OPINION. « L’IA, une nouvelle ligne de fragmentation de la société française ? »

Par Serge Guérin, sociologue, professeur à l’Inseec GE et Philippe Naccache, enseignant-chercheur en développement durable à l’Inseec-GE

Les sociétés occidentales sont de plus en plus fragmentées et ce n’est pas l’actualité de notre pays qui pourrait nuancer ce constant : débats sur le pouvoir d’achat des retraités versus les actifs, débats sur le périmètre de l’État providence, conflictualisassions menée par la LFI prenant les traits de la « nouvelle France » notamment. Ce processus de fragmentation dépasse très largement le cadre de la disputatio, marque des démocraties vivaces, et risque de rendre impossible l’émergence de compromis quant à la « bonne politique » à mener. Dans ce contexte inflammable, il apparait plus que nécessaire d’être vigilant sur toutes les formes de fragmentation qui pourraient survenir. Parmi celles-ci, la question de l’impact de l’IA sur la société française semble peu prise en considération. 

La situation présente incite à la prudence tant les analystes, les entreprises et les marchés semblent indécis sur l’avenir de l’IA. Alors que la société Accenture semble lier avancement professionnel et maîtrise de l’IA, un rapport du MIT estime que, malgré des dépenses de 30 à 40 milliards dans l’IA générative par les entreprises, 95% d’entre elles n’obtiennent pas de retour significatif sur investissement. Signe de cette incertitude, un article du NBER conclue, à partir de l’étude de 6000 réponses de dirigeants d’entreprise dans plusieurs pays, que pour les trois dernières années, 80% des entreprises estiment que l’IA n’a eu aucun impact en termes de productivité et d’emploi ; dans le même temps, cet échantillon de dirigeants évalue que dans les trois prochaines années  l'IA augmentera la productivité de 1,4 %, et réduira l'emploi de 0,7 %. Cet apparente contradiction peut s’expliquer par le fait que les impacts de l’IA suivront une courbe en J, c’est-à-dire que les effets se produiront avec un temps de latence.  

  Certes « la prévision est difficile surtout lorsqu'elle concerne l'avenir », pour autant, il parait vital de se préparer à un potentiel choc IA. Notre hypothèse pose que celui-ci risque de se traduire par une fragmentation des classes d’âges et peut-être des niveaux de formation. 

Ainsi, selon la version du 26 aout 2025 de l’étude du Stanford Digital Lab, les profils les plus jeunes, 22-25 ans, dans les secteurs les plus touchés par l’IA (les logiciels, l’audit, etc.), auraient connu une baisse relative de l’emploi de 16%. Dans le même temps, les plus expérimentés, y compris au-delà de 45 ans ont vu l’emploi soit demeurer stable soit augmenter. Paradoxalement, pour ceux dont l’imaginaire associe l’avancée en âge avec la perte des capacités à s’adapter, une partie des plus âgés et des plus expérimentés serait plus performant dans l’utilisation des IA. Notons que cette version de l’étude de Stanford mettait également en valeur que l’âge n’était pas la seule variable, car s’y ajoutait la manière dont l’IA se combinait avec les tâches à réaliser : utilisation automatisée ou bien approche augmentée. 

A cette première fragmentation, pourrait s’ajouter celle du niveau de formation. Il semble que la qualité de formation joue un rôle dans le niveau de productivité lorsque l’on utilise l’IA alors même que son usage contribuerait à réduire l’écart entre les différents niveaux de formations.  

En effet, comme le souligne l’OCDE, une trop grande dépendance à l’égard des IA générative pourrait nuire à la pensée critique et à l’assimilation des compétences à long terme. Très récemment, le travail préliminaire, c’est-à-dire non révisé par des pairs, dirigé par Nataliya Kosmyna tend à montrer que l’IA aurait notamment déjà des conséquences négative sur les aptitudes cognitives de leurs utilisateurs.

Ces quelques éléments nous conduisent à formuler deux propositions. Concernant les entreprises, à la recherche de productivité, il devient nécessaire de reconnaître l’apport des séniors à la performance. Plutôt que de s’inquiéter de l’âge, et de postuler une éventuelle déconnection entre celui-ci et le niveau de rémunération, il est opportun de réaliser que les seniors sont un gisement de productivité si on leur permet de s’approprier l’usage des IA, en ne cherchant pas à encadrer leurs pratiques et jugements, mais en faisant confiance à leur expérience et sens critique qui peut favoriser leur autonomie dans l’utilisation des IA. Cette dimension est particulièrement importante comme le soulignent, de manière concomitante, deux chercheures de l’Université de Berkeley Haas et Jensen Huang, le CEO de Nvidia. En effet, ils précisent ne devrait pas faire disparaître le travail mais accélérer le rythme de celui-ci. On comprend alors toute la pertinence d’avoir des salariés (très) expérimentés… Dans cette perspective,  même  salarié expérimenté va devoir consacrer une partie de son activité à la formation des plus jeunes, qui du fait de leur absence d’expérience, et parfois aussi de pensée critique, apparaissent moins amène à générer de la valeur à travers l’utilisation des IA.

Ces constats conduisent à réfléchir à la manière dont l’enseignement supérieur doit adapter ses méthodes et les manières d’interagir avec les étudiants. A rebours de certains discours polémiques, dont ceux de Laurent Alexandre et Olivier Babeau dans leur livre Ne faites plus d’étude, qui  estiment qu’il ne faudrait plus faire d’études supérieur tant que les formations ne se seraient pas « modernisées », nous posons l’hypothèse que, dans le sillage de l’étude de l’OCDE, les savoirs fondamentaux sont déterminants pour acquérir la distance critique nécessaire pour travailler de manière productive avec les IA. Ainsi, ne faudrait-il peut-être pas chercher uniquement la réponse dans le déploiement, onéreux, de technologies ? Au contraire, il serait peut-être judicieux de s’inscrire dans la tradition des Universités Européennes, notamment les meilleurs établissements Britanniques, qui depuis des siècles, privilégient le tutorat, c’est-à-dire la relation directe entre un enseignant expérimenté et disposant d’un minimum de charisme, et un petit groupe d’étudiants. Cela ne signifie pas, que l’IA ne doit pas intervenir dans le processus d’apprentissage. Là où l’on recherche le travail augmenté par l’IA, il deviendra nécessaire de penser aussi un enseignement augmenté. Nous suggérons que celui-ci trouvera toute sa place dans une relation enseignant-étudiant la plus proche possible. Est-il encore utile de dispenser des cours théoriques dans des salles où l’attention des étudiants et inversement proportionnelle au taux de remplissage de la salle ? Que signifie rédiger un mémoire ou une thèse si elle est produite puis, parfois, évaluée par des IA ? De plus, et peut être à rebours d’une tendance de fond, il est indispensable que les étudiants puissent avoir, en même temps que leurs apprentissages théoriques, une expérience de leurs futures situations de travail afin d’acquérir une capacité de jugement et de vitesse d’analyse et de traitement induites par les IA. 

À l’heure des IA, l’apprentissage, qui est une méthode d’enseignement plus qu’ancienne, fondée sur l’exemple, la transmission et l’analyse critique, demeure toujours aussi pertinente. 

L’IA, et le nouveau monde qui vient, peut, et doit se nourrir de l’ancien. Nul monstre à l’horizon mais une ardente obligation de s’adapter et de donner du sens aux métamorphoses. « Être moderne, c’est d’avancer par de nouvelles découvertes sur la route héritée », écrivait Kundera.

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