The jobs we'll lose to machines -- and the ones we won't | Anthony Goldbloom

Traducteur: Morgane Quilfen Relecteur: Thomas Prigent

So this is my niece.

Voici ma nièce.

Her name is Yahli.

Elle s'appelle Yahli.

She is nine months old.

Elle a neuf mois.

Her mum is a doctor, and her dad is a lawyer.

Sa mère est médecin et son père est avocat.

By the time Yahli goes to college,

D'ici à ce que Yahli aille à l'université,

the jobs her parents do are going to look dramatically different.

les emplois de ses parents auront dramatiquement changé.

In 2013, researchers at Oxford University did a study on the future of work.

En 2013, des chercheurs de l'université d'Oxford

ont fait une étude sur l'avenir du travail.

They concluded that almost one in every two jobs have a high risk

Ils ont conclu que près d'un emploi sur deux avait de forts risques

of being automated by machines.

d'être automatisé grâce aux machines.

Machine learning is the technology

L'apprentissage automatique

est la technologie responsable de ces disruptions.

that's responsible for most of this disruption.

It's the most powerful branch of artificial intelligence.

C'est l'intelligence artificielle la plus puissante.

It allows machines to learn from data

Elle permet aux machines d'apprendre

and mimic some of the things that humans can do.

et d'imiter certains comportements humains.

My company, Kaggle, operates on the cutting edge of machine learning.

Mon entreprise, Kaggle, opère à la pointe de l'apprentissage automatique.

We bring together hundreds of thousands of experts

Nous réunissons des centaines de milliers d'experts

to solve important problems for industry and academia.

pour résoudre d'importants problèmes industriels et académiques.

This gives us a unique perspective on what machines can do,

Cela nous offre un aperçu unique de ce que les machines peuvent faire,

what they can't do

ne peuvent pas faire

and what jobs they might automate or threaten.

et quels emplois elles pourraient automatiser ou menacer.

Machine learning started making its way into industry in the early '90s.

L'apprentissage automatique a débuté au début des années 1990.

It started with relatively simple tasks.

Au début, les tâches étaient assez simples :

It started with things like assessing credit risk from loan applications,

évaluer les risques relatifs aux demandeurs de crédit,

sorting the mail by reading handwritten characters from zip codes.

trier le courrier en lisant les codes postaux manuscrits.

Over the past few years, we have made dramatic breakthroughs.

Ces dernières années, nous avons fait des avancées spectaculaires.

Machine learning is now capable of far, far more complex tasks.

L'apprentissage automatique permet d'effectuer des tâches plus complexes.

In 2012, Kaggle challenged its community

En 2012, Kaggle a défié sa communauté

to build an algorithm that could grade high-school essays.

de créer un algorithme pouvant noter les dissertations de lycéens.

The winning algorithms were able to match the grades

Les algorithmes gagnants pouvaient égaler les notes

given by human teachers.

données par des professeurs.

Last year, we issued an even more difficult challenge.

L'année dernière, le défi était encore plus difficile.

Can you take images of the eye and diagnose an eye disease

A partir de photos d'un œil, diagnostiquer une maladie oculaire

called diabetic retinopathy?

du nom de rétinopathie diabétique.

Again, the winning algorithms were able to match the diagnoses

A nouveau, les algorithmes gagnants faisaient les mêmes diagnostics

given by human ophthalmologists.

qu'un ophtalmologiste.

Now, given the right data, machines are going to outperform humans

Avec les bonnes données, les machines peuvent surpasser les humains

at tasks like this.

sur ce genre de tâches.

A teacher might read 10,000 essays over a 40-year career.

Un professeur lit 10 000 dissertations en 40 ans de carrière.

An ophthalmologist might see 50,000 eyes.

Un ophtalmologiste voit 50 000 yeux.

A machine can read millions of essays or see millions of eyes

Une machine peut lire des millions de dissertations,

voir des millions d'yeux

within minutes.

en quelques minutes.

We have no chance of competing against machines

Nous ne pouvons pas concurrencer les machines

on frequent, high-volume tasks.

sur des tâches répétitives et nombreuses.

But there are things we can do that machines can't do.

Mais nous pouvons faire des choses que les machines ne peuvent pas faire.

Where machines have made very little progress

Les machines ont fait peu de progrès

is in tackling novel situations.

dans la gestion de situations nouvelles.

They can't handle things they haven't seen many times before.

Elles ne peuvent pas gérer ce qu'elles n'ont pas déjà vu nombre de fois.

The fundamental limitations of machine learning

La limite fondamentale de l'apprentissage automatique

is that it needs to learn from large volumes of past data.

est la nécessité d'apprendre d'un important volume de données passées.

Now, humans don't.

Ce n'est pas le cas des humains.

We have the ability to connect seemingly disparate threads

Nous pouvons connecter des idées apparemment disparates

to solve problems we've never seen before.

pour résoudre des problèmes jusqu'alors inconnus.

Percy Spencer was a physicist working on radar during World War II,

Pery Spencer, un physicien,

travaillait sur les radars pendant la Seconde Guerre Mondiale

when he noticed the magnetron was melting his chocolate bar.

lorsqu'il a remarqué que le magnétron faisait fondre son chocolat.

He was able to connect his understanding of electromagnetic radiation

Il a pu relier sa compréhension des radiations électromagnétiques

with his knowledge of cooking

à se connaissance de la cuisine

in order to invent -- any guesses? -- the microwave oven.

afin d'inventer -- une idée ? -- le four à micro-ondes.

Now, this is a particularly remarkable example of creativity.

C'est un exemple remarquable de créativité.

But this sort of cross-pollination happens for each of us in small ways

Mais cette pollinisation croisée se produit de plein de façons,

thousands of times per day.

des milliers de fois chaque jour.

Machines cannot compete with us

La machines ne savent pas

when it comes to tackling novel situations,

gérer de nouvelles situations

and this puts a fundamental limit on the human tasks

et cela limite les tâches humaines

that machines will automate.

que les machines automatiseront.

So what does this mean for the future of work?

Qu'est-ce que cela signifie pour le futur du travail ?

The future state of any single job lies in the answer to a single question:

L'état futur de chaque emploi réside dans une seule question :

To what extent is that job reducible to frequent, high-volume tasks,

dans quelle mesure cet emploi peut-il être réduit

à des tâches répétitives et nombreuses ?

and to what extent does it involve tackling novel situations?

Dans quelle mesure nécessite-t-il la gestion de nouvelles situations ?

On frequent, high-volume tasks, machines are getting smarter and smarter.

Pour les tâches répétitives et nombreuses, les machines s'améliorent encore.

Today they grade essays. They diagnose certain diseases.

Elles notent des dissertations et font des diagnostics.

Over coming years, they're going to conduct our audits,

Dans quelques années, elles conduiront nos audits

and they're going to read boilerplate from legal contracts.

et pourront lire des contrats légaux standards.

Accountants and lawyers are still needed.

On aura besoin de comptables, d'avocats.

They're going to be needed for complex tax structuring,

On aura besoin d'eux pour la structuration fiscale complexe,

for pathbreaking litigation.

pour certains contentieux.

But machines will shrink their ranks

Les machines réduiront les rangs

and make these jobs harder to come by.

et rendront ces postes plus rares.

Now, as mentioned,

Comme je l'ai dit,

machines are not making progress on novel situations.

les machines ne progressent pas sur les situations nouvelles.

The copy behind a marketing campaign needs to grab consumers' attention.

Une campagne de promotion devra attirer l'attention des consommateurs.

It has to stand out from the crowd.

Elle devra sortir du lot.

Business strategy means finding gaps in the market,

La stratégie commerciale, c'est percer le marché,

things that nobody else is doing.

faire des choses que personne ne fait.

It will be humans that are creating the copy behind our marketing campaigns,

Ce seront les humains qui créeront ces campagnes de promotion

and it will be humans that are developing our business strategy.

et qui développeront nos stratégies commerciales.

So Yahli, whatever you decide to do,

Yahli, quoi que tu décides de faire,

let every day bring you a new challenge.

que chaque jour t'apporte un nouveau défi.

If it does, then you will stay ahead of the machines.

Si c'est le cas, tu auras de l'avance sur les machines.

Thank you.

Merci.

(Applause)

(Applaudissements)