Le hIAtus : quand l'IA redéfinit la place de l'humain

L'IA ne transforme pas seulement les tâches : Elle formalise et transfère une partie de l'expertise collaborateurs. La question est donc quelle place veut-on préserver pour l'humain ?

Lors du déploiement de solutions d’IA agentique, on insiste volontiers sur les performances des modèles, la qualité des données, ou encore la capacité des agents à utiliser différents outils. On invoque plus rarement ce que cette transformation représente pour les collaborateurs ou les organisations.

Pourtant, confier une tâche à un agent IA revient peu ou prou, à l’externaliser. Pas auprès d’un prestataire, mais auprès d’un système capable d’exécuter une partie du travail jusqu’alors réalisée par un salarié.

La comparaison avec la sous-traitance n’est pas seulement rhétorique. Lorsqu’une entreprise externalise une activité, elle doit décrire précisément ce qu’elle attend, transmettre les informations nécessaires, définir les règles applicables, organiser les contrôles et répartir les responsabilités. Le déploiement d’un agent IA impose la même formalisation.

· Définir ce que l’on demande à l’agent. Le prompt ne peut pas se limiter à une consigne approximative de quelques lignes. Il doit préciser l’objectif poursuivi, les attendus sur le fond, la forme du résultat, les contraintes et les limites.

· Identifier les données nécessaires à la réalisation de la tâche, une base de connaissances, accessible, actualisée et organisée de façon à permettre à l’agent de s’appuyer sur les bonnes informations.

· Ajouter des directives sur la manière de traiter le sujet. Il peut s’agir de règles rédactionnelles, de méthodes d’analyse, de principes de conformité ou encore de critères de décision. Ces éléments constituent en quelque sorte les compétences de l’agent qui pourront d’ailleurs être mutualisées et utilisées par plusieurs agents, comme on le ferait avec un référentiel méthodologique partagé entre différents collaborateurs.

· Préciser le processus à mettre en œuvre. Toutes les étapes ne relevant d’ailleurs pas nécessairement de l’IA. Certaines peuvent être confiées à un modèle génératif, d’autres doivent rester déterministes.

· Définir le processus de contrôle. Selon la nature de la tâche, ce contrôle pourra être automatique, humain ou combiner les deux. La question n’est donc pas seulement de savoir ce que l’agent peut accomplir, mais également de déterminer qui valide son travail, qui engage sa responsabilité et dans quelles circonstances un humain doit reprendre la main.

Formaliser tout ce qui est nécessaire à l’exécution d’une tâche peut donner au collaborateur concerné l’impression qu’on lui demande d’organiser lui-même le transfert de son expertise. Il doit expliquer ce qu’il fait, quelles informations il mobilise, comment il raisonne, quels contrôles il effectue et comment il traite les cas particuliers.

Autrement dit, il lui est demandé de rendre explicite ce qui faisait jusqu’alors sa compétence, parfois construite pendant plusieurs années et rarement documentée dans son intégralité.

Cette démarche peut légitimement être perçue comme une forme de dépossession. Une fois la tâche décrite, modélisée et confiée à un agent, quelle sera encore la place de celui qui l’exécutait ? La question du coût sera inévitablement posée et comparée à celui de l’agent, dès lors que nous serons réellement capables de le mesurer. Magie de la facturation à l’usage, quand tu nous tiens !

On rétorquera que l’utilisateur pourra se consacrer à des activités à plus forte valeur ajoutée, se recentrer sur son métier, ou réserver son temps aux décisions les plus importantes. L’IA produirait et l’humain arbitrerait. Si cette perspective est séduisante, l’histoire récente de la digitalisation invite néanmoins à la prudence.

Les gains de productivité ne se traduisent pas toujours par davantage de temps consacré à la création de valeur.

C’est là tout le hIAtus.

La résistance de certains utilisateurs ne doit donc pas être systématiquement interprétée comme un refus du progrès, un manque d’acculturation ou une incapacité à comprendre les bénéfices de l’IA. Elle peut traduire une inquiétude parfaitement rationnelle quant à l’évolution de leur fonction, à la reconnaissance de leur expertise et à leur place future dans l’organisation.

Cet aspect doit être pris en considération dès le début des projets. L’accompagnement ne peut pas se limiter à montrer comment utiliser un agent, à enseigner l’art du prompt ou à présenter quelques cas d’usage spectaculaires. Il doit également permettre de répondre à des questions beaucoup plus structurantes : quelles tâches seront transformées ? Quelles compétences demeureront essentielles ? Qui contrôlera le résultat ? Comment les responsabilités évolueront-elles ? Et surtout, quelle place souhaite-t-on réellement conserver à l’humain ?

Il sera donc difficile de conduire efficacement des missions d’accompagnement à l’IA agentique en se limitant aux fonctionnalités des outils. Une approche transverse est indispensable. Elle doit associer les métiers, la DSI, les ressources humaines, les fonctions juridiques et, selon les sujets, les équipes chargées de la sécurité et de la conformité.

Elle doit également bénéficier d’un soutien visible du comité de direction ou, à défaut, de l’un de ses membres. Non pour donner à l’IA un vernis stratégique supplémentaire, mais parce que les arbitrages à réaliser porteront sur l’organisation elle-même.

Au fond, déployer un agent IA ne consiste pas seulement à automatiser une tâche. Cela conduit l’entreprise à expliciter une partie de son savoir-faire, à décider où elle souhaite le placer et à redéfinir la contribution de celles et ceux qui le détenaient jusqu’alors.

Avant de demander aux collaborateurs de transmettre leurs compétences à une IA, il serait donc utile de leur expliquer ce que l’organisation compte faire des leurs.