Ces métiers que l’IA ne pourra pas remplacer

Le métier d’ingénieur implique bien plus que l’application de règles ou le traitement d’algorithmes : il convoque l’intuition, le sens du contexte, la responsabilité, la relation humaine, l’adaptabilité. Des qualités qui font – pour le moment – défaut aux modèles d’IA les plus évolués. 

Prenons la capacité à évaluer des situations en prenant en compte des contextes précis. Dans des situations imprévues ou sous des contraintes particulières, l’ingénieur doit composer avec des réalités physiques, humaines, normatives qu’un modèle d’IA ne peut pas prévoir avec suffisamment de finesse. L’expérience accumulée, les compétences tacites, la perception, restent des qualités humaines.

La créativité constitue également à l’heure actuelle un horizon inaccessible aux machines. Innover, inventer, concevoir des solutions nouvelles exige une capacité à sortir des cadres établis. Or l’IA, aussi performante qu’elle puisse être, repose sur des données passées, même si l’usage de données en temps réel se développe très vite. En France notamment, l’essor de l’IA dans toutes les activités d’ingénierie ne supprime pas le besoin d’ingénieurs spécialisés : au contraire, les environnements complexes – systèmes intégrés, infrastructures critiques, innovations technologiques – exigent des compétences humaines que l’algorithme ne possède pas.

l’adaptabilité et la capacité de réaction, l’apanage des ingénieurs

Sur le terrain – dans la maintenance, le diagnostic, la réparation… – les ingénieurs interviennent dans le monde réel. Que ce soient des matériaux sujets à la fatigue, des tolérances mécaniques, des imprévus environnementaux ou des accidents, c’est-à-dire des situations exigeant de l’adaptabilité, de la dextérité sensorielle et un jugement immédiat, l’IA peut aider mais pas décider.

La dimension humaine et relationnelle constitue aussi des qualités sur lesquelles l’IA n’est pas encore correctement outillée. Pour concevoir un produit par exemple, la tâche de l’ingénieur ou du technicien ne se réduit pas à assembler des composants : il faut dialoguer avec les usagers, coopérer avec des fournisseurs, négocier contraintes économiques, environnementales, légales. L’ingénieur doit être en mesure de comprendre les besoins, et d’arbitrer des décisions dont les ressorts sont multifactoriels.  

Pour autant, il devient crucial pour les ingénieurs de se former à l’IA pour en exploiter les avantages. L’heure est à la coopération, pas au remplacement. La criticité de certaines décisions – infrastructures, équipements médicaux – implique le respect de normes strictes, transférer cette responsabilité à des algorithmes est aujourd’hui impossible.

Enfin, même en ce qui concerne les tâches pour lesquelles l’IA peut, à priori, être autonome et efficiente, ces dernières subissent à ce jour plus une transformation de leurs process qu’une substitution de l’humain par l’IA. En effet, les processus industriels répétitifs, standardisés ou peu créatifs sont aujourd’hui ceux pour lesquels l’implémentation de l’IA paraît la plus naturelle. Mais même pour ces processus, l’IA est aujourd’hui en mesure de remplacer l’humain sur certaines fonctions, mais pas sur la globalité des fonctions. Ce qui laisse aux ingénieurs le loisir de se concentrer sur le pilotage, la coordination, ou encore l’intégration des systèmes. 

Au final, l’avenir de l’ingénieur n’est pas menacé par l’IA, mais plutôt redéfini : ce qui restera irremplaçable, ce sont la créativité dans la conception, le jugement éthique, le contexte, la responsabilité humaine, sans oublier la capacité à faire face à l’imprévu dans le monde réel.