Objectif de vie

Ou le design de l’expérience cognitive

Cette semaine, j’ai assisté à la démo d’une fonctionnalité d’IA de définition des objectifs collaborateurs dans un outil RH de gestion de la performance. Le concept : l’éditeur propose un cadre méthodologique, SMART, (Spécifique, Mesurable, Atteignable, Réaliste et Temporellement défini), et invite le manager à saisir quelques mots-clés ou quelques idées. L’IA se charge ensuite de rédiger des objectifs parfaitement calibrés.

Pour tout vous dire, cette démo a déclenché chez moi beaucoup plus d’interrogations qu’elle n’a apporté de réponses.

Premièrement, si je trouve pertinent de partir d’une méthodologie, (cela permet de donner un langage commun tout en permettant de structurer la réflexion, etc.) est-ce vraiment à un éditeur de logiciel de décider de ce cadre ? Une entreprise peut tout à fait préférer une approche comme CLEAR, voire retenir un référentiel totalement différent, plus cohérent avec sa propre culture managériale. Bref, le choix de la méthode relève, à mon sens, d’une décision stratégique d’organisation.

La seconde m’a conduite à m’interroger sur le type d’expérience cognitive que nous voulons réellement concevoir.

Ici, l’IA intervient très en amont. Le manager balance quelques mots-clés, et pouf, l’IA met ça en forme. Veut-on vraiment procéder de la sorte ? (ceux qui me lisent régulièrement connaissent mon motto : “ce n’est pas parce que que quelque chose peut être automatisé que ça doit l’être.”) La personne en charge de la démo m’a répondu qu’il ne s’agissait pas d’un usage obligatoire, que le manager pouvait ignorer l’option ou modifier le résultat à tout moment. C’est vrai. Mais lorsqu’on conçoit un outil, on oriente aussi les usages. Si l’on propose la génération dès le départ, on court-circuite la nature même de l’exercice ; le manager apporte une première réflexion certes, pour autant le travail d’élaboration, qui oblige à préciser et faire évoluer sa pensée, est ensuite pris en charge par l’outil. Autrement dit, on finit par valider une proposition générée au lieu de développer son propre raisonnement. (!)

Je vous laisse imaginer, à moyen et long terme, les conséquences possibles : l’atrophie cognitive, le skill fade, l’homogénéisation de la pensée... Sans compter la perte du sentiment d’auto-efficacité, avec au mieux un syndrome de l’imposteur diffus, ou au pire, un désengagement profond. Belle vision du progrès !

Imaginons maintenant une autre conception. L’entreprise choisit la méthodologie qu’elle souhaite appliquer et le manager rédige lui-même ses objectifs, comme de coutume, et sans aucune assistance rédactionnelle. Ce n’est qu’une fois ce travail effectué que l’IA intervient, afin d’analyser le contenu produit. Elle pourrait, par exemple, signaler qu’un objectif manque de précision et offrir des pistes pour que le manager puisse ensuite modifier à sa guise. Vous voyez la nuance ? D’un côté, on optimise une tâche ; de l’autre, on investit dans les capacités de la personne qui l’accomplit.

Cette petite scène de vie pro m’amène à imaginer plusieurs futurs désirables que je vous laisse le soin de faire vivre dans votre propre réflexion :

Et si, au lieu de parler uniquement de performance, de cas d’usage ou de minutes économisées, nous nous posions une autre question : après six mois d’utilisation, l’utilisateur a-t-il développé de nouvelles compétences ? Son raisonnement s’est-il renforcé ? Si oui, comment mesure t’on cela ?

Allons maintenant un cran plus loin. Et si nous cessions de penser la formation comme une succession de modules annuels pour l’intégrer directement dans nos outils, afin que chaque interaction devienne une opportunité de progresser ? Le lifelong learning deviendrait alors de l’embedded learning ; l’apprentissage serait alors une propriété des outils eux-mêmes.

Exemples : L’outil RH apprend à fixer des objectifs. L’outil de présentation apprend à mieux raconter une histoire. L’outil CRM apprend à mieux qualifier un besoin client. L’outil de dév informatique apprend à écrire un code plus robuste.

Est-ce que nous voulons des outils qui remplacent progressivement le jugement humain, ou des outils qui l’entraînent ? Car cela me laisse toujours circonspecte d’entendre qu’il faudrait utiliser l’IA « avec discernement »… alors même que ce dernier se construit précisément dans l’effort de réflexion, la formulation d’une première hypothèse, la confrontation à un retour argumenté, puis la révision de son propre raisonnement. Il ne s’acquiert pas par injonction ; il se développe par l’exercice ! C’est précisément ce que court-circuitent une grande partie des usages actuels, où l’outil fournit d’emblée une réponse prête à l’emploi. (Vous voyez le paradoxe…)

Et pourtant, ce n’est pas une fatalité. En voici une illustration :

Alors, que voulons-nous pour nous ? Pour les générations qui arrivent ? Cette philosophie n'a rien de révolutionnaire. Elle ne fait que remettre au goût du jour un principe ancien, celui selon lequel il vaut mieux apprendre à quelqu'un à pêcher que lui donner un poisson. Au fond, les meilleurs mentors, les meilleurs managers, les meilleurs parents, les meilleurs enseignants ont toujours eu un point commun, celui de nous autonomiser, de nous rendre progressivement capables de nous passer d'eux. Il est donc peut-être temps que nos produits d'IA s'en inspirent à leur tour. Et je ne serais absolument pas surprise que cette philosophie devienne aussi, demain, un critère de choix des entreprises où il fera bon travailler.

MD