Quand l’IA diffuse l’expérience, quel rôle reste aux personnes expérimentées ?

Une organisation peut utiliser le savoir de ses personnes les plus expérimentées de deux façons. Elle peut leur transmettre sans cesse les mêmes questions. Elle peut aussi rendre une partie de leur raisonnement accessible pour que d’autres avancent par eux-mêmes. L’IA élargit les possibilités de cette seconde voie. Pour moi, la question de direction intéressante commence quand cette transmission fonctionne réellement : quelles tâches, quelle marge de manœuvre et quelle reconnaissance reçoit alors la personne dont l’expérience a servi de point de départ ?

Les responsables de la formation médicale, d’un service scientifique ou du service client d’un fabricant de dispositifs médicaux devraient poser cette question tôt. Un système qui diffuse des réponses existantes a toujours besoin de personnes capables d’en élaborer de nouvelles. Articuler ces deux activités est une décision sur le développement de l’organisation.

Ce que montre l’étude du service client

Brynjolfsson, Li et Raymond ont étudié l’introduction progressive d’une aide par l’IA auprès de 5 172 personnes du service client d’une entreprise de logiciels. L’étude publiée en 2025 utilise des données de 2019 à 2021. En moyenne, le nombre de demandes résolues par heure de travail a augmenté de 15 %. Les personnes moins expérimentées et auparavant moins performantes ont davantage bénéficié de l’outil ; les plus performantes ont connu de faibles gains de vitesse et de petites baisses de qualité. Cette étude observationnelle porte sur des demandes précises de clients d’une seule entreprise. La version des auteurs examinée date de novembre 2024. [1]

Une expérience complémentaire de rédaction, menée par Noy et Zhang, a également observé des bénéfices plus importants pour les travaux initialement moins bien évalués. La prépublication de mars 2023 lue ici comprenait 444 diplômés de l’enseignement supérieur ayant une expérience professionnelle, réalisant de courtes tâches rémunérées de rédaction. Elle n’étudiait pas le développement des compétences à long terme. [2]

Ces deux travaux justifient une affirmation délimitée : au sein d’une même activité, le bénéfice d’une aide par l’IA peut être inégalement réparti. Ma réflexion porte sur les conséquences organisationnelles si ce schéma se confirme dans un usage local. Il ne s’agit pas d’un effet démontré dans les hôpitaux ou les entreprises pharmaceutiques.

L’expérience réunit plusieurs capacités

Prenons un cas fictif dans le service client d’un fabricant de dispositifs médicaux. Une nouvelle collaboratrice doit expliquer une procédure d’entretien d’un appareil. Un collègue expérimenté connaît la notice autorisée, les malentendus fréquents et le bon interlocuteur en cas de configuration incertaine. Une aide par l’IA pourrait rendre une partie de ces éléments accessible, à condition que les informations soient adaptées et autorisées pour cet usage.

Pour répartir les tâches, une distinction plus fine est utile. Après l’aide, la nouvelle collaboratrice connaît-elle l’étape suivante ? Comprend-elle les conditions dans lesquelles elle s’applique ? Reconnaît-elle un cas qui sort de ces conditions ? Peut-elle demander précisément l’information manquante ? Chacune de ces capacités s’observe dans une tâche différente. Une réponse bien formulée peut facilement masquer leurs différences.

Je commencerais donc par décrire une petite sélection de décisions courantes. Chacune aurait une seconde variante dans laquelle une condition change. Une consigne pourrait, par exemple, ne s’appliquer qu’à une version précise d’un appareil. Le second cas demanderait alors de vérifier cette version manquante. On verrait ainsi si la personne sait restituer une procédure connue et en apprécier aussi le domaine de validité.

Cet exemple concerne la conception d’un cadre d’apprentissage. L’utilisation réelle des appareils et les décisions médicales restent soumises aux procédures et autorisations relevant des personnes responsables. La réussite convaincante d’un exercice n’étend aucune habilitation professionnelle.

Le rôle des personnes expérimentées doit évoluer lui aussi

Si l’aide fonctionne pour les questions fréquentes, une direction peut affecter de différentes manières l’attention libérée. Elle peut augmenter le nombre de dossiers suivis, confier davantage de nouvelles catégories de problèmes aux personnes expérimentées ou prévoir plus de temps pour former la relève. Le bon équilibre dépend de la demande, de la charge de travail et des objectifs de qualité.

Je propose de définir explicitement leur contribution autour de trois tâches : expliquer les distinctions difficiles, traiter les cas encore insuffisamment compris et modifier les règles de travail lorsque de nouvelles connaissances l’exigent. Chaque tâche devrait produire un résultat visible : un exemple amélioré, une question d’interprétation tranchée ou une consigne révisée.

Il faut y consacrer du temps et de la reconnaissance. Si seuls les dossiers courants terminés comptent, entretenir le savoir commun devient facilement une charge supplémentaire. L’organisation devrait donc convenir de la part du temps disponible et désigner qui arbitrera les exigences concurrentes. Demander simplement de documenter les connaissances « au passage » crée difficilement ces conditions.

Dans une entreprise pharmaceutique, une collaboratrice scientifique expérimentée pourrait, par exemple, repérer les malentendus récurrents dans des supports de formation internes. À l’hôpital, une équipe pédagogique pourrait identifier les transmissions organisationnelles qui déstabilisent régulièrement les nouveaux collègues. Ces deux exemples proposent des travaux possibles ; ils ne décrivent pas des projets que j’aurais réalisés.

Une divergence justifiée mérite une place

Une aide commune devrait permettre de s’écarter de sa proposition pour des raisons métier solides. Sinon, l’uniformisation d’une activité risque de restreindre le raisonnement. Cette préoccupation ne suppose pas d’affirmer que tout système d’IA produit inévitablement de moins bons spécialistes. Une question organisationnelle suffit : où aboutit une justification solide montrant que la réponse proposée ne convenait pas à ce cas ?

Je mettrais en place un circuit de retour simple. La personne concernée consigne ce qui diffère du cas habituel, décrit la conséquence et désigne l’instance qui peut décider d’un changement. La solution technique peut rester légère. L’essentiel est que les signalements soient traités et que leur auteur sache ce qu’ils sont devenus.

Il faut distinguer les erreurs métier, les règles ambiguës et les préférences personnelles. Préférer un autre style de rédaction ne révèle pas encore une faiblesse de la méthode. Démontrer qu’une condition manque peut, en revanche, permettre une amélioration importante. Un bref examen commun de quelques signalements peut affiner cette distinction.

La décision à prendre maintenant

Avant un déploiement large, je demanderais à la direction de fixer trois points : quelles décisions récurrentes doivent devenir plus accessibles ? Quelles capacités les nouvelles recrues doivent-elles développer elles-mêmes ? Quelles nouvelles tâches les personnes expérimentées prendront-elles en charge si elles reçoivent moins de questions ?

Après une première période d’usage, la même équipe devrait vérifier si cette répartition s’est effectivement installée. Les cas complexes sont-ils reconnus plus tôt ? Les nouveaux collègues peuvent-ils expliquer leurs décisions ? La base de connaissances commune s’améliore-t-elle utilement ? Ces observations complètent les indicateurs habituels de performance en demandant si l’organisation comprendra davantage à l’avenir.

En tant que médecin et fondateur, cette relation entre le travail immédiat et la capacité d’action à long terme m’intéresse particulièrement. Une organisation gagne beaucoup à rendre l’expérience plus accessible. Elle doit aussi permettre à une nouvelle expérience de se construire. Cette responsabilité peut devenir concrète dès la répartition des tâches.