Assistants IA : que reste-t-il de l’apprentissage du métier ?
Créer un assistant sans coder permet de déléguer certaines opérations de rédaction, de classement ou de préparation de dossiers. La question managériale est précise : comment vérifier que cette délégation ne réduit pas la capacité des collaborateurs à traiter ensuite un cas sans assistance ?
Ce que la littérature établit
Norman J. Slamecka et Peter Graf (1978, Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory) ont montré, dans des expériences de mémorisation verbale, un avantage des éléments générés par les participants sur ceux qu’ils avaient simplement lus. Produire une réponse et prendre connaissance d’une réponse ne constituent donc pas nécessairement des situations équivalentes pour la mémoire. Ce résultat ne porte pas sur les assistants IA, mais il invite à ne pas confondre exposition à un bon résultat et apprentissage.
Le paradoxe d’une compétence moins exercée
Lisanne Bainbridge (1983, Automatica) analyse une difficulté de l’automatisation : les opérateurs restent nécessaires pour les situations que le système ne prend pas en charge, alors que leurs occasions de pratiquer peuvent diminuer. Son article propose une analyse des systèmes automatisés, non une expérimentation sur les agents conversationnels. Le mécanisme est néanmoins pertinent pour concevoir un assistant : retirer les cas ordinaires peut aussi retirer une partie des occasions d’apprendre à reconnaître les cas difficiles.
La conclusion trop rapide
On pourrait en déduire qu’il faut conserver tout le travail manuel pour préserver le métier. Ces travaux ne justifient pas une telle règle, pas plus qu’ils ne démontrent que l’usage d’un assistant entraîne nécessairement une perte de compétence. Une hypothèse de conception plus précise consiste à réserver une étape où le collaborateur formule son propre diagnostic avant de consulter la proposition de l’assistant. (nos formations pour cadres et collaborateurs)
Ce que les données ne permettent pas de conclure
Des expériences sur la mémoire verbale et une analyse de l’automatisation industrielle ne permettent pas de quantifier les effets d’un assistant génératif sur l’apprentissage professionnel. Dans la pratique, mesurer uniquement la qualité du dossier livré laisse également une question ouverte : cette qualité appartient-elle au collaborateur, au système ou à leur combinaison ? Une évaluation sans assistance, sur un cas nouveau et comparable, permet d’examiner une autre dimension que la performance accompagnée.
Une implication pratique, vérifiable à Berne
Dans le cadre du programme SHR « Créer ses assistants et agents IA sans coder », un pilote à Berne pourrait porter sur des dossiers fictifs ou autorisés, propres à l’administration fédérale, à la santé publique, aux télécoms ou à l’industrie de précision. Comparer deux modalités attribuées aléatoirement — proposition immédiatement visible ou diagnostic personnel rédigé avant affichage — permettrait de tester ce choix de conception. Avant le pilote puis à son issue, faire traiter sans assistant des cas nouveaux de difficulté comparable et relever la proportion de décisions correctement justifiées selon une grille métier fixée à l’avance. L’évolution de cette proportion dans chaque modalité, avec une correction sans connaissance du groupe, fournirait un indicateur local d’apprentissage, sans constituer une preuve générale sur l’IA. Pour aller plus loin : découvrez la formation Créer ses assistants et agents IA sans coder à Berne, ou parcourez nos formations pour cadres et collaborateurs en Suisse.
En images : Créer ses assistants et agents IA sans coder à Berne
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