Comment transformer le capital de compétence en avantage concurrentiel dans un monde automatisé

Par Jean Lepage

À l’ère de l’intelligence artificielle, une question devient urgente : comment régénérer nos savoirs humains pour rester créateurs de valeur, individuellement, collectivement et économiquement ?

L’IA redéfinit le développement des compétences, du plancher d’usine jusqu’à l’écosystème entrepreneurial.

Dans un monde saturé de données et de technologies, la véritable rareté n’est plus l’information accessible en une fraction de seconde. Elle réside dans le savoir-faire : la capacité d’une organisation à traduire la connaissance en action maîtrisée.

Matt Beane, dans The Skill Code, observe un phénomène préoccupant : dans les hôpitaux, les usines ou les entrepôts, les jeunes professionnels apprennent de moins en moins par la pratique.

Les systèmes intelligents — robots, IA, logiciels experts — réalisent à leur place les tâches les plus formatrices. Des études récentes montrent que cela entraîne des gains de productivité de 25 à 30 % dans les industries les plus exposées à l’IA.

Toutefois le résultat est paradoxal : la productivité grimpe, mais le capital de compétence s’érode, car les employés apprennent moins par la pratique. Le capital de compétence est comme le moteur invisible d’une organisation : l’ensemble des savoir-faire, réflexes et expériences qui permettent d’innover et de rebondir face aux changements. Les entreprises deviennent performantes, mais amnésiques.

Quand les machines apprennent à notre place, l’entreprise devient dépendante de ses outils, puis de ses fournisseurs technologiques. L’agilité et la résilience s’effacent au profit d’une efficacité superficielle. Le prix Nobel d’économie Peter Howitt souligne que la croissance durable ne vient pas simplement d’empiler des actifs (machines, logiciels, capital financier ou humain), mais de la capacité des individus et des organisations à apprendre continuellement, à remettre en question leurs savoirs et à s’adapter.

L’avantage concurrentiel repose donc moins sur la technologie que sur la vitesse d’apprentissage collectif.

Les organisations qui survivent à la révolution IA ne sont pas celles qui automatisent le plus, mais celles qui savent concevoir des environnements d’apprentissage vivants, voici quelques cas :

• Toyota : chaque usine intègre un dojo où les opérateurs seniors transmettent les gestes invisibles du métier.
• NVIDIA : ses ingénieurs apprennent en construisant, pas en écoutant ; l’expérimentation est institutionnalisée.
• Airbus : combine IA et jumeaux numériques pour accélérer l’apprentissage en contexte réel.

Les pratiques à adopter aujourd’hui :

• Créer des zones d’apprentissage protégées dans chaque équipe : dojos, laboratoires, projets exploratoires, war rooms…
• Former les gestionnaires comme mentors de compétences, et pas seulement comme chefs de projet : ils doivent identifier les compétences critiques pour le développement et la survie de l’organisation.
• Utiliser l’IA comme outil réflexif : journal d’expérience, simulation de décisions, analyse d’erreurs.
• Renforcer l’organisation apprenante : faire circuler le savoir, pratiquer, améliorer les compétences existantes et reprendre les principes d’apprentissage éprouvés. L’IA n’invente pas tout, elle amplifie et accélère l’apprentissage.
• Favoriser l’interaction humaine : action learning, codéveloppement, forums ouverts et discussions entre pairs permettent de “retrouver l’humain dans la machine”. L’IA aide à réfléchir sur ce que l’organisation ne sait pas encore, à identifier les moyens pour acquérir ces compétences et à stimuler la créativité et le jugement critique.
• Partir de l’IA pour aller plus loin : les organisations les plus fortes sont celles qui savent convertir les données numériques en apprentissages collectifs et en décisions stratégiques.

L’entreprise de demain ne sera pas la plus automatisée, mais la plus apprenante.

Voir mes autres articles sur l’IA et les enjeux économiques. Les entrepreneurs et l’IA, les développeurs économiques et l’IA.

---

Étude de cas : Wahi – Apprendre plus vite grâce à l’IA

Secteur : Immobilier / Plateforme de location
Objectif : Identifier les leviers de croissance et améliorer les indicateurs clés de performance
Technologie : Outil d’analyse produit alimenté par l’IA

Wahi, plateforme immobilière basée à Toronto, cherchait à optimiser sa stratégie produit. Jusqu’alors, l’entreprise utilisait des hypothèses et des tests A/B (comparer deux versions d’un élément pour voir laquelle produit le meilleur résultat), mais cette méthode était trop lente pour identifier rapidement les actions à fort impact. L’information était disponible, mais transformer ces données en apprentissages pratiques prenait trop de temps.

Solution : l’IA comme outil réflexif

• Intégration de Loops pour analyser l’impact de chaque action sur les indicateurs de performance.
• Priorisation intelligente : l’IA identifie les initiatives les plus efficaces et concentre les efforts là où ils produisent le plus de valeur.
• Optimisation rapide : chaque apprentissage devient action concrète, accélérant la prise de décision.

Résultats

• Performance accrue : Wahi a amélioré de 50 à 200 % les résultats mesurés par ses principaux indicateurs de performance.
• Stratégie produit agile : l’entreprise ajuste ses décisions en temps réel, transformant les apprentissages en actions concrètes.

Leçons à retenir

1. L’IA ne remplace pas, elle réfléchit avec vous : analyser, résumer et identifier les actions à entreprendre.
2. Accélération de l’apprentissage organisationnel : transformer les données en apprentissages concrets et réduire le temps entre expérimentation et résultat.
3. Capital de compétence collectif : chaque apprentissage renforce le savoir-faire et la capacité de décision de l’équipe.
4. Tests A/B enrichis : l’IA complète les tests traditionnels et révèle plus rapidement ce qui fonctionne ou doit être ajusté.

Source : Loops – Cas Wahi