Une responsable formation ouvre un programme métier conçu avant l’arrivée des assistants génératifs. Certaines séances portent sur des informations que ChatGPT peut désormais reformuler rapidement. Faut-il les supprimer ? Les remplacer par une formation au prompting ? Conserver tout le programme par précaution ?
La réponse demande de distinguer la disponibilité d’une information de la connaissance nécessaire pour s’en servir.
Au travail, il reste à apprendre ce qui permet de comprendre une situation, de formuler une demande pertinente et de reconnaître les limites d’une réponse. Tout ne doit pas être mémorisé. Mais tout rendre accessible dans un outil ne suffit pas non plus à construire une compétence.
Pour les responsables RH et les managers, l’enjeu devient le choix du socle métier : ce que les personnes doivent connaître, ce qu’elles doivent savoir retrouver et les situations où elles doivent solliciter une autre expertise.
Une capacité assistée ne décrit pas toutes les connaissances acquises
Dans une étude publiée le 26 octobre 2026 dans Nature Human Behaviour, Emma Wiles et ses collègues présentent un essai randomisé auprès de 487 consultants. Les participants assistés reçoivent un accès à ChatGPT et une formation pour traiter des tâches de science des données extérieures à leurs compétences initiales.
Le groupe assisté obtient de meilleurs résultats sur trois tâches. Les chercheurs ne trouvent toutefois pas de preuve d’une meilleure réussite aux questions techniques posées sans ChatGPT après l’expérience.
Le résultat porte sur une population et des tâches précises. Il ne démontre ni une perte durable de connaissances ni l’impossibilité d’apprendre avec l’IA. Il montre surtout qu’une capacité observée avec assistance ne permet pas de conclure automatiquement à une acquisition indépendante.
Cela change la question du programme de formation. Une entreprise peut vouloir une production réalisée avec des ressources externes. Elle doit aussi décider quelles connaissances sont nécessaires aux personnes pour utiliser ces ressources dans le rôle attendu.
Le socle métier ne se réduit pas à une liste de faits
Un socle utile comprend des notions et des relations : ce que signifie un terme, ce qui distingue deux situations et ce qui peut expliquer un résultat.
Dans la logistique, connaître le sens d’un délai de livraison ne se limite pas à retrouver sa définition. Il faut distinguer une date annoncée, une disponibilité réelle, une contrainte de transport et un engagement pris envers le client.
Dans un autre métier, les connaissances centrales seront différentes. Le programme doit partir des situations que les personnes doivent comprendre, plutôt que d’un catalogue générique de connaissances supposées indispensables à tous.
L’OCDE, dans Skills in the AI age, publié en juillet 2026, distingue des compétences fondamentales, numériques et complémentaires. Cette synthèse souligne notamment l’importance de la lecture, de la numératie, de la résolution de problèmes et de la collaboration.
Ce document d’orientation n’établit pas le contenu optimal d’une formation pour chaque poste. Il rappelle cependant que les compétences permettant d’utiliser l’information ne se résument pas à la manipulation d’un assistant.
Un cas fictif : préparer une proposition de livraison
Imaginons une coordinatrice logistique qui reçoit une demande inhabituelle. Le client veut avancer une livraison, mais une partie de la commande n’est pas encore disponible. Elle demande à un assistant autorisé de l’aider à préparer des options.
Pour comprendre la proposition, elle doit déjà distinguer disponibilité, préparation, expédition et réception. Elle doit savoir qu’une date possible pour une étape ne garantit pas la suivante.
Elle n’a pas nécessairement à mémoriser tous les horaires des transporteurs. En revanche, elle doit savoir où trouver l’information actuelle et comment reconnaître qu’elle concerne le bon service.
Enfin, certaines décisions dépassent son rôle : accepter un coût supplémentaire, modifier un engagement ou traiter une situation technique particulière. Elle doit connaître le recours correspondant.
Le scénario ne décrit aucun client Learning Coach. Il montre que plusieurs formes de savoir coopèrent : comprendre le domaine, consulter une ressource et identifier une question à transmettre.
Choisir ce qui doit être connu, retrouvé ou demandé
Pour examiner un programme métier, Learning Coach propose de distinguer trois besoins. Cette grille est une aide à la discussion, pas une classification scientifiquement validée.
| Besoin | Contenu à examiner | Question de conception |
|---|---|---|
| Connaître et comprendre | Notions, distinctions et relations utiles pour lire la situation | Que faut-il reconnaître avant même de chercher une réponse ? |
| Savoir retrouver | Informations détaillées ou susceptibles de changer | Quelle source actuelle faut-il consulter, et comment l’identifier ? |
| Savoir demander | Questions hors compétence, hors mandat ou insuffisamment documentées | Quel signe doit conduire à solliciter une personne compétente ? |
Ces catégories ne séparent pas définitivement les connaissances. Une information fréquemment consultée peut devenir familière. Une procédure autrefois stable peut changer et nécessiter une vérification systématique.
La grille sert à choisir l’objectif pédagogique. Pour une notion centrale, on peut travailler sa compréhension et sa mobilisation. Pour une information changeante, il faut enseigner l’accès à la source et les conditions de son utilisation. Pour un recours, il faut apprendre à reconnaître la limite et à formuler une demande exploitable.
Quatre questions pour arbitrer le contenu du programme
La première concerne la fréquence. Une notion utilisée chaque jour pour comprendre le travail mérite une attention différente d’un détail rarement nécessaire.
La deuxième concerne le délai de décision. Si une situation doit être reconnue rapidement, la personne doit disposer des repères adaptés. Une activité qui permet une recherche approfondie peut s’appuyer davantage sur la consultation, dans les limites du métier.
La troisième porte sur les conséquences d’une erreur. Une connaissance qui permet de repérer un risque important ne doit pas être retirée du programme au seul motif qu’un assistant peut en fournir une définition.
La quatrième concerne la stabilité. Une information qui change souvent demande une source tenue à jour. La mémoriser sans apprendre à vérifier sa validité peut donner une assurance trompeuse.
Ces questions ne produisent pas une formule automatique. Elles rendent l’arbitrage explicite entre les experts du métier, la formation et les responsables de l’activité.
Dans notre exemple logistique, les distinctions entre les étapes de livraison peuvent appartenir au socle. Les horaires courants relèvent d’une consultation fiable. Les conditions d’un engagement exceptionnel demandent un recours ou une autorisation.
Apprendre à poser une question demande aussi des connaissances
La consigne « soyez précis dans vos demandes à l’IA » semble raisonnable. Elle suppose pourtant que l’utilisateur sache quelles précisions comptent.
Une personne qui découvre un domaine peut ignorer qu’un mot possède plusieurs sens, qu’une unité doit être vérifiée ou qu’une exception modifie toute la réponse. Elle peut donc poser une question très détaillée tout en omettant l’élément décisif.
Le programme métier doit donner accès à ce vocabulaire et à ces distinctions. Le prompting devient alors une manière d’exprimer un besoin compris, au lieu d’une collection de formulations à reproduire.
Dans notre scénario, demander une livraison « plus rapide » ne suffit pas. Il faut préciser l’étape concernée, les contraintes connues et les informations manquantes. L’assistant peut aider à formuler ces questions ; l’équipe doit encore examiner leur pertinence.
Il reste donc utile d’apprendre le langage du métier, même lorsque l’outil peut rédiger une demande à notre place.
Les connaissances locales méritent une attention particulière
Une réponse générale peut décrire un fonctionnement plausible sans connaître les règles de l’entreprise. Les engagements clients, les responsabilités internes et les versions de procédures ne doivent pas être présumés présents ou actuels dans l’assistant.
Le programme doit indiquer quelles ressources font référence et qui les entretient. Il doit aussi permettre de distinguer une recommandation générale d’une règle interne effectivement applicable.
Cela ne demande pas de mémoriser tout l’intranet. Il faut connaître les points de repère qui orientent la recherche et savoir quoi faire lorsque deux documents se contredisent.
Les connaissances locales évoluent également. Une formation ne peut pas figer pour toujours une procédure. L’organisation doit prévoir comment les personnes seront informées d’un changement et où elles retrouveront sa version autorisée.
L’accès à une réponse devient plus utile lorsque l’équipe sait à quelle autorité documentaire elle peut la confronter.
Faire de la documentation une ressource de travail
Décider qu’une information sera consultée plutôt que mémorisée engage l’organisation. La source doit être accessible, compréhensible et suffisamment à jour pour l’usage prévu.
Si les salariés ne retrouvent pas le bon document ou ne peuvent pas en vérifier la version, le choix pédagogique reste incomplet. Une difficulté documentaire peut alors être prise à tort pour un manque de connaissances individuelles.
Les experts peuvent contribuer à repérer les distinctions qui reviennent, les questions fréquentes et les situations qui nécessitent un recours. La formation aide ensuite à utiliser ces ressources sur des cas professionnels.
Notre article sur le transfert des apprentissages au travail développe l’importance de ces conditions d’application. Le programme ne s’arrête pas au contenu présenté pendant la séance.
Actualiser le socle sans courir après chaque fonction nouvelle
Un changement d’interface peut demander une prise en main ciblée. Il ne remet pas nécessairement en cause toutes les connaissances du métier.
À l’inverse, une modification du travail peut rendre un ancien programme insuffisant, même si l’outil change peu. Il faut alors examiner les situations nouvelles et les connaissances qu’elles exigent.
Une revue du programme peut partir de quelques questions : quelles notions permettent aujourd’hui de comprendre les dossiers ? Quelles informations sont mieux consultées ? Quelles difficultés reviennent parce que le recours ou la source restent mal identifiés ?
Notre présentation des méthodes d’apprentissage selon les sciences cognitives distingue l’aisance ressentie d’un acquis mobilisable. Une fois le contenu choisi, les modalités d’apprentissage doivent correspondre à ce que l’on veut rendre disponible : une compréhension, une connaissance accessible ou une démarche de recherche.
Un sujet à travailler avec les responsables métiers et RH
Une conférence peut ouvrir ce débat en présentant la différence entre capacité assistée et connaissances acquises. Un atelier peut ensuite examiner un programme métier existant et préciser le rôle de quelques contenus : comprendre, retrouver ou demander.
L’objectif n’est pas de réduire arbitrairement les formations, ni de conserver chaque chapitre historique. Il est de choisir les connaissances dont les personnes ont besoin dans les conditions réelles de leur activité.
Vous souhaitez travailler ce sujet avec vos responsables métiers, vos managers ou vos équipes RH ? Découvrez les conférences Learning Coach et demandez une proposition adaptée à votre événement.
Quand ChatGPT fournit une réponse, la question d’apprentissage reste entière : que faut-il déjà comprendre pour savoir à quoi cette réponse peut servir ?
Ressources
Emma Wiles et collègues, Generative AI and the temporary upskilling of knowledge workers, Nature Human Behaviour, 26 octobre 2026. Essai randomisé auprès de consultants ; résultats situés, résumé de la version publiée consulté.
OCDE, Skills in the AI age, section 3, 8 juillet 2026. Synthèse sur les compétences fondamentales, numériques et complémentaires. Sources consultées le 28 octobre 2026.
