AI and the Paradox of Self-Replacing Workers | Madison Mohns | TED

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TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: Alfred Yao Relecteur: eric vautier
00:04
I'm going about my day, normal Tuesday of meetings
0
4334
2600
Mardi, jour usuel de réunion, je suis au travail,
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when I get a ping from my manager's manager's manager.
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6967
3434
lorsque je reçois un SMS du chef du chef de mon chef.
00:12
It says: “Get me a document by the end of the day
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12167
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Il dit : « Rédigez, ce jour, une synthèse
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that records everything your team has been working on related to AI."
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14834
3933
qui retrace tout ce que votre équipe a fait en matière d’IA. »
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As it turns out, the board of directors of my large company
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2800
Il se trouve que la Direction de notre entreprise
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had been hearing buzz about this new thing called ChatGPT,
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21601
3133
a eu écho de la nouvelle solution appelée ChatGPT,
00:24
and they wanted to know what we were doing about it.
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24767
2467
et voulait avoir notre réaction sur le sujet.
00:27
They are freaking out about the future,
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1900
Ils paniquent en pensant à l'avenir.
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I'm freaking out about this measly document,
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2400
Moi je panique à cause de ce petit mémo,
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it sounds like the perfect start
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1534
qui est le point de départ idéal
00:33
to solving the next hottest problem in tech, right?
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33601
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pour résoudre la difficulté technologique à venir.
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As someone who works with machine-learning models
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36434
2333
Je travaille avec des modèles d’apprentissage automatique au quotidien.
00:38
every single day,
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1167
00:39
I know firsthand that the rapid development of these technologies
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3267
Je constate de visu que le développement de ces technologies
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poses endless opportunities for innovation.
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3400
offre des opportunités d’innovation infinies.
00:46
However, the same exponential improvement in AI systems
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46667
3667
Cependant, la même amélioration exponentielle des IA
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is becoming a looming existential threat to the team I manage.
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50367
3434
devient une menace imminente pour la survie de l’équipe que je dirige.
00:54
With increasing accessibility
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1766
L’accessibilité croissante
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and creepily human-like results coming out of the field of AI research,
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55967
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et des prouesses proches de l'humain issues de la recherche sur l’IA,
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companies like my own are turning toward automation to make things more efficient.
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mènent les sociétés comme la mienne vers l’automatisation pour plus d’efficacité.
01:04
Now on the surface, this seems like a pretty great vision.
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3300
À première vue, cela semble être une très bonne vision.
01:07
But as we start to dig deeper, we uncover an uncomfortable paradox.
21
67567
4300
Mais en approfondissant nos recherches, nous découvrons un paradoxe inconfortable.
01:11
Let's break this down.
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71901
1466
Décomposons cela.
01:13
In order to harness the power of AI systems,
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73401
2633
Afin d'exploiter la puissance de l'IA,
01:16
these systems must be trained and fine-tuned
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76034
2433
elle doit être entraînée et configurée pour répondre à des standards élevés.
01:18
to match a high-quality standard.
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78501
2366
01:20
But who defines quality,
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80901
2400
Mais qui définit la qualité ?
01:23
and who trains these systems in the first place?
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83334
3167
Et qui forme cette IA ?
01:26
As you may have guessed, real-life subject matter experts,
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86534
3500
Comme vous l'avez peut-être deviné, des experts en la matière.
01:30
oftentimes the same exact people who are currently doing the job.
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90034
3967
Et ce sont exactement les mêmes personnes qui font actuellement le travail.
01:34
Imagine my predicament here.
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94934
2033
Imaginez ma situation.
01:37
I get to go to my trusted team, whom I've worked with for years,
31
97001
3433
Je dois réunir les gens de mon équipe, que je connais depuis longtemps,
01:40
look them in the eyes
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100467
1367
les regarder dans les yeux
01:41
and pitch them on training the very systems that might displace them.
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101867
3867
et leur expliquer comment former les systèmes qui pourraient les remplacer.
01:46
This paradox had led me to rely on three ethical principles
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106334
4033
Ce paradoxe m'a amenée à m'appuyer sur trois principes éthiques
01:50
that can ensure that managers can grapple with the implications
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110401
3266
qui peuvent permettre aux managers de faire face aux implications
01:53
of a self-replacing workforce.
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113701
1900
d’une main-d’œuvre qui s’auto-supprime.
01:56
One, transformational transparency,
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116034
2867
Un, la transparence transformationnelle,
01:58
Two, collaborative AI augmentation.
38
118901
2900
Deux, accroître la collaboration de l’IA.
02:01
And three, reskilling to realize potential.
39
121834
2833
Et trois, la reconversion pour maximiser le potentiel.
02:05
Now before we get into solutions, let’s zoom out a little bit.
40
125567
4200
Avant de passer aux solutions, prenons un peu de recul.
02:09
How deep is this problem of self-replacing workers, really?
41
129801
3733
Quelle est l’ampleur du problème des travailleurs qui s'auto-suppriment ?
02:13
Research from this year coming out of OpenAI
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133567
2234
Une étude publiée cette année par OpenAI
02:15
indicates that approximately 80 percent of the US workforce
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135834
3133
indique qu'environ 80 % de la main-d'œuvre américaine
02:19
could see up to 10 percent of their tasks impacted
44
139001
2533
pourrait voir jusqu'à 10 % de ses tâches affectées par l'introduction de l'IA,
02:21
by the introduction of AI,
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141567
1867
02:23
while around 19 percent of the workforce
46
143467
2500
tandis qu'environ 19 % de la main-d'œuvre
02:26
could see up to 50 percent of their tasks impacted.
47
146001
3366
pourrait voir jusqu'à 50 % de ses tâches affectées.
02:29
The craziest thing about all of this is,
48
149367
1934
Le plus fou dans tout cela,
02:31
is that these technologies do not discriminate.
49
151334
4267
c’est que ces technologies ne sont pas discriminatoires.
02:35
Occupations that have historically required an immense amount of training
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155634
3667
Les professions qui ont toujours exigé beaucoup de formation
02:39
or education are equally as vulnerable to being outsourced to AI.
51
159334
4300
ou de diplômes sont aussi susceptibles d’externalisation vers l’IA.
02:44
Now before we throw our hands up and let the robots take over,
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164334
4233
Maintenant, avant de baisser les bras et de laisser les robots prendre le relais,
02:48
let's put this all into perspective.
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168601
2266
mettons tout cela en perspective.
02:50
Fortunately for us,
54
170867
1200
Heureusement pour nous,
02:52
this is not the first time in history that this has happened.
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172067
2867
ce n’est pas la première fois que cela se produit.
02:54
Let's go back to the Industrial revolution.
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174967
2534
Revenons à la révolution industrielle.
02:57
Picture Henry Ford’s iconic Model T automobile production line.
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177534
4333
Imaginez la production de l’emblématique Model T d’Henry Ford.
03:01
In this remarkable setup,
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181867
1467
Dans ce dispositif,
03:03
workers and machines engage in a synchronous dance.
59
183334
3533
ouvriers et machines s'engagent dans une danse synchrone.
03:06
They were tasked with specific repetitive tasks,
60
186867
2634
Ils étaient chargés de tâches répétitives spécifiques -
03:09
such as tightening bolts or fitting components
61
189534
2300
serrage de boulons, montage de composants -
03:11
as the product moved down the line.
62
191867
2100
le long de la ligne de fabrication.
03:14
Ironically, and not dissimilar to my current predicament,
63
194001
3233
Tout comme présentement, les humains eux-mêmes ont joué
03:17
the humans themselves played a crucial role in training the systems
64
197267
3700
un rôle crucial dans la formation des machines
03:21
that would eventually replace their once multi-skilled roles.
65
201001
3533
qui ont fini par supprimer leurs rôles autrefois polyvalents.
03:24
They were the ones who honed their craft, perfected the techniques
66
204567
3867
Ce sont eux qui ont perfectionné leur art, perfectionné les techniques
03:28
and ultimately handed off the knowledge to the technicians
67
208434
2833
et ont transmis leurs connaissances aux techniciens
03:31
and engineers involved in automating their entire process.
68
211267
3700
et aux ingénieurs impliqués dans l’automatisation de tout leur processus.
03:35
Now on the outset, this situation seems pretty dire.
69
215401
5066
À première vue, cette situation semble plutôt grave.
03:40
Yet despite initial fears and hesitations
70
220467
2767
Pourtant, malgré les craintes et les hésitations initiales
03:43
involved in these technological advancements,
71
223267
2367
qu’impliquent ces bonds technologiques,
03:45
history has proven that humans have continuously found ways
72
225667
3734
l’histoire a prouvé que les humains ont toujours trouvé des moyens
03:49
to adapt and innovate.
73
229434
2133
de s’adapter et d’innover.
03:51
While some roles were indeed replaced, new roles emerged,
74
231601
3166
Certains rôles ont été remplacés, et des nouveaux sont apparus.
03:54
requiring higher-level skills like creativity
75
234767
2734
Ils exigent de hautes compétences telles que la créativité
03:57
and creative problem solving that machines just simply couldn't replicate.
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237501
4033
et la résolution créative de problèmes que les machines ne peuvent pas faire.
04:02
Reflecting on this historical example
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242101
2066
La réflexion sur ce cas historique
04:04
reminds us that the relationship between humans and machines
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244201
3166
nous rappelle que la relation entre les humains et les machines
04:07
has always been a delicate balancing act.
79
247401
2666
a toujours été une délicate question d’équilibre.
04:10
We are the architects of our own progress,
80
250434
3167
Nous sommes les bâtisseurs de notre progrès,
04:13
often training machines to replace us
81
253634
2600
nous formons parfois des machines pour nous remplacer
04:16
while simultaneously carving out unique roles for ourselves
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256234
3400
tout en nous attribuant des rôles uniques
04:19
and discovering new possibilities.
83
259667
2334
et en découvrant de nouvelles possibilités.
04:22
Now coming back to the present day, we are on the cusp of the AI revolution.
84
262034
4900
Pour revenir à aujourd'hui, nous sommes à l'aube de la révolution de l'IA.
04:26
As someone responsible for moving that revolution forward,
85
266967
2734
Étant chargée de la promotion de cette révolution,
04:29
the tension becomes omnipresent.
86
269701
2133
la tension devient omniprésente.
04:31
Option one, I can innovate quickly and risk displacing my team.
87
271834
4200
Option 1 : je peux innover rapidement au risque de supprimer mon équipe.
04:36
Or option two, I can refuse to innovate in an effort to protect my team,
88
276067
5167
Ou option 2 : je peux refuser d'innover dans le but de protéger mon équipe,
04:41
but ultimately still lose people because the company falls behind.
89
281234
3700
mais au final, perdre des emplois parce que l’entreprise prendrait du retard.
04:45
So what am I supposed to do
90
285501
2000
Alors, que suis-je censée faire
04:47
as a mere middle manager in this situation?
91
287534
2733
en tant que cadre intermédiaire dans cette situation ?
04:50
Knowingly introducing this complex paradox for your team
92
290267
3034
Exposer sciemment ce paradoxe complexe à votre équipe
04:53
presents strong challenges for people management.
93
293301
3233
présente de sérieux défis pour la gestion du personnel.
04:56
Luckily, we can refer back to those three ethical principles
94
296567
2834
Nous pouvons nous référer aux trois principes éthiques
04:59
I addressed at the beginning of the talk
95
299434
1933
que j'ai abordés au début du talk
05:01
to ensure that you can continue to move ahead
96
301367
2234
pour être sûr que vous puissiez avancer sans abandonner votre personnel.
05:03
without leaving your people behind.
97
303634
2067
05:06
First and foremost,
98
306401
1200
Tout d’abord,
05:07
AI transformation needs to be transparent.
99
307634
3467
le changement par l’IA doit être transparent.
05:11
As leaders, it is imperative to foster dialogue,
100
311134
2733
Les dirigeants doivent favoriser le dialogue,
05:13
address key concerns,
101
313867
1167
apaiser les inquiétudes,
05:15
and offer concise explanations regarding the purpose
102
315067
2900
fournir des explications précises concernant l’objectif
05:17
and potential challenges entailed in implementing AI.
103
317967
3467
et les défis potentiels liés à la mise en œuvre de l'IA.
05:21
This requires actively involving your employees
104
321467
2667
Cela nécessite d' impliquer activement vos employés
05:24
in the decision-making process
105
324167
1567
dans le processus de décision
05:25
and valuing their autonomy.
106
325767
1834
et de valoriser leur autonomie.
05:28
By introducing the concept of consent,
107
328234
2433
En introduisant le consentement,
05:30
especially for employees who are tasked
108
330701
1933
en particulier, pour les employés chargés d’automatiser leurs taches principales,
05:32
with automating their core responsibilities,
109
332667
2300
05:35
we can ensure that they maintain a strong voice
110
335001
2633
nous faisons en sorte qu’ils fassent entendre leur voix
05:37
in carving out their professional destiny.
111
337667
2334
dans la définition de leur destin professionnel.
05:41
Next, now that we've gotten folks bought into this grandiose vision
112
341034
3400
Maintenant que les gens adhèrent à cette vision grandiose
05:44
while acknowledging the journey that lies ahead,
113
344467
3000
tout en reconnaissant le chemin qui les attend,
05:47
let's talk about how to use AI as an augmentation device.
114
347467
4000
parlons de la façon d’utiliser l’IA comme dispositif d'augmentation.
05:51
Picture the worst part of your job today.
115
351501
2366
Imaginez les pires aspects de vos tâches.
05:54
What if you could delegate it?
116
354767
1700
Et si vous pouviez les déléguer ?
05:56
And no, not hand it off to some other sad soul at work,
117
356501
3233
Pas juste les confier à un pauvre gars,
05:59
but hand it to a system that can do your rote tasks for you.
118
359734
3833
mais à un système à même de faire les tâches ingrates pour vous.
06:03
Instead of perceiving AI as a complete replacement,
119
363601
3333
Au lieu de voir l’IA comme une solution de remplacement complète,
06:06
identify opportunities where you can use it
120
366967
2267
identifiez les opportunités d’utilisation
06:09
to enhance your employees' potential and productivity.
121
369267
3967
pour améliorer le potentiel et la productivité de vos employés.
06:13
Collaboratively with your team,
122
373267
1567
De concert avec votre équipe,
06:14
identify areas and tasks that can be automated,
123
374867
3134
identifiez les domaines et les tâches qui vont être automatisés,
06:18
carving out more room for higher-value activities
124
378034
2767
en laissant place aux activités à forte valeur ajoutée
06:20
requiring critical thinking that machines just aren't very good at doing.
125
380834
4633
qui nécessitent un esprit critique, que les machines ne peuvent pas avoir.
06:26
Let's put this into an example.
126
386434
1900
Illustrons cela avec un exemple.
06:28
Recently, I completed a project with my team at work
127
388367
2500
Récemment, avec mon équipe, j’ai achevé un projet
06:30
that's going to save our company over 12,000 working hours.
128
390901
4366
qui fera économiser plus de 12 000 heures de travail à notre entreprise.
06:35
The folks involved in training this algorithm
129
395267
2134
Les formateurs de cet algorithme
06:37
are the same subject matter experts that worked tirelessly last year
130
397434
3500
sont les experts en la matière qui ont durement travaillé l’an dernier
06:40
to hand-curate and research data to optimize segmented experiences
131
400967
4434
pour, manuellement, organiser et chercher des données
afin d’optimiser notre site Web.
06:45
across our website.
132
405434
1500
06:47
Now because of the sheer amount of time spent and the level of detail involved,
133
407634
5100
Maintenant, en raison du temps passé et du niveau de détail impliqué,
06:52
I would have expected
134
412767
1167
j'espérais que ce travail aurait suscité une immense fierté.
06:53
that there was an immense amount of pride behind this workflow.
135
413967
3334
06:57
But to my surprise, as it turns out,
136
417334
2400
Mais à ma grande surprise,
06:59
the subject matter experts who built this model
137
419734
2300
les experts qui ont conçu ce modèle
07:02
were actually excited to hand these tasks off to automation.
138
422067
3667
étaient très enthousiastes à l’idée d’automatiser ces tâches.
07:05
There were things that they would have much rather spent their time on,
139
425767
3367
Ils auraient préféré consacrer leur temps à d'autres choses,
07:09
like in optimizing existing data to perform better on product surfaces
140
429134
3400
comme optimiser les données existantes pour améliorer les produits
07:12
or even researching and developing new insights to augment
141
432567
3200
ou même rechercher et développer des approches d’ amélioration
07:15
where the model just simply doesn't do as well.
142
435801
2233
là où le modèle ne fonctionne pas très bien.
07:19
Lastly, we must reskill in order to avoid replacement.
143
439901
4600
Enfin, nous devons reconvertir nos compétences afin d'éviter le remplacement.
07:24
Knowingly investing in the professional development
144
444534
2533
Investir dans le développement professionnel
07:27
and well-being of our workforce
145
447101
1833
et le bien-être de notre personnel
07:28
ensures that they are equipped with the skills and knowledge
146
448934
2900
garantit qu'il possède les compétences et les connaissances
07:31
needed to thrive in an AI-powered future.
147
451867
2867
nécessaires pour prospérer dans un avenir basé sur l’IA.
07:34
By providing opportunities for upskilling and reskilling,
148
454767
3367
En offrant des opportunités de perfectionnement et de requalification,
07:38
we can empower our employees to rethink their roles as they exist today
149
458167
4334
nous pouvons aider nos employés à repenser leurs rôles tels qu’ils sont
07:42
and carve out new possibilities that align with their evolving expertise
150
462534
3700
et créer de nouvelles possibilités liées à l’évolution de leur expertise
07:46
and interests.
151
466267
1500
et de leurs intérêts.
07:47
So how does this work in practice?
152
467801
2333
Comment  ça marche en pratique ?
07:50
When I started introducing AI as a way to accelerate my team's workflows,
153
470167
4534
Quand j’ai introduit l’IA comme moyen d’accélérer les flux de travail,
07:54
I used it as an opportunity to improve my team's technical literacy.
154
474701
4166
j’en ai profité pour améliorer les compétences techniques de mon équipe.
07:58
I worked with my team of engineers on a tool
155
478867
2334
J’ai travaillé avec mes ingénieurs sur un outil
08:01
that could transparently identify
156
481234
2033
capable d’identifier de façon transparente
08:03
the impact of data on a model's outcomes.
157
483301
3200
l’impact des données sur les résultats d’un modèle.
08:06
I then went to my operations analyst,
158
486534
1833
J’ai vu mon analyste des opérations, qui n’avait pas la formation technique,
08:08
who didn't have technical training at the time,
159
488367
2234
08:10
and they were able to quickly identify areas where the model was underperforming
160
490634
4733
et il a vite pu trouver les domaines où le modèle n’était pas performant
08:15
and hand off direct suggestions to my data science team
161
495367
3167
et ont fait des suggestions à mon équipe de science des données
08:18
to make those models do better next time.
162
498567
2600
pour améliorer ces modèles à l'avenir.
08:21
Fostering a culture of continuous learning
163
501201
2800
Il est primordial de favoriser une culture
08:24
and reskilling is paramount.
164
504034
2067
de formation continue et de reconversion.
08:26
It makes AI transformation a lot more exciting and a lot less scary.
165
506101
4766
Cela rend la transformation de l’IA plus excitante et moins effrayante.
08:31
We have reached a critical juncture
166
511967
2234
Nous avons atteint un stade critique
08:34
where the rapid development of AI technology
167
514234
2133
où le développement rapide de l’IA présente à la fois opportunités et défis.
08:36
poses both opportunities and challenges.
168
516367
2967
08:39
As managers and leaders,
169
519834
1500
Managers et dirigeants doivent naviguer sur ce terrain
08:41
it is imperative that we navigate this terrain
170
521334
2200
08:43
with both sensitivity and foresight.
171
523534
2267
avec sensibilité et clairvoyance.
08:45
By embracing innovation,
172
525801
2000
En adoptant l'innovation, en favorisant une culture d'adaptation
08:47
fostering a culture of adaptation,
173
527801
2066
08:49
and ultimately intentionally investing in the professional development
174
529901
4233
et, finalement, investir délibérément dans le développement professionnel
08:54
and well-being of our workforce,
175
534167
1734
et le bien-être de notre personnel,
08:55
we can ensure that we are preparing our team
176
535934
2067
nous pouvons préparer de notre équipe aux défis qui l'attendent
08:58
for the challenges that lie ahead
177
538034
1800
08:59
while addressing the complexities of introducing AI.
178
539867
3700
tout en abordant les complexités liées à l'introduction de l'IA.
09:03
Together, let's forge a future that harmoniously combines human ingenuity
179
543601
4800
Ensemble, façonnons un avenir qui combine harmonieusement
ingéniosité humaine et progrès technologique,
09:08
and technological progress,
180
548434
1867
09:10
where AI enhances human potential
181
550301
2533
dans lequel l’IA améliore le potentiel humain au lieu de le supprimer.
09:12
rather than replacing it.
182
552834
1700
09:14
Thank you.
183
554534
1167
Merci.
09:15
(Applause)
184
555734
1133
(Applaudissements)
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