IA et compétences : réduire le fossé numérique au travail

L’IA a amorcé une profonde transformation de nos environnements professionnels. Cependant, cette révolution avance à une vitesse telle qu’elle risque de laisser une partie importante de la main-d'œuvre sur le quai. Selon l'étude Work Reimagined d'EY (2025), nous entrons dans une ère où la capacité d'adaptation technologique devient le premier facteur de différenciation professionnelle.

Un fossé de productivité qui se creuse

Aujourd'hui, la majorité des travailleurs et travailleuses utilisent l'IA pour des tâches de base comme la recherche d'informations (54 %) ou la synthèse de documents (38 %). Mais un petit groupe se détache : 5 % des individus sont considérés comme des utilisateurs avancés. Ces derniers, capables de combiner plusieurs outils, gagnent environ une journée et demie de productivité supplémentaire par semaine.

Cette adoption est plus rapide que toutes les révolutions technologiques précédentes. Ce rythme effréné crée un fossé grandissant entre ces « super-utilisateurs », les utilisateurs « lambda », et ceux qui souffrent d'illectronisme. Contrairement aux idées reçues, l'illectronisme ne touche pas que les générations plus âgées; de nombreux jeunes rencontrent des difficultés réelles face aux outils numériques complexes dès lors qu'ils sortent du cadre des réseaux sociaux.

L'illectronisme se mesure aujourd'hui par l'incapacité à maîtriser cinq domaines de compétences fondamentaux :

• la recherche d’information en ligne (sur des produits et services ou pour la vérification des sources, etc.);
• la communication électronique (envoyer ou recevoir des courriels, etc.);
• l’usage de logiciels (traitement de texte, etc.);
• la protection de la vie privée en ligne (refuser les témoins, restreindre l’accès à sa position géographique, etc.);
• la résolution de problèmes sur Internet (accéder à son compte bancaire par Internet, suivre des cours en ligne, etc.).

Si nous n'y prenons pas garde, cet écart limitera les possibilités d'adaptation de l'ensemble de la population active.

Un rôle distinctif pour les RH

Face à ce défi, le rôle des équipes RH est crucial pour éviter que ce fossé ne devienne infranchissable. Pour les prochaines années, la stratégie doit s'articuler autour de cinq axes majeurs :

1. Faire le point sur la situation : réaliser un audit/sondage des compétences pour évaluer l'utilisation actuelle, le niveau réel de connaissances et mesurer le degré d’illectronisme, tout en identifiant les craintes et les attentes du personnel.
2. Mise à niveau des compétences numériques de base : consolider l'utilisation des outils technologiques quotidiens (suites bureautiques, outils collaboratifs, gestion de fichiers). Cette étape est indispensable pour stabiliser les fondations techniques avant d'intégrer des outils plus complexes.
3. Élever la littératie de base en IA : enseigner les concepts fondamentaux, familiariser les équipes avec l'IA générative et les sensibiliser aux enjeux éthiques et de sécurité des données.
4. Former les équipes (pratique) : passer à l'action en apprenant à créer des requêtes (prompts) efficaces et à comprendre quel outil est le plus adapté à chaque situation métier.
5. Développer la posture de leader-coach chez les gestionnaires : l'enjeu est de doter les gestionnaires des compétences nécessaires pour accompagner leurs équipes dans un contexte à forte présence de l'IA. En exploitant l'IA pour automatiser les tâches administratives, ils doivent renforcer leur rôle de guide pour favoriser la contextualisation, l'accompagnement humain, le développement de l'intelligence collective et la prise de décision stratégique.

Développer les compétences complémentaires : le cadre EPOCH

Pour bâtir un avenir durable, il ne suffit pas de savoir « utiliser » l'IA. Il faut cultiver ce que les machines ne peuvent pas remplacer. Le cadre EPOCH identifie cinq capacités humaines intensives qui complètent l'IA :

• Empathie (empathie et intelligence émotionnelle) : l’empathie, la compassion et l’intelligence émotionnelle sont des piliers fondamentaux pour bâtir des liens humains authentiques, que l’IA ne peut pas reproduire. Ces capacités permettent de décoder les signaux subtils, de gérer ses propres émotions et de réagir avec justesse aux besoins profonds d’autrui, une dimension relationnelle qui échappe à la logique algorithmique.
• Présence (présence, réseautage et connexion) : alors que l’IA peut traiter de l’information, la « présence » fait référence à la capacité humaine de tisser des liens, de construire des réseaux et de s’engager dans des relations sociales bidirectionnelles, ce que l’IA ne peut pas faire authentiquement.
• Opinion (opinion, jugement et éthique) : l’IA peine lorsque des problèmes ont plusieurs solutions valides mais contradictoires, ou lorsqu’ils impliquent une ambiguïté fondamentale. L’opinion et le jugement sont requis pour naviguer dans les dilemmes moraux ou les problèmes complexes (wicked problems) où il n’y a pas de consensus et où les critères normatifs de résolution font défaut.
• Créativité (créativité et imagination) : l’IA excelle pour interpoler (trouver des solutions à l’intérieur de ce qu’elle connaît) mais échoue à extrapoler (sortir de son cadre). Elle a du mal avec la pensée divergente (attaquer des problèmes ouverts). La créativité humaine est cette capacité à générer des solutions originales, alors que la production de l’IA manque souvent de diversité et d’originalité.
• Espoir (espoir, vision et leadership) : l’IA est basée sur des données statistiques. L’espoir ou la vision est la capacité humaine à prendre des décisions transformatrices basées sur des croyances qui défient les données ou le statu quo. C’est la capacité à agir en fonction d’une conviction que la situation actuelle est injuste (comme les mouvements pour les droits civiques), même si les données la soutiennent.

Une étude du MIT Sloan School of Management (Loaiza & Rigobón, 2025) confirme que les tâches exigeant des scores EPOCH élevés sont de plus en plus fréquentes dans les routines de travail, avec une augmentation nette de leur fréquence entre 2016 et 2024. Plus encore, les nouvelles tâches apparues récemment affichent des scores EPOCH significativement plus élevés que les tâches disparues. Les métiers à forte intensité humaine connaissent d'ailleurs une croissance de l'emploi plus robuste (environ 12 000 emplois supplémentaires par déviation standard du score EPOCH) et de meilleures projections pour la prochaine décennie.

Conclusion

Le succès de l'intégration de l'IA dans nos milieux de travail ne dépendra pas uniquement de la performance des algorithmes, mais de notre capacité collective à ne laisser personne derrière. En investissant massivement dans la littératie numérique et dans les compétences profondément humaines (EPOCH), les RH peuvent transformer le risque de substitution en une occasion d'augmentation et de croissance.