(Avec, en fin de manifeste, une grille individuelle gratuite pour diagnostiquer sa maturit\u00e9 face \u00e0 l\u2019IA et progresser vers un usage plus critique, plus responsable et plus humain)<\/p>\n\n\n\n
Par Dr. Tawhid CHTIOUI<\/a><\/strong>, Pr\u00e9sident fondateur d\u2019aivancity School of AI & Data for Business & Society<\/a> ; s\u00e9lectionn\u00e9 parmi les 25 personnalit\u00e9s mondiales les plus influentes dans le domaine de l\u2019IA et des donn\u00e9es par Keyrus (Janvier 2025).<\/p>\n\n\n\n L\u2019autre soir, j\u2019ai v\u00e9cu un moment particulier, de ces moments minuscules qui semblent d\u2019abord appartenir \u00e0 la vie domestique, mais qui r\u00e9v\u00e8lent soudain une transformation beaucoup plus profonde de notre rapport au savoir.<\/p>\n\n\n\n Mon fils pr\u00e9parait un devoir. Je me suis approch\u00e9 avec cette assurance tranquille des parents qui croient encore que leur simple pr\u00e9sence peut \u00e9clairer une question, d\u00e9bloquer une difficult\u00e9 ou sauver une copie. Je lui ai demand\u00e9, avec toute la dignit\u00e9 paternelle disponible \u00e0 cette heure-l\u00e0 : \u00ab Tu veux que je t\u2019aide ?<\/em> \u00bb<\/p>\n\n\n\n Il a lev\u00e9 les yeux vers moi, puis m\u2019a r\u00e9pondu tr\u00e8s simplement : \u00ab Non papa, c\u2019est bon. J\u2019ai d\u00e9j\u00e0 demand\u00e9 \u00e0 ChatGPT.<\/em> \u00bb<\/p>\n\n\n\n J\u2019aurais pu sourire et laisser passer. Mais j\u2019ai tent\u00e9, par r\u00e9flexe, de sauver ce qui restait de mon autorit\u00e9 \u00e9ducative. Je lui ai donc demand\u00e9 : \u00ab Et alors, il t\u2019a dit quoi ?<\/em> \u00bb Sa r\u00e9ponse fut presque sans cruaut\u00e9, ce qui la rendit plus efficace encore : \u00ab Il m\u2019a expliqu\u00e9 mieux que toi la derni\u00e8re fois.<\/em> \u00bb<\/p>\n\n\n\n \u00c0 cet instant, il aurait \u00e9t\u00e9 commode de ranger cette sc\u00e8ne dans le grand mus\u00e9e familial des petites insolences d\u2019enfants. Pourtant, quelque chose r\u00e9sistait. Cette remarque n\u2019\u00e9tait pas seulement une anecdote amusante. Elle condensait, dans la simplicit\u00e9 d\u2019une sc\u00e8ne ordinaire, une bascule anthropologique.<\/p>\n\n\n\n Si un enfant peut penser sinc\u00e8rement qu\u2019une machine explique mieux qu\u2019un parent, qu\u2019elle clarifie mieux, qu\u2019elle reformule plus patiemment et qu\u2019elle r\u00e9pond plus efficacement, alors le sujet n\u2019est plus seulement technique. Il n\u2019est m\u00eame plus seulement p\u00e9dagogique. Il touche \u00e0 notre d\u00e9finition m\u00eame de l\u2019intelligence.<\/p>\n\n\n\n Depuis des si\u00e8cles, nous avons plac\u00e9 l\u2019intelligence sur un pi\u00e9destal particulier. Nous avons admir\u00e9 celui qui savait r\u00e9pondre, celui qui r\u00e9pondait vite, celui qui trouvait la bonne solution avant les autres, celui qui calculait sans h\u00e9siter, m\u00e9morisait sans faiblir et argumentait sans trembler. Nos \u00e9coles ont largement \u00e9pous\u00e9 cette vision, nos concours l\u2019ont sanctuaris\u00e9e, nos examens l\u2019ont chronom\u00e9tr\u00e9e, nos entreprises l\u2019ont r\u00e9compens\u00e9e. Une grande partie de nos syst\u00e8mes sociaux s\u2019est construite autour d\u2019une \u00e9quation implicite : \u00eatre intelligent, ce serait produire la bonne r\u00e9ponse, au bon moment, plus vite ou mieux que les autres.<\/p>\n\n\n\n Cette id\u00e9e n\u2019\u00e9tait pas absurde. Elle a m\u00eame eu sa grandeur. Elle a form\u00e9 des g\u00e9n\u00e9rations de m\u00e9decins, d\u2019ing\u00e9nieurs, d\u2019enseignants, de chercheurs, de dirigeants et de b\u00e2tisseurs. Elle a permis de structurer les savoirs, de s\u00e9lectionner les talents, d\u2019organiser la transmission et de donner de la valeur \u00e0 l\u2019effort, \u00e0 la m\u00e9moire, \u00e0 la rigueur et \u00e0 la d\u00e9monstration, mais elle devient aujourd\u2019hui insuffisante.<\/p>\n\n\n\n Une intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rative sait d\u00e9sormais accomplir une partie significative de ces t\u00e2ches. Elle r\u00e9dige, r\u00e9sume, traduit, compare, corrige, code, simule, propose des plans, explore des hypoth\u00e8ses et reformule des raisonnements. Elle peut expliquer une notion difficile dans plusieurs styles diff\u00e9rents, recommencer sans impatience, reformuler sans fatigue, adapter son niveau sans se vexer et ne jamais laisser entendre, comme nous le faisons parfois malgr\u00e9 nous, que la question aurait d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 pos\u00e9e de trop nombreuses fois.<\/p>\n\n\n\n C\u2019est pr\u00e9cis\u00e9ment cela qui nous trouble. L\u2019IA ne nous impressionne pas seulement parce qu\u2019elle calcule vite ou parce qu\u2019elle produit beaucoup. Elle nous d\u00e9stabilise parce qu\u2019elle s\u2019approche de gestes que nous pensions profond\u00e9ment humains : expliquer, \u00e9crire, conseiller, dialoguer, accompagner. Elle ne se contente plus d\u2019automatiser des op\u00e9rations p\u00e9riph\u00e9riques. Elle entre dans la zone sensible de la parole, du raisonnement et de la transmission.<\/p>\n\n\n\n Alan Turing avait pos\u00e9, d\u00e8s 1950, une question devenue fondatrice : une machine peut-elle imiter l\u2019intelligence au point que nous ne sachions plus distinguer son comportement de celui d\u2019un humain ? Longtemps, cette question fut r\u00e9serv\u00e9e aux laboratoires, aux philosophes et aux informaticiens. Elle entre d\u00e9sormais dans nos salons, nos salles de classe, nos bureaux et nos t\u00e9l\u00e9phones. Elle surgit quand un enfant pr\u00e9f\u00e8re demander \u00e0 ChatGPT plut\u00f4t qu\u2019\u00e0 son p\u00e8re.<\/p>\n\n\n\n Le vrai choc, pourtant, n\u2019est pas que la machine donne des r\u00e9ponses. Le vrai choc est que nous ayons si longtemps r\u00e9duit l\u2019intelligence \u00e0 cette capacit\u00e9-l\u00e0.<\/p>\n\n\n\n Si l\u2019intelligence n\u2019\u00e9tait que la rapidit\u00e9 d\u2019acc\u00e8s \u00e0 une bonne r\u00e9ponse, alors il faudrait l\u2019admettre avec brutalit\u00e9 : nous serions d\u00e9j\u00e0 d\u00e9pass\u00e9s. Une IA peut lire plus vite que nous, synth\u00e9tiser plus vite que nous, comparer plus vite que nous, produire plus vite que nous et explorer en quelques secondes des options que nous mettrions des heures \u00e0 formuler. Mais cette conclusion serait trop courte, parce qu\u2019elle confondrait la performance cognitive avec l\u2019intelligence humaine, la production d\u2019une r\u00e9ponse avec l\u2019acte de penser, l\u2019efficacit\u00e9 avec la compr\u00e9hension, la vitesse avec la profondeur.<\/p>\n\n\n\n Herbert Simon, prix Nobel d\u2019\u00e9conomie, avait montr\u00e9 que notre rationalit\u00e9 n\u2019est jamais absolue. Elle est limit\u00e9e, situ\u00e9e, contrainte par le temps, l\u2019information disponible, les contextes et les finalit\u00e9s. Daniel Kahneman et Amos Tversky, deux figures majeures de la psychologie cognitive et de l\u2019\u00e9conomie comportementale, ont, quant \u00e0 eux, r\u00e9v\u00e9l\u00e9 \u00e0 quel point nos jugements sont travers\u00e9s par des biais, des raccourcis et des intuitions parfois trompeuses. Autrement dit, l\u2019intelligence humaine n\u2019a jamais \u00e9t\u00e9 une pure machine \u00e0 produire des r\u00e9ponses exactes. Elle a toujours \u00e9t\u00e9 une mani\u00e8re de d\u00e9cider dans l\u2019incertitude, avec des informations incompl\u00e8tes, des \u00e9motions, des valeurs, des responsabilit\u00e9s et des cons\u00e9quences.<\/p>\n\n\n\n C\u2019est l\u00e0 que l\u2019IA nous force \u00e0 un d\u00e9placement d\u00e9cisif. Elle ne signe pas la fin de l\u2019intelligence humaine. Elle signe la fin d\u2019une d\u00e9finition trop pauvre de l\u2019intelligence.<\/p>\n\n\n\n Nous ne sommes pas d\u00e9pass\u00e9s par l\u2019IA ; nous sommes d\u00e9pass\u00e9s par notre ancienne mani\u00e8re de d\u00e9finir ce que veut dire \u00eatre intelligent.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n La nuance est capitale. Si nous continuons \u00e0 mesurer l\u2019intelligence humaine avec les crit\u00e8res m\u00eames sur lesquels les machines deviennent imbattables, nous organiserons notre propre d\u00e9classement symbolique. Nous fabriquerons des g\u00e9n\u00e9rations qui se vivront comme des versions lentes, fragiles et imparfaites de syst\u00e8mes artificiels. Nous demanderons \u00e0 l\u2019humain de rivaliser avec la machine sur le terrain choisi par la machine. Ce serait une erreur historique.<\/p>\n\n\n\n Un \u00eatre humain n\u2019est pas une IA plus lente.<\/p>\n\n\n\n Il n\u2019est pas un processeur biologique auquel on aurait ajout\u00e9 des \u00e9motions, de la fatigue et quelques h\u00e9sitations. Il n\u2019est pas une machine imparfaite qui aurait le d\u00e9faut de douter, d\u2019oublier, d\u2019aimer, de craindre et de se tromper. Il est autre chose. Et c\u2019est pr\u00e9cis\u00e9ment cette autre chose qu\u2019il faut aujourd\u2019hui nommer.<\/p>\n\n\n\n Car l\u2019IA nous oblige \u00e0 poser une question que nous aurions d\u00fb poser depuis longtemps : qu\u2019est-ce que l\u2019intelligence lorsque la r\u00e9ponse n\u2019est plus rare ? Dans un monde o\u00f9 la r\u00e9ponse devient abondante, instantan\u00e9e et parfois brillante, peut-on encore d\u00e9finir l\u2019intelligence comme la seule capacit\u00e9 \u00e0 r\u00e9pondre ?<\/p>\n\n\n\n C\u2019est ici que commence le v\u00e9ritable d\u00e9bat. Non pas : que peut faire l\u2019IA ? Mais plut\u00f4t : que r\u00e9v\u00e8le-t-elle de notre propre mani\u00e8re de penser, d\u2019apprendre, de travailler et de d\u00e9cider ?<\/p>\n\n\n\n Si les machines savent produire des r\u00e9ponses, que devra encore former l\u2019\u00e9cole ? Si elles peuvent r\u00e9diger, analyser, comparer et recommander, que devra encore valoriser le monde professionnel ? Si elles entrent dans nos choix, nos m\u00e9tiers, nos institutions et nos vies ordinaires, quelle nouvelle fracture risquons-nous de voir appara\u00eetre ?<\/p>\n\n\n\n C\u2019est ce chemin que je propose d\u2019explorer : non pas l\u2019IA contre l\u2019humain, mais l\u2019IA comme r\u00e9v\u00e9lateur d\u2019une question plus profonde, plus ancienne et plus d\u00e9cisive : que voulons-nous d\u00e9sormais appeler intelligence ?<\/p>\n\n\n\n La premi\u00e8re dimension de cette intelligence \u00e0 refonder est sans doute la plus ancienne, mais aussi la plus n\u00e9glig\u00e9e : l\u2019art de poser les bonnes questions.<\/p>\n\n\n\n Nous vivons encore avec l\u2019id\u00e9e que la question serait seulement une \u00e9tape vers la r\u00e9ponse, une sorte de manque provisoire destin\u00e9 \u00e0 dispara\u00eetre d\u00e8s que le savoir arrive. Or, dans un monde satur\u00e9 de r\u00e9ponses, la question devient un acte d\u00e9cisif. Elle n\u2019est plus le signe d\u2019une ignorance. Elle devient la premi\u00e8re forme du jugement.<\/p>\n\n\n\n L\u2019IA r\u00e9pond. L\u2019humain interroge.<\/p>\n\n\n\n Cette formule para\u00eet simple, mais elle dit une r\u00e9volution. Poser une question, ce n\u2019est pas seulement demander une information, c\u2019est choisir un angle, d\u00e9cider ce qui m\u00e9rite d\u2019\u00eatre regard\u00e9, distinguer le sympt\u00f4me du probl\u00e8me, l\u2019urgence de l\u2019essentiel, la curiosit\u00e9 superficielle de la recherche v\u00e9ritable.<\/p>\n\n\n\n Un \u00e9tudiant qui demande \u00e0 une IA de \u201cfaire un expos\u00e9 sur le climat\u201d n\u2019engage pas le m\u00eame effort intellectuel que celui qui demande : \u201cComment expliquer que les soci\u00e9t\u00e9s connaissent les risques climatiques depuis des d\u00e9cennies tout en continuant \u00e0 retarder les d\u00e9cisions collectives ?\u201d Dans le premier cas, la machine produira un contenu. Dans le second, elle sera entra\u00een\u00e9e dans un probl\u00e8me. La diff\u00e9rence est immense. La premi\u00e8re demande appelle une synth\u00e8se. La seconde ouvre une enqu\u00eate.<\/p>\n\n\n\n John Dewey, philosophe et p\u00e9dagogue am\u00e9ricain du pragmatisme, rappelait que l\u2019apprentissage commence v\u00e9ritablement lorsqu\u2019une situation devient probl\u00e9matique, lorsqu\u2019elle r\u00e9siste \u00e0 nos \u00e9vidences et nous oblige \u00e0 enqu\u00eater. Cette id\u00e9e retrouve aujourd\u2019hui une actualit\u00e9 saisissante. \u00c0 l\u2019\u00e8re de l\u2019IA, apprendre ne consiste plus seulement \u00e0 recevoir une r\u00e9ponse, mais \u00e0 savoir construire le probl\u00e8me qui m\u00e9rite r\u00e9ponse.<\/p>\n\n\n\n Dans un monde pauvre en information, l\u2019intelligence consistait souvent \u00e0 savoir o\u00f9 chercher. Dans un monde riche en r\u00e9ponses, elle consiste d\u2019abord \u00e0 savoir quoi demander. Et surtout, \u00e0 savoir pourquoi on le demande.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n C\u2019est ici que se joue une premi\u00e8re fracture. Ceux qui poseront des questions pauvres recevront des r\u00e9ponses pauvres, m\u00eame si elles sont bien \u00e9crites. Ceux qui poseront des questions confuses recevront des r\u00e9ponses apparemment claires, mais fond\u00e9es sur un malentendu. Ceux qui poseront des questions ferm\u00e9es obtiendront des r\u00e9ponses efficaces, mais r\u00e9tr\u00e9cies. La puissance de l\u2019outil ne compensera pas la pauvret\u00e9 du questionnement ; elle risque m\u00eame de l\u2019amplifier.<\/p>\n\n\n\n La deuxi\u00e8me dimension est le discernement.<\/p>\n\n\n\n Car l\u2019IA ne produit pas seulement des r\u00e9ponses. Elle produit souvent du plausible. Et le plausible est devenu l\u2019une des mati\u00e8res les plus dangereuses de notre \u00e9poque.<\/p>\n\n\n\n Une r\u00e9ponse peut \u00eatre fluide, coh\u00e9rente, \u00e9l\u00e9gante, convaincante, et pourtant inexacte. Elle peut emprunter les habits de la v\u00e9rit\u00e9 sans en poss\u00e9der la solidit\u00e9. Elle peut donner l\u2019impression de comprendre alors qu\u2019elle ne fait que recomposer des r\u00e9gularit\u00e9s de langage.<\/p>\n\n\n\n Emily Bender et Timnit Gebru, chercheuses en linguistique computationnelle et en \u00e9thique de l\u2019IA, ont popularis\u00e9 l\u2019expression \u201cperroquets stochastiques\u201d pour rappeler que les grands mod\u00e8les de langage manipulent des formes statistiques sans vivre l\u2019exp\u00e9rience du monde qu\u2019ils d\u00e9crivent.<\/p>\n\n\n\n La formule a parfois \u00e9t\u00e9 discut\u00e9e, contest\u00e9e, mais elle a le m\u00e9rite de nous alerter : une machine peut produire un texte tr\u00e8s convaincant sans garantir que ce texte soit vrai, juste ou complet.<\/p>\n\n\n\n C\u2019est pourquoi le discernement devient une comp\u00e9tence cardinale. Il ne s\u2019agit plus seulement de savoir lire. Il faut savoir soup\u00e7onner, v\u00e9rifier, contextualiser, comparer, hi\u00e9rarchiser. Il faut apprendre \u00e0 entendre ce qui manque dans une r\u00e9ponse autant que ce qui y figure. Il faut rep\u00e9rer la source absente, le biais silencieux, l\u2019hypoth\u00e8se implicite, le point de vue dominant qui se pr\u00e9sente comme une neutralit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n Nous ne sommes plus seulement dans une \u00e9conomie du savoir. Nous entrons dans une \u00e9conomie du discernement.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n Pendant longtemps, l\u2019erreur venait souvent du manque d\u2019information. Demain, elle viendra de plus en plus de la confiance accord\u00e9e trop vite \u00e0 une information bien formul\u00e9e. L\u2019ignorance avait au moins une vertu : elle savait parfois qu\u2019elle ignorait. Le faux savoir, lui, avance avec aplomb.<\/p>\n\n\n\n Or, l\u2019intelligence humaine commence pr\u00e9cis\u00e9ment l\u00e0 o\u00f9 appara\u00eet la possibilit\u00e9 du doute. Savoir dire \u201cje ne suis pas s\u00fbr\u201d n\u2019est pas une faiblesse. C\u2019est une conqu\u00eate. C\u2019est ce qui distingue l\u2019esprit critique de la simple consommation de r\u00e9ponses. C\u2019est ce qui emp\u00eache la fluidit\u00e9 de devenir une hypnose.<\/p>\n\n\n\n La troisi\u00e8me dimension est la capacit\u00e9 \u00e0 donner du sens.<\/p>\n\n\n\n L\u2019IA peut rep\u00e9rer des corr\u00e9lations, identifier des r\u00e9gularit\u00e9s, classer des pr\u00e9f\u00e9rences, anticiper des comportements, optimiser des processus. Elle peut dire ce qui est probable, fr\u00e9quent, efficace ou statistiquement coh\u00e9rent, mais une corr\u00e9lation n\u2019est pas une finalit\u00e9. Une pr\u00e9diction n\u2019est pas une orientation. Une optimisation n\u2019est pas un projet.<\/p>\n\n\n\n La machine peut aider \u00e0 choisir le moyen. Elle ne peut pas, seule, d\u00e9finir la fin.<\/p>\n\n\n\n Cette distinction est fondamentale. Dans une entreprise, une IA peut proposer de maximiser la productivit\u00e9 d\u2019une \u00e9quipe, or elle ne peut pas d\u00e9cider seule du mod\u00e8le social que cette productivit\u00e9 doit servir. Dans une ville, elle peut optimiser la circulation, mais elle ne peut pas d\u00e9cider seule de la place que nous voulons accorder \u00e0 la lenteur, \u00e0 la rencontre, \u00e0 la qualit\u00e9 de vie. Dans l\u2019\u00e9ducation, elle peut personnaliser des exercices, toutefois elle ne peut pas d\u00e9finir seule ce que signifie former un citoyen libre, cultiv\u00e9 et responsable.<\/p>\n\n\n\n Edgar Morin nous a appris que comprendre ne consiste pas \u00e0 isoler des fragments, mais \u00e0 les relier dans un ensemble vivant, travers\u00e9 par de l\u2019incertitude, des contradictions et des finalit\u00e9s. C\u2019est exactement ce que l\u2019IA nous oblige \u00e0 r\u00e9apprendre. Nous avons besoin d\u2019outils puissants pour traiter l\u2019information, mais nous avons encore davantage besoin d\u2019humains capables de transformer cette information en orientation.<\/p>\n\n\n\n Donner du sens, c\u2019est refuser de confondre le possible et le souhaitable. C\u2019est rappeler qu\u2019une innovation n\u2019est pas bonne parce qu\u2019elle est nouvelle, qu\u2019une d\u00e9cision n\u2019est pas juste parce qu\u2019elle est optimis\u00e9e, qu\u2019une solution n\u2019est pas humaine parce qu\u2019elle est efficace.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n La quatri\u00e8me dimension est l\u2019intelligence connective, c\u2019est-\u00e0-dire la capacit\u00e9 \u00e0 relier des mondes qui ont trop longtemps \u00e9t\u00e9 pens\u00e9s s\u00e9par\u00e9ment.<\/p>\n\n\n\n Les grands probl\u00e8mes contemporains ne respectent pas les fronti\u00e8res disciplinaires. L\u2019IA dans la sant\u00e9 n\u2019est pas seulement un sujet m\u00e9dical ou informatique ; elle engage le droit, l\u2019\u00e9thique, la relation au patient, la confiance dans l\u2019institution, l\u2019organisation du travail, la protection des donn\u00e9es. L\u2019IA dans la finance n\u2019est pas seulement un sujet de calcul ; elle interroge le risque, la responsabilit\u00e9, l\u2019inclusion, la transparence. L\u2019IA dans l\u2019\u00e9ducation n\u2019est pas seulement un sujet p\u00e9dagogique ; elle touche \u00e0 l\u2019\u00e9galit\u00e9 des chances, \u00e0 la formation des enseignants, \u00e0 la citoyennet\u00e9, au rapport \u00e0 la v\u00e9rit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n L\u2019intelligence de demain sera moins cumulative que connective. Elle ne consistera pas seulement \u00e0 empiler des savoirs, mais \u00e0 faire circuler du sens entre les savoirs.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n C\u2019est un changement consid\u00e9rable. Nous avons longtemps valoris\u00e9 l\u2019expert capable d\u2019aller tr\u00e8s loin dans un domaine. Cette expertise restera indispensable. Mais elle ne suffira plus. Le monde aura besoin de profils capables de traverser les fronti\u00e8res, de traduire les langages, de faire dialoguer les ing\u00e9nieurs avec les juristes, les m\u00e9decins avec les data scientists, les enseignants avec les designers, les dirigeants avec les citoyens.<\/p>\n\n\n\n La complexit\u00e9 du monde ne se r\u00e9soudra pas avec des intelligences enferm\u00e9es. Elle exigera des intelligences capables de relier.<\/p>\n\n\n\n Enfin, la cinqui\u00e8me dimension est la responsabilit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n C\u2019est peut-\u00eatre celle qui distingue le plus profond\u00e9ment l\u2019intelligence humaine des intelligences artificielles. Une IA peut proposer, classer, recommander, g\u00e9n\u00e9rer, automatiser ; n\u00e9anmoins, elle ne r\u00e9pond pas devant la soci\u00e9t\u00e9. Elle ne regarde pas un patient dans les yeux. Elle n\u2019explique pas \u00e0 un salari\u00e9 pourquoi une d\u00e9cision l\u2019a \u00e9cart\u00e9. Elle ne demande pas pardon \u00e0 un \u00e9tudiant qu\u2019un syst\u00e8me aurait injustement p\u00e9nalis\u00e9. Elle ne ressent pas la gravit\u00e9 d\u2019une cons\u00e9quence.<\/p>\n\n\n\n L\u2019humain, lui, ne peut pas se cacher derri\u00e8re la machine qu\u2019il utilise. Cette phrase devrait devenir un principe \u00e9thique central de notre temps.<\/p>\n\n\n\n D\u00e9l\u00e9guer une t\u00e2che ne signifie pas d\u00e9l\u00e9guer la responsabilit\u00e9. Automatiser une d\u00e9cision ne signifie pas dissoudre celui qui l\u2019a con\u00e7ue, valid\u00e9e ou laiss\u00e9e agir. Plus les syst\u00e8mes deviennent puissants, plus la responsabilit\u00e9 humaine doit devenir explicite.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n Hannah Arendt nous a rappel\u00e9 que l\u2019\u00eatre humain se d\u00e9finit aussi par sa capacit\u00e9 \u00e0 r\u00e9pondre de ses actes dans un monde commun. Cette id\u00e9e devient cruciale \u00e0 l\u2019\u00e2ge des syst\u00e8mes automatis\u00e9s. L\u2019intelligence humaine n\u2019est pas seulement cognitive. Elle est morale, parce qu\u2019elle engage des cons\u00e9quences pour d\u2019autres que soi.<\/p>\n\n\n\n Voil\u00e0 pourquoi l\u2019opposition entre intelligence artificielle et intelligence humaine est un faux d\u00e9bat. La vraie question n\u2019est pas de savoir laquelle des deux doit gagner. La vraie question est de savoir comment organiser leur coop\u00e9ration sans effacer ce qui rend l\u2019humain responsable.<\/p>\n\n\n\n Nous entrons dans une \u00e9poque o\u00f9 nous penserons de plus en plus avec des machines. Mais penser avec une machine ne doit jamais signifier penser \u00e0 sa place, ni la laisser penser \u00e0 la n\u00f4tre. Cela suppose une nouvelle discipline int\u00e9rieure : savoir interroger l\u2019outil, v\u00e9rifier ses productions, comprendre ses limites, assumer ses usages et maintenir vivant ce que la vitesse technique tend parfois \u00e0 \u00e9craser, le jugement.<\/p>\n\n\n\n L\u2019IA traite l\u2019information. L\u2019humain habite le monde. L\u2019IA calcule des possibilit\u00e9s. L\u2019humain choisit une direction. L\u2019IA produit une r\u00e9ponse. L\u2019humain doit r\u00e9pondre de cette r\u00e9ponse.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n C\u2019est peut-\u00eatre l\u00e0 que se dessine la nouvelle d\u00e9finition de l\u2019intelligence : non plus seulement produire une r\u00e9ponse correcte, mais poser une question juste, discerner le vrai du plausible, relier les faits \u00e0 une finalit\u00e9, faire dialoguer les savoirs et assumer les cons\u00e9quences de ce que l\u2019on d\u00e9cide.<\/p>\n\n\n\n Cette red\u00e9finition n\u2019est pas abstraite. Elle va transformer l\u2019\u00e9cole, l\u2019universit\u00e9, les m\u00e9tiers, les organisations, le management, la citoyennet\u00e9. Car lorsque l\u2019intelligence change de centre de gravit\u00e9, toutes les institutions qui pr\u00e9tendent la former, l\u2019\u00e9valuer ou l\u2019employer doivent \u00e0 leur tour se transformer.<\/p>\n\n\n\n Si l\u2019intelligence ne se d\u00e9finit plus d\u2019abord par la capacit\u00e9 \u00e0 produire une r\u00e9ponse, alors l\u2019\u00e9ducation ne peut plus \u00eatre organis\u00e9e comme si la r\u00e9ponse \u00e9tait son horizon principal.<\/p>\n\n\n\n C\u2019est une bascule profonde, parce que l\u2019\u00e9cole moderne s\u2019est largement construite autour d\u2019un pacte simple : l\u2019institution transmet des savoirs, l\u2019\u00e9l\u00e8ve les apprend, l\u2019examen v\u00e9rifie qu\u2019il peut les restituer ou les mobiliser. Ce pacte a longtemps eu sa coh\u00e9rence. Il a permis de structurer les apprentissages, d\u2019organiser la progression, de garantir un socle commun, de reconna\u00eetre l\u2019effort et de certifier des comp\u00e9tences.<\/p>\n\n\n\n Cependant, l\u2019arriv\u00e9e des IA g\u00e9n\u00e9ratives fait entrer ce mod\u00e8le dans une zone de turbulence. Non parce que les savoirs deviendraient inutiles, mais parce que leur acc\u00e8s, leur formulation et leur mobilisation changent de nature. L\u2019\u00e9tudiant n\u2019est plus seul devant une feuille blanche. Il n\u2019est plus seul devant une question. Il n\u2019est plus seul devant l\u2019ignorance. Il dispose, \u00e0 port\u00e9e de main, d\u2019un assistant capable de proposer, reformuler, expliquer, corriger et produire.<\/p>\n\n\n\n D\u00e8s lors, continuer \u00e0 \u00e9valuer comme si cet assistant n\u2019existait pas revient \u00e0 organiser une fiction p\u00e9dagogique.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n Cette fiction peut rassurer un temps. Elle permet de maintenir les apparences d\u2019un monde stable, dans lequel le travail personnel serait clairement s\u00e9par\u00e9 de l\u2019aide ext\u00e9rieure, dans lequel la r\u00e9ponse de l\u2019\u00e9tudiant serait toujours identifiable comme le produit pur de son esprit, dans lequel l\u2019enseignant pourrait encore distinguer sans ambigu\u00eft\u00e9 ce qui rel\u00e8ve de l\u2019apprentissage et ce qui rel\u00e8ve de la d\u00e9l\u00e9gation. Ce monde n\u2019est d\u00e9j\u00e0 plus le n\u00f4tre.<\/p>\n\n\n\n Il ne s\u2019agit pas d\u2019en conclure que tout doit \u00eatre autoris\u00e9, ni que l\u2019effort individuel appartiendrait au pass\u00e9. Ce serait une erreur sym\u00e9trique.<\/p>\n\n\n\n L\u2019\u00e9ducation ne doit ni sacraliser l\u2019IA, ni la diaboliser. Elle doit la civiliser.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n La question n\u2019est donc pas simplement : faut-il autoriser ou interdire ChatGPT, Gemini ou Claude dans les devoirs, les examens ou les m\u00e9moires ? Cette question est n\u00e9cessaire, mais elle reste insuffisante. La vraie question est plus exigeante : que voulons-nous encore \u00e9valuer lorsque les machines peuvent produire une part croissante des r\u00e9ponses que nous demandions autrefois aux \u00e9tudiants ?<\/p>\n\n\n\n C\u2019est ici que l\u2019\u00e9cole doit changer de centre de gravit\u00e9. Elle doit passer d\u2019une p\u00e9dagogie de la restitution \u00e0 une p\u00e9dagogie du discernement. Elle doit cesser de consid\u00e9rer la r\u00e9ponse finale comme le seul lieu de l\u2019intelligence, pour s\u2019int\u00e9resser davantage au chemin qui y conduit : la qualit\u00e9 de la question pos\u00e9e, la pertinence des sources mobilis\u00e9es, la mani\u00e8re dont l\u2019\u00e9tudiant a v\u00e9rifi\u00e9, corrig\u00e9, contest\u00e9, am\u00e9lior\u00e9 et assum\u00e9 ce qu\u2019il produit.<\/p>\n\n\n\n Le travail scolaire ou universitaire ne peut plus \u00eatre seulement un r\u00e9sultat \u00e0 remettre. Il doit devenir un raisonnement \u00e0 rendre visible.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n On ne devrait plus seulement demander \u00e0 un \u00e9tudiant : \u201cQuelle est ta r\u00e9ponse ?\u201d Il faudrait aussi lui demander : \u201cComment l\u2019as-tu construite ? Qu\u2019as-tu demand\u00e9 \u00e0 l\u2019IA ? Pourquoi as-tu formul\u00e9 ainsi ta question ? Quelles r\u00e9ponses as-tu rejet\u00e9es ? Quelles erreurs as-tu rep\u00e9r\u00e9es ? Quelles sources as-tu v\u00e9rifi\u00e9es ? Quels biais as-tu identifi\u00e9s ? Quelle part de d\u00e9cision assumes-tu personnellement ?\u201d<\/p>\n\n\n\n Ce d\u00e9placement est essentiel. Il transforme l\u2019IA d\u2019un outil de contournement en instrument d\u2019exigence. Utilis\u00e9e sans cadre, elle peut devenir une machine \u00e0 \u00e9viter l\u2019effort. Int\u00e9gr\u00e9e intelligemment, elle peut devenir une machine \u00e0 augmenter l\u2019effort intellectuel.<\/p>\n\n\n\n Cette distinction est d\u00e9cisive. Car l\u2019effort ne dispara\u00eet pas ; il se d\u00e9place. Hier, l\u2019effort consistait souvent \u00e0 produire seul une r\u00e9ponse dans un temps limit\u00e9. Demain, il consistera aussi \u00e0 piloter un environnement cognitif complexe, \u00e0 interroger plusieurs sources, \u00e0 comparer des hypoth\u00e8ses, \u00e0 d\u00e9busquer des erreurs, \u00e0 documenter ses choix, \u00e0 distinguer ce qui vient de soi et ce qui vient de l\u2019outil, \u00e0 transformer une production automatique en pens\u00e9e personnelle.<\/p>\n\n\n\n Ce n\u2019est pas moins exigeant. C\u2019est plus exigeant.<\/p>\n\n\n\n Lev Vygotski, psychologue du d\u00e9veloppement et de l\u2019apprentissage, avait montr\u00e9 que l\u2019intelligence se construit toujours avec des m\u00e9diations : le langage, les signes, les outils, les interactions sociales. L\u2019IA peut \u00eatre comprise comme une nouvelle m\u00e9diation cognitive, d\u2019une puissance in\u00e9dite. Elle n\u2019est pas seulement un instrument ext\u00e9rieur que l\u2019on utilise ; elle modifie la mani\u00e8re m\u00eame dont on cherche, formule, apprend et pense. En revanche, toute m\u00e9diation doit \u00eatre \u00e9duqu\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n Un outil qui augmente peut aussi affaiblir. Une b\u00e9quille peut permettre de marcher, mais elle peut aussi emp\u00eacher de r\u00e9apprendre \u00e0 tenir debout si elle devient permanente. L\u2019enjeu \u00e9ducatif est donc de faire de l\u2019IA non pas une proth\u00e8se de paresse, mais un partenaire de progression.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n \nCela suppose de repenser les exercices<\/u>. Demander une dissertation classique \u00e0 faire \u00e0 la maison, sans int\u00e9grer la possibilit\u00e9 d\u2019un recours \u00e0 l\u2019IA, devient fragile. En revanche, demander \u00e0 l\u2019\u00e9tudiant de produire une premi\u00e8re version avec l\u2019IA, puis de l\u2019analyser, de la critiquer, de l\u2019enrichir, de v\u00e9rifier ses sources, de signaler ses limites et de justifier ses choix peut devenir un exercice beaucoup plus formateur. L\u2019enjeu n\u2019est plus de cacher l\u2019outil, mais de rendre son usage intelligent, tra\u00e7able et responsable.\n<\/p>\n\n\n\n \nCela suppose aussi de repenser les examens<\/u>. Il faudra maintenir des moments sans IA, parce que certaines comp\u00e9tences fondamentales doivent \u00eatre int\u00e9rioris\u00e9es. On ne peut pas construire un jugement solide si l\u2019on externalise trop t\u00f4t tout effort de m\u00e9moire, de calcul, d\u2019\u00e9criture ou de raisonnement. Parall\u00e8lement, il faudra aussi cr\u00e9er des moments avec IA, car c\u2019est dans cet environnement que les \u00e9tudiants vivront, travailleront et prendront des d\u00e9cisions. Les former uniquement dans un monde sans IA serait aussi artificiel que former des pilotes sans simulateur ou des m\u00e9decins sans imagerie.\n<\/p>\n\n\n\n La question n\u2019est pas de choisir entre l\u2019apprentissage \u201cavec\u201d ou \u201csans\u201d IA. La question est de savoir ce que chaque situation permet de former.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n Sans IA, on peut v\u00e9rifier l\u2019appropriation personnelle, la compr\u00e9hension intime, la capacit\u00e9 \u00e0 raisonner sans assistance imm\u00e9diate. Avec IA, on peut \u00e9valuer le pilotage, le recul critique, la capacit\u00e9 \u00e0 dialoguer avec un syst\u00e8me, \u00e0 corriger ses productions, \u00e0 exercer une responsabilit\u00e9 dans un environnement augment\u00e9. Les deux sont n\u00e9cessaires. Ce qui serait dangereux, ce serait de confondre l\u2019un avec l\u2019autre.<\/p>\n\n\n\n Dans cette nouvelle sc\u00e8ne \u00e9ducative, le r\u00f4le de l\u2019enseignant ne dispara\u00eet pas. Il devient plus subtil, plus strat\u00e9gique, plus humain encore.<\/p>\n\n\n\n L\u2019enseignant n\u2019est plus seulement celui qui poss\u00e8de une r\u00e9ponse que l\u2019\u00e9tudiant n\u2019a pas. Il devient celui qui aide \u00e0 construire les conditions d\u2019une pens\u00e9e juste. Il apprend \u00e0 formuler un probl\u00e8me, \u00e0 ne pas se satisfaire d\u2019une r\u00e9ponse s\u00e9duisante, \u00e0 identifier une source faible, \u00e0 comprendre une erreur, \u00e0 situer une id\u00e9e dans une histoire, \u00e0 relier un savoir \u00e0 une cons\u00e9quence. Il devient moins distributeur de contenus qu\u2019architecte du discernement.<\/p>\n\n\n\n Philippe Meirieu, p\u00e9dagogue fran\u00e7ais de la r\u00e9flexion \u00e9ducative contemporaine, rappelle que l\u2019\u00e9ducation ne consiste pas simplement \u00e0 transmettre un savoir, mais \u00e0 permettre \u00e0 un sujet de se construire dans un rapport exigeant au monde. Cette id\u00e9e devient centrale \u00e0 l\u2019\u00e8re de l\u2019IA. Le danger n\u2019est pas que les \u00e9tudiants utilisent des machines pour produire des devoirs. Le danger est qu\u2019ils s\u2019habituent \u00e0 produire sans se construire.<\/p>\n\n\n\n Une machine peut expliquer une notion et m\u00eame tr\u00e8s bien le faire, mais ne sait pas toujours pourquoi un \u00e9tudiant ne comprend pas. Elle ne voit pas n\u00e9cessairement la honte derri\u00e8re le silence, la peur derri\u00e8re l\u2019ironie, le d\u00e9couragement derri\u00e8re l\u2019absence de question. Elle ne sait pas ce que signifie, dans une trajectoire humaine, recevoir au bon moment une phrase qui rel\u00e8ve plus qu\u2019elle ne corrige.<\/p>\n\n\n\n L\u2019\u00e9ducation n\u2019est pas une simple distribution de r\u00e9ponses optimis\u00e9es. Elle est une relation de transformation.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n C\u2019est pourquoi l\u2019enseignant doit rester au centre, non comme gardien nostalgique d\u2019un monde ancien, mais comme m\u00e9diateur lucide du monde nouveau. Sa mission ne sera pas de rivaliser avec l\u2019IA sur sa capacit\u00e9 \u00e0 produire des explications instantan\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n La mission de l\u2019enseignant sera d\u2019apprendre aux \u00e9tudiants \u00e0 ne pas confondre explication et compr\u00e9hension, assistance et autonomie, fluidit\u00e9 et v\u00e9rit\u00e9.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n \nCe d\u00e9placement doit \u00e9galement transformer les dipl\u00f4mes<\/u>. Nous continuons trop souvent \u00e0 les penser comme des certificats du pass\u00e9 : \u00e0 un moment donn\u00e9, l\u2019institution atteste qu\u2019une personne poss\u00e8de un ensemble de connaissances et de comp\u00e9tences. Mais dans un monde o\u00f9 les savoirs, les m\u00e9tiers et les outils \u00e9voluent rapidement, cette photographie jaunit vite.\n<\/p>\n\n\n\n Le dipl\u00f4me de demain devra \u00eatre moins un monument qu\u2019un organisme vivant. Il ne pourra plus seulement dire : \u201cCette personne a appris.\u201d Il devra aussi dire : \u201cCette personne sait continuer \u00e0 apprendre.\u201d<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n Il devra reconna\u00eetre la capacit\u00e9 \u00e0 se mettre \u00e0 jour, \u00e0 int\u00e9grer de nouveaux outils, \u00e0 comprendre de nouveaux contextes, \u00e0 maintenir un jugement fiable dans des environnements changeants.<\/p>\n\n\n\n C\u2019est probablement l\u2019une des grandes transformations de l\u2019enseignement sup\u00e9rieur. Former ne consistera plus seulement \u00e0 pr\u00e9parer \u00e0 un premier emploi. Il faudra pr\u00e9parer \u00e0 plusieurs vies professionnelles, \u00e0 des m\u00e9tiers qui se recomposeront, \u00e0 des comp\u00e9tences qui devront \u00eatre r\u00e9guli\u00e8rement r\u00e9interrog\u00e9es. L\u2019\u00e9cole ne pourra plus \u00eatre seulement le lieu o\u00f9 l\u2019on entre avant la vie active. Elle devra devenir un compagnon durable de l\u2019intelligence.<\/p>\n\n\n\n Cette \u00e9volution a aussi une dimension d\u00e9mocratique. Si l\u2019IA devient un acc\u00e9l\u00e9rateur d\u2019apprentissage pour ceux qui savent l\u2019utiliser, elle peut devenir un acc\u00e9l\u00e9rateur d\u2019in\u00e9galit\u00e9s pour ceux qui ne disposent ni des bons outils, ni des bons accompagnements, ni des bons cadres critiques.<\/p>\n\n\n\n Certains \u00e9tudiants apprendront \u00e0 penser avec l\u2019IA. D\u2019autres se contenteront de lui demander de produire \u00e0 leur place. Les premiers gagneront en puissance intellectuelle. Les seconds risqueront de perdre en autonomie.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n C\u2019est pourquoi l\u2019int\u00e9gration de l\u2019IA dans l\u2019\u00e9ducation ne peut pas \u00eatre abandonn\u00e9e aux seuls usages individuels. Elle doit devenir un projet institutionnel, p\u00e9dagogique, \u00e9thique et social. Il faudra former les enseignants, clarifier les r\u00e8gles, adapter les \u00e9valuations, accompagner les \u00e9tudiants, d\u00e9velopper une culture du doute, de la source, de la responsabilit\u00e9. Il faudra aussi veiller \u00e0 ce que l\u2019acc\u00e8s aux outils ne creuse pas davantage les fractures existantes.<\/p>\n\n\n\n L\u2019enjeu n\u2019est pas de fabriquer une \u00e9cole fascin\u00e9e par la technologie. L\u2019enjeu est de construire une \u00e9cole capable de former des esprits libres dans un monde technologiquement satur\u00e9.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n La finalit\u00e9 de l\u2019\u00e9ducation n\u2019a jamais \u00e9t\u00e9 seulement de produire des comp\u00e9tences. Elle est de former des personnes capables d\u2019habiter le monde avec lucidit\u00e9. Des personnes capables de comprendre avant d\u2019agir, de douter avant de croire, de relier avant de d\u00e9cider, de r\u00e9pondre de ce qu\u2019elles produisent.<\/p>\n\n\n\n L\u2019IA ne rend pas cette mission secondaire. Elle la rend urgente.<\/p>\n\n\n\n Si l\u2019intelligence change de d\u00e9finition, le travail ne peut pas rester organis\u00e9 autour des m\u00eames crit\u00e8res de valeur.<\/p>\n\n\n\n Pendant longtemps, le monde professionnel a lui aussi valoris\u00e9 l\u2019intelligence-r\u00e9ponse. Le bon collaborateur \u00e9tait souvent celui qui savait produire vite, traiter un dossier, r\u00e9diger une note, pr\u00e9parer une pr\u00e9sentation, analyser un tableau, r\u00e9pondre \u00e0 une demande, ex\u00e9cuter une t\u00e2che avec fiabilit\u00e9. Il fallait savoir faire, mais surtout savoir faire dans les d\u00e9lais. La comp\u00e9tence se mesurait largement \u00e0 la capacit\u00e9 de transformer une consigne en livrable.<\/p>\n\n\n\n Cette logique ne dispara\u00eetra pas enti\u00e8rement. Les organisations auront toujours besoin de rigueur, de fiabilit\u00e9, d\u2019ex\u00e9cution et de ma\u00eetrise technique, n\u00e9anmoins l\u2019IA va progressivement d\u00e9placer la fronti\u00e8re entre ce qui rel\u00e8ve de la production humaine et ce qui peut \u00eatre automatis\u00e9, assist\u00e9 ou augment\u00e9.<\/p>\n\n\n\n Dans beaucoup de m\u00e9tiers, une part importante du travail intellectuel ordinaire devient d\u00e9j\u00e0 automatisable : r\u00e9sumer un document, r\u00e9diger un courriel, produire une premi\u00e8re analyse, comparer des offres, g\u00e9n\u00e9rer du code, pr\u00e9parer une synth\u00e8se juridique, formuler une recommandation commerciale, segmenter des donn\u00e9es, traduire un contenu, b\u00e2tir un argumentaire, concevoir un support de r\u00e9union. Ce sont des gestes qui occupaient hier une partie consid\u00e9rable du temps professionnel. Ils ne disparaissent pas, mais ils changent de statut. Ils deviennent moins souvent le c\u0153ur de la valeur et davantage le point de d\u00e9part d\u2019un travail plus exigeant.<\/p>\n\n\n\n Le professionnel de demain ne sera donc pas simplement celui qui produit plus vite que la machine. Il sera celui qui sait obtenir de la machine une production utile, l\u2019interpr\u00e9ter, la corriger, l\u2019enrichir, la contextualiser et l\u2019inscrire dans une d\u00e9cision responsable.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n Autrement dit, le travail ne se r\u00e9duit plus \u00e0 ex\u00e9cuter. Il consiste de plus en plus \u00e0 orchestrer.<\/p>\n\n\n\n Cette orchestration n\u2019est pas une comp\u00e9tence vague ou d\u00e9corative. Elle suppose une ma\u00eetrise profonde des probl\u00e8mes, des outils, des contraintes, des risques et des finalit\u00e9s. Demander quelque chose \u00e0 une IA ne suffit pas. Encore faut-il savoir ce qu\u2019il faut lui demander, dans quel cadre, avec quelles donn\u00e9es, avec quelles limites, pour quel usage, avec quel niveau de v\u00e9rification et sous quelle responsabilit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n Dans cette \u00e9conomie nouvelle, le professionnel pr\u00e9cieux ne sera pas n\u00e9cessairement celui qui sait tout faire seul. Ce sera celui qui sait composer avec plusieurs formes d\u2019intelligence sans perdre son jugement. Il saura formuler un probl\u00e8me m\u00e9tier, choisir les bons outils, tester plusieurs hypoth\u00e8ses, confronter les r\u00e9sultats, rep\u00e9rer les erreurs, traduire une production technique en d\u00e9cision compr\u00e9hensible, et surtout mesurer les cons\u00e9quences humaines, \u00e9conomiques, juridiques ou \u00e9thiques de ce qu\u2019il propose.<\/p>\n\n\n\n Peter Drucker, penseur du management moderne, avait popularis\u00e9 la figure du \u201cknowledge worker\u201d, ce travailleur du savoir dont la valeur reposait sur sa capacit\u00e9 \u00e0 mobiliser l\u2019information et l\u2019expertise. L\u2019IA nous fait entrer dans une \u00e9tape suppl\u00e9mentaire : celle du professionnel augment\u00e9, non parce qu\u2019il poss\u00e9derait davantage d\u2019informations, mais parce qu\u2019il saurait gouverner un environnement cognitif compos\u00e9 d\u2019humains, de donn\u00e9es, de mod\u00e8les, de plateformes et d\u2019agents intelligents.<\/p>\n\n\n\n Cette \u00e9volution transforme profond\u00e9ment les attentes des entreprises. Elles ne chercheront plus seulement des profils capables d\u2019appliquer une proc\u00e9dure ou de ma\u00eetriser un outil \u00e0 un instant donn\u00e9. Elles chercheront des personnes capables d\u2019apprendre vite, de comprendre en profondeur, de coop\u00e9rer avec des syst\u00e8mes techniques et de maintenir une exigence de jugement dans des environnements incertains.<\/p>\n\n\n\n La valeur se d\u00e9placera vers cinq comp\u00e9tences qui r\u00e9pondent directement \u00e0 ma proposition de nouvelle d\u00e9finition de l\u2019intelligence.<\/p>\n\n\n\n D\u2019abord, la capacit\u00e9 \u00e0 probl\u00e9matiser<\/strong>. Dans les organisations, beaucoup d\u2019\u00e9checs ne viennent pas d\u2019une mauvaise solution, mais d\u2019un mauvais probl\u00e8me. Une IA peut optimiser une r\u00e9ponse, mais elle ne garantit pas que la question pos\u00e9e soit la bonne. Le professionnel attendu sera celui qui sait reformuler une demande, identifier le vrai enjeu derri\u00e8re le sympt\u00f4me, r\u00e9sister aux solutions trop imm\u00e9diates et transformer une difficult\u00e9 op\u00e9rationnelle en probl\u00e8me intelligible.<\/p>\n\n\n\n Ensuite, la capacit\u00e9 \u00e0 discerner<\/strong>. Le monde professionnel va \u00eatre envahi de productions g\u00e9n\u00e9r\u00e9es : rapports, analyses, pr\u00e9visions, recommandations, comptes rendus, sc\u00e9narios, tableaux de bord. Tout para\u00eetra plus fluide, plus rapide, plus pr\u00e9sentable. Tout ne sera pas pourtant fiable. Le collaborateur comp\u00e9tent devra savoir v\u00e9rifier, sourcer, comparer, rep\u00e9rer les biais, distinguer la donn\u00e9e robuste de l\u2019indicateur fragile, la recommandation pertinente de la conclusion s\u00e9duisante. Dans une organisation augment\u00e9e par l\u2019IA, le discernement deviendra une comp\u00e9tence de s\u00e9curit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n Vient ensuite la capacit\u00e9 \u00e0 donner du sens<\/strong>. Les entreprises ne manqueront pas d\u2019outils pour mesurer, pr\u00e9voir et optimiser. Elles manqueront parfois de personnes capables de relier ces mesures \u00e0 une strat\u00e9gie, \u00e0 une culture, \u00e0 une promesse client, \u00e0 un projet collectif. L\u2019IA peut aider \u00e0 identifier ce qui fonctionne. Elle ne peut pas d\u00e9cider seule ce qui m\u00e9rite d\u2019\u00eatre poursuivi.<\/p>\n\n\n\n Le professionnel de valeur sera celui qui sait transformer une analyse en orientation, une donn\u00e9e en choix, une performance en progr\u00e8s.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n La quatri\u00e8me comp\u00e9tence sera la capacit\u00e9 \u00e0 relier les mondes<\/strong>. Les organisations souffrent d\u00e9j\u00e0 de silos. L\u2019IA peut les renforcer si elle reste confin\u00e9e dans des usages techniques, ou les d\u00e9passer si elle devient un langage commun entre les m\u00e9tiers. Les entreprises auront besoin de traducteurs, de passeurs, d\u2019architectes de coop\u00e9ration. Des personnes capables de faire dialoguer la direction g\u00e9n\u00e9rale, les \u00e9quipes m\u00e9tiers, la DSI, le juridique, les ressources humaines, les clients, les partenaires et parfois les autorit\u00e9s de r\u00e9gulation.<\/p>\n\n\n\n Enfin, la comp\u00e9tence la plus d\u00e9cisive sera la responsabilit\u00e9<\/strong>. Plus les d\u00e9cisions seront assist\u00e9es par l\u2019IA, plus il faudra savoir qui d\u00e9cide r\u00e9ellement, qui valide, qui contr\u00f4le, qui assume.<\/p>\n\n\n\n Une recommandation algorithmique ne doit jamais devenir un alibi organisationnel. \u201cC\u2019est l\u2019outil qui l\u2019a dit\u201d ne peut pas devenir la nouvelle forme de d\u00e9responsabilisation manag\u00e9riale. D\u00e9l\u00e9guer une partie du traitement ne signifie pas d\u00e9l\u00e9guer la responsabilit\u00e9 de la d\u00e9cision.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n Herbert Simon, th\u00e9oricien des organisations et de la d\u00e9cision, rappelait que d\u00e9cider, c\u2019est toujours agir avec une rationalit\u00e9 limit\u00e9e. L\u2019IA peut \u00e9largir cette rationalit\u00e9 en donnant acc\u00e8s \u00e0 davantage d\u2019informations, de sc\u00e9narios et de calculs, mais ne supprime ni l\u2019incertitude, ni les arbitrages, ni les conflits de valeurs. Elle d\u00e9place le travail du d\u00e9cideur : moins produire toutes les analyses soi-m\u00eame, davantage comprendre ce qu\u2019elles permettent, ce qu\u2019elles masquent et ce qu\u2019elles engagent.<\/p>\n\n\n\n Le management sera particuli\u00e8rement boulevers\u00e9 par cette transformation. Manager ne consistera plus seulement \u00e0 organiser le travail des humains, mais \u00e0 organiser la coop\u00e9ration entre des humains et des syst\u00e8mes intelligents. Il faudra r\u00e9partir autrement les t\u00e2ches, d\u00e9finir ce qui peut \u00eatre automatis\u00e9, ce qui doit rester humain, ce qui doit \u00eatre contr\u00f4l\u00e9, ce qui doit \u00eatre explicable, ce qui doit \u00eatre interdit.<\/p>\n\n\n\n Le manager deviendra, en partie, un gouverneur d\u2019intelligences hybrides.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n Cette expression peut sembler futuriste. Elle d\u00e9crit pourtant une r\u00e9alit\u00e9 d\u00e9j\u00e0 en train de s\u2019installer. Dans certaines \u00e9quipes, des IA r\u00e9digent les premi\u00e8res versions de documents, analysent des donn\u00e9es, assistent la relation client, pr\u00e9parent des d\u00e9cisions, surveillent des risques, automatisent des processus. Demain, des agents sp\u00e9cialis\u00e9s coop\u00e9reront entre eux pour r\u00e9aliser des cha\u00eenes de t\u00e2ches complexes. Le travail humain ne dispara\u00eetra pas m\u00e9caniquement, mais il changera de place. Il se situera davantage dans la conception, l\u2019arbitrage, la supervision, la relation, la cr\u00e9ativit\u00e9, l\u2019explication et la responsabilit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n \nCe d\u00e9placement aura aussi un impact sur les jeunes dipl\u00f4m\u00e9s<\/u>. Pendant longtemps, le d\u00e9but de carri\u00e8re consistait souvent \u00e0 ex\u00e9cuter des t\u00e2ches pr\u00e9paratoires : faire des recherches, produire des synth\u00e8ses, mettre en forme des documents, analyser des donn\u00e9es simples, pr\u00e9parer des supports. Or ce sont pr\u00e9cis\u00e9ment ces t\u00e2ches que l\u2019IA commence \u00e0 absorber. Il faudra donc repenser l\u2019entr\u00e9e dans le travail.\n<\/p>\n\n\n\n Si les premi\u00e8res marches de l\u2019apprentissage professionnel sont automatis\u00e9es, comment former l\u2019exp\u00e9rience ? Comment apprendre le m\u00e9tier lorsque les t\u00e2ches qui permettaient de l\u2019apprendre disparaissent ou se transforment ?<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n Cette question est cruciale. On ne devient pas expert uniquement en recevant des responsabilit\u00e9s nobles. On le devient aussi par la confrontation progressive aux d\u00e9tails, aux erreurs, aux dossiers imparfaits, aux consignes ambigu\u00ebs, aux clients difficiles, aux donn\u00e9es sales, aux arbitrages ordinaires. Si l\u2019IA prend en charge trop t\u00f4t cette mati\u00e8re premi\u00e8re de l\u2019apprentissage, les organisations risquent de cr\u00e9er des professionnels rapides, mais superficiels ; productifs, mais peu exp\u00e9riment\u00e9s ; assist\u00e9s, mais fragiles d\u00e8s que la situation sort du cadre pr\u00e9vu.<\/p>\n\n\n\n Il faudra donc inventer de nouvelles formes d\u2019apprentissage professionnel. Non pas laisser les jeunes collaborateurs utiliser l\u2019IA pour \u00e9viter les t\u00e2ches formatrices, mais leur apprendre \u00e0 utiliser l\u2019IA pour mieux comprendre ce que ces t\u00e2ches contiennent. Une synth\u00e8se g\u00e9n\u00e9r\u00e9e peut devenir un objet d\u2019analyse. Un code produit par IA peut devenir un support de compr\u00e9hension. Une recommandation automatique peut devenir une occasion de discuter des hypoth\u00e8ses, des risques et des limites. Le compagnonnage professionnel ne dispara\u00eet pas ; il doit int\u00e9grer la machine comme un nouvel acteur du parcours.<\/p>\n\n\n\n Donald Sch\u00f6n, th\u00e9oricien de l\u2019apprentissage professionnel, a montr\u00e9 l\u2019importance du praticien r\u00e9flexif, celui qui apprend en r\u00e9fl\u00e9chissant sur son action et dans son action. Cette id\u00e9e devient essentielle \u00e0 l\u2019\u00e8re de l\u2019IA. Le professionnel augment\u00e9 ne sera pas celui qui clique plus vite. Ce sera celui qui sait se regarder penser avec la machine, comprendre ce qu\u2019elle modifie dans son raisonnement, rep\u00e9rer les moments o\u00f9 elle l\u2019aide et ceux o\u00f9 elle l\u2019endort.<\/p>\n\n\n\n Il faut \u00e9galement souligner un risque manag\u00e9rial majeur : l\u2019illusion de productivit\u00e9. Les IA g\u00e9n\u00e9ratives peuvent donner l\u2019impression que l\u2019organisation produit davantage parce qu\u2019elle g\u00e9n\u00e8re plus de documents, plus de messages, plus de tableaux, plus de sc\u00e9narios, plus de pr\u00e9sentations.<\/p>\n\n\n\n Mais une organisation peut produire plus de contenu tout en produisant moins de sens. Elle peut acc\u00e9l\u00e9rer la circulation des r\u00e9ponses tout en ralentissant la qualit\u00e9 des d\u00e9cisions. Elle peut remplir ses serveurs de textes impeccables et vider ses r\u00e9unions de pens\u00e9e v\u00e9ritable.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n La productivit\u00e9 augment\u00e9e ne doit donc pas devenir une inflation documentaire.<\/p>\n\n\n\n Le travail intellectuel n\u2019a pas pour finalit\u00e9 de produire des artefacts plus rapidement. Il a pour finalit\u00e9 de mieux comprendre, mieux d\u00e9cider, mieux servir, mieux cr\u00e9er, mieux coop\u00e9rer.<\/p>\n\n\n\n Si l\u2019IA acc\u00e9l\u00e8re les t\u00e2ches sans am\u00e9liorer ces finalit\u00e9s, elle ne transforme pas le travail ; elle l\u2019encombre plus \u00e9l\u00e9gamment.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n C\u2019est pourquoi les organisations devront se doter d\u2019une v\u00e9ritable culture de gouvernance de l\u2019IA. Cette gouvernance ne pourra pas se r\u00e9duire \u00e0 une charte oubli\u00e9e dans un intranet. Elle devra d\u00e9finir les usages autoris\u00e9s, les niveaux de risque, les responsabilit\u00e9s, les exigences de v\u00e9rification, la protection des donn\u00e9es, les r\u00e8gles d\u2019explicabilit\u00e9, les situations o\u00f9 l\u2019humain doit imp\u00e9rativement reprendre la main. Elle devra aussi int\u00e9grer la formation, car on ne gouverne pas durablement une technologie que les \u00e9quipes ne comprennent pas.<\/p>\n\n\n\n Luciano Floridi, philosophe de l\u2019\u00e9thique de l\u2019information, insiste sur la n\u00e9cessit\u00e9 de penser nos environnements num\u00e9riques comme des milieux dans lesquels se reconfigurent nos responsabilit\u00e9s, nos identit\u00e9s et nos actions. Cette perspective est pr\u00e9cieuse pour l\u2019entreprise.<\/p>\n\n\n\n L\u2019IA n\u2019est pas seulement un outil ajout\u00e9 \u00e0 l\u2019organisation. Elle modifie l\u2019\u00e9cologie m\u00eame du travail : la circulation du savoir, les rapports d\u2019autorit\u00e9, les mani\u00e8res de d\u00e9cider, les formes de contr\u00f4le, les attentes de performance, les fronti\u00e8res entre assistance et substitution.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n La question du travail \u00e0 l\u2019\u00e8re de l\u2019IA n\u2019est donc pas seulement celle des emplois qui dispara\u00eetront ou appara\u00eetront. Cette question est importante, mais elle ne suffit pas. La question plus profonde est celle de la qualit\u00e9 du travail humain qui restera, et de la place que nous voulons lui donner.<\/p>\n\n\n\n Voulons-nous des organisations o\u00f9 l\u2019IA sert \u00e0 surveiller davantage, acc\u00e9l\u00e9rer sans discernement, standardiser les comportements et faire de chaque collaborateur un ex\u00e9cutant sous algorithme ? Ou voulons-nous des organisations o\u00f9 l\u2019IA lib\u00e8re du temps pour mieux comprendre, mieux accompagner, mieux cr\u00e9er, mieux d\u00e9cider et mieux prendre soin des relations humaines ?<\/p>\n\n\n\n Ce choix n\u2019est pas technique. Il est culturel et politique.<\/p>\n\n\n\n Dans le monde professionnel, l\u2019IA ne supprimera pas seulement des t\u00e2ches. Elle d\u00e9placera la valeur vers ce que la machine ne peut pas assumer : le jugement, le sens, la relation, la responsabilit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n C\u2019est pourquoi la comp\u00e9tence la plus recherch\u00e9e ne sera peut-\u00eatre pas seulement de savoir utiliser l\u2019IA, mais de savoir rester humain dans un environnement de plus en plus automatis\u00e9.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n Cela signifie \u00eatre capable de questionner une recommandation, de contester une pr\u00e9diction, de ralentir une d\u00e9cision lorsque ses cons\u00e9quences sont trop importantes, d\u2019expliquer un choix \u00e0 ceux qui le subissent, de pr\u00e9server une relation lorsque l\u2019outil pousse \u00e0 la standardisation.<\/p>\n\n\n\n Le professionnel de demain ne sera pas celui qui travaille contre l\u2019IA, ni celui qui travaille sous l\u2019IA. Ce sera celui qui saura travailler avec elle sans lui abandonner son jugement.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n
\n\n\n\nIntroduction : le soir o\u00f9 ChatGPT a remplac\u00e9 le p\u00e8re<\/h2>\n\n\n\n
I- Red\u00e9finir l\u2019intelligence : les cinq dimensions de l\u2019intelligence humaine \u00e0 l\u2019\u00e8re de l\u2019IA<\/h2>\n\n\n\n
\n1- L\u2019intelligence du questionnement\n<\/h3>\n\n\n\n
\n2- L\u2019intelligence du discernement\n<\/h3>\n\n\n\n
\n3- L\u2019intelligence du sens\n<\/h3>\n\n\n\n
\n4- L\u2019intelligence connective\n<\/h3>\n\n\n\n
\n5- L\u2019intelligence responsable\n<\/h3>\n\n\n\n
II- Ce que cela change pour l\u2019\u00e9ducation : de l\u2019\u00e9cole de la r\u00e9ponse \u00e0 l\u2019\u00e9cole du discernement<\/h2>\n\n\n\n
III- Ce que cela change pour le monde professionnel : du collaborateur-ex\u00e9cutant au professionnel-orchestrateur<\/h2>\n\n\n\n