00e0 caract\u00e8re r\u00e9p\u00e9titif omnipr\u00e9sentes.<\/p>\n Cependant, un rapport publi\u00e9 par le World Economic Forum<\/a> (WEF) en septembre 2018 se veut bien plus rassurant que celui publi\u00e9 par Forrester. En effet, dans leur rapport intitul\u00e9 \u00ab The Future of Jobs 2018\u00a0\u00bb, le WEF a \u00e9mis des pr\u00e9dictions quant au futur des emplois d\u2019ici \u00e0 2022 et pr\u00e9voit une suppression d\u2019environ 75 millions d\u2019emplois au profit de la cr\u00e9ation de 133 millions d\u2019emplois li\u00e9 \u00e0 l\u2019utilisation de l\u2019Intelligence Artificielle dans les entreprises.<\/p>\n On peut ais\u00e9ment constater la divergence d\u2019opinions quant \u00e0 l\u2019avenir du monde professionnel, mais il en r\u00e9sulte pas moins que les avis se croisent lorsque l\u2019on parle de transition des emplois. C\u2019est pourquoi, il ne faut pas avoir peur du changement, il faut l\u2019accueillir et s\u2019y pr\u00e9parer positivement pour que celui-ci se pr\u00e9sente comme une opportunit\u00e9 et pas comme un obstacle.<\/p>\n Pour appuyer mes propos, prenons l\u2019exemple paradoxal de FutureFit, une plateforme accessible ici<\/a>, qui veut cr\u00e9er de nouvelles opportunit\u00e9s de travail d\u2019ici \u00e0 2050. Pour ce faire, elle a eu l\u2019ing\u00e9nieuse id\u00e9e de combiner des donn\u00e9es du march\u00e9 du travail, son propre algorithme de Machine Learning et des programmes d’\u00e9ducation et de formation. Ainsi, les fondateurs de cette plateforme r\u00e9volutionnaire aspirent \u00e0 cr\u00e9er de nouvelles fa\u00e7ons pour les travailleurs de trouver un emploi et plus int\u00e9ressant encore, de perfectionner leurs \u00ab\u00a0soft skills\u00a0\u00bb. Puisque dans un futur o\u00f9 l\u2019IA sera omnipr\u00e9sente, il est plus que jamais n\u00e9cessaire de d\u00e9velopper des comp\u00e9tences que des automates ne sont pas en mesure de r\u00e9pliquer, tel que le relationnel. P<\/span>our en revenir \u00e0 la plateforme web, voici une image tir\u00e9e de leur site qui d\u00e9montre quelques cas d\u2019utilisation qui pourront y \u00eatre faits\u00a0:<\/p>\n (FutureFit.ai, 2018)<\/p>\n Ce qui rend cet exemple si paradoxal est le fait que cette plateforme place au c\u0153ur de son fonctionnement de l\u2019Intelligence Artificielle alors que la finalit\u00e9 de celle-ci est de permettre \u00e0 ses utilisateurs de pouvoir trouver des formations et des emplois non seulement plus facilement, mais aussi qui se trouvent \u00eatre au plus pr\u00e8s de leurs ambitions. Alors qu\u2019\u00e9nonc\u00e9 plus haut, la discipline qu\u2019est le Machine Learning se trouvait \u00eatre la principale et potentielle cause de la suppression d\u2019un bon nombre d\u2019emplois dans les ann\u00e9es \u00e0 venir, selon certains.<\/p>\n Finalement, l\u2019\u00e8re du Machine Learning et de l\u2019Intelligence Artificielle n\u2019est qu\u2019une r\u00e9volution ou \u00e9volution de plus. Et comme les autres r\u00e9volutions (industrielle, num\u00e9rique\u2026), il ne faut absolument pas la craindre ou encore moins s\u2019y opposer puisqu\u2019\u00e0 terme, elle s\u2019installera dans nos vies qu\u2019on le veuille ou non. Simplement parce qu\u2019actuellement le Machine Learning permet surtout de pouvoir rendre des processus automatisables plus efficaces et plus rentables pour les entreprises. Je ter<\/span>minerai donc cet article sur une citation que j\u2019appr\u00e9cie et qui, je l\u2019esp\u00e8re, vous ouvrira au changement, si cela n\u2019est pas encore le cas\u00a0:<\/p>\n \u00ab\u00a0Le changement n\u2019est pas n\u00e9cessaire \u00e0 la vie, il est la vie. \u00bb<\/em> Alvin Toffler<\/em><\/a><\/p>\n \u00a0<\/em><\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/wp-content\/uploads\/2018\/12\/Sans-titre.png\")
<\/p>\nBibliographie<\/em><\/h3>\n