Maintenir sa capacité à apprendre à l’heure de l’IA générative
Dans le cadre de la rédaction d’un chapitre de l’ouvrage collectif « IA et management : de l’enseignement à la décision dans les organisations », Gabriel Morin, enseignant-chercheur au LARGEPA, Dorothée Cavignaux-Bros, chercheuse en sciences de l’éducation et de la formation et responsable de recherche au Lab Innovation R&D à l’IFCAM, et Guillaume Lefebvre, Directeur général de l’IFCAM se sont posés la question du lien entre IA générative, apprentissage et développement des compétences.
Gabriel, quelle est la genèse de ce projet ?
Gabriel : Le laboratoire de recherche en sciences de gestion de l’Université Paris Panthéon-Assas dans lequel je travaille, LARPEGA, a souhaité produire un ouvrage collectif autour de l’IA & du management.*
En réfléchissant à ma contribution, j’ai pensé qu’il serait intéressant de croiser plusieurs disciplines : les sciences de gestion, les sciences de l’éducation et de la formation et d’ajouter à cela le regard d’un dirigeant d’Université d’Entreprise. C’est dans ce cadre que j’ai fait appel à Dorothée et Guillaume.
* « IA et management : de l’enseignement à la décision dans les organisations », ouvrage écrit par un collectif d’enseignants-chercheurs du Laboratoire de recherche en sciences de gestion de l’Université Paris Panthéon-Assas (LARGEPA), coordonné par Nathalie Guibert et publié aux éditions Vuibert en 2026.
Autour de quelles approches scientifiques s’est construite votre collaboration et votre réflexion ?
Dorothée : Comme le disait Gabriel, nous nous sommes posés la question du lien entre les IA génératives, l’apprentissage et le développement des compétences. Pour cela, nous avons mobilisé 2 cadres de références : la mésologie et la médiologie.
La mésologie est la science des milieux. Elle a été développée par Augustin Berque, géographe. Cette science précise que les êtres humains sont liés à leur environnement et que ce lien participe à ce qu’Augustin Berque nomme milieu.
Gabriel : La médiologie est une théorie développée par Régis Debray qui étudie les interactions entre culture et technique, et la façon dont ces interactions façonnent les formes d’autorité et de transmission à travers l’histoire (logosphère, avec l’invention de l’écriture, graphosphère, avec celle de l’imprimerie, vidéosphère, invention de l’audiovisuel, puis hypersphère, invention du numérique). C’est une grille de lecture qui est très intéressante parce qu’elle permet, à travers ces interactions de chercher comment l’individu trouve sa place et comment il évolue et apprend.
Dorothée : On s’est livrés à un exercice théorique avec Gabriel, de croiser ces cadres pour analyser les liens entre développement des compétences et IA Génératives. Ce croisement nous a aussi amené à imaginer ce que serait la suite du modèle de Debray. L’IA générative est tellement « transformationnelle » sur la société et les individus que cela créé une nouvelle forme d’autorité, de transcendance.
Gabriel : Et ce n’est plus, en effet, « je l’ai trouvé sur Internet », c’est « l’IA me l’a dit », et c’est ce qui peut devenir dangereux pour l’individu. L’IA générative peut être vue comme le pharmakon de Platon, à la fois remède et poison, solution et danger. Ce qui pose la question de l’esprit critique, de l’éthique… et c’est aussi sur ces questions là que le regard de Guillaume nous intéressait.
Guillaume : Quand on tire le fil de cette métaphore médicale avec le pharmakon, on peut se poser 3 questions :
- Est-ce que l’IA va être une substitution à la formation ? Auquel cas ça entrainerait une disparation.
- Est-ce que l’IA sera une transformation ? Auquel cas ça entraînerait une adaptation.
- Est-ce que l’IA sera une contribution ? Auquel cas, ça deviendrait une augmentation.
Et il y a également un sujet d’éthique et, dans la discussion de l’article, je m’interroge sur la différence entre la morale et l’éthique. Avec l’IA, il faut systématiquement se poser des questions parce qu’on est face à un inédit, à quelque chose qui est tellement nouveau qu’on ne peut pas l’adopter sans se poser des questions sur les critères d’adaptation, les usages, l’impact, etc.
Quels sont les grands enjeux que vous avez identifiés ?
Gabriel : Pour moi, un des enjeux clés, c’est d’apprendre à apprendre, c’est ce qui va être le plus déterminant. Ce qui fait aussi écho au savoir-être. On a un besoin impérieux de transformation des organisations mais aussi des individus, ce qui place le curseur au cœur de cet impératif d’apprendre à apprendre.
Dorothée : L’IA met cet élément encore plus en exergue. Notre analyse aboutit sur la nécessité de renforcer ce qu’il y a de plus humain en nous. Berque alerte sur les risques de séparation de notre corps animal et de notre corps technique. Cristol, dans ses travaux sur la mésologie, insiste sur la nécessaire métacognition. Nous avons formulé des propositions concrètes pour les praticiens de la formation.
Guillaume : Sur les grands enjeux identifiés pour un organisme de formation, je me suis interrogé sur deux axes :
- Le premier axe, c’est l’impact de l’IA sur la chaîne de valeur et le fonctionnement de l’organisme de formation.
- C’est l’IA comme outil de production de savoirs ou d’accompagnement de la production de savoirs.
- C’est l’administration générale d’un organisme de formation comme de n’importe quelle organisation.
- C’est ce qui nous connecte à l’environnement, pour l’IFCAM, c’est Learnia (ndlr : la nouvelle plateforme LMS de l’IFCAM), c’est à dire l’IA cette fois-ci comme outil d’optimisation, d’usage de la formation, mais aussi de pilotage de la formation.
- Le deuxième axe, c’est l’impact sur le positionnement de la formation dans la chaîne de valeur des entreprises. La formation était jusqu’à présent très proche des RH, et même si c’est toujours le cas, ce qu’on voit avec l’IA, c’est que ce positionnement est en train de bouger : il se rapproche beaucoup des opérationnels, les apprenants deviennent plus autonomes dans leur apprentissage.
Un mot pour conclure ?
Gabriel : Pour la première fois une technologie n’est pas là uniquement pour servir l’individu, elle peut le challenger, voire le dépasser. Il faut voir l’IA générative comme un stagiaire brillant, mais qu’il faut sans cesse orienter, relire et corriger. Ce qui suppose un esprit critique de plus en plus développé alors qu’on pourrait penser le contraire, le risque étant de se reposer sur ses lauriers. Finalement l’IA suppose, paradoxalement, par certains côtés, plus de travail de la part de son utilisateur qui doit rester un individu pensant, travailleur, avec de l’esprit critique.
Dorothée : Je conclurai sur la notion d’apprenance, chère à Philippe Carré, qui est la disposition que l’humain à apprendre et qui est une disposition qu’il est nécessaire de continuer à cultiver. La mésologie nous rappelle que la plupart de ce qui nous caractérise est construit dans notre environnement. Comment maintenir notre apprenance face à des IA génératives qui nécessitent un réel discernement et une réelle expertise ?
Guillaume : Je conclurai sur le pharmakon : est-ce que je me soumets à l’IA, ou est-ce qu’elle est un compagnon ? Dans le premier cas, il y a un risque de substitution avec des effets délétères à terme. Dans le second, ça va nous conduire vers une transformation et augmentation de nous-même, dans l’usage individuel comme collectif. C’est ce qui guide notre politique d’adoption de l’IA à l’IFCAM.
Lexique :
Pharmakon : Terme grec désignant à la fois le remède et le poison. Utilisé ici pour qualifier l’IA générative, qui peut être à la fois une solution (augmentation des capacités) et un danger (dépendance, perte d’esprit critique).
Apprenance : Concept développé par Philippe Carré désignant la disposition favorable d’un individu à apprendre.
Métacognition : Capacité à réfléchir sur ses propres processus de pensée.
Propos recueillis par Pauline Hubert, Cheffe de projet Communication
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