Lâintelligence artificielle (IA) est-elle davantage un remĂšde quâun poison climatique ? Les gĂ©ants de la tech, de Google Ă Microsoft, le clament haut et fort : les apports de ces technologies pour dĂ©carboner les Ă©conomies et sâadapter au rĂ©chauffement seront Ă terme majeurs. A lâinverse, nombre dâexperts prĂ©viennent que ces gains restent hypothĂ©tiques. Lâempreinte carbone et la consommation Ă©lectrique de services comme ChatGPT, dâores et dĂ©jĂ importantes, risquent de devenir colossales. Ils appellent Ă la mesure face Ă une solution « utile » mais pas « miracle ».
Une meilleure connaissance du climat LâIA est considĂ©rĂ©e comme un outil efficace pour mieux comprendre le changement climatique et rĂ©pondre aux incertitudes qui persistent. Elle est de plus en plus utilisĂ©e dans les prĂ©visions mĂ©tĂ©orologiques, comme sây emploie le Centre europĂ©en pour les prĂ©visions mĂ©tĂ©orologiques Ă moyen terme (ECMWF), et pour les simulations du climat du futur. Google Research a ainsi dĂ©voilĂ©, le 22 juillet, dans la revue britannique Nature, une nouvelle approche, NeuralGCM, mĂ©langeant IA et modĂšles climatiques fondĂ©s sur la physique, afin de simuler la mĂ©tĂ©o et le climat de la Terre jusquâĂ 3 500 fois plus vite que dâautres modĂšles et de maniĂšre autant, voire plus, prĂ©cise sur une majoritĂ© de paramĂštres.
LâIA sert aussi Ă mieux anticiper les Ă©vĂ©nements extrĂȘmes, notamment « les incendies, les avalanches ou la trajectoire et les changements brusques dâintensitĂ© des cyclones », explique Claire Monteleoni, titulaire de la chaire Choose France AI et directrice de recherche Ă lâInstitut national de recherche en sciences et technologies du numĂ©rique (Inria). Dans le cadre du projet de recherche europĂ©en Xaida, le climatologue Pascal Yiou fait, quant Ă lui, appel Ă lâIA pour savoir si ces catastrophes sont dues au changement climatique dâorigine humaine â ce que lâon appelle la science de lâattribution.
Il utilise aussi lâIA pour prĂ©dire la survenue dâĂ©vĂ©nements rares, comme des canicules historiques, afin de mieux prĂ©parer la sociĂ©tĂ©. « Nous avons, par exemple, rĂ©alisĂ© 10 000 simulations de lâĂ©tĂ©Â 2024 pour savoir ce qui pouvait arriver », explique le directeur de recherche au Laboratoire des sciences du climat et de lâenvironnement. Lâexercice a pris une semaine pour former lâIA puis une dizaine de minutes pour produire des rĂ©sultats. Deux ou trois mois auraient Ă©tĂ© nĂ©cessaires avec des modĂšles de climat qui tournent sur des supercalculateurs. « LâIA nous permet de tester davantage dâhypothĂšses et de rĂ©pondre Ă des questions de recherche jusquâĂ prĂ©sent inaccessibles », juge M. Yiou.
Des solutions pour rĂ©duire les Ă©missions de CO2 LâIA commence Ă ĂȘtre utilisĂ©e pour accĂ©lĂ©rer la transition Ă©cologique. « Elle est bien adaptĂ©e, car les problĂ©matiques du climat sont complexes et multifactorielles, donc difficiles Ă gĂ©rer », estime Gilles Babinet, coprĂ©sident du Conseil national du numĂ©rique et auteur de Green IA. Lâintelligence artificielle au service du climat (Odile Jacob, â224 pages, 22,90 euros).
Mme Monteleoni explique collaborer avec EDF « pour mieux comprendre oĂč installer des Ă©oliennes en fonction des modifications des vents liĂ©s au changement climatique ». LâIA peut aider Ă optimiser les rĂ©seaux Ă©lectriques, responsables dâun quart des Ă©missions mondiales de gaz Ă effet de serre, « en sachant prĂ©dire oĂč câest ensoleillĂ© ou venteux dans les jours qui viennent, afin de maximiser la production de renouvelables et moins sâappuyer sur dâautres sources dâĂ©nergie plus sales », poursuit-elle.
Les autres exemples dâusages sont lĂ©gion : observer et inventorier les Ă©missions de millions de sites polluants Ă travers le globe et traquer la dĂ©forestation, dĂ©velopper de nouveaux matĂ©riaux, par exemple de meilleurs composants de batteries, optimiser les systĂšmes de chauffage et de climatisation dans les bĂątiments, amĂ©liorer lâagriculture de prĂ©cision, pour limiter les intrants ou lâirrigation, comme les recense une vaste Ă©tude, publiĂ©e en 2022, par une vingtaine dâuniversitaires et dâexperts de la tech, dont Google.
« Nous voyons lâIA comme une occasion pour le climat », rĂ©sume Adam Elman, responsable du dĂ©veloppement durable pour lâEurope, lâAfrique et le Moyen-Orient chez Google. Parmi ses services, il cite Google Maps, qui, grĂące aux donnĂ©es sur la topologie ou le trafic routier, « propose des itinĂ©raires qui minimisent lâutilisation de carburant ». « Depuis 2021, cela a Ă©vitĂ© 2,9 millions de tonnes de CO2, soit lâĂ©quivalent de 660 000 voitures retirĂ©es de la route par an », assure-t-il. Les thermostats Nest, de Google, qui peuvent contrĂŽler automatiquement le chauffage et la climatisation dâun domicile, auraient, eux, permis dâĂ©conomiser 7 millions de tonnes de CO2, toujours selon lâentreprise. Le groupe a Ă©galement effectuĂ© des tests pour rĂ©duire, grĂące Ă lâIA, les traĂźnĂ©es de condensation des avions, qui aggravent le rĂ©chauffement climatique.
Quel pourrait ĂȘtre lâimpact pour le climat de lâensemble de ces pistes ? Il nâexiste pas de chiffres ayant fait lâobjet dâĂ©tudes approfondies. Les solutions liĂ©es Ă lâIA, si elles Ă©taient mises en Ćuvre largement, pourraient rĂ©duire les Ă©missions de CO2 mondiales de 5 % Ă 10 %, dâici à  2030, assure un rapport du Boston Consulting Group commandĂ© par Google. Mais cette estimation nâest quâune simple extrapolation Ă partir dâun article de 2021 racontant quelques cas de clients du cabinet de conseil. Un rapport de PwC sur quatre secteurs, financĂ© par Microsoft en 2019, avançait, lui, une fourchette de baisse de 1,5 % Ă 4 %, dâici Ă Â 2030. Des chiffres que remet en cause Hugues Ferreboeuf, spĂ©cialiste du numĂ©rique au cercle de rĂ©flexion The Shift Project : « Toutes les approches sĂ©rieuses mettent en avant lâimpossibilitĂ© de gĂ©nĂ©raliser Ă partir de cas dâĂ©tude spĂ©cifiques. »
Une empreinte carbone en pleine expansion Lâenjeu est de taille, car lâIA a dâores et dĂ©jĂ un coĂ»t environnemental important : celles gĂ©nĂ©ratives, capables de crĂ©er des textes, des images ou des vidĂ©os, nĂ©cessitent Ă©normĂ©ment de calcul informatique, lors de la phase dâentraĂźnement mais surtout dâutilisation. Une requĂȘte sur un assistant comme ChatGPT consomme dix fois plus dâĂ©lectricitĂ© quâune recherche sur Google, selon lâAgence internationale de lâĂ©nergie (AIE).
Selon lâorganisation non gouvernementale (ONG) Data For Good, spĂ©cialisĂ©e dans la production de donnĂ©es sur les technologies, 100 millions dâutilisateurs de la derniĂšre version de ChatGPT, avec une conversation par jour, Ă©mettraient autant de CO2 en un an que de 100 000 à 364 000 Français. Or, ce type dâassistants dâIA est en cours de dĂ©ploiement sur le moteur de recherche de Google, les rĂ©seaux sociaux de Meta, les smartphones Apple ou Samsung⊠Les centaines de milliards dâeuros investis dans les centres de donnĂ©es par les gĂ©ants du numĂ©rique, en grande partie pour rĂ©pondre aux besoins de lâIA, ont dâores et dĂ©jĂ fait bondir leurs Ă©missions de CO2, en raison de la construction des bĂątiments et de la fabrication des processeurs : en 2023, + 30 % pour Microsoft et + 13 % pour Google (+ 50 % depuis 2019).
Ce dĂ©crochage liĂ© Ă lâIA remet-il en cause lâobjectif de « zĂ©ro carbone en 2030 » fixĂ© par Microsoft ou Google ? « Nous sommes trĂšs engagĂ©s dans la poursuite de cet objectif », assure M. Elman, de Google, tout en soulignant que ce but est « trĂšs ambitieux et difficile Ă atteindre ». Les gĂ©ants du numĂ©rique misent sur leurs achats dâĂ©nergies renouvelables et leurs efforts dâefficacitĂ© Ă©nergĂ©tique pour y parvenir.
« Nous pensons que les bĂ©nĂ©fices de lâIA pour le climat vont significativement dĂ©passer les aspects nĂ©gatifs », assure surtout M. Elman, de Google, comme les dirigeants de Microsoft. LâIA ne serait responsable que dâenviron 0,01 % des Ă©missions mondiales, selon un article cosignĂ© par des experts de Microsoft, qui ont appuyĂ© leur calcul sur la consommation Ă©lectrique des processeurs rĂ©servĂ©s Ă lâIA en 2023.
Ces estimations sont contestables, rĂ©torque M. Ferreboeuf, du Shift Project : « Dâici Ă trois ans, la part de lâIA va passer de 8 % Ă 45 % dans la consommation Ă©lectrique des centres de donnĂ©es, qui va doubler », explique-t-il, citant des chiffres du cabinet SemiAnalysis. En 2026, lâIA pourrait donc reprĂ©senter environ 0,9 % des Ă©missions mondiales et les centres de donnĂ©es environ 2 % [contre 0,6 % en 2020], selon lâAIE, estime-t-il. « De plus, le raisonnement en pourcentage nâest pas pertinent, insiste lâexpert. Ce quâil faut, câest savoir si les Ă©missions absolues baissent de 5 % Ă 7 % par an, comme le prĂ©voit lâaccord de Paris. »
« Câest trĂšs dur dâavoir un dĂ©bat sur le bilan de lâIA » en raison du « manque de chiffres Ă©tayĂ©s », dĂ©plore Sasha Luccioni, spĂ©cialiste de la consommation Ă©lectrique Ă la start-up dâIA Hugging Face. Elle pointe de plus le risque dâun « effet rebond » qui contrebalance les gains dâefficacitĂ© Ă©nergĂ©tique en faisant augmenter les usages. Et note quâil faudrait aussi intĂ©grer les activitĂ©s carbonĂ©es que lâIA favorise, comme lâextraction pĂ©troliĂšre : TotalEnergies a nouĂ© un partenariat avec Google et Exxon Mobil avec MicrosoftâŠ
Une consommation Ă©lectrique croissante Au-delĂ des Ă©missions de CO2 des centres de donnĂ©es, leur consommation Ă©lectrique croissante suscite des inquiĂ©tudes : elle pourrait plus que doubler, dâici Ă Â 2026, et passer de 1,7 % Ă entre 2 % et 3,5 % de la demande mondiale, selon les estimations de lâAIE, qui y inclut les cryptomonnaies. Outre des problĂšmes liĂ©s Ă lâeau utilisĂ©e pour refroidir les processeurs, cette expansion fait craindre des pĂ©nuries locales dâĂ©lectricitĂ© ou des conflits dâusages, par exemple avec les voitures Ă©lectriques.
De plus, pointe M. Ferreboeuf, il y a un risque dâaccaparement des ressources limitĂ©es en Ă©nergies renouvelables : Amazon, Meta, Google et Microsoft ont, Ă eux seuls, achetĂ© 29 % des nouveaux contrats dâĂ©olien et de solaire dans le monde, en 2023, selon Bloomberg.
Sur les perspectives Ă long terme, certains apĂŽtres de lâIA assument une explosion des besoins. « LâIA nĂ©cessitera de produire le double de lâĂ©lectricitĂ© disponible dans le pays, vous imaginez ? », vient de prĂ©venir le candidat Ă la prĂ©sidentielle amĂ©ricaine Donald Trump. « Il nây a pas moyen [de couvrir les besoins Ă©nergĂ©tiques de lâIA] sans une avancĂ©e scientifique », avait dĂ©jĂ prophĂ©tisĂ©, en janvier, Sam Altman, le fondateur dâOpenAI, espĂ©rant des percĂ©es dans la fusion nuclĂ©aire, vue comme une « énergie propre et illimitĂ©e ».
Vers une autre IA ? « LâIA gĂ©nĂ©rative incarne le technosolutionnisme, ou le mythe de la technologie qui va nous sauver », dĂ©plore Lou Welgryn, coprĂ©sidente de Data For Good. PrĂ©senter lâIA comme une solution Ă la crise environnementale risquerait de dissuader la sociĂ©tĂ© dâagir et dâaller vers davantage de sobriĂ©tĂ©. Lâargument servirait aussi Ă verdir lâimage dâune technologie qui, pourtant, « met sous stĂ©roĂŻdes notre Ă©conomie actuelle, trĂšs carbonĂ©e » et favorise la croissance, la publicitĂ© et la surconsommation, regrette-t-elle.
Lâurgence serait de questionner les usages de lâIA, notamment gĂ©nĂ©rative. Et mĂȘme dây renoncer dans certains cas. Le rĂ©fĂ©rentiel publiĂ© fin juin par lâorganisme de certification Afnor invite ainsi Ă prĂ©fĂ©rer, si possible, « une autre solution moins consommatrice pour rĂ©pondre au mĂȘme objectif ». Et Ă privilĂ©gier une « IA frugale ». Le principe est lĂ de recourir Ă des modĂšles dâIA moins puissants ou moins gĂ©nĂ©ralistes pour traiter les requĂȘtes les plus simples ou des usages plus spĂ©cifiques.
« Entre le technosolutionnisme et la dĂ©croissance, il y a une troisiĂšme voie possible », pense M. Babinet. Selon lui, il faut encourager les usages utiles de lâIA, qui, souvent, ne nĂ©cessitent pas dâIA gĂ©nĂ©rative, et « dĂ©courager » les usages futiles et gourmands en calcul, comme la gĂ©nĂ©ration dâimages sur les rĂ©seaux sociaux. « Il faut donc faire payer le vrai prix de lâenvironnement », poursuit-il, proposant dâintĂ©grer les services numĂ©riques comme lâIA dans le mĂ©canisme dâajustement carbone aux frontiĂšres par lequel lâUE va taxer des produits en fonction de leurs Ă©missions de CO2.
Sasha Luccioni ou FrĂ©dĂ©ric Bordage, de lâONG Green IT, souhaitent, eux, la crĂ©ation dâune sorte « dâĂ©coscore » qui, Ă la maniĂšre du Nutri-Score pour les aliments, ferait la transparence sur les coĂ»ts environnementaux des modĂšles dâIA, afin dâorienter les usages. Dans cet esprit, lâAfnor a Ă©noncĂ© des mĂ©thodologies de calcul pour mesurer lâimpact environnemental de lâIA, afin de communiquer « avec des allĂ©gations justes et vĂ©rifiables ». Et « sans greenwashing », prĂ©cise le communiquĂ©.
Audrey Garric et Alexandre Piquard
Je comprends la figure de style, elle signifie quâon part de la position âje sais pas comment ça marcheâ. Comme je le dis, la barre de dĂ©part est basse.
Pour le reste, je vous laisse choisir mon Ă©tiquette, jâexplique mes positions, je dĂ©taille mes calculs, si câest devenu techo-solutioniste de penser quâune tech puisse amĂ©liorer le monde comme des milliers lâont fait avant elle et ce dâautant plus si elle est open-source, je prends cette Ă©tiquette avec joie. Je trouve juste dommage quâentre technophobe et technosolutionniste, il nây ait aucun espace disponible.
Jâinterviens dans le fil maintenant, merci pour la qualitĂ© de tes interventions. Personnellement jâavais lâimpression que tu avais bien compris la figure de style.
JâespĂšre quâil en reste, mais bon, chacun utilise ses propres catĂ©gories
Oui, donc câest ce que je dis, tu laisses complĂštement de cĂŽtĂ© le fait que le recours Ă lâIA dans tout et nâimporte quoi est une forme dâincantation gĂ©nĂ©rale. Donc on ne comprend pas la figure de style de la mĂȘme façon. Et tu fais exactement pareil dâailleurs, en tâenfermant toi-mĂȘme dans des promesses dâamĂ©liorer radicalement le monde, la dĂ©mocratie ou encore de nous libĂ©rer du travail (on attend depuis un siĂšcle que le progrĂšs mĂ©canique le fasse, mais bizarrement câest pas arrivĂ© exactement comme on le pensaitâŠ).
Et voila, maintenant ce sont les gens qui te critiquent qui sont des rĂ©ducteurs binaires⊠Si tu ne veux pas ĂȘtre rĂ©duit Ă un de ces deux extrĂȘmes, câest simple, ne fait pas de promesses de sauver le monde avec lâIA (voir aussi tes anciens posts et AMA). Pour ma part je pense quâil y a un entre deux, entre technophobe et technosolutionniste, mais je ne te classe pas dedans. Et ton refus du terme âgourmand en Ă©nergieâ pour le processus de dĂ©veloppement dâIA, juste sur la base que ça consomme beaucoup seulement au dĂ©part et moins que dâautres, est un bon exemple de ton biais un peu trop Ă©vident pour moi.
AprĂšs chacun ses dĂ©finitions, mais tu as quand mĂȘme une sacrĂ© mauvaise foi par moment.
Sur ce point précis, il y a répondu dans un autre commentaire
https://jlai.lu/comment/8922647
Jâai pourtant lâimpression de lutter directement contre ça en demandant quâon ait une comprĂ©hension plus profonde et une vue plus nuancĂ©es des problĂšmes et des avantages de ces techs. Câest en refusant la complexitĂ© dâun sujet quâon peut lâutiliser de façon incantatoire. Rentre dans les dĂ©tails et la manipulation avec des formules simplistes devient plus difficile.
Alors dâaccord, cet article a le mĂ©rite de passer de âcâest pas magique, câest des infrastructuresâ, ce qui est sĂ»rement nĂ©cessaire pour certains, mais je trouve quâon est aussi en droit de demander Ă ce que lâanalyse ne sâarrĂȘte pas Ă cette Ă©tape qui reste quand mĂȘme trĂšs simpliste, mĂȘme si moins simpliste que ce quâelle dĂ©construit.
Je ne demande quâĂ dĂ©tailler ces promesses, je le fais un peu lĂ .
Et note quâil nây a pas que des promesses en la matiĂšre. De nombreuses amĂ©liorations radicales ont Ă©tĂ© amenĂ©es par le deep learning ces 10 derniĂšres annĂ©es: on a rĂ©solu le problĂšme de la traduction automatique. De la transcription automatique. Des non-programmeurs peuvent gĂ©nĂ©rer des programmes simples juste en le demandant. Ces technos boostent Ă©galement la recherche de diffĂ©rentes façons. La capacitĂ© de gĂ©nĂ©rer des programmes simples accĂ©lĂšre grandement lâanalyse de donnĂ©es. La gĂ©nĂ©ration de texte (bien utilisĂ©e, relue par des humains) accĂ©lĂšre la gĂ©nĂ©ration de publis et la recherche documentaire. On a rĂ©solu le problĂšme de repliement des protĂ©ines, qui a lui seul est une Ă©norme avancĂ©e qui aurait fait la une de plein de journaux scientifiques pendant des mois si ce nâĂ©tait pas une des nombreuses avancĂ©es du machine learning. On dĂ©code le langage des baleines, on amĂ©liore les simulation de plasmas de fusion, on dĂ©couvre des planĂšte grĂące Ă ces techniques. Je mâarrĂȘte lĂ , mais les avancĂ©es sont rĂ©elles.
DĂ©mocratie: LĂ ce nâest encore quâune promesse, et en fait, mĂȘme pas une promesse, un espoir qui demande Ă ce quâon sâempare collectivement de ces techs au lieu de les laisser entre des mains capitalistes et autoritaires. Des agents basĂ©s sur LLM ont la capacitĂ© de digĂ©rer beaucoup de donnĂ©es lĂ©gales, Ă©conomiques, politiques et dâagir comme des reprĂ©sentants fidĂšles, incorruptibles, honnĂȘtes et transparents des citoyens. Fais toi une discussioon dâune heure avec un tel agent, dĂ©taillant tes opinions sur les diffĂ©rents sujets politiques et laisse le ensuite te reprĂ©senter, trouver les compromis acceptables, les positions de vote sur toutes les questions locales, nationales ou autres et je pense en effet que la dĂ©mocratie changera de tĂȘte.
LibĂ©rer du travail: Câest pas une hypothĂšse et câest pas une question technique, câest une critique faite Ă lââIAâ aujourdâhui et une constatation faite par de nombreux journalistes (jâavoue que je suis pas allĂ© la vĂ©rifier personnellement, mais je la trouve crĂ©dible): lâIA dĂ©truit des emplois. Autrement dit, plein de boites se rendent compte quâelles peuvent produire la mĂȘme chose avec moins dâhumains.
LĂ pour le coup je trouve ça un peu rude de dire que jâai une position technosolutioniste sur la question, tant je dis et rĂ©pĂšte que câest une question politique et culturelle de passer de la vision âdestruction dâemploiâ Ă âtransition vers une sociĂ©tĂ© post-travailâ. La sociĂ©tĂ© post-travail, Ă mon avis, elle Ă©tait faisable avec la techno des annĂ©es 90. Elle est dâautant plus faisable aujourdâhui. Alors oui, je pense que les avancĂ©es technologiques rendent cette Ă©volution plus Ă©vidente, plus inĂ©vitable, et la marche moins haute, mais comme on dit, on fait pas boire un Ăąne qui nâa pas soif, la question est avant tout culturelle.
Le temps de vie passĂ© Ă travailler baisse rĂ©guliĂšrement depuis la rĂ©volution industrielle pourtant. Et le travail purement physique, purement mĂ©canique, oĂč seule la force physique est nĂ©cessaire Ă une tĂąche, a quasimment complĂštemetn disparu.
Si tu avais Ă©coutĂ© dâautres personnes que les âincantateursâ, des gens avec une analyse un peu plus dĂ©taillĂ©e de la baisse du travail par la mĂ©canisation, tu aurais constatĂ© quâils ne parlaient pas dâune sortie du travail mais dâune migration vers le tertiaire, cible de lâautomatisation actuelle. Une fois les 3 secteurs automatisĂ©s par contre, plus de migration possible, on sort du travail. Si on le veut. Si on rĂ©siste ĂĄ la tentation de crĂ©er des bullshit jobs par peur du changement.
Je suis optimiste et utopiste, je pensais que ces Ă©tiquettes lĂ suffisaient, mais si vous trouvez raisonnable de me dire techno-solutionniste parce que je trouve que certains problĂšmes ont des solutions techniques, câest vous qui voyez, mais venez pas gueuler quand perso jâapplique ma dĂ©finition de la technophobie qui moi me semble raisonnable: le fait dâadopter une position critique de la tech avant de chercher Ă la comprendre.
Y a plein de critiques lĂ©gitimes des LLMs, de lâIA en gĂ©nĂ©ral, dont beaucoup viennent des chercheurs dans le domaine. Celle lĂ , elle me dĂ©range pas et le dĂ©bat est non seulemet lĂ©gitime mais super important! Jâaimerais que la population gĂ©nĂ©rale y participe plus, câest dangereux quâelle soit confinĂ©e au cercle des chercheurs et arbitrĂ©e par quelques CEOs. Mais les critiques faits sur des problĂšmes imaginaires je les mets pas dans la mĂȘme catĂ©gorie en effet.
Le refus de parler en Wh plutĂŽt quâen terme vagues de âgourmandâ, âbeaucoupâ, âbeaucoup plusâ, âbeaucoup tropâ me parait ĂȘtre de plus mauvaise foi.
Voici une affirmation claire, falsifiable que je vous invite Ă contredire: lâentrainement de modĂšles de langages tel que fait aujourdâhui, avec les datacenters actuels, aurait un impact nul sur le climat dans une sociĂ©tĂ© qui a fait sa transition Ă©nergĂ©tique.
Voila exactement le genre de croyance qui dĂ©finit ce que jâappelle du technosolutionnisme. Chacun se fera un avis sur cette promesse, moi je constate surtout que cette façon dâanalyser la rĂ©alitĂ© te donne des rĂ©sultats totalement en dĂ©calage avec ce que tu appelles les âressentisâ quand ça te fait dire, par exemple, que le mandat de Hollande a rĂ©duit les inĂ©galitĂ©s malgrĂ© sa loi travail qui a dĂ©truit le code du travail. Mais comme tâes ingĂ© bien payĂ©, ton âagent LLMâ peut te raconter que la vie sâamĂ©liore sur la base dâun tableau INSEE, et ça te convientâŠ
Ăa se voit que câest pas toi qui fait la mise en rayon Ă Lidl et le mĂ©nage dans les bureaux.
Haha, oui, jâappelle âressentisâ les choses que les gens pensent ĂȘtre vrai instinctivement (comme la hausse de lâinsĂ©curitĂ©) et âfaitsâ les choses mesurĂ©es objectivement. Câest la base de la science ça.
Ăa se voit que câest pas toi qui a eu Ă dĂ©charger Ă la main des camions remplis de sacs de 50 kg de ciment. Câest pas moi non plus hein. Câest mon grand pĂšre, qui se plaignait de la facilitĂ© du travail âouvrierâ quand il visitait un atelier oĂč on utilise un transpalette dĂ©s quâil faut dĂ©charger quelque chose.
Le travail reste physique, mais ce nâest plus un travail en force, qui a Ă©tĂ© remplacĂ©e par la force mĂ©canique.
Mais on a dĂ©jĂ eu cette conversation, on va pas la refaireâŠ