Lorsque l'IA s'avance sur le front de l'industrie et de la gouvernance : de jeunes chercheurs discutent des nouvelles opportunités de l'économie numérique en Asie-Pacifique

Lors du forum du groupe de travail conjoint du centre de recherche APEC sur le thème « Innovation technologique et empowerment : opportunités de l’IA et de l’économie numérique », des chercheurs et professionnels issus d’économies telles que la Chine, Singapour, la Corée, la Russie et le Pérou ont discuté de la manière dont l’intelligence artificielle peut remodeler la montée en gamme industrielle, le marché du travail, le commerce numérique et la gouvernance publique.

Les intervenants proviennent de milieux universitaires, de think tanks, d’institutions d’investissement et du secteur public, ce qui confère à la discussion une perspective académique, des préoccupations politiques et une observation industrielle. Le modérateur Jin Jiang a souligné que l’intelligence artificielle concerne non seulement l’amélioration future de la productivité, mais aussi l’impact profond sur la structure et la compétitivité du marché du travail au 21e siècle.

Du point de vue de l’empowerment industriel, les voies de mise en œuvre de l’IA

Jingjia Zhang, du Centre de recherche APEC de l’Université de Nankai, a d’abord abordé la situation de l’application de l’intelligence artificielle dans la région Asie-Pacifique, en soulignant que l’IA s’infiltre rapidement dans les industries traditionnelles, notamment dans le secteur manufacturier, où elle est largement utilisée pour la maintenance prédictive, le contrôle qualité et l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement. En citant des exemples d’entreprises chinoises, elle a indiqué que la clé pour l’empowerment de l’industrie traditionnelle par l’IA ne réside pas seulement dans des avancées technologiques ponctuelles, mais aussi dans la formation de solutions systémiques adaptées à des scénarios spécifiques.

Selon elle, pour faire progresser le développement de l’IA dans la région Asie-Pacifique, il faut au moins suivre trois voies :

1. Résumer les meilleures pratiques d’application dans des domaines verticaux, afin de fournir des expériences reproductibles pour différents types d’entreprises, y compris les PME ;

2. Réduire l’écart d’application de l’IA entre les différentes économies par le renforcement des capacités et le partage d’expériences ;

3. Promouvoir la construction de plateformes de données et de modèles dirigée par le gouvernement, afin d’offrir un soutien accessible et intégré aux entreprises.

De son côté, Ma Zhiqiang, de l’écosystème de capital-risque à Hong Kong, a analysé l’évolution des technologies d’IA et les opportunités d’application sous l’angle de l’investissement. Selon lui, depuis la sortie de GPT-3.5, l’intelligence artificielle a rapidement évolué d’une capacité de « dialogue » à une capacité d’« exécution de tâches », et continue de se développer vers des systèmes dotés d’une capacité de raisonnement plus forte, d’agents intelligents et même d’auto-évolution. Dans ce processus, les couches d’application, d’infrastructure et de chaînes d’outils d’entreprise sont en cours de reconstruction simultanée, ce qui engendre de nouvelles opportunités commerciales.

Il insiste particulièrement sur le fait que l’une des évolutions importantes futures de l’application de l’IA sera la capacité des utilisateurs à commander de plus en plus d’agents intelligents via un langage naturel, ces agents appelant diverses applications pour réaliser des flux de travail. Cela signifie que l’IA ne sera plus seulement un outil d’assistance, mais pourrait évoluer en une nouvelle force de travail numérique interne aux entreprises, imposant de nouvelles exigences aux systèmes d’exploitation, navigateurs et écosystèmes logiciels d’entreprise.

Opportunités et pressions sur le marché du travail

Peh Ko Hsu, chercheur à l’Institut de recherche de Singapour sur l’Asie du Sud-Est, s’est concentré sur l’impact de l’adoption de l’IA sur l’emploi numérique et les salaires dans l’ASEAN. Ses recherches montrent que l’effet d’augmentation de la part de l’emploi numérique par l’application de l’IA n’apparaît pas toujours immédiatement, mais tend à réduire de manière significative la prime salariale dans le secteur numérique par rapport aux autres industries.

Cependant, cet « effet d’érosion des salaires » n’est pas insurmontable. Les études indiquent qu’après un certain seuil d’années d’éducation, l’impact négatif de l’IA sur la prime salariale diminue nettement, ce qui suggère que plus le niveau d’éducation est élevé, plus les travailleurs ont de chances de compléter l’IA plutôt que d’être remplacés. Cela explique pourquoi « l’investissement dans l’éducation » et la « reconversion des compétences » sont devenus deux des mots-clés politiques les plus consensuels du forum.

Le modérateur Jin Jiang a également souligné cette idée : à l’ère de l’intelligence artificielle, l’éducation n’est pas seulement une condition fondamentale pour s’adapter aux transformations technologiques, mais peut aussi déterminer directement si une économie peut transformer l’impact de l’IA en dividendes de productivité.

Règles de gouvernance et collaboration ouverte

Vasily Evgenevich Taran, vice-doyen de l’Institut d’études internationales de Moscou, a souligné que le développement de l’IA n’est jamais une avancée technologique isolée, mais une transformation systémique profondément intégrée aux institutions nationales, aux systèmes industriels et aux structures géopolitiques. Dans un contexte où la gouvernance mondiale de l’IA manque encore d’une définition unifiée et de règles communes, les différences institutionnelles entre pays accentuent le risque de fragmentation de la gouvernance.

Il a ainsi proposé que, bien que la « souveraineté technologique » soit stratégiquement nécessaire, sa réalisation complète par un seul pays est difficile. Par conséquent, la construction d’un cadre de coopération à deux niveaux, basé sur la recherche et développement, les normes, les mécanismes de coopération et un langage commun, pourrait permettre à la gouvernance de l’IA de suivre une voie plus stable et plus efficace.

Jose Carlos Feliciano, de l’Université du Pacifique au Pérou, a quant à lui étendu la discussion à un « écosystème d’innovation ouverte ». Il a souligné que l’innovation ouverte ne concerne pas seulement la diffusion technologique, mais aussi la collaboration entre gouvernements, universités, entreprises et société, ainsi que la circulation des connaissances. Dans une région comme l’APEC, où les niveaux de développement varient considérablement, la fracture numérique, la fragmentation des règles, la coordination des droits de propriété intellectuelle et les coûts de l’expansion transfrontalière sont autant de défis à relever pour construire un écosystème d’innovation ouverte.

Il estime cependant que, face à ces défis, l’APEC doit renforcer la connectivité de ses réseaux d’innovation régionaux par la mobilité des talents, la coopération en recherche transfrontalière, la création de plateformes en ligne et le partage ouvert des données. En ce sens, le forum lui-même constitue une pratique concrète de dialogue et de coopération entre économies.

Mécanismes de confiance et nouvelles questions sur le commerce numérique

Minji Kang, chercheuse senior à l’Institut de politique économique extérieure de Corée, a concentré son attention sur la « confiance dans l’IA » et les règles du commerce numérique. Elle a indiqué qu’avec le développement rapide de l’IA générative, la véracité du contenu devient de plus en plus difficile à distinguer, et l’économie numérique fait face à une nouvelle crise de confiance. Si l’on ne peut pas vérifier la provenance et la méthode de génération du contenu, les coûts de transaction, les risques juridiques et l’incertitude du marché dans les services transfrontaliers augmenteront considérablement.

Elle préconise donc que l’identification de l’IA et la transparence soient considérées comme une « infrastructure de confiance » soutenant le commerce numérique, plutôt que comme une charge freinant l’innovation. Elle a analysé différentes approches adoptées par divers pays en matière d’identification du contenu généré par l’IA, et a souligné que les divergences de règles pourraient entraîner des problèmes de conformité répétée, de reconstruction des produits et de faible interopérabilité pour les opérateurs transfrontaliers.

Selon elle, l’APEC peut justement devenir une plateforme essentielle pour promouvoir le consensus minimal, le partage des meilleures pratiques et la reconnaissance mutuelle. À mesure que l’IA s’intègre de plus en plus profondément dans les activités commerciales, un cadre institutionnel « transparent, vérifiable et interopérable » sera crucial pour le développement sain de l’économie numérique régionale.

Perspectives sur l’inclusion de l’IA dans la politique sociale

Le professeur Marco Alberto Carrasco Villanueva de l’Université nationale de Saint-Marc au Pérou a présenté un exemple plus axé sur la politique publique. Il a évoqué deux initiatives du laboratoire d’innovation sociale du ministère du Développement et de l’Inclusion sociale du Pérou, AYNILab : la première consiste à utiliser des images de smartphones et l’IA pour dépister l’anémie, la seconde à créer une plateforme numérique connectant l’éducation et l’emploi pour les jeunes vulnérables.

Ces deux cas illustrent que la valeur de l’IA dans le secteur public ne doit pas seulement être mesurée par sa « sophistication technologique », mais aussi par sa capacité à réduire les frictions dans les services, à améliorer le bien-être des populations vulnérables et à établir des politiques reproductibles et évaluables. Il conclut que l’utilisation de l’IA dans le secteur public doit être orientée vers la résolution de problèmes, en insistant sur l’expérimentation, l’évaluation et l’accompagnement institutionnel, afin d’éviter de confondre « technologie prometteuse » avec « politique scalable ».

Intérêts communs sous divers angles

En récapitulant l’ensemble du forum, bien que les intervenants viennent de pays et de milieux professionnels différents, ils ont tous souligné de manière claire que le développement de l’intelligence artificielle se déplace rapidement d’une simple tendance technologique vers une infrastructure industrielle, et qu’il évolue également d’un outil d’efficacité vers une question de gouvernance. Qu’il s’agisse de la montée en gamme industrielle, de l’évolution de l’emploi numérique, des règles du commerce transfrontalier ou de l’innovation dans les services publics, l’IA ne représente pas seulement de « nouvelles opportunités », mais aussi des effets de redistribution, des pressions institutionnelles et des besoins de coopération.

Dans cette optique, la véritable valeur de ce forum réside non seulement dans la présentation de points de vue de pointe, mais aussi dans la mise en évidence d’un consensus en train de se former : l’avenir de l’économie numérique en Asie-Pacifique nécessite à la fois des avancées technologiques, des investissements dans l’éducation, une coordination institutionnelle, une reconnaissance mutuelle des règles et une gouvernance inclusive. À mesure que l’IA s’intègre progressivement dans l’industrie et la gouvernance, ce dialogue interdisciplinaire et entre économies pourrait bien être le point de départ crucial pour transformer le potentiel technologique en bénéfices publics régionaux.