Henri OccreEn discutant avec nos clients L&D, un nouveau sujet émerge : qu’est-ce qu’une « compétence » quand le travail n’est plus réalisé par l’humain seul mais par le couple humain + agent IA ?
Qui détient la compétence ?
Prenons le cas concret, qui n’est désormais plus tout à fait de la science-fiction, d’un salarié qui réalise une partie de son travail avec un agent IA.
L’humain produit donc, en partie grâce à cet agent, une bonne analyse financière, un contrat juridique bien ficelé ou un diagnostic de panne rondement mené.
Un agent IA poursuit un objectif de travail assigné dans un cadre donné. Il décide seul de certaines actions, utilise des outils sans que l’humain ait besoin de le guider. Les cas d’usage dépassent les activités de bureau et les conversations professionnelles avec nos LLM, comme ChatGPT, du type : « fais-moi mon ppt pour ma réunion de demain »…
Si le résultat du travail est excellent (c’est le but) qui est vraiment compétent dans l’histoire ?
- L’humain ?
- L’agent IA, collègue virtuel de l’humain ?
- Les deux ?
- Ou le « système » constitué par les deux ?
Dans cet article, on va explorer cette question en se situant dans le travail réel : ce que l’humain sait faire seul, ce qu’il réalise avec l’IA et ce qui émerge de la coopération humains-IA. Sans prétendre que les réponses sont déjà toutes trouvées !
La compétence a toujours été « située »… L’agentique IA change la nature de la situation
Comme l’ont démontré les tenants de la didactique professionnelle ou encore Guy Le Boterf, être compétent, c’est mobiliser des ressources pertinentes pour agir dans une situation de travail.
Si on prend mon cas personnel (à considérer que je sois « compétent »…), c’est grâce aux « ressources » que j’ai pu mobiliser :
- Mes savoirs théoriques et mes savoirs d’expérience,
- Mes collègues de C-Campus, mes confrères et consœurs, mes clients,
- Mes procédures de travail, par ex. la méthode C-Campus de scénarisation pédagogique EDRACT®,
- Mes outils, mon environnement de travail, etc.
Dans quelques années, mes agents IA seront-ils des « ressources » comme les autres ? Pas vraiment !
Contrairement à une méthode que je mobilise, mon agent IA pourra réaliser seul plusieurs opérations, utiliser des outils et interagir avec d’autres agents, dans le cadre que je lui aurai fixé. Rien à voir avec un outil que j’actionne ponctuellement !
Distinguer « compétence propre » et « compétence augmentée avec agents IA » ?
Face à la redistribution progressive du travail entre humains et agents IA, une première étape simple (simpliste ?) serait déjà d’aider les équipes et les managers à bien distinguer :
La compétence propre
Ce que la personne ou le collectif de travail est capable de réaliser sans aucune aide d’agents IA, et dans quelles conditions, contextes ou situations.
La compétence augmentée
Ce que la personne (ou le collectif) est capable de réaliser avec un agent IA, en sachant le piloter, contrôler son travail et reprendre la main si nécessaire ! On n’est franchement pas loin d’une compétence de « management » d’un agent !
Un exemple volontairement simple
Un juriste RH junior en entreprise produit donc une analyse juridique excellente avec un agent IA développé par la « maison ». Deux hypothèses :
- Il comprend le droit applicable, sait formuler le problème, repérer une erreur de l’IA ou un oubli de jurisprudence et corriger la réponse.
- Il transmet la question à son agent IA, récupère une réponse apparemment convaincante et la transmet sans savoir en apprécier la valeur.
Le niveau de compétence mobilisé par le junior sera peu élevé dans l’hypothèse 2, même si son « client », un non spécialiste du droit n’y verra peut-être que du feu !
Fabricando fit faber, disaient les Latins. C’est l’équivalent de notre « C’est en forgeant qu’on devient forgeron ». Mais comment reste-t-on un bon forgeron si l’agent IA « forge » à notre place ?
Le grain de sable : le shadow IA !
Le phénomène de shadow IA* est déjà massif. Il serait très répandu chez les cols blancs, selon le rapport annuel Work Trend Index 2024 de Microsoft & LinkedIn. 52 % des utilisateurs d’IA hésiteraient d’ailleurs à reconnaître qu’ils l’utilisent pour leurs tâches les plus importantes !
(*) Shadow IA = usage « en douce » de ses IA personnelles au travail, pour de multiples raisons (praticité et recherche de productivité, décalage des outils IA internes, méconnaissance de la politique IA de l’entreprise, contournement de la lourdeur de gouvernance informatique, etc.).
Attention : le chiffre de 52 % concerne les utilisateurs d’IA interrogés dans l’étude. Il ne mesure pas la part de salariés pratiquant le shadow IA.
Le problème du shadow IA n’est pas seulement celui de la confidentialité ou de la sécurité des données de l’entreprise. Si l’organisation ignore que son salarié utilise l’IA, comment apprécier ce qu’il sait réellement faire ? On risque de lui attribuer une performance au travail en ignorant les ressources, capacités et aussi les limites de la personne ! Et s’il déclare son usage de l’IA, le résultat final ne suffit pas à son N+1 ou à son client, à apprécier sa qualité de raisonnement et de son contrôle de l’IA.
Vers un nouveau paradigme : la « compétence distribuée » ?
La distinction entre compétence propre et compétence augmentée avec IA reste utile. Mais le shadow IA la rend délicate à observer. Et cette distinction ne suffira rapidement plus quand plusieurs humains et agents IA se partageront travail et décisions.
Le véritable enjeu ne sera pas seulement de voir comment travailler plus vite, mais de décider ce qui doit être fait, par qui (humain ou agent IA ou les deux), dans quel ordre et avec quelles responsabilités.
La performance au travail pourrait dépendre surtout de la qualité des interactions et « interfaces » entre humains, agents IA, outils et règles d’organisation.
On vous propose donc un 3ème niveau de réflexion « systémique » dans cette infographie :
Qui remportera la compétition demain ? Les entreprises « se contentant » d’intégrer les agents IA dans leurs processus de travail existants, ou celles qui sauront réinventer leurs processus de travail et développer de nouvelles compétences autour des possibilités offertes par l’agentique IA ?
Le système « humains + agents IA » sera-t-il plus « compétent » que les humains seuls ?
La « compétence distribuée » fait écho aux travaux du chercheur en sciences cognitives, E. Hutchins, sur la cognition distribuée. Il a expliqué en 1995 que la cognition ne se passait pas uniquement dans nos têtes. Elle serait la résultante d’un système socio-technique, incluant le cerveau humain, son matériel et son environnement social.
Par exemple pour faire des calculs, en dehors des 10 doigts de mes mains, j’ai d’abord utilisé à la petite école sous le contrôle de l’enseignant, un boulier, puis la règle à calcul. Ensuite une calculette pour le bac. Arrivé en entreprise, j’ai fait des calculs sur ordinateur puis utilisé un algorithme sur internet, etc., et de temps en temps, je demandais quand même à mes camarades ou managers de vérifier !
Le phénomène IA va amplifier cette « distribution » avec une nuance : contrairement à la Texas Instrument des années 80, au PC des années 90 et au tableur des années 2000, l’agent IA est un agent cognitif actif – semi-autonome, qui n’attend plus forcément l’instruction de l’humain pour travailler 24 h/24 et 365 jours par an, y compris avec d’autres agents ! Du point de vue anthropologique, sociétal et social, c’est une révolution, dont on ne mesure pas encore les effets, zones de frottement et facteurs de résistance !
Évidemment, rien ne prouve qu’un système « humains + agents IA » serait intrinsèquement davantage compétent que les humains seuls. Ni que les humains, libérés de « tâches de base » par l’IA deviendront plus compétents, en montant par exemple en niveau de qualification ! Ce sont des hypothèses, pas des certitudes (les opérateurs dont certaines taches ont été prises par des robots industriels ne sont pas tous devenus techniciens en robotique…).
Quand les référentiels de compétences et d’évaluation sont mis en abyme…
Quid de l’intérêt à terme des « référentiels de compétences » qui ne prendraient pas en compte cette révolution des « agents IA » ?
Partons par exemple du cas concret du référentiel du technicien véhicule électrique. Il pourrait mentionner comme compétence : « Analyser une panne complexe et produire une recommandation argumentée. »
Très bien. Mais sans mise à jour, cet extrait du référentiel ne dit pas grand-chose du nouveau travail réel avec agent IA !
Supposons que l’agent consulte les données du véhicule, formule des hypothèses et tests à réaliser. Le technicien vérifie la cohérence des hypothèses, les confronte aux symptômes, décide des contrôles et valide le diagnostic. La compétence ne peut plus être décrite uniquement par « savoir diagnostiquer une panne ». Il faut expliciter la répartition du travail entre agents et humains et les conditions minimales de maîtrise.
Le « nouveau » référentiel devrait donc distinguer 3 dimensions :
- Savoir diagnostiquer certains dysfonctionnements sans agent, quand la sécurité ou la situation l’exige (arrêt d’urgence sur une voie à forte circulation, par exemple),
- Savoir organiser et piloter un diagnostic assisté avec agent IA,
- Savoir vérifier, contester ou écarter des propositions de l’agent IA, en justifiant sa décision finale.
L’intrusion des agents IA dans le travail des humains obligera les certificateurs, évaluateurs, formateurs et les lignes managériales à réinterroger régulièrement les référentiels de compétences des métiers « pénétrés », directement ou indirectement, par des agents IA.
Sachant que les métiers et leurs environnements vont aussi changer, à cause des transformations et innovations induites par les IA, la révision des référentiels sera encore plus nécessaire !
Quand l’agent IA travaille à notre place, que reste-t-il de nos compétences ?
Reprenons notre problématique de départ : si les agents IA absorbent progressivement les situations « normales » de travail, fortement automatisables, que restera-t-il aux humains ?
On répond souvent : la gestion des situations inhabituelles !
- Ambiguës,
- Inédites,
- Humainement complexes,
- À forte dimension relationnelle,
- Critiques, supposant des arbitrages et des décisions éclairées,
- etc.
Précisément des situations qui nécessitent expérience et conceptualisation dans l’action (comme dirait le spécialiste de la didactique professionnelle, Gérard Vergnaud)
Paradoxe 1 : comment entretenir ces capacités si l’IA réalise à notre place une part croissante des activités qui permettaient justement de les acquérir ?
Et si un agent IA effectue trop de tâches cognitives de manière « opaque » (boîte noire) ? L’humain peut perdre sa capacité à critiquer l’agent IA, voire s’y fier aveuglément !
Paradoxe 2 : Un système humain–IA peut devenir plus performant tandis que certaines compétences humaines s’affaiblissent. Bien au-delà par exemple de la simple perte du « sens de l’orientation » avec le GPS : celui-ci ne nous fait pas perdre la compréhension de ce qu’est un trajet !
Voilà une autre raison de ne pas confondre la compétence humaine et la performance du système !
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Alors qui sera vraiment « le compétent » demain ?
Un salarié peut d’ores et déjà produire un bon travail avec l’IA sans maîtriser vraiment les compétences permettant de le produire. À l’inverse, savoir répartir les tâches et orienter ses agents IA, les « manager », contrôler leur production et reprendre la main, pourraient devenir des compétences humaines essentielles.
Nous ne savons pas encore chez C-Campus si l’expression « compétence distribuée » s’imposera (on s’est inspiré du concept de Hutchins sur la « cognition distribuée »). En revanche, au delà de la sémantique, il faudrait désormais distinguer :
- Ce que sait faire l’humain,
- Ce que sait faire l’agent IA,
- Ce que la coopération « humains + agents IA » permet de réaliser !
Et surtout, vraiment, ne pas confondre la performance du système avec la compétence de chacun de ses acteurs, en particulier les humains !
Le chantier de la définition et de l’évaluation des compétences à l’ère des agents IA ne fait que commencer !
