La série Enjeux numériques paraît en mars, juin, septembre et décembre en version papier, et la traduction anglaise intégrale des articles est téléchargeable comme la version française sur notre site www.annales.org. Elle traite des enjeux du numérique pour un public éclairé, mais non nécessairement expert, en croisant les regards technologiques, économiques et sociétaux comme le font les Annales des Mines dans toutes leurs publications.

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Enjeux numériques - N° 11 - Septembre 2020 - Internet, frontières et territoires

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N° 12 - Décembre 2020 - Intelligences artificielles et humaines, quelles interactions ?

Intelligence artificielle et travail : le défi organisationnel

Salima BENHAMOU

 

Cet article analyse comment l'intelligence artificielle (IA) peut transformer le travail, en tenant compte à la fois du potentiel de cette technologie et de ses limites. En s’appuyant sur plusieurs illustrations sectorielles, l’article souligne que les tâches qui composent les emplois dans ces secteurs ne peuvent pas toujours être automatisées par l'IA et que, dans de nombreux cas, les dispositifs basés sur l'IA sont utilisés de manière complémentaire à l’intervention humaine. En somme, pour minimiser les risques de substitution entre le travail humain et le travail par une IA, il est essentiel de favoriser la diffusion à grande échelle des organisations du travail apprenantes, mieux adaptées pour favoriser la complémentarité entre la machine et l'humain.

 

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N° 12 - December - Artificial and human intelligences: What interactions?

 

Artificial intelligence and work: The organizational challenge

 

Salima BENHAMOU

 

How can artificial intelligence (AI), given its potential and limits, transform the world of work? Examples in several sectors are cited to show that the tasks that constitute jobs cannot always be automated thanks to AI and that, in many cases, AI-based procedures are used to supplement human interventions. To minimize the risks of machines replacing humans in the world of work, it is essential to boost on a wide scale learning-to-learn organizations, which will be better adapted to foster a complementarity between machines and people.

 

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