Lorsqu’un outil d’intelligence artificielle contribue au résultat, que peut-on encore attribuer au professionnel ? Les études disponibles mesurent surtout des performances assistées, non des compétences acquises. Il faut distinguer ce que l’on produit avec l’outil, ce que l’on sait mobiliser pour l’utiliser et ce que l’on apprend en travaillant avec lui.
Une question venue d’un lecteur
Après mon article sur l’expérience professionnelle comme source de compétences, un lecteur m’a écrit que l’intelligence artificielle (IA) bousculait le paradigme traditionnel de la compétence. L’observation est stimulante. Si la compétence se construit dans l’activité, que devient-elle lorsque l’activité est en partie prise en charge par un outil capable de produire un texte, une analyse ou une proposition en quelques secondes ?
Rappelons ce paradigme : la compétence n’est ni un diplôme ni de l’ancienneté, mais la capacité d’interpréter une situation, de mobiliser des ressources, de construire une réponse adaptée et d’en assumer les effets (Le Boterf, 2008 ; Zarifian, 1999). Dire que l’IA le bouscule suppose de montrer lequel de ces éléments elle modifie réellement. Cet article propose une lecture, non une démonstration : les recherches sont récentes et aucune ne porte directement sur la reconnaissance universitaire de l’expérience.
Ce que mesurent les études
Plusieurs travaux ont cherché à mesurer ce que change l’accès à un outil d’IA. Brynjolfsson, Li et Raymond (2025) ont étudié 5 179 agents de support client d’une entreprise de logiciels : l’outil augmente de 14 % le nombre de problèmes résolus par heure, et de 34 % chez les débutants, mais très peu chez les agents expérimentés.
Dell’Acqua et ses collègues (2023), auprès de 758 consultants, observent une exécution plus rapide d’environ 25 % pour les tâches que l’outil maîtrise. Mais pour une tâche située hors de ses capacités, les consultants qui l’utilisaient avaient 19 points de pourcentage de moins de chances de trouver la bonne solution, même si leurs recommandations paraissaient meilleures. L’outil n’est donc pas fiable partout, et il faut savoir juger ce qu’il propose.
Ces résultats portent sur la performance obtenue avec l’outil, à un moment donné. Ils ne disent pas ce que les professionnels sont devenus capables de faire.
Une performance assistée n’est pas une compétence acquise
Trois niveaux doivent être distingués : la performance assistée, c’est-à-dire le résultat obtenu avec l’outil ; la compétence mobilisée pour formuler le problème, choisir l’usage pertinent de l’outil et apprécier la réponse ; la compétence développée, c’est-à-dire les transformations durables de nos manières de comprendre et d’agir. Un progrès au premier niveau ne prouve pas un progrès au troisième.
Une étude menée en Turquie par Bastani et ses collègues (2025) auprès de près de 1 000 élèves du secondaire en mathématiques l’illustre. Pendant les exercices, l’accès à GPT-4 améliore les notes de 48 % avec une interface générale. Mais lorsque l’accès est retiré, ces élèves réussissent 17 % moins bien que ceux qui n’y avaient jamais eu accès. Une version conçue pour guider l’élève par des indices, sans donner les réponses, atténue largement cet effet. Il serait imprudent de transposer ces résultats aux professionnels adultes, mais ils illustrent un mécanisme possible : un outil peut améliorer la performance immédiate sans construire les ressources qui permettraient de réussir sans lui.
Ce que l’outil déplace dans l’activité
L’IA ne supprime pas l’écart entre le prescrit et le réel ; elle en change la forme. Elle déplace d’abord une partie du travail de production vers un travail d’évaluation : le professionnel doit apprécier ce qui lui est proposé, repérer ce qui est inadapté ou erroné, décider de le retenir, de le modifier ou de l’écarter.
Elle n’efface pas non plus la responsabilité. Un assistant peut suggérer une interprétation ou recommander une décision ; le professionnel doit alors juger une proposition qui comporte elle-même un jugement apparent. Une réponse fluide et plausible peut être adoptée trop vite. Le retour réflexif devient décisif : qu’ai-je compris de la situation avant de consulter l’outil ? Qu’ai-je demandé exactement ? Sur quoi ai-je fondé ma confiance ? Les communautés de pratique d’enseignants que j’ai étudiées permettent de partager ces critères de jugement ; l’outil ne les remplace pas.
Le diplôme et les institutions face à l’outil
Le diplôme fonctionne comme un signe : avant toute observation de l’activité, il indique qu’une personne est présumée avoir acquis certaines capacités (Boursiquot, 2014, 2023). L’IA peut en affaiblir la lisibilité lorsque des travaux écrits, réalisés sans observation, peuvent être en partie assistés. Elle ravive aussi une question que je posais dans un article précédent : la société reconnaît-elle le diplôme ou la compétence ?
Les institutions commencent à répondre. Les organismes fédéraux canadiens de financement de la recherche demandent de déclarer les usages de l’IA générative, de vérifier les informations et d’en assumer la responsabilité. L’Université Laval encadre la déclaration d’usage dans les mémoires et les thèses. En Haïti, Philippe (2026), dans ces colonnes, soulignait la difficulté d’identifier un encadrement explicite de l’usage académique de l’IA. Quand les règles manquent, l’évaluation dépend des attentes implicites des enseignants et des jurys. L’affaire Orélien, au Québec, montre enfin la fragilité des preuves : l’usage d’un outil, ou son absence, ne se démontre que par des indices de style.
Ces choix reposent sur des représentations. Si la compétence est vue comme la capacité de produire seul un résultat, l’outil la rend moins distinctive. Si elle est vue comme la capacité d’interpréter, de juger et d’assumer une décision, l’outil la rend plus visible. Le paradigme n’est pas renversé ; il est mis en tension.
Ce que cela change pour la reconnaissance de l’expérience
Lors d’une validation des acquis de l’expérience (VAE), le jury n’accède jamais directement à l’expérience vécue, seulement aux traces et à la mise en mots que le candidat en propose (Vermersch, 1994). Or un texte structuré et bien rédigé ne garantit plus que le candidat soit l’auteur de l’analyse qu’il présente, ni qu’il la comprenne.
Deux risques symétriques apparaissent : accepter comme preuve un dossier dont la qualité tient surtout à l’outil, ou suspecter a priori tout dossier bien écrit et pénaliser ceux qui s’en servent légitimement pour exprimer une expérience réelle. Le jury peut interroger le candidat sur les situations décrites, les choix faits, les alternatives écartées. L’accompagnement devient plus nécessaire : il s’agit d’aider le candidat à reconnaître ce qu’il sait réellement faire, non de produire la preuve à sa place.
Enfin, maîtriser un outil est une compétence parfois précieuse, mais ce n’est pas nécessairement celle que certifie un diplôme. Le certificateur devrait préciser l’autonomie attendue : certaines situations exigent d’agir sans assistance, d’autres la maîtrise raisonnée d’instruments devenus ordinaires dans le métier.
Ce qu’il faut reconsidérer
L’IA ne rend pas la compétence obsolète. Elle oblige à réexaminer les conditions de sa construction, de son exercice et de sa reconnaissance. Une performance assistée peut masquer une absence d’apprentissage ; une activité organisée autour de la vérification et du retour réflexif peut aussi ouvrir des occasions d’apprendre. Il serait prématuré de tenir pour acquis que le jugement humain en sortira renforcé : il reste lui-même un objet d’enquête.
Pour les institutions de certification, la réponse ne pourra pas reposer sur l’apparence des documents. Elle devra porter sur les situations, les choix, les justifications et les exigences réelles du diplôme.
Ce texte est une version abrégée d’un article publié sur boursiquotherve.com, qui contient les références complètes.
Hervé Boursiquot est docteur en sciences de l’éducation, auteur de Diplômes, compétences et validation des acquis de l’expérience en Haïti (L’Harmattan, 2023) et de Communautés de pratique d’enseignant-e-s : défi du relèvement de la qualité de l’éducation en Haïti (L’Harmattan, 2024).
