De la société d'après-guerre à la société de l'IA

Les révolutions technologiques ne changent pas seulement les outils. Elles changent aussi les compétences qu'une société tient pour particulièrement précieuses. À chaque nouvelle étape, la rareté sociale se déplace. S'en trouvent modifiées la création de valeur économique, les figures culturelles de référence et la compréhension de la compétence humaine.

L'histoire des quatre-vingts dernières années ne se laisse donc pas lire seulement comme une suite d'innovations techniques. Elle peut tout aussi bien se comprendre comme l'histoire de modèles de compétence changeants.

La société d'après-guerre était marquée par la reconstruction. Après la guerre et les destructions, la stabilité, la fiabilité et le développement à long terme étaient au centre. Ingénieurs, artisans, scientifiques et entrepreneurs sont devenus les figures de référence de cette époque. Être compétent, c'était pouvoir résoudre durablement des problèmes complexes, bâtir des systèmes fiables et répondre de leur fonctionnement à long terme. Le progrès naissait de la construction, de la précision et de la ténacité.

De cette culture est née, dans les années 1970 et 1980, la première génération des développeurs de systèmes numériques. Elle a repris la pensée de la société d'ingénieurs et l'a transposée à l'ordinateur. Le logiciel n'était pas alors un produit fini, mais un système ouvert. Programmer supposait de comprendre les architectures machine, les systèmes d'exploitation, la gestion de la mémoire, les algorithmes et les structures de données. Développer voulait dire construire. Le développeur était l'architecte d'un système complet.

La rareté sociale de cette époque, c'était la compréhension des systèmes. La compétence technique était la condition décisive de l'innovation. Les nouveaux produits naissaient de la capacité à développer des systèmes depuis leurs fondements et à les faire évoluer durablement.

Avec la diffusion d'Internet et de l'économie de plateforme, ce modèle de compétence a changé en profondeur. Les fondements technologiques sont devenus de plus en plus disponibles. Logiciels libres, cadriciels, services en nuage et environnements de développement normalisés ont permis de bâtir des parts toujours plus grandes d'un système à partir de composants existants.

Le rôle du développeur s'en est trouvé déplacé. La compétence centrale résidait de moins en moins dans la construction complète d'un système. Devenait plus importante la capacité d'intégrer judicieusement des technologies existantes, de bâtir des écosystèmes numériques et d'organiser des marchés. En même temps, capital, effets de réseau, portée et mise à l'échelle gagnaient considérablement en importance. L'innovation naissait de plus en plus de la mise en réseau, et non plus de la seule construction.

Avec le développement d'intelligences artificielles performantes commence aujourd'hui un nouveau passage historique. Il diffère fondamentalement des précédents. Pour la première fois, ce n'est pas seulement la production technique qui est automatisée, mais aussi une part du travail de développement lui-même. Code, documentations, tests et propositions de solution peuvent être de plus en plus produits ou préparés par l'IA.

La rareté sociale se déplace donc à nouveau. Si la réalisation technique devient toujours plus facilement disponible, elle perd son caractère de ressource centrale. Deviennent précieuses les facultés qui ne se laissent pas automatiser : l'orientation, le discernement, la compréhension du contexte et l'élaboration de questions nouvelles.

Le développeur de l'époque de l'IA occupera donc un autre rôle que ses prédécesseurs. Sa tâche consiste de moins en moins à produire lui-même chaque solution technique. Sa compétence centrale est de définir des problèmes, d'évaluer les systèmes de façon critique, de relier entre eux des domaines de savoir différents et de choisir, parmi une multitude de développements possibles, ceux qui auront à long terme une portée sociale.

Ce déplacement ne change pas seulement l'informatique. Il change le rapport entre technologie, science et art.

L'art et la science ne travaillent traditionnellement pas d'abord à optimiser des solutions existantes. Ils développent de nouvelles perspectives, formulent des questions, examinent des rapports et créent de nouvelles notions. Leur apport propre est de produire de l'orientation, avant que naissent des applications techniques ou économiques.

Ce sont précisément ces compétences qui gagnent en importance sous les conditions de l'intelligence artificielle. Plus les systèmes techniques deviennent performants, plus devient importante la capacité de situer judicieusement leurs possibilités, d'en évaluer les conséquences et de développer de nouvelles directions.

La fonction historique de l'art et de la science s'en trouve modifiée. Ces deux domaines ne sont plus seulement des lieux de production culturelle ou de connaissance scientifique. Ils deviennent de plus en plus des espaces d'orientation pour la société, où naissent de nouveaux modèles de pensée, de nouvelles mesures d'évaluation et de nouvelles images de l'avenir.

L'histoire de la numérisation se laisse ainsi comprendre comme la suite de trois déplacements de compétence. La première époque était marquée par la construction. La deuxième par l'intégration et la mise à l'échelle. La troisième porte le regard sur l'orientation, le discernement et l'élaboration consciente du sens.

La véritable révolution de l'intelligence artificielle ne consiste donc peut-être pas dans l'automatisation du travail humain. Elle consiste en une réévaluation historique de ce qui vaut comme compétence proprement humaine. La compétence directrice de la société à venir pourrait n'être plus la production de solutions techniques, mais la capacité de donner une direction — scientifiquement, culturellement et socialement.