Formation : le territoire, la carte… et le GPS

Le travail est un territoire. La formation nous apprend à en lire la carte, à acquérir les connaissances et les compétences qui permettent de s’y repérer. L’IA ressemble davantage à un GPS : une destination lui est indiquée, elle nous guide dans l’action. On peut ainsi parcourir le territoire sans vraiment posséder sa carte. Jusqu’où ?

Le rapprochement avec La Carte et le Territoire de Michel Houellebecq s’arrêtera au titre du roman. Une carte représente un territoire, elle ne le contient pas. La formation non plus. Elle sélectionne dans le travail réel ce qui mérite d’être appris, organise des connaissances, formalise des méthodes, permet de s’exercer hors de certaines contraintes de la production. Elle équipe celui qui devra ensuite affronter le terrain. Cette distance a longtemps été reprochée à la formation : trop loin du poste de travail, trop théorique, pas assez disponible au moment du besoin. Le digital learning a cherché à la réduire avec le microlearning, les ressources accessibles à la demande, le performance support ou le learning in the flow of work. La carte s’est ainsi rapprochée du territoire. L’IA va plus loin. Elle ne met pas seulement la carte à portée de main : elle peut indiquer où aller et quoi faire ensuite.

Tout conducteur en a fait l’expérience. Il est possible de traverser une ville inconnue sans en comprendre la géographie. Quelques kilomètres plus tard, on est arrivé à destination mais bien incapable de refaire le trajet sans assistance. Le service a pourtant été rendu, souvent mieux qu’avec une carte : embouteillages évités, erreurs corrigées, itinéraire recalculé. Au travail, un collaborateur peut rencontrer une difficulté, interroger son assistant IA, obtenir une réponse adaptée au contexte, exécuter, puis poursuivre sa tâche. Avec des agents intégrés aux applications professionnelles, le guidage peut aller plus loin : détecter la situation, proposer l’action, la préparer, parfois l’exécuter. Pour l’entreprise, le calcul mérite d’être posé. Pourquoi consacrer plusieurs heures ou plusieurs jours à faire acquérir une connaissance qui sera disponible, contextualisée, au moment précis du besoin ? Pourquoi former à une procédure entière si l’IA sait indiquer la bonne étape à chaque embranchement ? Certaines connaissances que l’on faisait apprendre parce qu’il n’existait pas d’autre moyen de les mobiliser pourront probablement être laissées à la machine. Nous l’avons déjà accepté pour les numéros de téléphone, les itinéraires et quantité d’informations autrefois mémorisées. L’IA étend maintenant cette possibilité à des tâches professionnelles beaucoup plus complexes.

Le GPS fonctionne très bien lorsque nous savons où nous voulons aller. Il ne décide pas que la destination choisie est la mauvaise. Or le travail ne consiste pas seulement à exécuter correctement une tâche. Il faut reformuler un problème, arbitrer entre plusieurs objectifs, comprendre pourquoi une procédure produit un résultat aberrant, repérer qu’une demande est mal posée. Celui qui possède la carte dispose alors de repères que l’itinéraire proposé ne lui donne pas. Le problème se rencontre déjà avec les IA génératives. Une réponse convaincante peut être fausse, incomplète ou simplement inadaptée au contexte. Pour la contester, il faut disposer de connaissances qui ne soient pas entièrement fournies par la réponse elle-même. Il faut connaître suffisamment le territoire. La distinction devient alors moins simple entre celui qui sait et celui qui ne sait pas. Une autre apparaît : ce que nous devons savoir nous-mêmes et ce que nous pouvons nous contenter de savoir demander à une machine.

Le GPS évite de se perdre. C’est précisément ce qu’on lui demande. Mais tout trajet utile n’est pas nécessairement le trajet prévu. Le mot « sérendipité » a connu son heure de gloire avec Internet avant de quitter quelque peu le vocabulaire à la mode. L’IA pourrait lui redonner de l’actualité. La sérendipité désigne la faculté de trouver quelque chose que l’on ne cherchait pas, à condition de savoir reconnaître l’intérêt de ce que l’on rencontre. Une carte autorise le détour. On aperçoit une route secondaire, un village, un relief, une possibilité que l’itinéraire prévu n’avait aucune raison de signaler. Dans le travail aussi, une erreur, une information périphérique, une conversation ou un rapprochement inattendu peuvent ouvrir une piste. L’IA apporte des réponses à une vitesse qui constitue l’un de ses principaux avantages. Cette rapidité peut aussi interrompre la recherche. Pourquoi poursuivre lorsqu’une solution plausible est déjà disponible ? Pourquoi regarder aux alentours lorsque le chemin s’affiche ? Se perdre, ici, n’est pas faire l’éloge de l’errance. C’est savoir quitter momentanément l’itinéraire, remarquer ce qui se présente et décider si cela mérite qu’on s’y arrête. Il faut pour cela connaître un peu le territoire.

L’expression semble appartenir à une conception ancienne de l’apprentissage. Savoir par cœur : mémoriser des dates, des règles, des définitions que n’importe quel moteur de recherche, et désormais n’importe quelle IA, restitue en quelques secondes. Une bonne partie de ce que nous avons mémorisé n’a effectivement plus besoin de l’être. Mais les mots « par cœur » disent autre chose. Il y a ce que l’on peut retrouver et ce que l’on a réellement acquis. Des années de pratique inscrivent des connaissances dans les réflexes, le regard, le jugement. Le professionnel expérimenté ne consulte pas mentalement une procédure à chaque décision. Il reconnaît une situation, pressent une anomalie, rapproche le cas présent de dizaines d’autres qu’il a rencontrés. Une partie du territoire lui est devenue familière. La formation n’a donc aucune raison de conserver toutes les cartes au motif que les GPS seraient dangereux. Elle doit faire le tri. Certaines connaissances pourront être externalisées sans grand dommage. D’autres devront rester disponibles chez celui qui agit parce qu’elles lui permettent de contrôler le guidage, de changer de destination, de prendre un détour ou de continuer lorsque l’assistance fait défaut. L’IA remet ainsi sur la table une question très ancienne : qu’est-ce qui mérite vraiment d’être appris ? Sans doute ce qu’il faut connaître du territoire pour ne pas seulement savoir le traverser, mais pouvoir s’y orienter, s’y perdre parfois, et le connaître par cœur.