IA, MOOC et formation pro : discussion avec Jean Condé, directeur des programmes entreprises à Matrice
Le directeur des programmes entreprises à Matrice, auteur d’une thèse sur les MOOC, livre sa vision sur la formation des collaborateurs au numérique, et à l’intelligence artificielle.
Vous avez écrit une thèse sur les modalités d’utilisations des MOOC, ces cours dispensés par Internet (Massive Open Online Course), dans les entreprises. Au vu de vos recherches et de votre activité actuelle, que pouvez-vous dire des tendances actuelles dans le secteur de la formation professionnelle ?
En une vingtaine d’années, on est passé d’une formation professionnelle continue, financée collectivement et réalisée sur le temps de travail, à une formation dite “tout au long de la vie” beaucoup plus personnelle, qui s’inscrit parfaitement dans l’esprit libéral dominant en Europe. Autrement dit, la logique de responsabilité collective vis-à-vis de la formation, et plus généralement, vis-à-vis de la protection sociale, a évolué vers une logique individuelle. Et j’observe dans ma thèse que l’arrivée des plateformes de formation accélère ce changement. Elles facilitent le passage d’une politique de droit commun à une politique d’accès à la formation. Je m’explique… L’idée avec les MOOC, qui incarnent parfaitement cette transformation, est de dire : désormais, tout le monde peut accéder à la formation facilement, et ceux qui ne se forment pas sont tenus responsables de leur faible employabilité…
La logique de responsabilité collective vis-à-vis de la formation, et plus généralement, vis-à-vis de la protection sociale, a évolué vers une logique individuelle.
Depuis 2019, on peut d’ailleurs se faire financer un MOOC grâce au Compte personnel de formation (CPF). Sur le papier, c’est parfait ! Mais dans les faits, ce nouveau paradigme engendre des inégalités frappantes : faciliter ainsi l’accès à la formation ne permet pas, en réalité, d’augmenter les capacités réelles d’apprentissage et de progression de carrière. Les femmes, qui ont souvent moins de temps pour se former en dehors du travail, sont les premières à en pâtir ; un phénomène sociologique encouragé par l’extrême pressurisation du marché de l’emploi, qui pousse à la compétition individuelle.
Et quelle tendance prédomine dans les thématiques abordées ? On dirait que, notamment depuis le rapport Villani de mars 2018, l’intelligence artificielle, qui a investi tous les secteurs de l’économie, a aussi conquis celui de la formation professionnelle.
C’est vrai ! Mais il faut garder à l’esprit que dans ce secteur comme ailleurs, on s’appuie encore sur une mythologie, un système de croyance utilisé pour ses effets marketing et pour vendre des chimères. Formation à l’IA rime souvent avec des promesses d’augmentation de la productivité, d’automatisation de tous les procédés, de découverte de mille solutions innovantes… On retrouve d’ailleurs ces chimères dans les brochures de communication qui représentent toujours l’IA par une sorte de robot au regard pénétrant ! Beaucoup de startups et de cabinets de conseil surfent sur le mythe de l’IA forte, celle qui sera bientôt capable de résoudre tous les maux en prenant son indépendance vis-à-vis d’une intelligence humaine trop limitée… En réalité, je pense que notre génération peine à faire la différence entre une science-fiction très futuriste et la réalité scientifique. Et on ne peut pas dire que les ambitions techno-hégémonistes des GAFAM avec leurs milliards investis dans le transhumanisme, ou les coups de bluffs marketing des Hanson Robotics (robot Sophia), nous aident à voir la réalité en face : l’IA ne s’émancipera pas de sitôt… Et l’on devra se sauver seul, je le crains fort.
Comment se positionne MATRICE face à cette tendance ?
Notre objectif, c’est justement de casser les systèmes de croyance qui subsistent en IA. Nous souhaitons encourager les opérateurs et les dirigeants à utiliser ces nouvelles technologies à des fins précises, concrètes et réalisables dans les temps qui sont ceux de l’économie : le court ou le moyen terme, pour être capables, en quelques mois, d’utiliser des algorithmes de machine learning ou de deep learning par exemple, pour améliorer le fonctionnement de certaines tâches. Il s’agit bien davantage de transmettre une méthode et une capacité d’analyse pour que ces professionnels repartent avec une bonne compréhension des modes d’utilisation de l’IA dans un projet.
Quelle est cette méthode ?
Nous décortiquons le fonctionnement de l’IA à un niveau presque mathématique. Il faut donc expliquer la régression linéaire par exemple. Pour cela, nous favorisons des chemins ludiques et expérientiels, avec des objets pédagogiques conçus à cet effet. Il y a beaucoup de manipulation, de discussion… On ne fait pas de maths comme à l’école, c’est certain ! Et puis on montre qu’on n’applique pas toujours l’IA avec la rigueur d’un processus industriel. Il ne faut pas avoir peur de bidouiller, de tester… Enfin, nous sommes critiques vis-à-vis de cette technologie. Nous prenons le temps de montrer comment naissent les biais et quels effets ils peuvent avoir sur les résultats. La question de l’explicabilité est très importante. Schématiquement, plus il y a de données et de variables, plus les prédictions seront précises mais moins on pourra les expliquer. Donc il s’agit de bien réfléchir aux problèmes que l’on souhaite voir réglés par l’algorithme. C’est là tout l’enjeu… Poser la bonne question ! C’est aussi l’un des points clés de notre formation : montrer que pour 80% des problèmes rencontrés en entreprise, l’IA n’a rien d’une solution miracle en soit.
