L’expert d’après

Essai II

L’expert d’après

Sur ce que nous payions, sans le savoir, chez ceux qui savent

I. La mauvaise peur

La question arrive toujours, et elle arrive vite. Dès qu’on explique qu’une organisation devra apprendre à évaluer le travail de ses experts, quelqu’un lève la main. Et eux, qu’est-ce qu’ils deviennent ?

Je vais y répondre franchement, parce que la réponse molle qu’on donne d’habitude, l’IA ne remplace pas, elle augmente, est vraie mais en même temps parfaitement inutile par rapport au propos discuté ici.

Vos experts ne seront pas remplacés, soyons en rassurés. Mais la moitié de ce que vous achetiez chez eux vient de perdre l’essentiel de sa valeur, et c’est précisément sur cette moitié que vous les avez recrutés, évalués, promus et payés pendant plusieurs dizaines d’années.

La peur est donc mal placée. L’IA ne prendra pas le travail de vos experts. La peur fondée est ailleurs : je n’ai jamais bien conceptualisé ce que je payais chez eux, et je vais devoir l’apprendre maintenant, en urgence.

Je précise d’emblée ce que ce texte n’est pas. Ce n’est pas une prédiction sur le nombre d’emplois. Ces prédictions sont invérifiables, l’histoire des trente dernières années a montré qu’elles sont rarement justes et souvent assez sensationnelles. C’est plutôt une observation sur la structure interne du métier d’expert, sur ce qu’il contient réellement, sur ce qui de ce contenu vient d’être absorbé par une machine, et sur le fait que nos systèmes de gestion des talents mesurent exactement la partie absorbée.

Cette observation n’est pas rassurante. Elle est plus utile qu’une prédiction, parce qu’elle porte sur des décisions que vous pouvez prendre dès cette année.

II. Ouvrir le bloc

On parle du travail expert comme d’un bloc. C’en est un pour celui qui l’observe de l’extérieur, et c’est un des rares métiers où l’on a accepté cette opacité sans jamais la lever. Elle est experte, elle fait un travail d’expert.

Cette opacité n’est pas accidentelle. Elle est constitutive des professions savantes, qui se sont toutes construites sur le même mouvement. Délimiter un domaine, contrôler l’accès, refuser à l’extérieur le droit de juger ce qui s’y passe. C’est ce qui distingue une profession d’un métier. Le médecin, l’avocat, le chercheur ont en commun d’avoir obtenu que seuls leurs pairs puissent évaluer leur travail. En échange, ils garantissent collectivement la qualité de ce que produisent leurs membres.

Le marché a longtemps accepté cet arrangement parce qu’il n’avait pas le choix. Il n’existait aucune autre manière de savoir si le travail était bon.

Ouvrons le bloc, puisque nous en avons désormais les moyens. Il contient quatre gestes distincts.

Collecter. Rassembler ce qui existe. Lire la littérature, retrouver les résultats internes, interroger les bases, identifier qui a déjà travaillé sur la question, reconstituer l’historique d’un dossier. C’est du travail patient, chronophage, et il occupe une part du temps que personne n’ose mesurer parce que le chiffre serait gênant.

Produire. Transformer cette matière en un objet lisible. Une synthèse, un protocole, un dossier, une note d’analyse, une présentation. C’est là que se joue la compétence visible. La clarté, la structure, la maîtrise du vocabulaire, la capacité à rendre intelligible ce qui est complexe. C’est aussi, très largement, ce sur quoi un expert est jugé par ses pairs.

Arbitrer. Choisir. Décider que cette piste vaut mieux que celle-là, que ce résultat est solide et cet autre douteux, qu’il faut s’arrêter ici plutôt que continuer, qu’un signal faible mérite qu’on s’y arrête. Ce geste ne produit rien de visible. Il ne laisse pas de trace. Il n’est pratiquement jamais documenté, et c’est pourtant lui qui détermine si les six mois suivants seront utiles ou perdus.

Engager. Assumer. Mettre son nom sur une recommandation, la défendre devant un comité, en porter la conséquence si elle est fausse. C’est un geste de responsabilité plutôt que de compétence, et c’est le seul des quatre dont personne ne conteste aujourd’hui qu’il restera humain.

Quatre gestes, un seul métier, et une répartition du temps qui est à peu près l’inverse de la répartition de la valeur. Selon les domaines, collecter et produire absorbent entre soixante et quatre-vingts pour cent du temps d’un expert senior. Arbitrer et engager occupent le reste, et c’est le reste qui justifie son salaire. Ce déséquilibre passe très souvent pour normal.

Personne ne trouverait normal qu’un chirurgien passe soixante-quinze pour cent de son temps à préparer sa salle. On a organisé le bloc opératoire exactement pour l’éviter. Autour de lui, une chaîne entière de gens fait tout ce qui n’est pas l’opération, parce que son temps est la ressource rare et qu’il serait absurde de le consommer autrement.

Dans la recherche, on n’a jamais fait ça. L’expert collecte lui-même, met en forme lui-même, relit lui-même. Ce n’était pas un choix d’organisation. Ces tâches étaient inséparables du jugement, et l’on ne pouvait pas déléguer la lecture de la littérature à quelqu’un qui n’aurait pas su ce qu’il fallait y chercher. Le geste bas était le moyen pour arriver au geste haut. C’est cette inséparabilité qui est en train de s’estomper.

Le collecteur humain devait savoir quoi chercher parce qu’il devait renoncer. Il ne pouvait pas lire cent articles, il en gardait douze, et le tri se faisait pendant la collecte, à l’intérieur d’une même tête, sans jamais s’énoncer. La machine ne renonce pas. Elle rend les cent (dont deux n’existent pas d’ailleurs), et le tri qui était enfoui dans le geste bas remonte à la surface comme opération séparée. C’est le même jugement qu’avant. Il a changé de place, et il est devenu visible à présent, ce qui arrange pour ceux voulant l’évaluer.

Le temps libéré arbitre donc sur une matière plus abondante et moins filtrée qu’avant. C’est plus difficile, et ça occupe davantage que les heures gagnées.

III. La ligne de fracture

L’IA générative ne coupe pas le bloc n’importe où. Elle le coupe entre le deuxième et le troisième geste, et de manière assez nette.

Collecter : absorbé presque intégralement. On l’observe partout, et c’est le premier usage que les experts adoptent d’eux-mêmes sans qu’on le leur demande. Il subsiste une réserve importante. La machine ne va pas chercher ce qui n’est pas écrit, et une part considérable du savoir d’une organisation n’a jamais été écrite. Sur tout ce qui est publié, indexé, accessible, la collecte humaine n’a plus d’avantage et on arrive au consensus sur ce point.

Produire : absorbé pour la mise en forme, largement absorbé pour la structuration, pas absorbé pour la justesse. La machine écrit mieux que la plupart des chercheurs. C’est une phrase qui peut déplaire mais qui est largement vraie. La qualité rédactionnelle moyenne d’un texte produit par un bon système dépasse celle d’une note interne. Ce que la machine ne sait pas, c’est quand elle a tort.

Arbitrer : pas absorbé, et probablement pas absorbable à court terme. La machine en serait peut-être capable dans l’absolu, mais arbitrer suppose de connaître ce qui n’est pas écrit. Vos échecs passés. Vos contraintes industrielles. L’histoire de ce programme arrêté il y a quelques années et les raisons pour lesquelles on ne veut pas y revenir. La fiabilité relative de tel fournisseur, de tel laboratoire partenaire, de tel type de mesure. Rien de tout cela n’existe sous forme de texte, et rien de tout cela ne sera écrit spontanément.

Engager : hors de portée, et pour longtemps. On ne délègue pas la responsabilité à quelque chose qui ne peut rien perdre. C’est une évidence juridique, et c’est aussi une évidence anthropologique. Nous n’accordons du crédit qu’à ceux qui prennent un risque en parlant.

Voilà la ligne et elle est plutôt propre. Elle sépare le travail dont la valeur vient de l’effort de celui dont la valeur vient de la connaissance implicite. Les deux gestes absorbés sont exactement ceux que vos systèmes de gestion mesurent.

Regardez ce sur quoi vous recrutez un expert. Un diplôme, des publications, une thèse, c’est-à-dire des preuves de capacité à collecter et à produire. Regardez ce sur quoi vous le promouvez. Le volume et la qualité de sa production, l’ancienneté, éventuellement la reconnaissance externe. Encore collecter et produire. Regardez ce sur quoi vous le payez. Une grille de séniorité qui n’a jamais contenu la moindre ligne sur la qualité de ses arbitrages.

Je pose la question autrement, parce que c’est là que ça devient concret. Sur quel document, dans votre organisation, est-il écrit que telle personne prend de meilleures décisions que telle autre ? Vous avez construit une organisation entière autour de la moitié du métier qui vient d’être automatisée.

Les entretiens annuels contiennent bien des appréciations sur le discernement, la vision, la capacité de décision. C’est exact. Ce sont toujours des rubriques qualitatives, formulées en adjectifs, sans exemple, sans référence à une décision précise et à ce qu’elle est devenue. Elles ne sont pas fausses. Elles ne sont adossées à aucune observation. Personne, dans ces entretiens, ne dit l’année dernière vous avez recommandé d’arrêter le programme B, vous aviez raison, voici ce que ça a permis d’économiser. Personne n’a suivi ce qu’est devenue la recommandation.

IV. Le déclassement invisible

Ce qui se passe ensuite est prévisible, et suffisamment répandu pour qu’on cesse d’y voir un cas particulier. Un expert senior utilise l’IA. Il gagne du temps, réellement, il n’y a aucune illusion là-dessus. Il en fait quelque chose. Il produit davantage. Plus de synthèses, plus de notes, plus de dossiers.

Il produit donc davantage de la chose qui n’a plus de valeur. Le volume monte. La qualité formelle monte. La satisfaction de l’expert monte, parce qu’il fait plus vite ce qu’il aimait faire. Rien ne l’alerte.

Pendant ce temps, la seule chose qui aurait dû augmenter n’a pas bougé d’un pouce : la quantité et la qualité des arbitrages rendus. Il arbitre le même nombre de fois qu’avant, souvent moins bien parce qu’il arbitre sur une matière plus abondante et qu’il n’a pas plus de temps pour le faire.

Ce dernier point est contre-intuitif, et important. On imagine spontanément que davantage d’information améliore la décision. C’est vrai jusqu’à un certain volume. Passé un seuil, l’information supplémentaire ne réduit plus l’incertitude. Elle augmente la charge de tri, elle multiplie les considérations à pondérer, et elle produit surtout un effet secondaire : l’augmentation de la confiance sans augmentation de la justesse. Quelqu’un qui a lu quarante pages sur une question se sent mieux informé que quelqu’un qui en a lu douze. Il ne décide pas mieux. Il décide simplement avec plus d’assurance.

Et un jour, quelqu’un remarque qu’un junior équipé produit un document à peu près équivalent au sien. C’est faux, le document du senior est meilleur, mais l’écart est passé de considérable à discutable, et discutable suffit. Ce jour-là, la légitimité qui reposait sur la production commence à se fissurer, et l’expert n’a rien d’autre à mettre en face, parce que la partie de son métier qui aurait pu le défendre n’a jamais été nommée.

C’est ce que j’appelle ici le déclassement invisible. Il se constate rétrospectivement, au moment d’une réorganisation, quand quelqu’un se demande à voix haute pourquoi on paye trois seniors pour cette activité.

Le plus troublant est que l’expert participe à sa propre dévaluation, et avec enthousiasme. Il adopte l’outil, il en fait la promotion, il devient parfois le référent interne. L’outil lui rend le travail plus agréable, et être en avance sur l’usage d’une technologie a toujours été un marqueur positif. Il est en train de démontrer, avec zèle, que la partie visible de son métier peut être faite par autre chose que lui.

Je ne dis pas qu’il faudrait qu’il s’en abstienne. Je dis que personne, autour de lui, ne l’aide à voir ce qui se joue, parce que l’organisation elle-même ne le voit pas.

Une organisation lucide fait l’inverse : elle cesse de mesurer ce que ses experts produisent et commence à mesurer ce qu’ils écartent.

Simple à énoncer, et pourtant : personne ne le fait, et pas par négligence, parce qu’écarter ne laisse pas de trace. Un expert qui a évité six mois de travail inutile en dix minutes de conversation n’apparaît sur aucun tableau de bord. Il apparaîtra le jour où il sera parti et où plus personne ne les évitera.

Il y a là une asymétrie qui structure tout le sujet. Les erreurs commises sont visibles, les erreurs évitées ne le sont pas. Une décision qui tourne mal produit une conséquence observable, un coût, souvent une enquête. Une décision qui évite un désastre ne produit rien du tout, puisque l’absence de désastre n’est pas un événement. Toute organisation surestime donc le coût des mauvaises décisions et sous-estime la valeur des bonnes.

Cette asymétrie était supportable quand le jugement était abondant. Elle devient dangereuse quand il devient la ressource rare.

V. L’école qu’on est en train de fermer

J’arrive à l’objection, et je dois dire d’emblée que je la trouve solide.

Le jugement ne s’enseigne pas. Il s’acquiert en produisant.

Personne n’apprend à repérer un résultat douteux dans un cours. On l’apprend en ayant produit soi-même deux cents résultats, dont trente étaient douteux et dont quatre ont explosé en réunion. On apprend à sentir qu’une piste ne mènera nulle part parce qu’on a passé dix-huit mois sur une piste qui ne menait nulle part. On apprend à se méfier d’une mesure trop belle parce qu’on a un jour construit toute une démonstration sur une mesure trop belle qui était fausse.

Le jugement est de l’échec sédimenté.

Les dix ans de production ingrate qui produisaient cette sédimentation sont précisément ce que l’IA absorbe. Le junior d’aujourd’hui ne fera pas la collecte fastidieuse, ne rédigera pas les quarante synthèses médiocres avant la première bonne, ne se trompera pas assez souvent pour développer l’instinct.

Nous sommes donc en train de supprimer l’école du jugement au moment exact où le jugement devient la ressource rare.

J’ajoute que le phénomène ne se limite pas à la recherche.

L’aviation est le cas documenté. Un pilote de ligne décolle à la main la quasi-totalité de ses vols et repasse en simulateur sous contrôle tous les six à douze mois. Ce qui se dégrade est la maîtrise manuelle en croisière, quand la conduite est laissée à l’automatisme. La dégradation est assez sérieuse pour que l’autorité américaine ait dû recommander deux fois, en 2013 puis en 2017, qu’on vole davantage à la main. Celui dont la main s’est déshabituée ne le sait pas.

L’imagerie médicale a montré la même dégradation à l’époque de l’aide au diagnostic des années deux mille, puis les dispositifs récents ont fait remonter la détection. Le signal de déqualification s’y observe aujourd’hui surtout en endoscopie digestive. Quant à la finance de 2008, je la retire de ma liste. Elle s’explique par les incitations et par la corrélation des queues de distribution, pas par une déqualification des gestionnaires de risque.

La performance moyenne d’un métier automatisé peut monter pendant que la compétence de récupération descend. Elle ne se voit pas dans les moyennes. Elle apparaît dans la queue de distribution, au moment de la crise, et jamais avant.

L’objection est donc plutôt bonne et elle contient une prémisse qu’il faut examiner. La prémisse est : c’est en produisant qu’on apprend à juger.

Regardons ce qui, dans la production, enseigne réellement. Ce n’est pas le geste de produire, la millième synthèse n’apprend rien que la centième n’ait déjà appris. C’est la confrontation à l’erreur, et plus précisément le retour d’information sur une décision qu’on a prise.

Ce retour était franchement lent, et il était lent pour des raisons purement matérielles. Un chercheur voyait ses erreurs sanctionnées deux fois par an dans le meilleur des cas, parfois tous les trois ans si le cycle expérimental était long. C’est pour cette raison que la formation du jugement demandait quinze ans. Il ne fallait pas produire beaucoup, il fallait attendre longtemps.

Cette distinction change beaucoup. Si le facteur limitant était le volume de production, alors supprimer la production détruit la formation, et l’objection est décisive. En revanche, si le facteur limitant est le délai du retour, la question devient tout autre : comment fabriquer de la boucle de retour rapide sur des décisions dont la sanction est lente ?

C’est un problème différent, et c’est un problème sur lequel on peut travailler. Les phénomènes qu’étudie un chercheur sont irréguliers, les manières de se tromper à leur sujet le sont beaucoup moins. Confondre une corrélation avec un mécanisme, s’arrêter à la première explication suffisante. Ces fautes-là se reconnaissent dix ans plus tard, dans un autre domaine et sur une autre littérature.

Confronter un junior à trois cents arbitrages passés dont on connaît déjà l’issue, et lui demander de trancher avant de lui montrer le raisonnement qui avait été tenu à l’époque, puis ce qui s’est produit. Faire remonter systématiquement, deux ans après, ce qu’est devenu chaque choix, ce que personne ne fait alors que l’information existe. Documenter les rejets et pas seulement les acceptations, parce que c’est exactement là que se trouve le savoir. Une organisation conserve toutes ses décisions positives et trop rarement ses décisions négatives, alors que ce sont les secondes qui contiennent le jugement.

Je ne prétends pas que ça reproduise quinze ans de métier. Je dis que la formation du jugement n’est pas conçue. Elle est un sous-produit accidentel de la lenteur. Un sous-produit accidentel peut être remplacé par quelque chose de délibéré, et il y a même une chance que le délibéré fasse mieux, parce que personne n’a jamais essayé, et parce qu’un dispositif qui concentre trois cents décisions en six mois offre une densité d’apprentissage qu’aucune carrière naturelle n’a jamais offerte.

Il y a un précédent, et il est intéressant parce qu’il concerne exactement une compétence de jugement sous incertitude. Les pilotes de ligne n’apprennent plus les situations d’urgence en les vivant. Ils les apprennent en simulateur, où l’on peut leur faire traverser en une journée plus de pannes qu’une carrière entière n’en produirait. Personne ne peut comparer proprement les deux apprentissages. Il faudrait un groupe témoin à qui l’on ferait subir de vraies pannes, et ce groupe n’existera jamais. Ce qu’on mesure est plus modeste : en simulateur, on provoque délibérément les situations rares, on note la performance sur elles, et on recommence jusqu’à ce qu’elle tienne. Une carrière entière ne produit pas assez de pannes pour former qui que ce soit à les traiter.

Le prix de ce dispositif est la moitié de la leçon. Le maintien de compétence en aviation est obligatoire et réglementé, adossé à une qualification de type et à tout un appareil de contrôle, et il représente une dépense permanente que le secteur assume depuis des décennies. Confronter un junior à trois cents arbitrages passés coûte infiniment moins, et vaut infiniment moins. Je propose une amorce, pas l’équivalent aéronautique.

Reste la partie de l’objection que je ne sais pas traiter, et je préfère la poser plutôt que de la contourner.

Une part du jugement expert est de l’ordre de ce que Michael Polanyi appelait le savoir tacite, celui dont il disait que nous en savons toujours plus que nous ne pouvons en dire. L’inconfort devant un chiffre qui ne colle pas, sans savoir dire pourquoi. La sensation qu’un raisonnement est bancal avant d’avoir identifié où. Cette part-là est réelle. Elle est probablement irréductible à toute formalisation, puisque par définition elle échappe à celui qui la possède. Et je ne connais aucun dispositif qui la transmette autrement que par le compagnonnage long, c’est-à-dire par la présence prolongée auprès de quelqu’un qui l’a.

Si cette part est majoritaire, l’objection l’emporte et j’ai tort. Je la crois minoritaire. La plus grande partie de ce qu’on appelle intuition experte me semble être de la connaissance contextuelle non écrite, qui pourrait être écrite si l’on s’en donnait la peine. Je ne peux pas le prouver, et quiconque affirme le contraire ne peut pas non plus le prouver.

C’est la zone d’incertitude honnête de ce texte. Elle mérite d’être traitée comme telle plutôt que d’être recouverte par de la conviction.

VI. Le réflexe le plus coûteux

Le réflexe, à ce stade, est de convoquer la formation. Un plan, des modules, une acculturation, une plateforme. C’est le réflexe le plus coûteux et il traite comme un problème de compétence ce qui est un problème de structure.

Le sujet n’est pas de former vos experts à l’IA. Il est de changer ce que vous achetez chez eux, et donc ce que vous mesurez, ce que vous promouvez, ce que vous payez. Tant que ces trois systèmes récompensent la production, aucune formation ne déplacera quoi que ce soit. Les gens font ce pour quoi ils sont évalués, et ils ont raison de le faire.

Trois décisions peuvent être prises, et dans cet ordre.

1. Rendre les arbitrages visibles.

Aujourd’hui, une décision experte laisse un livrable et aucune trace de la décision elle-même, ni des options écartées, ni des raisons, ni des hypothèses qui la fondaient. Il faut inverser et documenter le rejet autant que le choix.

Rien à voir avec un projet de gouvernance ni avec de la bureaucratie. C’est la condition pour que quoi que ce soit d’autre devienne possible. On ne peut ni mesurer, ni transmettre, ni évaluer ce qui n’est pas écrit. Et le coût est faible si l’on résiste à la tentation du formulaire. Trois lignes au moment de la décision, ce que j’ai écarté, pourquoi, ce qui me ferait changer d’avis, valent mieux qu’un modèle de huit pages que personne ne remplira.

La troisième ligne est la plus importante et c’est celle qu’on oublie toujours. Ce qui me ferait changer d’avis est la seule formulation qui rende une décision vérifiable a posteriori. Sans elle, on ne peut pas savoir si la personne avait raison ou si elle a eu de la chance.

2. Séparer les deux carrières.

La double échelle existe déjà, et je ne vais pas la présenter comme une idée neuve. Les laboratoires industriels américains l’ont inventée au tournant des années cinquante, et elle est en place dans la plupart des maisons dont je parle, sous les noms d’expert, de fellow, de directeur de recherche par opposition à ingénieur de recherche. La voie technique devient l’étagère où l’on range ceux qu’on ne veut pas promouvoir.

L’échelle experte existante mesure la profondeur technique et se gagne en produisant, ce qui en fait une seconde échelle de production. Une seule échelle compte donc, et elle mélange la production et le jugement. On progresse en produisant beaucoup, puis on se retrouve un jour à arbitrer sans que rien n’ait jamais vérifié qu’on en était capable. C’est une erreur de conception qui était sans conséquence tant que les deux gestes venaient ensemble, et qui cesse de l’être.

Ce que je propose est orthogonal à l’échelle experte. La séparation que je suggère porte sur le critère de promotion, et sur un seul. Cette personne a-t-elle recommandé des choses qui se sont avérées justes, et l’a-t-on vérifié. Une échelle du jugement qui reprend les critères de l’échelle experte reproduira l’étagère, et plus vite, parce que cette fois personne ne pourra même pas invoquer les publications.

Reste la cause d’échec principale : une voie qui ne donne aucun pouvoir sur les ressources est une voie de garage. Si l’échelle du jugement n’emporte pas le droit d’arrêter un programme, elle ne vaudra rien, et mieux vaut alors ne pas l’ouvrir.

Deux métiers, deux trajectoires, deux systèmes d’évaluation. Il s’agit de reconnaître qu’un excellent producteur n’est pas nécessairement un bon juge, que l’inverse est également vrai, et qu’une organisation qui ne distingue pas les deux promeut les premiers aux postes des seconds.

3. Et le point le plus important, décider ce que vous faites de la moitié absorbée.

Vous avez le choix entre deux voies, et s’y refuser revient à choisir la première par défaut.

La première consiste à récupérer le temps gagné sous forme de réduction. Elle est légitime, rationnelle, et produit un résultat mesurable au trimestre suivant, et il existe des situations où elle est un choix responsable. Elle a un coût que personne ne mettra dans le business case. Elle supprime le stock de gens dans lequel les juges de demain devaient se former, et elle envoie à ceux qui restent un signal parfaitement clair sur ce qu’ils sont.

La seconde consiste à réinvestir intégralement le temps gagné dans l’arbitrage, plus de décisions, prises plus tôt, mieux instruites, avec des boucles de retour construites exprès. Elle ne produit aucun résultat visible avant deux ans. Elle est très difficile à défendre devant un comité qui attend des chiffres.

Je ne vais pas prétendre que la seconde est évidemment la bonne. Je me méfie des textes qui recommandent toujours l’investissement de long terme depuis une position où ils n’ont pas à en assumer le coût.

Ce que je dis, c’est que la première est presque toujours choisie sans avoir été décidée. Elle s’installe par défaut, par accumulation de micro-arbitrages budgétaires dont aucun ne mentionne jamais le mot expertise. Un départ non remplacé ici, un recrutement décalé là, un gel des embauches qui ne devait durer qu’un an. Personne ne signe cette décision et tout le monde la subit. Et cinq ans plus tard, on constate qu’il ne reste plus personne capable de dire non en quatre secondes.

VII. Le junior sans échelle

Il y a une conséquence de tout ceci dont on parle de plus en plus dans la communauté, et qui me paraît essentielle parce qu’elle est irréversible.

La structure d’une organisation savante est pyramidale, et cette pyramide a une fonction que l’organigramme ne dit pas. Elle produit de la compétence. Les juniors font le travail de base. En le faisant, ils apprennent. En apprenant, ils remontent. Les seniors qui partent sont remplacés par ceux qui ont passé quinze ans à monter. Le système se reproduit.

Ce système avait une propriété qu’on n’a jamais eu besoin de nommer. Le travail de base était simultanément une production économique et un dispositif de formation. L’organisation payait des juniors pour produire, et elle obtenait en prime, sans l’avoir budgété, la génération suivante de seniors.

C’est un des rares mécanismes où l’intérêt de court terme et l’intérêt de long terme coïncidaient parfaitement. Personne n’avait à arbitrer entre les deux. Personne n’avait donc à se soucier de préserver le second.

L’IA est en train de découpler les deux. Le travail de base peut désormais être produit sans junior. La production économique est préservée, améliorée même. Le dispositif de formation disparaît, et il disparaît silencieusement, parce qu’il n’a jamais figuré au bilan.

Regardez ce qui se passe concrètement dans un cabinet, un laboratoire, un service d’études. On recrute moins de juniors, parce qu’on en a moins besoin. Ceux qu’on recrute font autre chose. Ils supervisent, ils vérifient, ils orchestrent. On appelle cela une montée en compétence, et c’est présenté comme une bonne nouvelle. On leur épargne le travail ingrat, on les met plus tôt sur des tâches à valeur ajoutée.

Sauf qu’on leur demande de superviser un travail qu’ils n’ont jamais fait.

Un junior qui vérifie une synthèse produite par une machine ne dispose d’aucun des points d’appui qui rendaient la vérification possible. Il n’a jamais cherché ces sources, donc il ne sait pas lesquelles auraient dû s’y trouver. Il n’a jamais écrit ce genre de texte, donc il ne connaît pas les endroits où l’on triche. Il n’a jamais été pris en défaut, donc il n’a pas développé la méfiance qui sert à ça.

Il existe sur ce point précis des mesures, et je dois les mentionner ici parce qu’elles ne vont pas dans mon sens à première lecture. Les travaux récents sur l’assistance générative en entreprise, dans le service client, la rédaction professionnelle, le conseil et le développement logiciel, trouvent la même chose. Les gains sont les plus forts chez les moins expérimentés, et la distribution des performances se resserre par le bas. Leurs auteurs y voient la diffusion aux novices des pratiques tacites des meilleurs.

Elle mesure la performance de tâche sous assistance. Ce dont je parle est ce qui reste quand on retire l’assistance, et les deux propositions tiennent ensemble sans se gêner. Un junior qui produit au niveau d’un senior avec l’outil a vu sa production relevée, et rien ne dit qu’il a appris quoi que ce soit. Le second résultat de cette même littérature est moins cité et il va dans mon sens. On observe une dégradation quand l’assistant est retiré, et le cas le mieux établi porte sur un geste d’examen, celui que j’ai cité plus haut. Aucune de ces études ne mesure ce qui m’occupe ici, qui est la capacité à savoir quelles sources auraient dû se trouver dans un document et n’y sont pas.

On lui a confié la fonction de contrôle en le privant de ce qui la rendait exerçable. Et il le sait, ce qui rend la situation particulièrement inconfortable pour lui. Beaucoup de jeunes professionnels décrivent aujourd’hui exactement cette sensation. Produire, très vite, des choses qu’ils ne sauraient pas produire eux-mêmes, et devoir en répondre.

Il y a là un problème d’apprentissage, et il y a aussi un problème de contrat implicite.

Le contrat implicite d’un métier savant a toujours été le suivant. Tu acceptes dix ans de travail difficile, mal payé au regard de ta qualification, et en échange tu obtiens à la sortie une expertise qui te rend rare et que personne ne peut te retirer. C’est un investissement personnel considérable, et il se justifiait par la valeur de ce qu’on acquérait.

Que devient ce contrat si le travail difficile disparaît mais que l’expertise ne s’acquiert plus ? Il devient celui-ci. Tu es employable tout de suite, tu es interchangeable tout de suite, et tu le resteras. Ce contrat n’est pas mauvais pour tout le monde, il va à ceux qui ne voulaient pas de l’engagement long. Il est catastrophique pour l’organisation, qui ne fabrique plus rien.

J’entends l’objection, et elle est raisonnable. Cela s’est déjà produit, les métiers se recomposent, on a dit la même chose du calcul mental et des tables de logarithmes.

Elle est raisonnable mais elle rate un point. Ce qu’on a automatisé jusqu’ici, dans les métiers savants, c’étaient des opérations dont la maîtrise n’était pas constitutive du jugement. Savoir extraire une racine carrée à la main n’apprend rien sur la manière de choisir un modèle. La règle à calcul a disparu sans dommage parce qu’elle n’était qu’un outil.

Ce qui disparaît aujourd’hui n’est pas un outil. C’est l’expérience répétée de se confronter à la matière et de se tromper dessus.

Un test, déplaisant, pour savoir si votre organisation a ce problème. Demandez-vous d’où viendra, dans dix ou quinze ans, la personne qui saura dire non en quatre secondes. Nommez-la. Si vous ne pouvez désigner personne aujourd’hui âgé de moins de trente-cinq ans dont vous pensez qu’elle le sera, alors vous avez déjà cessé de produire ce dont vous vivez, et vous l’avez cessé sans que la décision apparaisse nulle part.

VIII. Le prix du non

Reste une question que je n’ai fait qu’effleurer et qui va finir par se poser partout. Si le jugement devient la ressource rare, que vaut-il ?

La réponse économique est simple en théorie. Une ressource rare et indispensable se paie cher. Elle devrait donc voir sa rémunération augmenter fortement, et l’écart entre ceux qui l’ont et ceux qui ne l’ont pas s’élargir.

C’est ce qui se produit dans tous les marchés où la rareté est observable. Ce n’est pas ce qui se produit ici, et la raison tient à la forme que prend la rémunération dans ces maisons. Un système à grille ne sait payer que ce qu’il peut écrire dans une case opposable, et la qualité des arbitrages n’y figure pas.

L’économie sait payer des qualités qu’elle ne mesure pas. Le tournoi, la promotion différée, l’association d’un cabinet, le bonus discrétionnaire qui tient par la répétition. Aucun de ces dispositifs n’exige une mesure, tous exigent seulement qu’on sache ordonner deux personnes après coup. Les instruments existent mais tournent à vide faute de l’ordre qu’ils supposent.

Regardez comment le marché du travail expert fixe aujourd’hui les prix. Il utilise des indicateurs de substitution. Le diplôme, l’ancienneté, le nom des employeurs précédents, le nombre de publications, la taille des équipes dirigées. Tous ces indicateurs mesurent l’accumulation, pas le discernement. Ils ont fonctionné parce qu’ils étaient corrélés au discernement. Quelqu’un qui a beaucoup produit avait généralement beaucoup jugé.

Cette corrélation est en train de se rompre. On peut désormais beaucoup produire sans jamais juger. Les indicateurs vont donc continuer de fonctionner en apparence, tout en mesurant de moins en moins ce qu’ils prétendaient mesurer, et personne ne s’en apercevra rapidement, parce qu’il n’existe aucun indicateur concurrent auquel les comparer.

Ce qui va se passer, je crois, est une divergence entre deux marchés.

Le premier restera visible, formalisé, structuré par les grilles et les référentiels de compétence. Il continuera de payer la production, avec une pression baissière constante, puisque la production devient abondante. C’est le marché où l’on recrute sur CV.

Le second sera informel et se traitera de gré à gré. Il concernera un petit nombre de personnes dont on sait, dans un secteur donné, qu’elles ont raison plus souvent que les autres. Ce savoir circule déjà, par la recommandation, la réputation, l’appel à un ancien collègue. Il n’est écrit nulle part, il est remarquablement fiable pour les quelques dizaines de personnes qui y ont accès, et il ne pèse rien devant un comité de rémunération, parce qu’un signal qu’on ne peut pas poser sur une table n’entre pas dans une négociation. Sur ce marché-là, les prix vont monter, et ils monteront sans rapport avec les grilles.

Une rareté réelle laisse une trace dans les prix. Quatre signes sont observables sans accès privilégié. La dispersion des salaires à l’intérieur d’un même métier et d’un même niveau. La fréquence des contre-offres au moment des départs. Le prix de journée des indépendants dont la réputation d’arbitrage est établie. La part du budget d’expertise externe qui va à des missions d’avis plutôt qu’à des missions de production.

Je ne dispose de série sur aucune des quatre et je ne connais personne qui en tienne une. Ce que j’avance est donc une prédiction.

Les organisations qui ne verront que le premier marché feront des économies réelles sur leurs effectifs et paieront des sommes considérables, en conseil et en expertise externe, pour racheter au prix fort le jugement qu’elles auront cessé de produire. Beaucoup le font déjà, sans faire le lien entre les deux mouvements.

La question se pose plus directement : combien vaut, chez vous, quelqu’un qui dit non ?

Pas quelqu’un qui bloque, le blocage systématique est un défaut plutôt qu’une compétence. Quelqu’un qui, deux ou trois fois par an, arrête quelque chose que tout le monde voulait faire, et qui a raison de l’arrêter.

Une moitié de sa valeur économique se calcule sans difficulté. Un programme qu’on arrête à dix-huit mois laisse au budget une ligne connue, les équipes qu’on cesse de mobiliser et les essais qu’on ne commande plus. Faites l’opération une fois, sur un programme arrêté chez vous l’an dernier, et rapportez le montant à un salaire chargé de senior. Le rapport se compte rarement en unités.

L’autre moitié ne se calcule pas. Ce qu’aurait donné le programme qu’on a tué, personne ne le saura, et l’estimation penche toujours du côté de celui qui a dit non, puisque le projet arrêté ne produit jamais la preuve qu’il aurait réussi. Dans un portefeuille où la plupart des programmes échouent, un blocage systématique obtiendrait d’ailleurs une justesse apparente considérable à compétence nulle.

Il n’y a qu’une manière de rendre la soustraction honnête : écrire à l’avance, avant de connaître l’issue, ce qu’on aurait lancé sans cet avis, et ce qui vaudrait démenti.

Aucune organisation ne le fait, or la moitié calculable ne coûte qu’un après-midi. La difficulté n’a rien de technique. Ce calcul rendrait explicite une hiérarchie de valeur que l’organisation préfère laisser implicite, parce que la rendre explicite obligerait à en tirer des conséquences salariales et statutaires qui heurteraient tout le reste de l’édifice.

On retrouve ici exactement le mécanisme du texte précédent. Mesurer le jugement, c’est le rendre contestable, comparable, et donc négociable. C’est pour cela qu’on ne le mesure pas, et c’est pour cela qu’on ne le paie pas correctement.

L’ironie est que ce refus protégeait les experts tant que leur légitimité reposait sur autre chose. Il les expose désormais beaucoup plus. Une profession qui a refusé pendant un siècle de rendre son jugement mesurable se retrouve sans rien d’opposable à produire quand on lui demande ce que ce jugement vaut, au moment précis où elle en aurait besoin. Le savoir existe et il circule. Il s’arrête à la porte des instances qui fixent les prix.

C’est le retour de bâton de l’opacité. Elle a longtemps servi de protection. Elle est devenue aujourd’hui une vulnérabilité.

IX. Le manager qui ne sait plus qui est bon

Il y a une conséquence pratique et immédiate : les managers d’équipes expertes sont en train de perdre leur capacité à distinguer leurs collaborateurs les uns des autres.

Cela mérite d’être décrit précisément, parce que c’est un phénomène qui se produit maintenant, dans à peu près toutes les organisations concernées.

Comment un chef d’équipe savait-il, jusqu’ici, qui était bon ? Pas par les entretiens annuels, qui sont un rituel de justification a posteriori. Il le savait par un signal continu et à peu près gratuit, la qualité de ce qui lui arrivait sur le bureau. Une note claire, bien construite, qui anticipait ses questions, signalait quelqu’un qui pensait bien. Une note confuse signalait l’inverse. Le signal était bruité, parfois injuste envers ceux qui écrivaient mal et pensaient juste, et il portait beaucoup d’information.

Aujourd’hui, tout ce qui arrive sur le bureau d’un manager est devenu bien écrit. Structuré. Complet. Anticipant les objections. La distribution s’est resserrée au point que la lecture d’un livrable n’apprend pratiquement plus rien sur celui qui l’a produit.

L’évaluation se replie sur ce qui reste observable. La présence, la disponibilité, l’aisance en réunion, la capacité à se faire remarquer. Des marqueurs sociaux qui n’ont jamais eu grand-chose à voir avec la qualité du travail, et qui favorisent systématiquement les mêmes profils. On a passé vingt ans à essayer d’objectiver l’évaluation professionnelle pour réduire précisément ces biais. On vient de supprimer l’objectivation en gardant les biais.

Pendant ce temps, les écarts réels s’accroissent alors que les écarts visibles se réduisent. Un collaborateur qui utilise ces outils avec discernement, qui sait quand ne pas les croire, qui vérifie ce qui doit l’être, qui les emploie pour explorer plutôt que pour conclure, produit un travail dont la valeur est très supérieure à celle du collaborateur qui les emploie mécaniquement. Mais les deux livrables se ressemblent. La différence ne se voit qu’en aval, quand l’un des deux mène à une décision qui tient et l’autre à une décision qui casse, c’est-à-dire dix-huit mois plus tard, quand personne ne fait plus le lien.

Le plus pervers est ailleurs. Le manager ne peut plus s’appuyer sur son propre jugement de lecteur, parce qu’il est soumis exactement aux mêmes mécanismes que ceux décrits plus haut. Le texte bien formé désarme sa vigilance à lui aussi. Il valide plus vite, il approfondit moins, il fait davantage confiance. Il devient, sans s’en apercevoir, un moins bon manager de la qualité au moment où la qualité devient plus difficile à établir.

Les organisations ne font rien, pour l’instant, parce que le problème n’est pas nommé. Quand elles s’en saisiront, je crains qu’elles fassent la chose la plus prévisible et la plus contre-productive : interdire ou tracer.

Interdire l’usage des outils sur certains livrables, pour restaurer artificiellement le signal. C’est intenable et ce sera contourné en trois semaines. Ou bien tracer l’usage, mesurer qui utilise quoi, à quelle fréquence, sur quels documents, pour tenter de reconstituer une information sur les personnes. C’est également inutile, parce que l’intensité d’usage ne dit rien sur la qualité de l’usage. Le collaborateur le plus discernant peut être celui qui s’en sert le plus.

La seule sortie que je voie est celle que ce texte décrit depuis le début, et elle est cohérente avec tout le reste : si le livrable ne dit plus rien sur la personne, il faut regarder les décisions.

Non plus cette note est-elle bien faite, mais cette personne, sur les douze derniers mois, a-t-elle recommandé des choses qui se sont avérées justes. Non plus la qualité du document, mais la qualité de ce qu’il a produit dans le monde.

C’est une évaluation beaucoup plus difficile à opérer. Elle demande de suivre les recommandations dans le temps, ce qu’aucune organisation ne fait sur ses décisions de recherche. Elle demande d’accepter un délai de plusieurs mois entre le travail et son appréciation, ce qui heurte le rythme annuel des processus RH. Elle demande enfin de distinguer la justesse de la chance, ce qui n’est possible que si les hypothèses ont été écrites au moment de la décision. Nous revoilà au point précédent.

Ailleurs, les mêmes maisons le font depuis longtemps et sous contrainte. Le contrôle d’efficacité d’une action corrective rouvre à échéance fixée une décision prise un ou deux ans plus tôt et statue par écrit sur le fait qu’elle a produit l’effet attendu. Le rapport périodique de bénéfice-risque fait la même chose sur les hypothèses de sécurité d’un produit, et la revue qualité annuelle sur les hypothèses de procédé. Ces dispositifs tournent, les gens y jouent sous obligation, et la plupart se sont vidés en rituel de conformité. C’est le meilleur argument dont je dispose. On obtient du remplissage quand la boucle sert à prouver qu’on a bien travaillé, et on obtient autre chose quand elle sert d’abord à celui qui l’alimente.

Mais cette évaluation a une propriété que rien d’autre n’a. Elle mesure ce qui compte. Et elle a un effet secondaire considérable, qui est peut-être le meilleur argument en sa faveur. Le jour où une organisation évalue ses experts sur la justesse de leurs arbitrages, elle crée mécaniquement l’incitation à devenir meilleur juge. Aujourd’hui, l’incitation porte sur la production, donc les gens produisent, et l’IA leur permet de produire davantage, ce qui les rend meilleurs à ce qui compte de moins en moins.

On obtient exactement le comportement qu’on récompense. C’est vrai partout et c’est vrai aussi ici. Convaincre vos experts de mieux juger ne servira à rien tant que votre organisation n’aura pas le courage de récompenser autre chose que ce qu’elle voit.

X. Ce que vous croyiez acheter

Il y a une phrase qu’on entend souvent et qui résume mieux que moi tout ce texte, à propos d’un expert sur le départ. On va avoir du mal à le remplacer.

Demandez-lui ce qui sera dur à remplacer. Il ne parlera jamais des synthèses. Il parlera de la fois où cette personne a dit qu’il ne fallait pas y aller, et qu’elle avait raison.

Tout le monde sait donc déjà où est la valeur. Pourtant trop peu de gens ne l’ont écrit quelle part.

C’était supportable tant que les deux moitiés du métier venaient dans le même corps, au même prix, sans qu’on ait à les distinguer. C’est aujourd’hui de moins en moins le cas. L’une des deux est devenue disponible, abondante et bon marché. L’autre est restée exactement aussi rare qu’avant, et elle porte désormais seule la totalité de la valeur, dans des organisations qui ne l’ont ni nommée, ni mesurée, ni protégée.

Je voudrais finir en écartant deux malentendus, parce qu’ils sont les réactions les plus fréquentes à ce raisonnement et qu’aucun des deux ne tient.

Le premier consiste à conclure qu’il faut moins d’experts. C’est l’inverse. Une organisation qui produit cent fois plus d’hypothèses a besoin de plus de gens capables de trancher, pas de moins. Elle n’a simplement plus besoin qu’ils passent leur temps à collecter. La confusion vient de ce qu’on continue de compter les experts en unités de production, alors qu’il faudrait les compter en capacité d’arbitrage.

Le second consiste à conclure que le métier va s’appauvrir. Là encore je crois le contraire, et pas par optimisme. Un métier dont on retire les tâches ingrates pour n’en garder que la partie qui demande du discernement devient plus difficile, plus exigeant, et probablement plus intéressant. Le problème surgit ailleurs. Le métier devient plus difficile au moment précis où l’on cesse d’y former les gens.

Ce n’est donc pas un problème d’intelligence artificielle. C’est une question qui attendait depuis très longtemps qu’on la pose : qu’est-ce que vous payez, exactement, quand vous payez un expert ?

Tant que la réponse n’était pas nécessaire, ne pas l’avoir ne coûtait pas grand-chose. Aujourd’hui, elle vient de le devenir.