Certains sont ouvertement enthousiastes à propos de l'IA parce qu'ils travaillent plus rapidement et plus efficacement grâce à elle. De véritables ambassadeurs de l'IA. D'autres voient surtout les dangers et rejettent l'évolution. Et il y a des gens qui utilisent pleinement l'IA, sans que vous le remarquiez vraiment.
Mais qui d'entre eux sera le mieux préparé pour l'avenir ? Ou peut-être que ce n'est pas la bonne question. Peut-être devrions-nous d'abord nous demander ce que nous entendons aujourd'hui par talent ?
Nous avons l'habitude d'évaluer les gens sur leurs connaissances, compétences et résultats. Mais que se passe-t-il lorsque la technologie nous aide de mieux en mieux à appliquer des connaissances, à exécuter des tâches et à produire des résultats convaincants ?
Devons-nous désormais évaluer les gens sur leur capacité à utiliser la technologie et sur leur capacité à en faire un usage judicieux ?
Un bon résultat ne raconte pas toute l'histoire
L'IA rend de plus en plus facile le traitement de l'information, la rédaction de textes et la réalisation d'analyses complexes. Cela offre d'énormes possibilités. Mais un résultat convaincant ne prouve plus automatiquement qu'une personne comprend le contenu ou a fait les bons choix.
Deux personnes peuvent aujourd'hui produire le même résultat, alors que leurs connaissances et leur compréhension diffèrent fortement. L'une utilise l'IA pour renforcer sa propre expertise. L'autre reprend largement la réponse sans l'évaluer en profondeur.
La différence ne réside donc pas nécessairement dans le résultat, mais dans ce qui se cache derrière.
Connaissances et compétences sous un autre angle
Avoir accès à la connaissance n'est pas la même chose que maîtriser la connaissance. Et pouvoir exécuter une tâche avec l'aide de l'IA ne nous dit pas nécessairement quelles compétences une personne possède.
Cela ne signifie pas que nous devons revenir à une époque où tout devait être fait de manière autonome. Utiliser l'IA de manière ciblée est aussi une compétence. Mais cela demande que nous apprenions à regarder différemment.
Une personne comprend-elle ce qu'elle présente ? Peut-elle reconnaître des erreurs, établir des liens et ajuster lorsque la réalité ne correspond pas à la réponse proposée ?
La capacité à évaluer de manière critique devient-elle aussi importante que la capacité à produire quelque chose ?
Probablement. Car lorsque la technologie peut de plus en plus prendre en charge des tâches, nous devons aussi réfléchir à ce que nous voulons réellement valoriser chez les personnes.
Est-ce la rapidité ? La productivité ? La capacité à traiter des informations et à fournir des résultats ?
Ou attachons-nous également de l'importance à la curiosité, à la pensée critique, à la créativité, au jugement et à la volonté de prendre des responsabilités ?
Ces qualités ne s'excluent pas mutuellement. Au contraire. Elles peuvent se renforcer.
Et pourtant, il existe un risque que nous nous laissions trop guider par ce qui est facilement mesurable ou visible lors de l'évaluation des talents. Celui qui produit rapidement semble efficace. Celui qui présente avec aisance semble expert. Celui qui utilise la technologie la plus récente semble avant-gardiste. Mais ce sont-elles toujours les qualités qui font la différence à long terme ?
L'impact de l'IA sur l'acquisition de talents ?
Pour attirer et utiliser durablement des employés, il y a ici un défi concret. Alors que l'IA peut exécuter de plus en plus de tâches, il n'est plus suffisant d'évaluer les gens uniquement sur leurs connaissances, leur expérience ou leurs résultats visibles.
Cela demande un regard critique sur les profils de poste, les critères de sélection et les évaluations. Chaque poste ne demande pas les mêmes compétences en IA, mais chaque organisation doit savoir quelles qualités font vraiment la différence. Non pas parce que tout ce que nous faisons aujourd'hui ne compte plus, mais parce que la signification de certaines compétences change lorsque la technologie effectue le travail..
Cela signifie par exemple que lors du recrutement, nous ne mesurons pas seulement les connaissances et l'expérience, mais nous examinons aussi comment une personne raisonne, prend des décisions et gère l'incertitude.
Que lors des évaluations, nous ne regardons pas uniquement la production, mais aussi la qualité du jugement, la collaboration et la responsabilité que quelqu'un assume.
Et que lors des formations, nous n'apprenons pas seulement comment fonctionne l'IA, mais aussi comment nous restons capables de penser de manière autonome et d'évaluer de manière critique ses résultats.
Nous devons éviter que l'utilisation de l'IA devienne à elle seule une nouvelle norme à laquelle tout le monde doit se conformer, indépendamment du poste ou de la valeur ajoutée réelle. Chaque tâche ne nécessite pas de technologie. Chaque employé ne doit pas maîtriser les mêmes applications. Et chaque compétence humaine ne peut pas être capturée dans un indicateur mesurable. La question demeure toujours : de quoi cette organisation a-t-elle besoin, quelle contribution attendons-nous des gens et comment reconnaissons-nous si quelqu'un peut apporter cette contribution?
Le talent reste un travail humain
L'IA ne doit pas non plus être une menace pour les connaissances et compétences humaines. Elle peut au contraire augmenter nos capacités. Mais cela demande que nous continuions à réfléchir et à assumer la responsabilité de ce que nous faisons avec la technologie.
Savoir comment utiliser l'IA, mais certainement aussi comprendre quand elle apporte quelque chose, quand elle échoue et quand et comment le jugement humain fait la différence, est la meilleure préparation pour l'avenir.
Car si l'IA rend de plus en plus de choses possibles, il devient d'autant plus important que nous sachions quelle différence nous faisons en tant qu'êtres humains.
Et cela commence-t-il alors une nouvelle perspective fondamentale sur le talent ? Oui.
Ce que nous appellerons bientôt talent, est de plus en plus déterminé par qui vous êtes dans l'interaction avec le monde et l'autre.
Comment vois-tu le talent sur un marché du travail où l'IA peut de plus en plus prendre en charge des tâches ?