Pendant longtemps, on a présenté l’IA comme un outil surtout utile pour produire plus vite. Elle pouvait écrire du code, générer du contenu, proposer plusieurs solutions ou aider à corriger un problème. Cette vision était assez simple : l’IA exécutait, pendant que l’humain gardait la réflexion, le jugement et les décisions importantes.
Je suis de moins en moins certain que cette séparation va durer.
Les IA ne font déjà plus seulement ce qu’on leur demande. Elles peuvent comparer plusieurs solutions, repérer certaines erreurs, tester une approche, revenir sur leur réponse et parfois faire vérifier leur travail par d’autres systèmes. Elles commencent donc elles aussi à prendre part aux décisions, et si cette progression continue, il faudra forcément revoir encore une fois la manière dont on définit notre valeur.
Les erreurs pourraient devenir moins nombreuses
Quand on parle d’IA aujourd’hui, on insiste encore beaucoup sur ses erreurs. C’est normal, puisqu’elles existent et peuvent parfois coûter cher, mais je ne suis pas certain que ce soit le point le plus intéressant pour les prochaines années.
Une IA capable de comparer plusieurs options, de lire de la documentation, de lancer des tests et de vérifier sa propre réponse devrait peu à peu réduire une partie des erreurs que nous faisons aujourd’hui. Dans le web, cela peut toucher l’architecture d’une fonctionnalité, la performance, le SEO, l’accessibilité ou simplement le choix entre plusieurs solutions techniques.
Si plusieurs systèmes peuvent analyser le même problème avant de proposer une réponse, le niveau moyen de qualité devrait logiquement monter. Dans ce cas, on ne pourra pas toujours se rassurer en disant que l’humain restera celui qui prend les bonnes décisions pendant que l’IA se contente d’exécuter.
L’IA aussi va apprendre à mieux choisir.
Cette réflexion prolonge d’ailleurs une question que je me posais dans mon article Qui formera les seniors de demain ?. J’y parlais surtout de l’apprentissage et de l’expérience dans un monde où une partie des tâches simples peut être absorbée par l’IA. Mais si les outils deviennent aussi meilleurs pour analyser et décider, la question va plus loin : l’expérience elle-même risque de changer de forme.
Le vrai problème pourrait se déplacer
Si produire devient plus rapide et que les choix techniques deviennent eux aussi plus fiables, le problème ne va pas disparaître. Il va probablement simplement se déplacer.
On peut très bien prendre une bonne décision à partir d’une mauvaise question. On peut développer parfaitement une fonctionnalité inutile, améliorer un processus qui ne devrait plus exister ou construire exactement ce qui a été demandé alors que le vrai besoin était ailleurs.
C’est déjà quelque chose qu’on voit souvent dans les projets web. Un client demande un nouveau formulaire, une automatisation, une nouvelle section ou une fonctionnalité vue chez un concurrent, alors que la vraie question devrait parfois être : pourquoi est-ce qu’on en a besoin ?
Plus les outils deviennent bons pour produire et analyser, plus cette étape risque de devenir importante.
Le contexte va devenir encore plus important
Une IA peut traiter beaucoup d’informations, mais encore faut-il qu’elle ait le bon contexte.
Un projet ne se résume pas à un brief ou à une liste de tâches. Il y a aussi le budget, les délais, les habitudes d’une équipe, les décisions prises dans le passé, les attentes du client et parfois même des contraintes qui ne sont jamais écrites clairement.
Il peut aussi y avoir une fonctionnalité qui apporte peu de valeur, mais que quelqu’un veut absolument garder. Une équipe peut refuser un changement simplement parce qu’elle travaille de la même manière depuis plusieurs années. Une bonne idée peut arriver au mauvais moment.
Tout cela fait partie du projet.
C’est aussi quelque chose que j’ai davantage compris avec la pige. Dans Ce que la pige m’apprend que mon emploi ne m’apprend pas, je parlais justement de cette différence entre exécuter une tâche et devoir comprendre tout ce qui se passe autour. Quand on porte plusieurs casquettes, on ne peut plus regarder uniquement la partie technique : il faut aussi comprendre le client, son budget, ses priorités et ce qui peut réellement fonctionner pour lui.
Les IA comprendront sûrement de mieux en mieux ce type de contexte, surtout si elles ont accès aux échanges, aux réunions et aux données du projet. Mais il faudra toujours déterminer ce qui compte vraiment et ce qu’on essaie réellement d’obtenir.
Notre valeur pourrait devenir plus large
Je ne pense pas que la technique va perdre son importance. Il faudra toujours comprendre suffisamment ce qu’on fait pour poser les bonnes questions, repérer un risque ou comprendre les conséquences d’un choix.
Mais la différence entre deux profils pourrait venir de moins en moins de leur capacité à produire plus vite ou à connaître parfaitement un seul domaine.
Elle pourrait venir davantage de leur capacité à comprendre l’ensemble : le client, le projet, le marché, les contraintes, la technique et les priorités. Il faudra savoir relier plusieurs sujets entre eux et voir comment une décision peut avoir un impact ailleurs.
C’est déjà souvent ce qu’on demande aux profils expérimentés ou aux décideurs. Ils ne sont pas experts dans tout, mais ils comprennent assez de choses pour relier les différents morceaux et avancer avec une vue plus large.
Je pense que ce type de profil va prendre encore plus de valeur.
Il restera aussi la responsabilité
Même si l’IA devient meilleure pour analyser et décider, il restera une question importante : qui assume le choix final ?
Une IA pourra proposer une architecture, une autre pourra la vérifier et une troisième pourra surveiller ce qui se passe après la mise en ligne. Mais lorsqu’il faudra engager un budget, prendre un risque, changer une manière de travailler ou choisir entre deux priorités, quelqu’un devra encore prendre la responsabilité de la décision.
C’est un sujet que j’avais déjà abordé dans Assumer son leadership dans un projet. Être responsable ne veut pas forcément dire tout faire ou tout décider soi-même. Cela veut surtout dire garder une vue d’ensemble, faire avancer le projet et assumer les choix lorsqu’il faut finalement trancher.
L’arrivée d’agents capables de produire, vérifier et proposer leurs propres décisions ne fait donc pas disparaître cette responsabilité. Elle pourrait même la rendre plus visible, parce qu’il faudra décider jusqu’où on leur laisse agir et à quel moment une validation humaine reste nécessaire.
La question va donc changer
Je pense qu’on se concentre encore beaucoup sur une question qui va peut-être devenir moins importante : est-ce que l’IA pourra coder aussi bien que nous ou prendre de meilleures décisions techniques ?
Il faut probablement partir du principe qu’elle va continuer à progresser dans ces domaines.
La vraie question devient alors : qu’est-ce qui aura encore de la valeur lorsque produire, vérifier et choisir coûteront beaucoup moins cher ?
Je n’ai pas de réponse définitive, mais je pense qu’une partie de cette valeur sera dans notre capacité à comprendre le vrai problème, à donner le bon contexte, à relier plusieurs réalités autour d’un même projet et à assumer les décisions qui en découlent.
Le défi ne sera peut-être plus de prendre une meilleure décision que l’IA, mais de savoir quel problème mérite vraiment d’être résolu.
Image de : @cottonbro
