L’IA rendra-t-elle les compétences obsolètes ? Etienne Grass, le global chief AI officer de Capgemini Invent, rappelle une histoire de joueurs d’échecs assistés par des IA. C’est à découvrir dans un bel article des Échos intitulé IA et compétences : une leçon d’échecs.
Le jeune grand maître russe Garry Kasparov, alors futur champion du monde d’échecs de 1985 à 2000 face à l’Allemand Robert Hübner.
Les compétences ne sont plus une digue sur le marché du travail. Une masse d’études sur les effets de l’IA l’affirment. De plus, cela sonne la fin de l’hypothèse d’un progrès technique biaisé en faveur des compétences. Cette hypothèse était l’un des fondements de l’économie du travail.
L’automatisation des activités de programmeur informatique en serait l’illustration emblématique. Le mémo dit « Citrini » a dressé le scénario catastrophe de cette « crise mondiale de l’intelligence ».
Et, le prix Nobel d’économie Daron Acemoglu a montré que l’IA est une épée à double tranchant : elle enrichit à court terme les décisions. Mais elle érode si puissamment les incitations à se former qu’elle fait courir le risque d’un « effondrement des connaissances ».
Ce catastrophisme ne résiste pas à une mise au point. Resserrons la focale, oublions la notion vague de compétences, et regardons les « domaines de connaissance ». C’est l’histoire de la vocation de joueur d’échecs qui nous fournit cette loupe.
« Chunks »
Dans les années 1970, Herbert Simon et William Chase ont mis en évidence les « domaines » en testant les capacités cognitives de joueurs de niveaux différents : des maîtres et des débutants.
Après avoir laissé cinq secondes aux participants pour mémoriser un échiquier, ils ont présenté deux types de configuration de jeu, tantôt réelles, tantôt aléatoires. Leur résultat a été fondateur : les performances de mémorisation sont équivalentes dans les configurations aléatoires ; celles des maîtres sont quatre fois supérieures dans les configurations réelles. Preuve en est qu’existe une expertise propre à un « domaine ». Il s’agit d’un terrain dans lequel l’intelligence s’approfondit, sans pouvoir ensuite être transférée.
Les experts ne disposent pas d’une mémoire supérieure, mais d’une capacité à percevoir des « configurations signifiantes » de leur domaine, ce que les auteurs appellent des « chunks ». Ces « chunks » constituent une « structure profonde » de savoir. Par ailleurs, ils tissent un vocabulaire (une sémantique), des schémas logiques (des heuristiques), des critères de décision. Ils se forment dans des communautés de pratique.
Dans l’IA aujourd’hui, ils sont essentiels. Anthropic a récemment ouvert une fonctionnalité, appelée improprement « Claude Skills », qui permet à une personne ou une équipe de codifier ses chunks. Ainsi, en rendant incrémental le chemin vers l’expertise, l’IA repousse les limites de l’automatisation.
IA et compétences : une leçon d’échecs
Mais la leçon d’échecs ne s’arrête pas là.
Après sa défaite contre Deep Blue en 1997, Garry Kasparov a lancé les « échecs avancés », une formule dans laquelle les joueurs sont conseillés par des IA. Lors d’un tournoi Freestyle en 2025, le vainqueur n’a été ni un grand maître assisté d’un superordinateur, ni une IA, mais une équipe d’amateurs utilisant trois ordinateurs modestes.
Leur avantage décisif était de savoir quand et comment faire confiance à quelle machine. Ils avaient développé un chunk d’expertise dans le domaine de l’IA.
Kasparov en a tiré une formule célèbre : « Un joueur humain faible + une machine + un meilleur processus est supérieur, non seulement à une machine très puissante seule, mais aussi à un joueur humain fort + une machine + un processus inférieur. »
La formule de Kasparov prédit le futur du travail. Les compétences sont mortes, vive les compétences !
Etienne Grass est le global chief AI officer de Capgemini Invent
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