De la prolifération des plateformes de partage comme Airbnb et Uber à l’avènement des réseaux en chaîne et de la robotique avancée, la nature du travail est en train de changer.

Une grande partie de ce changement est fondée sur l’intelligence artificielle (IA).

L’IA est désormais à la base d’un large éventail de technologies courantes, notamment la recherche sur le web, le diagnostic médical, les applications pour téléphones intelligents et, plus récemment, les véhicules autonomes.

Selon les chercheurs du MIT, nous entrons dans une « deuxième ère de la machine » dans laquelle les technologies avancées ont commencé à automatiser le travail dans de multiples secteurs. Les études sur l’automatisation varient, mais des chercheurs de l’Université d’Oxford suggèrent que jusqu’à 57 % des emplois dans les pays de l’OCDE pourraient être automatisés au cours des prochaines décennies. En fait, les chercheurs du Gartner indiquent que jusqu’à un tiers de tous les emplois pourraient être convertis en logiciels et en robots dès 2025.

Compte tenu de la capacité inhérente de la technologie à automatiser le travail, il va de soi que la mise au point de systèmes d’apprentissage et de développement (L&D) appropriés est désormais fondamentale pour l’avenir du travail. Comme l’explique Gartner, la nécessité d’utiliser les technologies actuelles et émergentes est aujourd’hui un moteur de changement dans tous les secteurs. Malheureusement, trop peu d’entreprises comprennent l’investissement compensatoire nécessaire pour relever ces défis.

Augmenter le travail créatif

Lorsque tout ce qui est mentalement routinier ou prévisible peut être réduit à un algorithme, cela signale la nécessité d’un profond changement dans nos systèmes d’apprentissage. Au-delà des aptitudes et capacités de base, les compétences avancées qui s’appuient sur la collaboration en réseau, la maîtrise du numérique et l’innovation créative deviendront de plus en plus essentielles à la croissance économique et à la mobilité.

Selon Gartner, les robots d’intelligence artificielle seront à l’origine de 85 % des interactions avec les clients d’ici 2020 et généreront jusqu’à 33 000 milliards de dollars de croissance économique annuelle. Sur la base de cette évaluation, PwC prévoit que les chats bots réduiront considérablement les coûts d’embauche en ajoutant l’analyse des sentiments et la linguistique informatique, ce qui accélérera le processus de sélection. Bien entendu, tout cela dépend de la réduction des biais dans la conception et l’évolution des systèmes algorithmiques.

Ce qui est évident, c’est que la proportion d’emplois stables et routiniers dans les industries manufacturières et de services est en baisse. Même si la proportion d’emplois non routiniers et de compétences cognitives supérieures augmente. Cette interprétation des tendances de l’emploi est également soutenue par la recherche en Europe. Selon un rapport du groupe de réflexion britannique Nesta, le travail créatif reste la seule réponse stratégique à l’automatisation et à la robotique. Il est certain que les métiers créatifs sont tout simplement plus résistants à l’automatisation.

Suivant ce raisonnement, Richard Florida affirme que la créativité est le principe qui définit notre époque. Selon lui, les vagues de « destruction créative » remettent désormais en question les hypothèses de base concernant la gestion de notre société et de ses institutions.

Remodeler la L&D : l’intelligence augmentée

L’une des questions clés auxquelles nous sommes confrontés aujourd’hui est de savoir comment les systèmes de L&D des entreprises peuvent tirer parti de l’IA pour augmenter le travail humain. Au-delà des systèmes bureaucratiques de l’ère industrielle, les travailleurs d’aujourd’hui doivent être mieux préparés à tirer parti de la technologie pour résoudre les défis complexes du monde réel. Au-delà des programmes d’études rigides, nous assistons à un changement fondamental de pouvoir en faveur de l’apprentissage personnalisé.

En tirant parti des systèmes d’apprentissage machinent, les systèmes de L&D des entreprises devront se concentrer de plus en plus sur la « conception de l’expérience » et la « réflexion sur la conception », afin de s’aligner plus étroitement sur les solutions expérimentales et les solutions de flux de travail fondées sur les données. L’énorme quantité de données que l’IA recueille et analyse peut fournir des informations importantes pour l’évolution et la création de programmes d’apprentissage personnalisés.

Plutôt que de concevoir la L&D en fonction des besoins du travail de routine, le système d’apprentissage de l’entreprise devra faire le lien entre les capacités créatives des travailleurs et les technologies informatiques avancées dans le cadre de l’évolution de l' »intelligence augmentée ». Il s’agit de passer d’une efficacité modulable à un apprentissage modulable. Il s’agit également d’un changement de mentalité, passant de l’expertise ou du « savoir » à l’apprentissage en tant que  » réflexion sur la conception « .

AI + réflexion sur la conception

Alors que nous passons de l’ère de l’information à l’ère de l’enrichissement, la demande s’accroît pour un profond changement d’orientation en matière d’apprentissage et de développement de la main-d’œuvre. Plutôt que de supposer que l’objectif des systèmes de L&D est simplement le transfert de connaissances fixes, la réflexion sur la conception facilite le développement des dispositions et des compétences entrepreneuriales nécessaires pour s’adapter aux changements sociaux et technologiques rapides.

Cela signifie que les systèmes de L&D des entreprises devront pivoter de la formation professionnelle à l’apprentissage personnalisé dans le contexte d’une créativité autonome et de la résolution de problèmes. C’est précisément l’avantage distinctif d’entreprises comme IDEO, Apple et Google. La réflexion sur la conception incarne les principes de base décrits pour la première fois par le prix Nobel Herbert Simon : empathie avec les utilisateurs, définition des besoins des utilisateurs, idéation, prototype et enfin test des solutions.

Au cœur de la réflexion sur la conception se trouve la culture de la curiosité, afin de remettre en question les hypothèses et de trouver des solutions. Autrement dit, La réflexion sur la conception est une méthodologie pour résoudre des problèmes en utilisant le type de stratégies utilisées par les designers. La valeur de La réflexion sur la conception est qu’il augmente les capacités humaines en même temps que les capacités impressionnantes des machines intelligentes. La réflexion sur la conception utilise des éléments de la boîte à outils du concepteur numérique : empathie, expérimentation et intuition pour arriver à des solutions innovantes.

Apprendre pour l’âge de l’augmentation

Même s’il est prévu que l’IA corresponde et même dépasse les capacités humaines dans toute une gamme de compétences, il est également prévu qu’elle augmente la main-d’œuvre. Les travailleurs de la connaissance qui peuvent tiré parti de la technologie pour faire évoluer le travail créatif et l’apprentissage par la réflexion sur la conception auront un avantage concurrentiel dans cette nouvelle ère. La vérité toute simple est que même si les ordinateurs excellent dans de nombreuses fonctions logiques, ils ne sont tout simplement pas aussi efficaces que les êtres humains dans les tâches qui requièrent de la flexibilité et du jugement.

La valeur des ordinateurs pour les capacités cognitives humaines est leur capacité à augmenter l’intelligence humaine, en particulier la capacité humaine unique de conception et d’innovation. L’intégration croissante de l’intelligence humaine, des réseaux neuronaux et des données volumineuses dans le nuage entraîne des changements dans la nature de la L&D. En remplaçant les travailleurs qui effectuent des tâches techniques de routine, par exemple, l’IA accélérera l’avantage comparatif des travailleurs ayant des compétences complémentaires : résolution de problèmes, leadership, empathie et créativité.

Comme l’explique le rapport de Deloitte sur les tendances mondiales en matière de capital humain, pour augmenter la productivité, les systèmes de L&D doivent être moins complexes. Cela signifie qu’il faut placer les employés au centre de l’apprentissage dans le contexte de la réflexion sur la conception. Plus concrètement, cela signifie qu’il faut tirer parti de l’intelligence artificielle et d’autres technologies de rupture pour donner aux travailleurs les moyens de localiser et de résoudre les problèmes de manière créative au fur et à mesure qu’ils se présentent.

Nous sommes au bord du précipice d’une quatrième révolution industrielle. Au-delà (1) de la vapeur, (2) de l’électricité et (3) de la micropuce, cette quatrième révolution industrielle est alimentée par les Big Data, l’apprentissage machine et l’automatisation. Tout comme les révolutions technologiques précédentes, le travail sera adapté aux nouveaux besoins, aux nouveaux marchés et aux nouveaux systèmes d’apprentissage.