À l'ère où l'IA remplace 80 % des tâches, les 20 % restants que les humains doivent perfectionner

L'IA va-t-elle prendre nos emplois ou simplement alléger notre charge de travail ?

Cette question ne concerne plus uniquement le secteur technologique. Que vous écriviez des textes, prépariez des documents, fassiez des ventes, travailliez dans le domaine juridique, soyez ingénieur, marketeur ou dirigeant, si vous travaillez devant un écran, vous vous êtes probablement déjà posé cette question.

« Jusqu'à quand mon travail sera-t-il nécessaire ? »

Un article de Fast Company publié par Inc. aux États-Unis offre une perspective claire sur cette inquiétude. L'IA pourrait bien prendre en charge les 80 % initiaux d'un travail. Cependant, la véritable valeur réside dans les 20 % restants.

Les 80 % mentionnés ici incluent des tâches telles que la recherche, l'organisation, le résumé, la rédaction de brouillons, la classification, la comparaison et la création de plans, qui sont répétitives et facilement procédurales. Bien que ces tâches prennent du temps, elles ont des entrées et sorties claires, un domaine où l'IA excelle. Ce que les humains mettaient des heures à préparer, l'IA peut le terminer en quelques minutes.

En revanche, les 20 % restants sont différents. Ils incluent la capacité à lire le contexte, le jugement basé sur l'expérience, la prise de risques, la relation de confiance avec le client et la prise de décisions responsables. Peut-on appliquer directement la réponse de l'IA à la réalité ? À qui, dans quel ordre et avec quels mots doit-on communiquer ? En cas d'échec, qui en portera la responsabilité ? Ces questions ne se résolvent pas par un simple traitement de l'information.

L'IA remplace les « tâches » et non le « travail »

Une des raisons de la confusion autour de l'IA est que « travail » et « tâches » sont souvent confondus.

Prenons l'exemple du travail d'un avocat. Rechercher des précédents, lire de longs documents, organiser les points de discussion, rédiger des projets de texte. Ce sont des tâches importantes, mais ce n'est pas toute la valeur que le client attend d'un avocat. Ce que le client recherche vraiment, c'est trouver une stratégie gagnante, créer des conditions favorables lors des négociations, évaluer les risques et finalement avoir l'expertise pour dire « Allons de l'avant avec cette décision ».

L'IA peut réduire considérablement le temps nécessaire pour effectuer ces tâches préliminaires. Cependant, c'est à l'humain de décider quelle argumentation choisir, jusqu'où aller et quand se retirer dans le contexte juridique, social et émotionnel.

Cela ne se limite pas au droit. Les ingénieurs sont dans la même situation. L'IA peut écrire du code, deviner les causes d'erreurs et proposer des corrections. Mais lorsque des problèmes surviennent en production, c'est à l'humain de déterminer quels clients sont affectés, s'il faut prioriser la restauration ou l'analyse des causes, et quelles informations communiquer à la direction ou aux clients.

Il en va de même pour le marketing. L'IA peut proposer des dizaines de textes publicitaires et résumer des études de marché. Mais quel engagement la marque a-t-elle pris envers ses clients ? Y a-t-il un risque de mauvaise publicité ? Faut-il privilégier la confiance à long terme plutôt que le taux de clics à court terme ? Ces décisions impliquent expérience et responsabilité.

En d'autres termes, l'IA remplace le « traitement » inclus dans le travail, mais elle ne retire pas le sens ou la responsabilité du travail lui-même.

La valeur de la rapidité diminue, celle du jugement augmente

Jusqu'à présent, dans de nombreux lieux de travail, ceux qui produisaient rapidement étaient valorisés. Rassembler rapidement des documents, écrire des emails, coder, rédiger des comptes rendus. Bien sûr, la rapidité restera importante.

Cependant, avec la généralisation de l'IA, il devient difficile de se différencier uniquement par la vitesse d'exécution des tâches simples. Tout le monde pourra rapidement produire des brouillons ou des analyses de niveau acceptable.

Ce qui aura de la valeur, c'est la capacité à décider « quoi produire ».

La formulation des questions devient cruciale. Une question mal posée à l'IA donnera une réponse médiocre. Si les prémisses sont erronées, l'IA produira un résultat apparemment correct mais fondamentalement faux. Le danger de l'IA réside dans le fait qu'une réponse incorrecte peut sembler très naturelle et convaincante.

C'est pourquoi, dans le travail futur, il sera plus important de savoir « que faire faire à l'IA », « jusqu'où faire confiance à ses sorties » et « comment les connecter aux problèmes réels » que simplement « savoir utiliser l'IA ».

Pour que les humains apportent de la valeur dans les 20 % restants à l'ère où l'IA prend en charge 80 % du travail, il faudra non seulement des connaissances spécialisées, mais aussi la capacité à identifier les problèmes, à éditer, à avoir une éthique, à comprendre les relations humaines et à prendre des décisions.

Sur les réseaux sociaux, attentes et prudence se mêlent

En observant les réactions sur les réseaux sociaux à cet article, on constate qu'il n'y a pas de polémique majeure ni de buzz explosif pour le moment. Les professionnels, notamment sur LinkedIn, semblent plutôt partager silencieusement ce point de vue.

Dans une publication LinkedIn d'Inc. Magazine, on trouve des commentaires soulignant que « l'IA peut automatiser de nombreuses tâches, mais l'empathie, le jugement et la compréhension restent au cœur de l'innovation significative ». Plutôt que de voir l'IA comme une menace, certains y voient une occasion de réaffirmer les valeurs humaines.

De plus, en réponse à une discussion entre Casey Newton de Platformer et Aaron Levie, PDG de Box, sur LinkedIn, on a noté que « qu'il s'agisse de supprimer des emplois ou d'en créer de nouveaux, l'IA marque une période de transition majeure ». Ce qui est important ici, c'est qu'il ne s'agit pas seulement d'optimisme. L'idée n'est pas que l'IA rendra le travail plus facile, mais que la nature même du travail changera.

Dans une autre discussion sur LinkedIn, on partage l'idée que « l'IA produit rapidement 80 % du travail, mais que les 20 % restants nécessitent le plus de temps pour la révision, la vérification et l'ajustement du style ». De nombreux utilisateurs d'IA peuvent s'identifier à cela. L'IA rédige rapidement des brouillons, mais vérifier si le contenu est vraiment correct, adapté au lecteur et conforme à ses intentions nécessite finalement la concentration humaine.

Un autre commentaire sur LinkedIn souligne que « l'IA peut extraire des données, mais elle ne peut pas assumer la responsabilité des résultats ni vivre les décisions réelles ». Cela touche à l'essence de l'ère de l'IA. L'IA peut faire des suggestions, mais c'est l'humain qui doit convaincre le client, faire bouger l'organisation et faire face aux conséquences en cas d'échec.

En résumé, les réactions sur les réseaux sociaux se divisent en trois grands points.

Premièrement, l'attente que l'IA réduise les tâches répétitives et oriente les humains vers des travaux plus créatifs.

Deuxièmement, la prudence face à une confiance excessive dans les 80 % produits par l'IA, qui pourrait conduire à un manque de vérification et à une responsabilité floue.

Troisièmement, la vision réaliste selon laquelle, à l'ère de l'IA, il ne suffit pas de savoir « comment l'utiliser », mais il faut aussi développer le jugement humain et apprendre en continu.

Ainsi, les discussions sur les réseaux sociaux rejoignent les arguments de l'article. L'IA ne rend pas l'humain inutile, elle déplace la valeur de l'humain vers de nouveaux domaines.

Les « derniers 20 % » ne sont pas accessibles à tous

Cependant, il ne faut pas se reposer sur ses lauriers.

Dire que « l'IA fait 80 % du travail, il ne reste plus qu'à faire les 20 % restants » peut sembler optimiste. Mais la différence entre ceux qui peuvent assumer ces 20 % et ceux qui ne le peuvent pas risque de s'accentuer.

Car ces derniers 20 % nécessitent de l'expérience.

Ceux qui peuvent juger de la superficialité d'un texte produit par l'IA sont ceux qui ont lu, écrit et corrigé de nombreux textes par le passé. Ceux qui peuvent détecter les dangers dans le code produit par l'IA sont ceux qui ont déjà fait face à des incidents ou des échecs de conception. Ceux qui peuvent percevoir un décalage entre l'analyse de marché de l'IA et la réalité sont ceux qui ont réellement interagi avec les clients.

En d'autres termes, les derniers 20 % ne sont pas accessibles à tout le monde dès le départ. L'expérience acquise à travers les 80 % de tâches précédentes constitue la base de ce jugement.

C'est là que réside la difficulté de l'ère de l'IA. Plus l'IA prend en charge les tâches des débutants, moins les jeunes auront l'occasion d'acquérir de l'expérience. Les tâches modestes telles que la recherche, le résumé, la rédaction de brouillons et la révision ne sont pas de simples corvées, mais aussi un entraînement au jugement.

Les entreprises ne doivent pas prendre cela à la légère. Si elles retirent toutes les tâches de base aux jeunes sous prétexte d'efficacité grâce à l'IA, elles risquent de ne pas former les talents capables d'assumer les « derniers 20 % » à l'avenir. L'utilisation de l'IA et le développement des talents doivent être conçus ensemble.

Les entreprises ont besoin de « conception de responsabilité », pas seulement de « mise en œuvre de l'IA »

De nombreuses entreprises pensent que l'introduction de l'IA augmentera la productivité. En effet, dans des domaines tels que la rédaction de documents, le résumé et l'analyse, l'IA peut réduire considérablement le temps de travail. Des études montrent que l'IA générative a permis de réduire le temps et d'améliorer la qualité des tâches de rédaction.

Cependant, le véritable succès de l'introduction de l'IA ne se mesure pas à l'installation d'outils. Qui vérifiera les sorties de l'IA ? Pour quelles tâches l'approbation humaine est-elle indispensable ? Quels tests seront effectués avant de livrer au client ? Qui assumera la responsabilité en cas d'erreur ?

Si ces questions restent floues, l'utilisation de l'IA peut augmenter la productivité apparente tout en augmentant le risque organisationnel.

Une enquête de McKinsey montre que les organisations qui réussissent avec l'IA intègrent clairement la vérification humaine dans le processus de gestion des sorties du modèle. C'est précisément la formalisation des « derniers 20 % ».

Il ne s'agit pas seulement de compter sur les efforts individuels, mais de concevoir les points d'intervention humaine au niveau organisationnel. C'est la gestion à l'ère de l'IA.

Cinq compétences que les individus doivent développer

Alors, que doivent développer les individus ?

Premièrement, la capacité à poser des questions. L'IA est douée pour répondre aux questions, mais c'est à l'humain de déterminer ce qu'il faut demander. Si le problème est mal posé, la sortie sera superficielle.

Deuxièmement, la capacité à vérifier. Il est nécessaire de ne pas prendre pour argent comptant les réponses de l'IA, mais de vérifier les sources, de rechercher les contradictions et de les confronter aux contraintes réelles.

Troisièmement, la capacité à lire le contexte dans un domaine spécialisé. Même avec les mêmes données, le sens peut varier selon l'industrie, la culture d'entreprise et les circonstances des clients. L'IA peut fournir des généralités, mais ne peut pas toujours comprendre les contextes spécifiques.

Quatrièmement, la capacité à établir des relations. Les clients et collègues ne recherchent pas seulement des informations correctes. Le sentiment de sécurité, la confiance, la facilité de consultation et le sens des responsabilités sont également des valeurs importantes.

Cinquièmement, la capacité à prendre des décisions. Même lorsque toutes les informations ne sont pas disponibles, il y a des moments où il faut décider avant une échéance. L'IA peut présenter des options, mais c'est à l'humain de faire le choix final.

Ces compétences ne s'acquièrent pas en peu de temps. Elles se construisent au quotidien, à travers l'échec, la réflexion et la correction.

Les gagnants de l'ère de l'IA ne sont pas ceux qui sont plus rapides que l'IA

L'idée de rivaliser avec l'IA a ses limites. Résumer plus vite que l'IA. Créer des documents plus vite que l'IA. Écrire du code plus vite que l'IA. Ces compétitions sont défavorables aux humains.

Ce n'est pas là que se situe la véritable compétition.

Comment utiliser ce que l'IA produit ? Que rajouter, que retirer, quelle décision prendre ? À quel interlocuteur, dans quel ordre et avec quels mots le transmettre ? C'est là que réside la valeur humaine.

L'IA réduit le coût des tâches. Cela permet de réaliser de nombreux projets, analyses et prototypes qui n'étaient pas envisageables auparavant. Mais plus les possibilités augmentent, plus le choix devient crucial. Dans un monde où les options se multiplient, la valeur des personnes capables de décider augmente.

Ainsi, à l'ère de l'IA, ceux qui sont vraiment en danger ne sont pas seulement ceux qui ne peuvent pas utiliser l'IA. Ceux qui utilisent les réponses de l'IA sans jugement personnel le sont aussi.

À l'inverse, ceux qui utilisent l'IA comme un assistant compétent tout en ajoutant leur expérience, leur perspective et leur responsabilité peuvent apporter une valeur encore plus grande qu'auparavant.

L'ère où l'IA remplace 80 % des tâches n'est pas une époque où 80 % de la valeur humaine disparaît. C'est une époque où la valeur humaine devient plus visible et plus rigoureusement évaluée.

Les derniers 20 % ne sont pas de simples finitions.

Ils contiennent la crédibilité en tant qu'expert.
Ils contiennent l'expérience accumulée sur le terrain.
Ils contiennent la responsabilité que seul un humain peut assumer.

Peu importe l'évolution de l'IA, il faudra toujours un humain pour