[NEWS CARRIÈRE] «Deskilling » ou l’érosion silencieuse des compétences

 «Deskilling » ou l’érosion silencieuse des compétences

L’IA accélère le travail, simplifie de nombreuses tâches et transforme déjà les métiers qualifiés. Mais derrière ces gains d’efficacité émerge un phénomène plus discret : le « deskilling », c’est-à-dire l’affaiblissement progressif de certaines compétences lorsque l’effort intellectuel est de plus en plus délégué aux outils.

Le sujet dépasse largement la question de l’automatisation. Car le risque n’est pas seulement de remplacer certaines tâches, mais de moins exercer certaines capacités essentielles : analyser, structurer sa pensée, décider, rédiger, synthétiser ou exercer son jugement.

Et ce phénomène concerne désormais des métiers hautement qualifiés : conseil, marketing, finance, juridique, management ou stratégie etc

Définition

Le terme « deskilling » désigne l’affaiblissement progressif des compétences humaines lorsqu’une partie croissante du travail est automatisée ou déléguée à des outils technologiques.

Pourquoi le « deskilling » devient un enjeu majeur ?

Pendant longtemps, ce phénomène concernait principalement des tâches manuelles ou répétitives. Mais avec l’essor de l’intelligence artificielle générative, le « deskilling » touche désormais des activités intellectuelles réalisées par des professionnels qualifiés : analyser, rédiger, synthétiser, structurer une réflexion ou préparer une décision.

Aujourd’hui, un outil d’IA peut produire une synthèse stratégique, rédiger une note, analyser des données ou générer des recommandations en quelques secondes. Ces outils améliorent considérablement la productivité et, de fait, plus certaines tâches sont déléguées, moins certaines compétences sont exercées.

Le risque n’est donc pas seulement l’automatisation du travail. C’est l’érosion progressive de capacités cognitives essentielles :

·         l’analyse ;

·         l’esprit critique ;

·         le jugement ;

·         la capacité de synthèse ;

·         le raisonnement stratégique ;

·         la qualité rédactionnelle.

Le « deskilling » ne signifie pas nécessairement que les professionnels deviennent moins utiles. Il signifie surtout qu’ils peuvent devenir progressivement plus dépendants des outils pour penser, produire ou décider.

Le « deskilling » devient aujourd’hui un sujet central dans les organisations car l’IA automatise désormais des tâches qui jouaient un rôle important dans l’apprentissage professionnel.

Pendant longtemps, les premières années de carrière permettaient de développer son expertise à travers la recherche, la rédaction, l’analyse ou la synthèse. Or ce sont précisément ces activités que l’IA automatise aujourd’hui le plus facilement.

Certaines dérives apparaissent déjà dans les organisations :

·         difficulté croissante à rédiger sans assistance ;

·         réflexe de consulter l’IA avant même d’avoir réfléchi ;

·         standardisation des analyses et des présentations ;

·         baisse de la vigilance face aux erreurs produites par les outils.

Le risque est donc moins la disparition immédiate des métiers que l’érosion progressive des mécanismes d’apprentissage qui permettaient de construire l’expertise.

Les principaux risques du « deskilling »

§  Un affaiblissement du jugement

Les outils d’IA produisent souvent des réponses rapides, fluides et convaincantes. Mais une réponse bien formulée n’est pas nécessairement une réponse juste.

Plus un professionnel délègue son analyse à un outil, plus il peut perdre sa capacité à détecter les incohérences, les biais ou les erreurs.

Une étude menée par Harvard, MIT et BCG[1] sur des consultants utilisant GPT-4 (e moteur d’IA utilisé dans certaines versions de ChatGPT) a montré que les performances augmentaient lorsque l’IA était utilisée sur des tâches adaptées mais que les erreurs augmentaient également lorsque les utilisateurs lui faisaient une confiance excessive.

L’enjeu n’est donc pas l’outil lui-même, mais ce que nous cessons progressivement d’exercer lorsque nous lui déléguons notre réflexion.

§  Une standardisation de la pensée

Les outils génératifs fonctionnent à partir de modèles statistiques et de contenus existants. Ils excellent pour produire rapidement des synthèses cohérentes, mais beaucoup moins pour générer une pensée réellement originale, contre-intuitive ou disruptive.

Lorsque tout le monde utilise les mêmes outils, les mêmes prompts et les mêmes logiques de synthèse, les raisonnements commencent à se ressembler.

Or dans les métiers du conseil, du management ou de la stratégie, la différenciation repose souvent sur la capacité à poser les bonnes questions, comprendre les dynamiques humaines, interpréter des signaux faibles, arbitrer dans l’incertitude.

Le « deskilling » devient donc problématique lorsque l’IA remplace l’effort intellectuel au lieu de l’enrichir.

§  Une fragilisation de l’apprentissage

Le « deskilling » soulève également une question majeure: comment développer les futurs experts si les tâches qui permettaient d’apprendre sont désormais automatisées ?

Pendant longtemps, les juniors développaient leurs compétences en réalisant progressivement des analyses, des synthèses ou des présentations avant d’accéder à des responsabilités plus stratégiques. Si l’IA réalise désormais une partie de ce travail, certains mécanismes d’apprentissage risquent progressivement de disparaître et par voie de conséquence le renouvellement des compétences et l’expérience accumulée dans les organisations risquent d’être fragilisés.

Les opportunités du « deskilling »

Le « deskilling » est souvent présenté uniquement comme une menace. Pourtant, il peut aussi produire un effet utile : obliger les professionnels à distinguer les compétences qui créent réellement de la valeur de celles qui relevaient surtout de l’exécution.

Lorsque certaines tâches deviennent automatisables, la valeur se déplace vers des capacités plus difficilement remplaçables : discernement, jugement, intelligence relationnelle ou capacité à gérer l’incertitude.

Le « deskilling » peut également accélérer certains apprentissages lorsque l’IA est utilisée comme outil de progression plutôt que comme substitut à la réflexion. Chacun peut par exemple s’en servir pour challenger son raisonnement, comparer plusieurs approches, approfondir un sujet ou identifier les angles morts d’une analyse.

Les réflexes pour éviter le « deskilling »

§  Réfléchir avant de consulter l’IA

L’effort intellectuel reste indispensable pour structurer un raisonnement et développer son jugement. Continuer à pratiquer certaines compétences sans assistance : rédiger, analyser, synthétiser ou préparer un raisonnement restent des capacités qui doivent continuer à être exercées.

§  Vérifier systématiquement

Plus l’IA produit des réponses crédibles, plus la valeur humaine repose sur la capacité à détecter ce qui est incohérent, incomplet ou approximatif.

§  Préserver une pensée originale

Lire, confronter des points de vue différents et nourrir sa culture générale restent essentiels pour éviter la standardisation des raisonnements.

§  Développer les compétences humaines

Créer de la confiance, convaincre, gérer des tensions, s’adapter ou prendre des décisions dans l’incertitude restent des compétences qui ne se développent pas à travers un prompt.

Conclusion

Le « deskilling » n’est pas une fatalité.

Le véritable enjeu n’est pas l’existence des outils, mais la manière dont chacun choisit de les utiliser. Déléguer certaines tâches peut être utile. Par contre, déléguer progressivement son raisonnement, son jugement ou sa capacité d’analyse est beaucoup plus risqué.

Les professionnels qui tireront le plus de valeur de l’IA ne seront probablement ni ceux qui la rejetteront, ni ceux qui lui délégueront entièrement leur travail.

Ce seront ceux capables de combiner intelligence naturelle (i.e. humaine !) et intelligence artificielle avec discernement. Autrement dit, ceux qui apprendront à utiliser l’IA comme un copilote et non comme un pilote automatique ! 😊

Elizabeth TOUCAS – Executive Strengths Coach & Career Manager – IÉSEG Network

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