Depuis quelques ann\u00e9es, l\u2019IA sature notre environnement, s\u2019invitant partout jusque dans nos applications mobiles les plus usuelles comme tout r\u00e9cemment whatsapp. A l\u2019issue d\u2019un stage suivi au centre de formation de la FSU, o\u00f9 nous avons pu entendre le positionnement critique de chercheur-es, en informatique, en sociologie ou encore de syndicalistes, nous souhaitons partager quelques \u00e9l\u00e9ments pour ouvrir le d\u00e9bat, au moment o\u00f9 les usages de l\u2019IA dans nos m\u00e9tiers vont \u00eatre mis en discussion. Cet article ne se veut ni exhaustif ni complet, et nous indiquons des ressources compl\u00e9mentaires pour aller plus loin.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019IA regroupe \u201ctout service num\u00e9rique utilisant des algorithmes probabilistes, reposant sur le traitement statistique de vastes ensembles de donn\u00e9es sur lesquels ils sont entra\u00een\u00e9s, en vue d\u2019imiter certaines facult\u00e9s cognitives humaines\u201d. Cette d\u00e9finition fournie dans un document de la direction num\u00e9rique du minist\u00e8re a le m\u00e9rite de la clart\u00e9. Elle permet ainsi de poser que l\u2019IA n\u2019est pas si nouvelle : n\u00e9e au milieu des ann\u00e9es 50, elle a connu une brusque acc\u00e9l\u00e9ration depuis les ann\u00e9es 2000 avec le d\u00e9veloppement d\u2019internet et derni\u00e8rement avec l\u2019av\u00e8nement de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative, derni\u00e8re forme d\u2019IA apr\u00e8s l\u2019IA pr\u00e9dictive et les syst\u00e8mes experts, utilis\u00e9s depuis plusieurs d\u00e9cennies dans les programmes informatiques.<\/p>\n\n\n\n
Selon le m\u00eame document, \u201cl\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative regroupe les mod\u00e8les capables de produire des contenus (texte, image, son, vid\u00e9o). Elle se caract\u00e9rise par sa capacit\u00e9 \u00e0 \u00eatre interrog\u00e9e en langage naturel, comme si l\u2019on s\u2019adressait \u00e0 un \u00eatre humain : on parle \u00ab d\u2019invite \u00bb, de \u00ab requ\u00eate \u00bb ou de \u00ab prompt \u00bb. Elle fonctionne en apprenant \u00e0 partir d\u2019un tr\u00e8s grand nombre d\u2019exemples qu\u2019on appelle \u00ab donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement \u00bb. Elle est principalement bas\u00e9e sur une conception statistique du langage\u00a0: elle pr\u00e9dit avec la probabilit\u00e9 la plus \u00e9lev\u00e9e le mot suivant, ind\u00e9pendamment de toute capacit\u00e9 de prise de conscience ou de compr\u00e9hension du contexte. Une IA g\u00e9n\u00e9rative n\u2019est donc pas \u00ab intelligente \u00bb.\u201d Une IA g\u00e9n\u00e9rative n\u2019est pas non plus un moteur de recherche.<\/p>\n\n\n\n
Elle peut g\u00e9n\u00e9rer des informations fausses<\/strong> (hallucinations) et des informations biais\u00e9es<\/strong>, car les biais sont pr\u00e9sents dans les donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement. Elle atteint ses limites<\/strong> lorsqu\u2019elle manque de donn\u00e9es suffisantes pour fonctionner correctement.<\/p>\n\n\n\n Cependant, la facilit\u00e9 d\u2019usage et les performances de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative ouvrent un vaste champ de perspectives pour son d\u00e9ploiement dans le secteur professionnel, dans les entreprises comme dans la fonction publique. La question de l\u2019usage de l\u2019IA dans les pratiques p\u00e9dagogiques est en cours de discussions et soul\u00e8ve de nombreux enjeux. D\u2019autres champs d\u2019application sont envisag\u00e9s, comme celui de la gestion des ressources humaines.<\/p>\n\n\n\n La direction g\u00e9n\u00e9rale de l\u2019administration de la fonction publique (DGAFP) a publi\u00e9 en 2024 un rapport \u00e9tablissant sa strat\u00e9gie d\u2019usage de l\u2019intelligence artificielle en mati\u00e8re de gestion des ressources humaines dans la fonction publique d\u2019\u00c9tat. Ce document s\u2019apparente plus \u00e0 une plaquette promotionnelle, \u00e9maill\u00e9e de t\u00e9moignages de hauts cadres de la fonction publique vantant les transformations de l\u2019organisation du travail que pourrait apporter l\u2019IA que d\u2019une feuille de route pr\u00e9cise quant \u00e0 son d\u00e9ploiement. L\u2019id\u00e9e forte est cependant que \u201cl\u2019utilisation de l\u2019IA est aujourd\u2019hui envisag\u00e9e en soutien plut\u00f4t qu\u2019en remplacement du travail humain sur des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques et non exhaustives d\u2019un m\u00e9tier\u201d, et qu\u2019elle n\u00e9cessite la mise en place de garde-fous pour faire face aux limites de l\u2019IA\u00a0: protection de l\u2019agent et de l\u2019administration (notamment avec une utilisation l\u00e9gale et transparente des donn\u00e9es), contr\u00f4le par l\u2019humain (avec par ex. la d\u00e9claration d\u2019utilisation de l\u2019IA ou la libert\u00e9 des agents d\u2019utiliser l\u2019IA) et des principes d\u00e9ontologiques fondamentaux. En conclusion, la d\u00e9finition de ce cadre d\u2019usage est prudemment renvoy\u00e9e au dialogue social. Consigne appliqu\u00e9e par nos minist\u00e8res puisque les premi\u00e8res r\u00e9unions sont programm\u00e9es pour cette ann\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n Sous l\u2019impulsion des politiques publiques men\u00e9es depuis les ann\u00e9es 2000, la Direction G\u00e9n\u00e9rale des Finances Publiques (DGFIP) a d\u00e9j\u00e0 mis en \u0153uvre depuis dix ans des outils bas\u00e9s sur l\u2019IA, et notamment l\u2019automatisation de t\u00e2ches, impactant le fonctionnement des services publics. Lors du stage FSU, une camarade de Solidaires Finances Publiques a pr\u00e9sent\u00e9 les impacts de cette automatisation via l\u2019IA sur les conditions de travail des agents.<\/p>\n\n\n\n Les nouveaux agents sont peu ou pas form\u00e9s, manquent d\u2019informations et sont moins autonomes. Les plus anciens constatent une d\u00e9gradation des savoirs et une transmission affaiblie. L\u2019IA touche d\u00e9sormais aussi les professions intellectuelles et interm\u00e9diaires, entra\u00eenant une transformation des comp\u00e9tences requises et parfois une sous-qualification des travailleurs. Les t\u00e2ches automatis\u00e9es et parcellis\u00e9es induisent une perte de sens au travail et une d\u00e9motivation, illustr\u00e9e par une augmentation de la charge de travail. Il faut v\u00e9rifier les erreurs produites par l\u2019IA, ce qui g\u00e9n\u00e8re une t\u00e2che abrutissante.<\/p>\n\n\n\n L\u2019autonomisation ne supprime pas le travail humain mais le transforme. On entend la critique des discours annonciateurs de la disparition du travail au profit des machines. Le remplacement technologique est un mythe. Ce qui n\u2019est pas un mythe ce sont les cons\u00e9quences sur nos missions de service public.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Elles se traduisent par la d\u00e9shumanisation, l\u2019\u00e9loignement du terrain, l\u2019absence de dialogue social.<\/p>\n\n\n\n Pour les syndicats de la DGFIP, le chantier est consid\u00e9rable pour faire face aux d\u00e9fis pos\u00e9s par l\u2019IA. Quels sont les moyens syndicaux \u00e0 mettre en \u0153uvre : actions juridiques, utilisation des instances, formation et sensibilisation, plaidoyer pour la transparence et l\u2019explicabilit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n L\u2019utilisation de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative a des cons\u00e9quences significatives sur l\u2019environnement et le climat, principalement en raison de la consommation \u00e9lev\u00e9e de ressources n\u00e9cessaires \u00e0 son fonctionnement.<\/p>\n\n\n\n Les mod\u00e8les d\u2019IA n\u00e9cessitent une quantit\u00e9 consid\u00e9rable d\u2019\u00e9lectricit\u00e9<\/strong> pour fonctionner. Une requ\u00eate sur ChatGPT consomme dix fois plus d\u2019\u00e9lectricit\u00e9 qu\u2019une recherche classique sur Google, \u00e0 cause de \u00e0 la complexit\u00e9 des calculs effectu\u00e9s qui n\u00e9cessitent des centres de donn\u00e9es puissants et \u00e9nergivores. Selon l\u2019Agence Internationale de l\u2019\u00c9nergie (AIE), cette tendance pourrait se poursuivre, augmentant la pression sur les r\u00e9seaux \u00e9lectriques et contribuant aux \u00e9missions de gaz \u00e0 effet de serre.<\/p>\n\n\n\n Les centres de donn\u00e9es utilis\u00e9s pour l\u2019IA n\u00e9cessitent aussi une grande quantit\u00e9 d\u2019eau potable<\/strong> pour le refroidissement des serveurs. Cette consommation d\u2019eau est pr\u00e9occupante, surtout dans les r\u00e9gions o\u00f9 l\u2019eau est une ressource limit\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n La construction et le remplacement du mat\u00e9riel informatique n\u00e9cessaire au fonctionnement de l\u2019IA impliquent l\u2019utilisation de terres rares<\/strong>. Ces mat\u00e9riaux, essentiels pour la fabrication de composants \u00e9lectroniques, sont extraits de mani\u00e8re souvent non durable, entra\u00eenant des impacts environnementaux tels que la d\u00e9gradation des sols, la pollution de l\u2019eau et la destruction des habitats naturels. De plus, l\u2019extraction des terres rares est \u00e9nergivore et contribue aux \u00e9missions de CO2.<\/p>\n\n\n\n L\u2019augmentation de la demande en IA pourrait exacerber ces effets, rendant la transition vers des sources d\u2019\u00e9nergie renouvelables encore plus cruciale. Face \u00e0 ces d\u00e9fis, la sobri\u00e9t\u00e9 num\u00e9rique<\/strong> devient une n\u00e9cessit\u00e9. Il s\u2019agit de r\u00e9duire la consommation \u00e9nerg\u00e9tique et les impacts environnementaux li\u00e9s \u00e0 l\u2019utilisation des technologies num\u00e9riques, y compris l\u2019IA. Cela peut inclure des pratiques telles que l\u2019optimisation des algorithmes pour qu\u2019ils soient moins gourmands en ressources, l\u2019utilisation de centres de donn\u00e9es aliment\u00e9s par des \u00e9nergies renouvelables, et la promotion de comportements responsables chez les utilisateurs.<\/p>\n\n\n\n La protection des donn\u00e9es est un enjeu majeur. L\u2019IA se nourrit de nos donn\u00e9es int\u00e9gr\u00e9es dans des bases de donn\u00e9es, ce qui interroge sur la souverainet\u00e9 et la s\u00e9curit\u00e9<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n La souverainet\u00e9 des donn\u00e9es fait r\u00e9f\u00e9rence au contr\u00f4le et \u00e0 la propri\u00e9t\u00e9 des donn\u00e9es par les individus et les organisations. Lorsque les donn\u00e9es personnelles sont collect\u00e9es et trait\u00e9es par des syst\u00e8mes d\u2019IA, il est essentiel de garantir que ces donn\u00e9es restent sous le contr\u00f4le des utilisateurs. Alors que l\u2019on ignore tout du proc\u00e9d\u00e9 de la gestion de ces donn\u00e9es, les risques d\u2019opacit\u00e9 ne sont pas neutres. Outre les GAFAM qui d\u00e9tiennent et contr\u00f4lent une grande partie de ces donn\u00e9es, le contr\u00f4le exerc\u00e9 par un gouvernement ou une organisation sur les donn\u00e9es peut compromettre la protection de celles-ci dans le contexte international actuel.<\/p>\n\n\n\n Les enjeux \u00e9thiques li\u00e9s \u00e0 l\u2019intelligence artificielle soul\u00e8vent des d\u00e9bats sur la protection des droits des travailleurs, notamment dans les pays du Sud. Ces travailleurs du clic, pr\u00e9caires et invisibles, effectuent des micro-t\u00e2ches en ligne pour des plateformes num\u00e9riques, telles que la production, l\u2019annotation et le tri des donn\u00e9es n\u00e9cessaires au fonctionnement de l\u2019intelligence artificielle.<\/p>\n\n\n\n Malgr\u00e9 toutes ses limites et les questionnements qu\u2019elle soul\u00e8ve, l\u2019IA s\u2019invite progressivement dans nos milieux professionnels. Bien plus qu\u2019une \u00e9ni\u00e8me \u00e9volution technologique, caract\u00e9ris\u00e9e par des enjeux vastes, de ses cons\u00e9quences sur l\u2019environnement \u00e0 une r\u00e9organisation profonde du travail, notamment dans nos champs professionnels, o\u00f9 la p\u00e9rennit\u00e9 de certains m\u00e9tiers pourrait \u00eatre mise en question. En conclusion, nous devons imp\u00e9rativement nous former collectivement sur ses possibilit\u00e9s comme sur ses limites, et surtout \u00e0 nous mandater syndicalement pour y faire face, au niveau de la FSU comme au niveau du SNASUB-FSU.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\nL\u2019IA et ses effets sur le travail<\/h2>\n\n\n\n
1\/ Le recours \u00e0 l\u2019IA en question \u00e0 la DGAFP<\/h3>\n\n\n\n
2\/ L\u2019exemple de la DGFIP<\/h3>\n\n\n\n
Les limites et les risques<\/h2>\n\n\n\n
1) Enjeux \u00e9cologiques<\/h3>\n\n\n\n
2) Enjeux \u00e9thiques<\/h3>\n\n\n\n
Conclusion<\/h2>\n\n\n\n
Quelques ressources suppl\u00e9mentaires<\/code><\/a><\/p>\n\n\n\n