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NOS IDÉES ET RÉFLEXIONS POUR ALIMENTER VOS DÉCISIONS D’INVESTISSEMENT
12 septembre 2019

Paradoxe de Moravec : innovations & limites de l’intelligence artificielle

Si les robots humanoïdes sophistiqués ont longtemps alimenté la science-fiction fantastique, revenons sur un fait scientifique important.

Eloignons-nous de la science-fiction et la triste vérité est que même les robots les plus avant-gardistes d’aujourd’hui auraient des difficultés à lacer leurs chaussures et à être confondus avec des humains.

C’est le paradoxe de Moravec.1 Nous disponsons peut-être de supers ordinateurs capables de diagnostiquer les maladies, de réaliser des calculs d’une complexité hallucinante en une fraction de seconde et de faire mordre la poussière aux meilleurs joueurs d’échecs au monde, mais quand il s’agit de choses plus banales que nous tenons pour acquises, les robots tombent souvent à plat (et dans beaucoup de cas au sens littéral du terme !).

De nombreux économistes et futurologues s’inquiètent que la robotique ne rendent beaucoup d’emplois manuels obsolètes. Mais le paradoxe de Moravec nous laisse à penser que les tâches demandant le plus de dextérité dans les emplois routiniers seront difficiles à éliminer.

Ou nous trouverons de nouvelles niches dans lesquelles les robots ne pourront jamais remplacer le contact humain. Nous pourrions même trouver que la plus forte menace concerne les emplois qualifiés et non routiniers, où l’intelligence artificielle n’a pas encore été pleinement ressentie. Le monde du travail évoluera drastiquement ces prochaines décennies, mais en nous surprenant peut-être d’une manière que nous ne pouvons pas encore imaginer.

Pour en savoir plus sur le paradoxe de Moravec et d’autres réflexions en économie et en investissement, retrouvez l’intégralité de notre publication « Curves and paradoxes″.

Shamik Dhar, chef économiste, BNY Mellon Investment Management.

1Après Hans Peter Moravec, un scientifique du centre de robotique de l’Université Carnegie Mellon. Selon Moravec, « il est relativement facile de faire en sorte que les ordinateurs affichent des performances d’un niveau d’adulte à des tests d’intelligence ou au jeu de dames, et difficile ou impossible de leur donner les compétences d’un enfant d’un an quand il s’agit de perception et de mobilité ».

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