Florent Menegaux "Current and future changes in industrial professions"

Oui, merci merci de vous être levé très tôt et pour parler d'un sujet qui est très d'actualité. Alors pour mon parcours en fait sa définition, il y a aucune logique business. C'est juste des rencontres humaines que j'ai faites et j'ai toujours eu envie de travailler avec les gens que j'ai rencontré. Et donc c'est ça le mon chemin.

Ah oui, alors j'ai eu la chance en fait de à chaque fois que j'ai changé l'entreprise ou j'ai souvent changé de position dans une entreprise, j'ai souvent dès le début rencontré une crise et ce qui finalement est très salutaire d'une certaine manière puisqu'en fait ça c'est une très bonne façon de fédérer une équipe parce que derrière vous avez un objet qui est très clair à traiter et donc ça m'a permis de rentrer plus vite dans les sujets. Donc j'ai eu plusieurs crises et depuis que j'ai pris la présidence de Michelin, nous avons eu le Covid, l'hyperinflation, des problèmes de supply chain, la guerre et ça a permis de renforcer toute la cohésion sociale de Michelin.

Alors, il y a trois choses qui ne changent jamais chez Michelin. Tout le reste change. Ces trois choses, c'est la première, c'est nous nous préoccupons des personnes. La deuxième, c'est que nous croyons en la science et la troisième, c'est que nous voulons en permanence être pionniers et innover. Et en fait, si vous croyez à l'être humain, à la science et que vous voulez innover, en réalité, il vous faut beaucoup de capacité de calcul. Notamment parce que nous fabriquons des produits. Un pneu, c'est pas un objet très simple. 200 composants qui naturellement ne cohabitent pas et qu'on fait cohabiter dans un pneu. Et pour qu'un pneu soit performant, que vous soyez en sécurité, que ça économise le carburant, que ça puisse passer par tous les temps, mais en fait il faut mettre en œuvre des matériaux d'une certaine manière et ça réclame beaucoup beaucoup de technologies.

Et puis si vous voulez progresser, si vous voulez être efficace dans la gestion de vos coûts, si vous voulez être performant à l'échelle mondiale, mais il vous faut aussi utiliser toujours les dernières technologies du mieux possible. Et l'intelligence artificielle est une nouvelle étape. Alors, en fait, elle change de nom en permanence. Au départ, on a parlé de réseau de neurones, ensuite on a parlé de big data. Là, on parle des LLM, des large language models. On parle d'intelligence artificielle. Pour moi, c'est pas de l'intelligence. C'est un autre outil qui est assez sophistiqué, mais pour moi, c'est comme un marteau. C'est très utile. Il faut faire attention à la manière dont on l'utilise parce que un marteau, c'est très utile quand on plante un clou. Ça peut être très embêtant si on en fait autre chose à l'encontre d'autres personnes. Donc l'IA pour moi c'est pareil, c'est un outil, on appelle ça de l'intelligence parce que c'est capable de c'est des modèles probabilistes. Un large language modèle, c'est simplement quand vous rentrez une lettre, il vous calcule la probabilité de la seconde lettre. Puis quand vous donnez un mot, il calcule la probabilité de l'autre mot et il est capable surtout d'avoir une capacité de calcul et une puissance de calcul extrêmement forte. Ce qui fait qu'en fait, il est capable d'agréger les données beaucoup plus rapidement qu'un être humain serait capable de le faire. Donc c'est pour ça qu'on appelle ça de l'intelligence, mais en réalité, il y a toujours un être humain qui a défini les paramètres dans lesquels va opérer l'intelligence artificielle. Et une fois qu'on a compris ça, derrière c'est un outil très puissant qui se déploie très largement.

Alors, vous le disiez en fait, ça fait plus de 40 ans en fait qu'on utilise des réseaux de neurones pour définir comment nos objets, nos produits vont être performants, comment mieux comprendre la matière, comment mieux l'agencer, en utiliser moins pour fabriquer plus de performance. Donc ensuite, on fait du big data et l'intelligence artificielle a pénétré toute l'organisation, toute l'entreprise partout. Et ce qui est nouveau, c'est en fait on a la capacité maintenant de dialoguer avec la machine. Enfin d'ailleurs c'est pas vraiment un dialogue, c'est on a la possibilité d'interagir avec la machine dans le langage naturel. C'est ça qui est vraiment nouveau. C'est-à-dire plutôt que d'être obligé d'avoir des langages de programmation, aujourd'hui, on peut faire une phrase et on pense que la machine va à peu près comprendre ce qu'on lui demande. Donc c'est de ce point de vue-là très intéressant pour toute entreprise et notamment pour vulgariser l'accès à la technologie.

Oui. Oui. Alors bien sûr en fait le gros enjeu, c'est que avec l'informatique depuis ces dernières années, c'est plus l'humain qui fait l'effort de s'adapter à la machine que la machine qui fait l'effort de s'adapter à l'être humain. Aujourd'hui, on est peut-être à un moment de bascule où on va pouvoir avoir des outils qui vont être plus puissants et qui vont donc permettre de pouvoir s'adapter automatiquement aux êtres humains qu'ils vont avoir en face d'eux. Donc ça c'est plutôt une chose très positive qui peut se produire. Si on programme les outils pour faire ça.

Alors, nous avons délibérément défini notre propre code éthique vis-à-vis de l'utilisation de ces outils. Et nous avons dit que nous préférions les biais humains au biais de la machine parce que derrière une machine, vous avez d'autres biais humains. Les biais humains de nos employés, on les préfère au biais humain de quelqu'un qu'on connaît pas qui est derrière une machine qui a défini un programme. Donc ça veut dire quoi ? Ça veut dire que concrètement quand un agent de production, un directeur d'usine, un responsable commercial prendra une décision que la décision se révèle bonne ou pas bonne, on dira toujours qu'on préfère cette décision-là à la décision d'une machine. Par contre, il y a un certain nombre de tâches sur lesquelles la machine peut être plus rapide, plus efficace sur des tâches plus simples et sur lesquelles l'automatisation apporte un bénéfice. C'est d'ailleurs pour ça que dans les avions aujourd'hui l'être humain peut toujours reprendre la main parce que au fond vous ne pouvez pas laisser une machine décider sur des sujets extrêmement complexes de se substituer à l'intelligence humaine. L'intelligence humaine a des paramètres qu'on ne comprend pas complètement. L'intuition, on sait pas exactement comment c'est construit. Il y a beaucoup plus de choses dans l'intelligence humaine que ce qu'on peut retrouver derrière une machine. Même si la machine est capable de faire des choses qu'un être humain n'est pas capable de faire. Donc des vitesses de calcul, d'agréger un nombre de données considérables. Un être humain est plus limité. Par contre, d'ailleurs, dans l'intelligence humaine, il y a beaucoup plus de paramètres que dans l'intelligence de la machine.

Ah oui, indéniablement. On est capable aujourd'hui par exemple, on gère 9 millions de combinaisons possibles chaque année pour développer nos pneus. Donc aujourd'hui, on en gère 9 millions. On était capable uniquement d'en gérer 9000 il y a 10 ans. Donc grâce à la vitesse, à la puissance de ces outils, on est capable d'augmenter considérablement notre capacité de définir tous les paramètres et de redéfinir le nombre de paramètres qu'on est capable de gérer pour développer nos produits.

Si vous voulez, c'est un rapport de 1 à 100 maintenant ce qu'on est capable de faire en combinatoire. Donc j'étais avec nos équipes de développement là il y a 2 jours. On voit dans nos unités de recherche, on voit très bien que grâce à ces outils, on est capable d'envisager des combinaisons qu'on était pas capable d'envisager il y a quelques années seulement. Par exemple, on a compris que à certaines périodes de l'année, on avait des problèmes de performance de nos pneumatiques alors qu'on ne comprenait pas parce que quand on prenait tous les paramètres constituant nos produits, on avait quelquefois des écarts de performance à l'arrivée. Il faut savoir que dans nos produits, le caoutchouc a une mémoire complète de tout ce qui lui est arrivé dans toute sa vie. Depuis l'arbre dans le caoutchouc naturel ou de l'usine de caoutchouc synthétique jusqu'au moment où on va l'utiliser sur la route et quelquefois il y a des variations de performance et bien grâce à ces outils d'intelligence artificielle on a pu agréger un nombre de paramètres très importants pour comprendre qu'en réalité l'écart de performance constaté venait du fait que le caoutchouc naturel qu'on utilise qui venait de Thaïlande, à certaines périodes de l'année, on utilisait un petit peu plus d'acide chlorhydrique pour le rendre plus liquide au moment où il était transporté depuis l'arbre vers les unités de remiling. Et ça on aurait pas pu le faire il y a quelques années.

Ces outils sont extrêmement utiles pour pouvoir développer beaucoup plus d'efficacité, beaucoup plus de puissance et beaucoup plus de performance à la condition qu'on les a mis au service des personnes. Et tout l'enjeu, c'est que on développe et donc une grosse partie de notre formation aujourd'hui va être consacrée aux humanités pour permettre aux personnes qui vont interagir avec les machines de comprendre que ce ne sont que des machines et donc de pouvoir développer leur jugement et d'être capable de dire "Mais ça, j'y crois et ça j'y crois pas."

Oui. Oui. Alors, derrière votre question en fait, il y a cette question plus fondamentale qui est ces outils peuvent être des outils de manipulation de masse considérable, extrêmement efficace, extrêmement puissant. Donc pour éviter ça, on utilise beaucoup de fournisseurs de langage naturel pour des sujets et puis nous avons développé nos propres outils, nos propres LLM pour développer des sujets qui sont plus propres à la performance intrinsèque de Michelin. Donc on a un spectre large au service des personnes.

Non mais absolument. C'est-à-dire que c'est au service des personnes et pour éviter de se retrouver nous-mêmes manipulés par des objets qu'on qui sont assez difficiles à comprendre. Ce qui est très inquiétant c'est que par exemple vous avez des dans ces outils quelquefois vous avez des boîtes dans lesquelles on ne sait plus comment la machine fait pour arriver à un résultat. Ça c'est très sérieux en fait parce que donc nous ça on accepte pas. C'est-à-dire qu'à partir du moment où on a en face de nous un algorithme dont on ne sait plus comment il arrive à un résultat, c'est très grave parce que au fond on peut arriver à des choses qui sont tout à fait très mauvaises pour les personnes. Donc dans tout ce qu'on fait et y compris dans nos langages, on veut comprendre comment même si on est du temps, comment la machine a fait pour arriver à ce résultat. Sinon, en fait, c'est très ennuyeux dans le futur.

Oui. Oui. Alors la question du discernement, elle est de plus en plus haute à l'agenda de nos discussions parce que vous voyez déjà quand vous interagissez avec votre téléphone en fait, vous avez de l'IA partout. Votre téléphone passe son temps à vous proposer des mots quand vous commencez à écrire. Et la probabilité que le mot qu'il vous propose soit juste, finalement, vous apercevez que vous êtes très souvent en train de rectifier le mot qu'il vous a proposé. Et c'est pareil à plus grande échelle quand on déploie ces outils-là. Donc ce qui est très important, c'est avoir une personne qui soit capable d'appliquer son propre jugement sur le résultat que va lui donner la machine. Donc par exemple, ça va de quand on forme les personnes sur les métiers même de base parce que dans tous les métiers maintenant vous avez des algorithmes d'intelligence artificielle d'ailleurs les outils qui gèrent les machines et donc il faut comprendre comment la machine fait à l'ordre 1 pour arriver à un résultat. Ça veut dire quoi ? Ça veut dire que derrière il faut apprendre comment par exemple si on comment fonctionne un tableau électrique avant de recevoir le résultat d'une machine qui vous dira il y a un défaut électrique il faut essayer de se dire OK pourquoi la machine est arrivée à ce type de résultat et pour ça il faut former à la base sur le jugement le discernement la capacité de l'individu à pouvoir lui-même dire je prends ou je prends pas.

Et il faut se rendre compte aussi des limitations de notre connaissance. En compétition moto par exemple, le pilote est capable de vous dire à un moment il va tester, il a tellement de sens développé sur sa machine que à un certain moment il vous dit il se passe quelque chose sur le pneu. Nous tous les paramètres qu'on utilise disent il s'est rien passé. Et puis quelques années après, on se rend compte que si en fait il s'était passé quelque chose, simplement c'était sur des variations de paramètres qu'on connaissait pas au moment où on a dit au pilote, bah nous on a rien constaté et lui l'a senti. Donc il faut toujours se rappeler des limites de la machine même si la machine va de plus en plus être capable de faire des choses importantes.

Alors, on avait une discussion hier même avec le comité exécutif et le responsable de nos systèmes d'information qui nous disait "En réalité, vous avez quatre types de problèmes à régler dans une entreprise. Les problèmes simples, les problèmes compliqués, les problèmes complexes et les problèmes chaotiques." Donc quand c'est simple, l'IA, c'est génial. Quand c'est compliqué, l'IA, c'est bien. Ça peut nous permettre d'avancer plus vite. Quand c'est complexe, l'IA est incapable de traiter un problème complexe. L'être humain est beaucoup plus capable d'appréhender la complexité et d'être capable de pouvoir naviguer dans la complexité. On résout pas la complexité. Le sujet, c'est de se mouvoir dans la complexité. Et puis après, vous avez le chaos. Donc le chaos là, la machine est incapable de gérer le chaos. L'être humain, il est capable de gérer le chaos. Donc vous avez deux situations dans lesquelles la machine va être très utile. L'intelligence artificielle va nous permettre d'aller beaucoup plus vite, d'être beaucoup plus efficace dans ces sujets-là mais vous avez deux domaines dans lesquels l'être humain est indispensable, c'est la gestion des systèmes complexes et la gestion des situations chaotiques.

Oui. Oui. Ben le Covid typiquement tout d'un coup quand vous avez tout d'un coup vous devez arrêter toutes vos usines en Europe, vous êtes basculé dans une sorte d'inconnu puisque tout d'un coup vous perdez 80 % de votre chiffre d'affaires. Donc ça c'est une situation que la machine s'est pas traitée. Bon et nous on a réussi à la traiter. Une autre situation ben la guerre. La guerre, c'est une situation chaotique. Donc la question, c'est comment vous vous mouvoir dans une situation de ce type-là ? Ben, il a fallu par exemple, nous avions un tiers de nos approvisionnements dans certaines matières premières qui venaient de la Russie. Du jour au lendemain, il a fallu s'arrêter et donc trouver d'autres sources d'approvisionnement. Ça la machine peut pas vous le faire. Des êtres humains, un collectif d'êtres humains est capable de le gérer. Donc des situations chaotiques en fait en ce moment, on en a beaucoup. On a un président dans une certaine partie du monde qui aime bien créer ces situations-là.

Oui. Alors, depuis le début de l'histoire de Michelin, la formation est vraiment au cœur de la responsabilité managériale. C'est-à-dire que on doit toujours se préoccuper de comment on aide une personne à être performante, comment on aide une personne à pouvoir se développer, à réussir dans son job. Et pour ça, il faut se former. La manufacture des talents, c'est le signal qu'on envoie à tout le monde en disant "Vous êtes en charge de votre propre développement, mais l'entreprise met à votre disposition tous les moyens pour vous permettre d'accélérer votre développement personnel." Et donc on essaie de dire à tout le monde aussi, "Vous êtes un sujet apprenant tout au long de votre vie." Et c'est ça qui est passionnant dans le développement d'une vie humaine, c'est qu'on apprend tout le temps et d'ailleurs, c'est pour moi le secret de la jouvance, c'est quand on continue à vouloir apprendre et à apprendre, on reste jeune en fait. Et donc l'entreprise, elle reste jeune 135 ans après parce qu'elle est toujours en train d'apprendre dans toutes les personnes.

Le sujet pour moi Michelin c'est une plateforme géante de développement de personnes et pour se faire on fabrique des pneus, on fabrique d'autres objets. Mais notre objet principal c'est de permettre aux personnes de pouvoir se développer dans l'entreprise. Et donc la formation Michelin dispense 5 millions d'heures de formation par an. C'est à peu près deux fois plus que la moyenne des entreprises de CAC 40 parce que d'abord nous sommes sur des métiers difficiles, nous sommes un système très complexe et il faut encore plus former un moment où vous avez plus de technologie. Plus vous avez de la technologie, plus il faut former en parallèle. Et le grand risque de nos sociétés aujourd'hui, c'est que et notamment dans les générations qui arrivent, vous et moi, je pense qu'on est presque sauvé parce qu'on est arrivé à un moment où ces machines n'étaient pas ne faisaient partie réellement de notre quotidien, notamment quand on était jeune. Le risque qu'on a, c'est sur les nouvelles générations qui elles sont digitales natives et celle-là il faut qu'on fasse un effort de formation supplémentaire pour leur permettre d'exercer un rapport à la machine différent.

Et oui, parce qu'en fait la philosophie c'est d'abord le questionnement et vis-à-vis du résultat de la machine, il faut être capable de se questionner, il faut être capable de le jugement c'est une fois qu'on s'est posé un certain nombre de questions, c'est d'arriver soi-même à une certaine détermination en disant "Ben finalement, je préfère ça à ça." Et c'est pas forcément la vérité. Souvent on se trompe, il faut accepter que l'être humain ait plein de biais. On est construit par des biais, on est obligé de simplifier le monde qui est trop complexe, sinon on pourrait rien faire. Et donc il ce qui est très important, c'est que chaque personne soit en capacité de discerner, de pouvoir former son propre jugement et de ne pas considérer que la machine a la vérité.

Et c'est et donc dans le rapport vis-à-vis des nouvelles générations, on passe plus de temps maintenant sur la philosophie, sur l'histoire, sur les humanités pour leur par rapport à la science parce qu'il y a une partie de la science qui est faite de manière automatique aujourd'hui. Et le questionnement, et c'est pour ça que la philosophie c'est important, le questionnement me paraît absolument fondamental pour justement avoir des individus qui seront capables de gérer un univers dans lequel il y aura de plus en plus de robots et de machines.