La tragédie de l'industrie de la défense et de l'informatique : la perte du savoir, un avenir prometteur ?

Mesdames et messieurs, on entend dire que l’industrie manufacturière occidentale est en déclin progressif, mais que les secteurs de l’armement et de l’informatique parviennent encore à sauver les apparences. Or, contre toute attente, ces deux « pans de toile » ne brillent plus de mille feux. L’article explique que le problème fondamental réside dans le manque de transmission du savoir-faire technique : plus personne ne sait fabriquer quoi que ce soit, ni comment transmettre ce savoir. Les conséquences néfastes d’une optimisation excessive ont fait de l’industrie de l’armement américaine une véritable risée. Après la guerre froide, les États-Unis ont bénéficié d’un dividende de la paix sans précédent, ce qui a incité les géants de l’armement à réduire leurs effectifs et à fusionner pour former cinq grands groupes. Les effectifs sont passés de 3,2 millions à 1,1 million : en réduisant les effectifs et en rationalisant l’administration, elles ont cherché à minimiser les coûts. Mais ce processus a complètement détruit les savoir-faire traditionnels. En cas de guerre, les entreprises du secteur de la défense ne pourraient que se réorganiser à la hâte, au point que même les ogives de missiles devraient être vissées à la main par des maîtres artisans septuagénaires. L’exemple le plus emblématique est celui de Raytheon : les commandes passées il y a quatre ans ne pourront être livrées qu’à partir du 30 juin, car après près de vingt ans d’arrêt de production, les usines ont disparu, tout comme les plans. Il n’y a donc d’autre solution que de faire appel à d’anciens artisans pour former les jeunes, à partir de plans datant d’il y a quarante ans. Et ce n’est pas tout : les missiles antichars Javelin, les obus de 155 millimètres et l’explosif TNT ne résisteraient pas à l’usure du champ de bataille. Il en va de même en Europe : alors qu’elle s’était engagée à fournir un million d’obus à l’Ukraine en un an, seule la moitié a été livrée dans les délais, le reste n’ayant été rassemblé qu’au bout de neuf mois. On constate ainsi que les industries de défense européennes et américaines souffrent toutes deux d’une petite échelle de production et de nombreux goulots d’étranglement ; l’ensemble du système n’a jamais pris en compte de marge de sécurité, et la faiblesse chronique de la demande a privé le marché de signaux de demande, ce qui a conduit à une optimisation de la chaîne d’approvisionnement visant uniquement à maintenir une capacité de production minimale. La reprise de la production en série passera inévitablement par une longue période de redémarrage progressif. Mais ce n’est pas le pire : le plus redoutable, ce sont les problèmes humains — personne ne sait plus comment fabriquer ces armes. C’est ce qu’on appelle des dysfonctionnements chroniques : le personnel ne connaît plus son métier. Ce n’est pas la première fois que les États-Unis prennent conscience de ce problème ; ils avaient déjà rencontré des difficultés similaires dès 2000, lors de la modernisation de leur arsenal nucléaire. En 2001, les États-Unis ont publié une nouvelle étude indiquant que, pour prolonger la durée de vie des ogives nucléaires, il fallait remplacer un matériau secret appelé « Fogbank ». La production de ce matériau avait cessé dès 1989, et les anciens employés avaient tous quitté l’entreprise. Les États-Unis ont passé cinq ans à réapprendre le métier ; une fois le produit fabriqué, ils ont constaté qu’il fonctionnait, mais avaient le sentiment que quelque chose clochait : il s’avérait qu’une certaine impureté n’avait pas été éliminée dans l’ancien procédé. Or, même les anciens n’avaient pas compris de quoi il s’agissait exactement. Les gens ont une dépendance inconsciente vis-à-vis des procédés d’origine ; cette connaissance n’avait même pas encore été formalisée qu’elle avait déjà disparu. Mais ce n’est pas le plus grave : l’armée américaine et le secteur des logiciels ont tous deux pris conscience que l’optimisation excessive peut entraîner une perte de savoir-faire. La RAND Corporation a constaté que la période d’apprentissage dans les entreprises du secteur de la défense dure de deux à quatre ans, et que celle nécessaire pour atteindre le niveau de responsable s’étend de cinq à huit ans. La conception de sous-marins nécessite dix ans d’expérience après l’obtention d’un doctorat. Il en va de même dans le secteur des logiciels : un programmeur débutant met entre trois et cinq ans pour devenir un ingénieur logiciel confirmé, entre cinq et huit ans pour accéder au poste d’ingénieur senior, et plus de dix ans pour devenir chef de projet ou architecte. Les entreprises ne peuvent pas prendre de raccourcis : une optimisation aveugle risque fort d’entraîner une pénurie de talents. Depuis l’année dernière, Salesforce ne recrute plus d’ingénieurs logiciels, et les inscriptions dans les départements d’informatique de 62 % des universités américaines sont en baisse. Dans de nombreuses entreprises de logiciels, le rôle des humains se limite à vérifier le code écrit par des machines. La solution proposée par les dirigeants consiste à faire vérifier les machines par d’autres machines, sans aucune intervention humaine, en s’appuyant entièrement sur l’intelligence artificielle. Cela entraîne une dépendance croissante vis-à-vis de l’IA et empêche de remettre en question les erreurs commises avec assurance par les machines. METR a mené une expérience qui a révélé que l’utilisation d’outils d’IA par des développeurs expérimentés dans le cadre de tâches open source réelles entraînait en réalité une baisse de 19 % de leur efficacité, alors que l’on s’attendait à un gain de 24 % : un écart de 43 points de pourcentage. Les humains ont appris à s’auto-tromper : même lorsqu’ils constatent que les résultats ne sont pas à la hauteur des attentes, ils continuent de croire que l’IA leur a permis de gagner 20 % en efficacité. Une fois les outils d’IA adoptés, il est difficile de s’en passer. Les ingénieurs débutants se contentent de guider l’IA ; ils ne sont même pas capables de remettre en question sa capacité à modifier le code. Faute d’une compréhension globale du système et du code source, ils ne parviennent pas à accumuler un savoir-faire implicite et ne pourront jamais, dans dix ans, devenir des ingénieurs confirmés. Alors, l’avenir reposera-t-il entièrement sur l’IA ? Peut-être, mais n’oublions pas que les armuriers pensaient autrefois de la même manière, convaincus que le développement pacifique serait toujours à l’ordre du jour. La réalité s’est avérée bien différente. L’IA progressera peut-être sans cesse et deviendra extrêmement intelligente, mais la question de la transmission du savoir ne se résoudra pas facilement.