Imaginez. Vous avez un stagiaire ou un jeune collaborateur qui arrive dans votre équipe. Traditionnellement, qu’est-ce qu’on fait ? On lui confie des tâches de base. Préparation de séances, planification, recherches préliminaires… Toutes ces tâches qui peuvent paraître simple mais qui, au fond, permettent à la personne de comprendre comment fonctionne le système, de s’immerger dans la logique du travail.

Aujourd’hui, ces mêmes tâches peuvent être réalisées par des agents IA. Et je ne parle pas d’un futur lointain – c’est quelque chose que je fais déjà moi-même. Une fois que vous avez configuré correctement ces outils, ils peuvent réaliser une grande partie de ce travail de préparation.

Alors, première réaction : « Génial ! On gagne du temps ! » Et c’est vrai. Mais attendez une seconde. Si ces tâches de base disparaissent, ou du moins peuvent être déléguées à une IA, comment forme-t-on les jeunes collègues ? Comment développent-ils où elles cette compréhension approfondie des processus, cette intuition qui vient justement de l’exécution répétée de ces tâches apparemment simples ?

Parce qu’on apprend en faisant. On commence par des choses simples, on monte progressivement en complexité, et c’est ce cheminement qui nous permet de développer une expertise. Mais si l’IA court-circuite cette première étape, qu’est-ce qui se passe ?

Je pense que la question n’est pas de savoir si l’IA va « manger notre travail » – cette peur-là, je la trouve un peu stérile. La vraie question, c’est : comment travaille t’on avec l’IA ? Et surtout, comment intègre-t-on et forme-t-on différemment les jeunes collègues dans ce contexte ?

Parce qu’il faut être clair. Même si l’IA peut produire un premier jet, il faut avoir la capacité de comprendre ce qu’elle propose, de l’analyser, de l’ajuster, de le corriger. Et cette capacité-là, elle ne tombe pas du ciel. Elle se construit. Donc, de mon point de vue, l’IA reste, à l’heure où je vous parle, un outil de facilitation. Un outil qui se démocratise, qui devient accessible au plus grand nombre avec un coût marginal par rapport au travail réalisé. Mais un outil quand même – pas un remplaçant de l’expertise humaine.

En réfléchissant à cet épisode, un parallèle m’est venu spontanément. Parce que cette question de la formation face à l’évolution des pratiques, je l’ai déjà vécue dans le milieu hospitalier, bien avant l’arrivée de l’IA.

Dans les hôpitaux universitaires où j’ai travaillé, il y avait, et il y a toujours, une problématique similaire. Ces établissements ont pour vocation d’accueillir en hospitalisation les patients les plus complexes. En parallèle, l’activité ambulatoire et les soins à domicile de développent, et tant mieux.

Résultat ? Pour certains profils de patients, les jeunes collègues, se retrouvent confrontés d’emblée à des cas souvent complexes. Ce qui fait que parfois les exposer à des situations “simples” devient difficile. Mais alors, comment adapter leur apprentissage dans ce cadre ? Comment développent-ils ce socle de compétences de base quand l’écart entre « simple » et « complexe » se creuse, et que le « simple » est moins ou différemment accessible ?

Vous voyez le parallèle ? Dans les deux cas, que ce soit avec l’IA ou avec l’évolution de la prise en charge hospitalière, on a une disparition progressive, ou du moins un changement de paradigme, des situations d’apprentissage. Et ça pose une vraie question pédagogique.

Alors, concrètement, qu’est-ce qu’on fait ? Voici quelques réflexions personnelles.

Premièrement, on repense la formation. On ne peut plus se contenter de dire pour tout : « Tu vas apprendre en commençant par des choses simples. » Il faut créer des situations d’apprentissage adaptées. Des simulations, des études de cas, des exercices guidés qui permettent de comprendre les fondamentaux, même si ces tâches sont in fine automatisées en tout ou partie.

Deuxièmement, on change le focus. Plutôt que de former à l’exécution même réflexive, on renforce la formation à l’analyse critique, au jugement, à la capacité d’évaluer ce que produit l’IA. Et ça, c’est peut-être même plus difficile que d’exécuter soi-même. Cela demande une compréhension très profonde des mécanismes sous-jacents.

Troisièmement, on maintient des moments de pratique manuelle. Même si l’IA peut le faire, il faut que les jeunes mettent les mains dans le cambouis de temps en temps. Pas par nostalgie, mais parce que c’est en faisant qu’on comprend vraiment. C’est en préparant soi-même plusieurs fois des séances de travail qu’on saisit toutes les subtilités que l’IA pourrait manquer.

Et quatrièmement – et c’est peut-être le plus important – on accompagne. On ne lâche pas les jeunes collègues seuls face à l’IA. On les guide, on discute avec eux de ce que l’outil propose, on leur montre comment penser de manière critique, comment ne pas prendre pour argent comptant ce qui sort de la machine.

Parce qu’au fond, ce qui est en jeu, c’est le développement de l’expertise. Et l’expertise, ce n’est pas juste savoir faire, c’est savoir pourquoi on fait, c’est comprendre les enjeux, c’est avoir ce recul qui permet de prendre les bonnes décisions dans des contextes nouveaux ou incertains.

L’IA peut nous libérer de pas mal de tâches. C’est formidable. Mais elle ne doit pas nous priver de la compréhension profonde qui vient de ces tâches. Sinon, on risque de former une génération de professionnels qui savent utiliser des outils, mais qui ne maîtrisent pas vraiment leur sujet.

Et je pense que cette réflexion dépasse largement le cadre du management de projet ou de la clinique. Elle s’applique à tous les métiers qui voient arriver l’IA dans leur quotidien. Que ce soit dans le marketing, le juridique, la finance, l’éducation… partout où il y a des tâches qui peuvent être automatisées, il y a cette même question : comment forme-t-on les nouvelles générations ?

Ma conviction, c’est qu’on n’est pas face à un problème, mais face à une opportunité. Une opportunité de repenser nos méthodes de formation, de les rendre plus riches, plus intentionnelles. Une opportunité de se concentrer sur ce qui fait vraiment la valeur d’un professionnel : sa capacité à penser, à analyser, à créer, à décider dans l’incertitude.

L’IA ne va pas remplacer l’expertise humaine. Mais elle va nous obliger à redéfinir ce que signifie « devenir expert » dans notre domaine. Et ça, c’est un défi passionnant.

Dès lors, pour les cadres, la question pourrait être : Comment est-ce que j’intègre l’IA dans mon équipe tout en m’assurant que les personnes que je forme développent vraiment les compétences dont elles auront besoin ? Pas juste pour utiliser l’outil, mais pour exceller dans leur métier.

Si vous êtes vous-même en début de carrière. Ne vous reposez pas 100% sur l’IA. Cherchez à comprendre ce qui se passe derrière, posez des questions, demandez à faire les choses manuellement de temps en temps pour saisir la logique. Votre valeur future ne sera pas dans votre capacité à faire tourner un outil, mais dans votre capacité à comprendre, à juger, à créer.

L’IA transforme et transformera nos métiers. Mais elle ne remplacera jamais la curiosité, le jugement et la créativité humaine. À nous de nous assurer que ces qualités continuent à se développer, même, et surtout, dans un monde où les machines font une partie du travail.