PARIS – Le Köln Concert du pianiste Keith Jarrett est l'un des plus grands morceaux d'improvisation de l'histoire du jazz – une heure de gloire débridée, jouée sans partition ni plan. L'exploit de Jarrett ne doit toutefois rien au hasard. C'est plutôt le résultat de milliers d'heures de répétitions fastidieuses – des gammes sans fin qui ont aiguisé les réflexes et la mémoire musculaire du pianiste. Les génies de l'improvisation s'appuient sur la maîtrise, elle-même issue de la pratique. Ils ne se contentent pas d'improviser.
Il s'agit là d'un paradoxe central de l'apprentissage humain : les modes d'action ne peuvent être transcendés qu'après avoir été profondément intériorisés. La créativité commence toujours par la contrainte. Dans ce que le psychologue pédiatrique russe Lev Vygotsky a appelé la "zone de développement proximal", la répétition transforme la limitation en compétence. De même, le psychologue suisse Jean Piaget a vu que l'intelligence se construit par l'action, par la manipulation répétée des connaissances jusqu'à ce qu'elles deviennent instinctives. Apprendre, c'est maîtriser un cadre suffisamment bien pour pouvoir le transcender.
Cette dynamique s'applique également au travail intellectuel plus banal. Les professionnels des secteurs des services ou des technologies doivent d'abord adhérer à des règles codifiées avant d'apprendre à sortir des sentiers battus. Le psychologue Daniel Kahneman, lauréat du prix Nobel, a bien saisi cette transition en distinguant deux formes de cognition : Le "système 1" est rapide, intuitif et automatique, tandis que le "système 2" est lent, analytique et délibéré.
Lorsque les cols blancs deviennent plus expérimentés, ils sont souvent encouragés à imiter le conquistador espagnol Hernán Cortés et à "brûler les vaisseaux" de la maîtrise technique afin de pouvoir se concentrer sur le développement de la nouveauté. L'idée est de se passer de la pensée du système 2 qui vous a permis de traverser l'Atlantique et de faire entièrement confiance à votre instinct (système 1).
L'IA menace toutefois aujourd'hui d'éliminer l'étape de la traversée de l'océan dans la carrière des travailleurs du savoir. Une étude récente menée par Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar et Ruyu Chen s'est penchée sur des millions de dossiers de paie américains et a révélé que, depuis la fin de l'année 2022, l'emploi des personnes âgées de 22 à 25 ans a chuté de 13% dans les professions les plus exposées à l'IA – le service à la clientèle, les communications et surtout le développement de logiciels – alors que les travailleurs plus âgés dans les mêmes domaines n'ont pratiquement pas été touchés.
D'autres recherches ont abouti à des résultats similaires. En octobre 2025, par exemple, Seyed Mahdi Hosseini et Guy Lichtinger ont mis en évidence un déclin encore plus marqué dans les premières entreprises ayant adopté l'IA. Ces études montrent que les emplois les plus touchés sont ceux dans lesquels l'IA est utilisée pour automatiser des tâches, tandis que ceux dans lesquels l'IA renforce les capacités humaines restent stables. Cette distinction est cruciale, car les tâches les plus menacées par l'automatisation sont précisément celles qui servaient autrefois de creuset à la croissance professionnelle.
L'IA pourrait donc détruire les fondements sur lesquels reposent l'intuition et le jugement des employés plus expérimentés. Un banquier ne devient un négociateur avisé qu'après avoir passé de longues nuits et des week-ends à ajuster des modèles financiers. Un ingénieur ne saisit la logique d'un système qu'après avoir débogué des centaines d'erreurs insignifiantes. Ce travail répétitif, ennuyeux et codifié est la matière première de la connaissance tacite – celle qu'aucun manuel ne peut enseigner. Avec l'IA, nous brûlons les vaisseaux des jeunes générations sans leur avoir appris à aller de l'avant par elles-mêmes.
Les jeunes d'aujourd'hui reprochent déjà à leurs aînés de leur avoir légué des problèmes croissants tels que le changement climatique, et ils héritent maintenant d'une nouvelle dette. Les sciences cognitives nous rappellent que l'apprentissage n'est pas une simple accumulation d'informations. Il s'agit d'un processus incarné. Comme l'explique le neuroscientifique Stanislas Dehaene, l'apprentissage repose sur le "recyclage neuronal", le cerveau réorganisant les circuits existants grâce à une pratique répétée. Ce recyclage nécessite une action, et non une délégation.
Les jeunes travailleurs ne peuvent pas devenir des experts en se contentant de valider les résultats d'une machine ; ils ne peuvent pas développer leur intuition en supervisant un algorithme. Si nous transférons toutes les connaissances codifiées aux machines, il deviendra de plus en plus difficile d'apprendre par la pratique, d'atteindre la maîtrise et donc d'aspirer à la liberté créative.
Comment éviter ce piège cognitif ? Nous voyons trois principes qui devraient guider les entreprises et, plus largement, la société.
Premièrement, redonner de la dignité et de la valeur au travail répétitif. La répétition ne doit pas toujours être considérée comme une corvée ; il s'agit souvent d'un investissement cognitif. Les entreprises doivent reconnaître le pouvoir formateur de ce type de travail. Aucun musicien ne devient virtuose sans faire ses gammes ; aucun analyste financier ou juriste ne développe son sens des affaires sans effectuer dans ses jeunes années toutes les tâches fastidieuses que nous serions tentés de confier à une machine.
Deuxièmement, nous devrons repenser les flux de travail. Le PDG de Walmart, Doug McMillon, a peut-être raison de dire que "l'IA va changer littéralement tous les emplois". Dans ce cas, les entreprises qui utilisent l'IA pour automatiser certaines tâches devraient cependant en créer d'autres pour permettre aux jeunes professionnels de continuer à s'exercer, à faire des erreurs et à apprendre. Le progrès dépend moins de l'efficacité que de l'engagement. L'objectif n'est pas de préserver à tout prix les emplois existants, mais de créer des métiers permettant de passer du système 2 au système 1.
Enfin, nous devons introduire une norme de responsabilité intergénérationnelle. Chaque acte d'automatisation doit être évalué non seulement en fonction de ses gains de productivité actuels, mais aussi de ses coûts futurs. Qu'arrive-t-il à la génération suivante lorsque nous supprimons la phase d'apprentissage ? Un principe de "décence cognitive" devrait être intégré dans les chartes éthiques des entreprises, au même titre que les principes de durabilité environnementale.
Jarrett a brillé ce soir-là à Cologne précisément parce qu'il avait passé des années à suivre un manuel de jeu. De même, en tant que société, nous ne conserverons notre liberté de création que si nous préservons le temps nécessaire à l'apprentissage. Nous devons le faire tout en acceptant le changement. Comme l'a montré Philippe Aghion, l'un des lauréats du prix Nobel d'économie de cette année, la destruction créatrice est le moteur du progrès.
Nous ne pouvons toutefois pas non plus fermer les yeux sur d'autres visions du monde. Les marchés émergents et les économies en développement, qui sont en train de passer directement à l'adoption native et généralisée de l'IA, peuvent voir les choses différemment. La dette cognitive que nous laissons aux jeunes dans les économies avancées pourrait être leur chance. Il sera de notre devoir d'y prêter attention. Mais pour l'instant, reconnaître que cette dette existe et qu'elle va s'accroître est la première étape pour y remédier.
