L’alphabétisation IA peut émanciper les salariés ; elle peut aussi devenir une pédagogie de l’obéissance productive.
Par Joyce Mwangi, chercheuse kenyane examinant les implications politiques de la concentration technologique.
Former n’est jamais neutre
L’AI literacy, ou alphabétisation IA, désigne la capacité de comprendre, utiliser, superviser et critiquer les systèmes d’intelligence artificielle. Elle inclut des compétences pratiques — écrire une requête, vérifier une réponse, protéger une donnée — mais aussi des compétences politiques : reconnaître une situation à risque, demander une explication, refuser une automatisation excessive, comprendre qui bénéficie de l’usage d’un système. En Europe, l’article 4 de l’AI Act exige que les fournisseurs et déployeurs de systèmes IA prennent des mesures pour assurer un niveau suffisant de compétence IA chez leur personnel et les personnes qui utilisent ces systèmes pour leur compte ; la Commission européenne rappelle que cette obligation est entrée en application le 2 février 2025. Former massivement les salariés semble donc raisonnable, et même nécessaire. Mais aucune formation n’est neutre. Qui écrit le programme ? La direction générale ? Le fournisseur cloud ? Un cabinet de conseil ? Le service conformité ? Une plateforme qui a intérêt à augmenter l’usage de ses propres outils ? Une formation peut apprendre à comprendre les limites d’un modèle ; elle peut aussi apprendre à accepter ses sorties plus vite. Elle peut renforcer le jugement ; elle peut industrialiser l’obéissance. Le langage de la montée en compétence masque souvent une question de pouvoir : le salarié est-il formé pour décider mieux, ou pour s’aligner plus rapidement sur une organisation déjà automatisée ?
L’émancipation exige le droit de contester
Former à l’IA devrait donner aux salariés au moins cinq pouvoirs : comprendre les limites d’un modèle, protéger les données, vérifier une réponse, refuser une automatisation dangereuse, et participer aux choix d’usage. Or beaucoup de programmes d’entreprise ressemblent à des formations d’adoption : comment utiliser Copilot, comment écrire un prompt efficace, comment gagner du temps, comment produire plus de contenus, comment automatiser une tâche, comment faire entrer l’IA dans chaque routine. Cette approche n’est pas inutile, mais elle est insuffisante. Elle réduit la compétence à la docilité opérationnelle. Le salarié apprend à interroger la machine, mais pas toujours à la contredire. Il apprend à accélérer une procédure, mais pas à demander si cette procédure mérite d’être automatisée. Il apprend à produire davantage, mais pas à discuter la redistribution des gains. Voilà le risque de discipline cognitive. L’IA devient une grammaire professionnelle obligatoire : penser en prompts, découper son travail en tâches automatisables, accepter des recommandations, interpréter des scores, reformuler ses intuitions pour les rendre lisibles par un outil. Les salariés qui questionnent la qualité, la confidentialité, les biais ou le sens du travail sont alors décrits comme lents, résistants ou anxieux. Ce renversement est politique : la critique devient un défaut d’adaptation. Pourtant, une organisation mature devrait accueillir cette critique comme un signal de robustesse. Celui qui conteste l’IA n’est pas nécessairement hostile au progrès ; il peut être celui qui empêche une erreur juridique, un biais social, une fuite de données, une décision absurde ou une dépendance fournisseur.
La vraie compétence IA doit renforcer le pouvoir salarié
Je défends une formation différente. Elle doit inclure les biais, les hallucinations, la surveillance, le coût écologique, la propriété intellectuelle, les droits sociaux, la responsabilité, la sécurité, la dépendance aux fournisseurs et les effets de standardisation du jugement. Elle doit être rémunérée, contextualisée par métier, accessible aux non-experts, disponible dans une langue claire, évaluée par la qualité du raisonnement et non par le nombre de prompts. Elle doit intégrer des cas réels : une réponse plausible mais fausse, un document confidentiel qu’il ne faut pas injecter, une recommandation RH discriminante, une synthèse juridique incomplète, une automatisation qui transfère un risque sur un client ou un travailleur. Former massivement à l’IA peut être une émancipation si les salariés gagnent du pouvoir : pouvoir d’usage, pouvoir de refus, pouvoir d’audit, pouvoir de négociation, pouvoir d’alerte. Mais si l’entreprise forme seulement pour accélérer, standardiser et mesurer, elle construit une discipline des esprits. Dans ce cas, l’IA n’est pas seulement un outil ; elle devient une norme de comportement. La formation devient alors une pédagogie de l’adaptation permanente, où chacun doit prouver qu’il suit le rythme imposé par la machine et par ceux qui la possèdent. Les travailleurs apprendront l’IA, c’est certain. La seule question morale est de savoir s’ils l’apprendront comme citoyens du travail ou comme opérateurs d’un système qui les gouverne. Une formation digne de ce nom ne doit pas produire des utilisateurs dociles. Elle doit produire des professionnels capables de dire : cette machine aide, cette machine trompe, cette machine doit être arrêtée.
À propos de Joyce Mwangi
Joyce Mwangi voit dans la formation massive à l’IA une promesse profondément ambiguë : elle peut élever les capacités des salariés, mais aussi discipliner leur manière de penser selon les besoins de l’entreprise automatisée. Sa question n’est pas « faut-il former ? », mais « former à quoi, pour qui, et avec quel droit de contestation ? ».
Sources
Commission européenne — AI literacy ; Commission européenne — AI Act.
