Il y a plus d’un demi-siècle, le prix Nobel d’économie Theodore Schultz, pionnier de la théorie du capital humain, livrait une réflexion qui éclaire une question aujourd’hui brûlante : de quoi les individus ont-ils besoin pour affronter la révolution de l’IA qui s’annonce ?
Les économistes raisonnent généralement en termes d’équilibres statiques — des situations dans lesquelles les ressources sont allouées de manière optimale et où les prix reflètent déjà toutes les informations pertinentes. Mais dans la réalité, les économies ne sont jamais véritablement à l’équilibre. Elles sont constamment soumises à des chocs de prix, de productivité et de technologie. Dans un article fondateur (a), Schultz soutient par conséquent que « la capacité à gérer avec succès les déséquilibres économiques » recèle une immense valeur, et c’est précisément ce qui rend l’éducation précieuse : elle développe cette capacité. Des travaux ultérieurs (a) ont corroboré cette théorie, en démontrant que les rendements de la scolarité augmentent pendant les périodes de changement technologique rapide.
L’IA est aujourd’hui à l’origine de la mutation technologique la plus rapide de l’histoire de l’humanité. Et les travaux de Schultz nous enseignent que l’éducation peut permettre aux individus de faire face au déséquilibre engendré par l’intelligence artificielle. Mais alors, de quel type d’éducation s’agit-il ?
Nous ignorons quelles compétences spécifiques seront valorisées dans un avenir façonné par l’IA. Le rapport des Académies nationales des États-Unis intitulé Artificial Intelligence and the Future of Work (a) figure parmi mes textes de prédilection sur l’IA, car il souligne cette incertitude en reconnaissant d’emblée qu’« il est impossible de prédire avec exactitude la nature des changements à venir dans le domaine de l’IA, ni l’ensemble de leurs effets sur l’économie et la société ».
On peut affirmer que l’IA va presque certainement accélérer le rythme d’obsolescence des tâches. D’ores et déjà, des compétences comme le codage et la traduction ont perdu de leur valeur par rapport à il y a quelques années seulement, tandis que de nouvelles aptitudes, telles que la capacité à utiliser efficacement un grand modèle de langage, sont désormais très recherchées. Nul ne saurait dire quelles compétences spécialisées seront nécessaires d’ici dix ou vingt ans, dans un monde que nous pouvons à peine entrevoir. Mais ce ne seront plus les mêmes compétences qu’aujourd’hui. Et si les travailleurs des pays en développement sont en moyenne moins exposés à l’IA — comme le montrent mes travaux et ceux d’autres chercheurs (a) — elle offrira de nouveaux possibles à ceux qui sont prêts à les saisir.
Ainsi, l’atout le plus précieux dans une économie tirée par l’IA ne sera pas un ensemble de compétences particulier, mais plutôt l’adaptabilité : la capacité d’apprendre et de s’adapter à mesure que le contexte évolue. Comme l’a souligné Yuval Noah Harari (a), « nous ne savons pas de quelles compétences le monde aura besoin. La compétence la plus importante est donc celle qui consiste à continuer à apprendre et à évoluer tout au long de notre vie […]. À continuer à nous réinventer. » Face à l’évolution rapide de la demande de compétences, nous devrons composer avec de multiples vagues de changement.
Peut-on mesurer l’adaptabilité ? Les psychologues ont proposé divers indicateurs, mais jusqu’à récemment, nous ne disposions d’aucune mesure à l’échelle d’une population. L’OCDE vient de publier des données couvrant 30 pays (a) sur la « résolution adaptative de problèmes » (a), définie comme « la capacité à atteindre ses objectifs dans une situation dynamique où aucune méthode de résolution n’est immédiatement disponible ». L’OCDE justifie la pertinence de cet indicateur par le fait que « les nouvelles technologies et les nouveaux systèmes sociaux deviennent de plus en plus complexes et exigent des individus qu’ils s’adaptent rapidement et avec souplesse ».
J’ai analysé les données de l’OCDE et constaté que la résolution adaptative de problèmes est très étroitement corrélée à la littératie et à la numératie (avec des coefficients de corrélation respectifs de 0,81 et 0,84). En d’autres termes, pour prédire l’aptitude d’un individu à la résolution adaptative de problèmes, il suffit de connaître son niveau de maîtrise de la lecture, de l’écriture et du calcul. Plus surprenant encore, les autres variables — l’âge, le niveau d’études, la situation professionnelle et le pays de résidence — n’apportent pratiquement aucun pouvoir explicatif supplémentaire. À l’échelle des pays, la résolution adaptative de problèmes est très fortement corrélée à la moyenne des scores en numératie et en littératie, comme le montre la figure ci-dessous.
Ce résultat peut s’interpréter de deux manières. La première est que cette forte corrélation reflète un facteur sous-jacent commun aux trois mesures, par exemple l’aptitude générale à passer des tests. La seconde est qu’il existe une relation de causalité sous-jacente entre les variables.
Je pense qu’il s’agit, au moins en partie, d’un lien de causalité : la maîtrise de la lecture, de l’écriture et du calcul constitue le socle indispensable de l’adaptabilité. Par ailleurs, une autre façon d’analyser les données consiste à constater que pratiquement personne n’obtient en même temps de faibles scores en littératie et numératie et des scores élevés en résolution adaptative de problèmes. Les personnes qui ne savent pas lire avec aisance ni effectuer des calculs de base se révèlent démunies pour s’adapter.
Or, malheureusement, un grand nombre d’individus quittent l’école sans avoir acquis ces compétences fondamentales. Dans les pays à revenu faible et intermédiaire, 70 % des enfants de 10 ans sont incapables de lire et de comprendre un texte simple. Une fois adultes, ils risquent d’être laissés sur la touche et peineront à tirer parti des opportunités d’emploi de l’ère de l’IA.
Cela nous ramène à l’intuition fondamentale de Schultz : l’éducation est la clé de l’adaptation dans un monde en mutation. S’il est impossible de cerner précisément les compétences qu’exigera l’IA, une chose est sûre : les compétences fondamentales, qui font encore largement défaut dans une grande partie du monde, seront essentielles. Dès lors, alors que les pays réfléchissent à la manière de se préparer à la déferlante de l’IA, le développement de ces compétences doit figurer au cœur de leur stratégie.
