Que reste-t-il à apprendre ? (si l’IA produit à la place des salariés)

Dix-sept grands groupes français — Renault, EDF, SNCF, Vinci, Veolia, Crédit Agricole ou Dassault Systèmes — viennent de signer un manifeste pour une « IA collaborative et une responsabilité humaine ». Derrière cette initiative, une question aux directions formation : comment continuer à développer les compétences lorsque l’IA commence précisément à absorber une partie des tâches qui permettaient jusque-là d’apprendre le métier ?

L’étude menée par le collectif Projet Sens auprès de managers de terrain décrit une bascule déjà visible dans les métiers tertiaires. Les salariés délèguent désormais à l’IA des tâches qui structuraient jusque-là leur expertise : rédaction, synthèse, traduction, préparation de présentations, recherche d’informations, formalisation d’analyses. Ce phénomène n'est pas anodin. Ces tâches longtemps considérées comme à faible valeur dans les entreprises sont en cours d'absorption rapide par l’IA. Problème : elles jouaient jusque-là un rôle discret mais essentiel dans la construction des compétences professionnelles… C’est en rédigeant qu’on apprend à structurer sa pensée ; c’est en synthétisant qu’on hiérarchise l’information ; c’est en préparant des présentations qu’on clarifie son raisonnement. Supprimer ces étapes revient parfois à court-circuiter les mécanismes mêmes de l’apprentissage professionnel. Le travail quotidien court le risque d’une perte progressive d’épaisseur cognitive. L’étude le relève cruement : certains salariés commencent déjà à sentir leurs compétences s’éroder.

Le sujet est explosif : l’IA générative installe une dépendance cognitive silencieuse. Plus les outils deviennent performants, moins les collaborateurs exercent certaines capacités fondamentales. À court terme, des gains de productivité impressionnants ; à moyen terme, les entreprises pourraient découvrir qu’elles ont fabriqué des organisations incapables de fonctionner sans assistance permanente. Le parallèle utilisé dans l’étude avec les pilotes de ligne est révélateur : malgré l’automatisation, les pilotes continuent à s’entraîner au pilotage manuel pour éviter la perte de maîtrise. Cette logique pourrait bientôt s’imposer dans de nombreux métiers du savoir. Autrement dit : certaines compétences devront être entretenues artificiellement alors même que l’IA paraît capable de les exécuter plus vite et parfois mieux. Le sujet devient immédiatement un sujet formation. Pendant vingt ans, le digital learning a cherché à fluidifier l’accès au savoir, accélérer l’acquisition des compétences et automatiser les parcours. L’IA inverse brutalement une partie de cette logique. Les entreprises vont devoir remettre du frottement, de l’exercice réel, de la pratique non assistée et de la confrontation humaine dans les apprentissages. Une partie des dispositifs actuels paraît soudain très fragile.

La plupart des plateformes de formation ont été pensées pour diffuser des contenus. Or le problème posé par l’IA n’est plus un problème de contenu. Les salariés disposent déjà d’un accès immédiat à la connaissance via les assistants génératifs. Le sujet critique est ailleurs : discernement, validation, supervision, responsabilité, arbitrage, coopération, capacité à contredire une machine pourtant convaincante. La valeur pédagogique ne résidera plus principalement dans la mise à disposition d’informations ou de modules. Elle résidera dans la capacité à organiser des situations où les collaborateurs apprennent à juger, à décider, à résister à certaines recommandations algorithmiques, à coopérer malgré l’automatisation. La formation quitte progressivement le territoire du contenu pour entrer dans celui de l’entraînement cognitif. Les directions formation vont devoir réintroduire du réel dans les apprentissages : études de cas complexes, simulation, confrontation collective, ateliers métier, analyse critique de productions IA, validation croisée entre pairs, supervision collaborative. Le paradoxe est violent pour le marché du digital learning. Plus l’IA progresse, moins le modèle historique du e-learning autonome paraît suffisant.

L’étude pointe un autre phénomène encore sous-estimé : l’IA réduit les interactions humaines ordinaires dans le travail. Le salarié qui demandait conseil à un collègue consulte désormais ChatGPT. Le junior qui apprenait en observant un expert reçoit directement une réponse générée. Le manager qui sollicitait son équipe prépare parfois seul ses arbitrages avec un assistant conversationnel. L’entreprise risque ainsi de perdre une partie de ses mécanismes naturels de transmission. C’est probablement l’un des angles morts actuels des stratégies IA. Beaucoup d’organisations raisonnent encore en gains de productivité individuels. Elles voient moins les dégâts potentiels sur les dynamiques collectives d’apprentissage. Or une entreprise n’apprend jamais uniquement à travers ses contenus de formation. Elle apprend par circulation des savoirs, par coopération, par débats, par observation mutuelle, par imitation, par confrontation des points de vue. L’IA peut accélérer le travail individuel tout en fragilisant le collectif. D’où l’insistance du manifeste sur des usages collaboratifs plutôt qu’individuels des outils génératifs. Certaines entreprises évoquent déjà des assistants IA utilisés comme espaces de travail communs à l’équipe entière. Le signal est important : l’IA pourrait finalement remettre le collectif au centre des apprentissages professionnels.

Le plus frappant dans cette initiative des dix-sept entreprises tient peut-être dans ce qu’elle révèle du repositionnement accéléré des directions formation. Le sujet n’est plus seulement : « former les collaborateurs à l’IA ». Le sujet devient : comment préserver des organisations capables de penser, décider, coopérer et transmettre leurs compétences dans un environnement où une partie croissante du travail intellectuel est automatisée ? Ce déplacement change tout. Les directions formation ne pourront plus se limiter à acheter des contenus IA ou déployer des parcours d’acculturation. Elles vont devoir intervenir directement sur l’organisation du travail, les pratiques managériales, les mécanismes de coopération, les modes de validation et les conditions de maintien des compétences critiques. La formation sort ainsi progressivement de son ancien territoire. Elle entre dans une zone beaucoup plus stratégique : celle de la gouvernance cognitive des entreprises.

Source : « IA au travail : 17 entreprises s’engagent », Le Point, 26 mai 2026.