Reprenons là où j’en étais.

Le patron part se former à l’IA, mais, de retour au bureau, il n’arrive pas à la mettre en pratique parce qu’il n’a pas de cas d’usage concret. Il est éloigné du terrain depuis trop longtemps pour dire ce dont il a besoin.

Le patron répond : « C’est ma faute, alors ? »

Et si l’on envoyait quelqu’un d’autre ? Si l’employé qui travaille chaque jour sur le terrain suivait la formation, est-ce qu’on réduirait enfin les coûts et améliorerait l’efficacité ?

Pas forcément.

Un autre problème se pose.

Il sait ce que l’IA devrait faire, mais n’arrive pas à lui transmettre les informations

Les employés de terrain ont tous les cas concrets en main. Sur ce point, le patron ne peut pas rivaliser avec eux.

Le client dont on peut assouplir un peu les conditions de paiement ; la demande de prix qui vient d’un concurrent cherchant à tâter le terrain ; cette livraison dont le cahier des charges exige A alors qu’en pratique on applique B ; la vraie raison pour laquelle la commande de l’an dernier a échoué, qui n’a rien à voir avec celle donnée lors du bilan.

Tout cela, il le voit immédiatement.

Le problème, c’est que ce « immédiatement » n’a jamais été consigné.

Ce n’est ni dans l’ERP, ni dans le CRM, ni dans le manuel de procédures. C’est dans sa tête, sous le nom d’« expérience ». Pendant toutes ces années, personne n’y a vu de problème — jusqu’au jour où l’on a voulu confier le travail à l’IA.

Pour reprendre une tâche, l’IA dépend entièrement de ce savoir. Si elle n’y a pas accès, elle ne peut faire que les tâches dont les règles sont déjà écrites noir sur blanc.

La personne revient donc de sa formation et se heurte à un mur étrange : elle sait ce que l’IA devrait faire, mais ne sait pas lui expliquer les règles.

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Moi aussi, j’ai été cet employé expérimenté

Je traduis depuis vingt ans. Toute la valeur de mon travail tient à ce genre de savoir : tel terme ne peut pas être traduit ainsi dans ce secteur ; la dernière fois, le client a refusé telle phrase ; à la troisième partie de cet article, le lecteur risque-t-il de décrocher ?

Rien de tout cela n’était écrit dans un livre. Tout s’est affiné sur le terrain.

Autrement dit, si j’étais salarié dans une entreprise, je serais la personne la plus difficile à remplacer — et en même temps la plus difficile à convaincre de transmettre son savoir.

Plus tard, j’ai consigné ce savoir et l’ai transformé en règles pour l’IA.

Le plus difficile n’était pas d’écrire.

Le plus difficile, c’était de constater que je ne savais pas moi-même expliquer l’origine de beaucoup de mes jugements. Je voyais tout de suite qu’une traduction n’allait pas, mais il me fallait parfois beaucoup de temps pour revenir en arrière et dire précisément pourquoi. Après y avoir réfléchi longtemps, la règle que je finissais par écrire était parfois bien plus grossière que l’intuition de départ.

Cette perte est réelle. Ce qu’on écrit est toujours moins riche que ce que l’on sait au fond de soi.

Mais la petite partie consignée peut être utilisée. La plus grande, restée dans ma tête, ne fonctionne que lorsque je suis là.

S’il refuse de tout consigner, ce n’est peut-être pas par paresse

Alors, lorsqu’un employé de terrain suit une formation à l’IA et n’arrive toujours pas à la faire avancer, cela ne me surprend pas du tout.

Demandez à quelqu’un qui fait ce travail depuis huit ans de rédiger un document sur ses jugements : il va traîner, vous remettre une version très superficielle ou dire que c’est trop complexe et impossible à expliquer clairement.

C’est vrai, ce n’est pas facile à expliquer. Quand j’ai écrit les miens, j’ai moi aussi perdu une bonne partie des nuances.

Mais il y a autre chose qu’il ne dira pas : une fois ce savoir écrit et transmis à l’entreprise, que lui restera-t-il ?

Le pouvoir de négociation qu’il a accumulé pendant ces huit années se trouve dans tout ce qu’il n’a pas écrit.

Ce n’est pas une question de morale, mais un calcul très concret. Toute personne à cette place ferait le même.

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Il y en a une autre catégorie : ceux qui l’ont déjà écrit

J’ai parlé de ceux qui n’arrivent pas à consigner leur savoir et de ceux qui ne veulent pas le faire. Il existe un cas plus subtil.

Certaines personnes ont déjà tout écrit.

Elles utilisent l’IA dans leur travail, et très bien. Elles ont trouvé l’ordre des étapes, les éléments à fournir et les critères d’un résultat acceptable. Elles se sont constitué tout un système : un prompt, un skill, un processus qu’elles seules savent régler.

Elles font le travail deux fois plus vite qu’avant, et leurs livrables sont irréprochables.

L’entreprise voit un employé très efficace.

Ce qu’elle ne voit pas, c’est que cette efficacité ne réside pas dans les mains de l’employé, mais dans son système.

Si vous lui demandez maintenant de le mettre au propre, de le documenter et de le transmettre à l’entreprise, il sourira, puis n’en fera rien.

Parce qu’il ne s’agit plus d’« expérience ». C’est un résultat obtenu par de nombreux essais, un outil qu’il a construit lui-même. Lui demander de le céder gratuitement, c’est comme demander à quelqu’un de faire don de la machine qu’il a fabriquée à l’entreprise tout en continuant à toucher le même salaire.

Il n’y a pas d’argument à opposer. Il n’a effectivement aucune obligation de le faire.

J’ai moi-même un système de ce genre. J’ai transformé en skills les étapes de la traduction qui ne nécessitent pas d’intervention humaine ; ils les exécutent à ma place. J’ai passé beaucoup de temps à les régler. Aujourd’hui, c’est ma chaîne de production.

Le céder gratuitement ? Moi non plus, je ne le ferais pas.

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Ce cap ne peut donc pas être franchi comme s’il s’agissait d’un problème technique

Qui envoyer en formation, combien de jours, quels outils apprendre : ce sont des questions auxquelles il est facile de répondre.

Et beaucoup d’entreprises ne partent pas vraiment de zéro. Elles partent de la situation où quelqu’un utilise déjà l’IA, mais où les résultats restent comptabilisés au crédit de cette personne — sans que le patron le sache.

Le véritable obstacle vient ensuite : quelqu’un est-il prêt à transmettre le système qu’il a construit ?

Et cette volonté ne se décrète pas pendant une réunion de mobilisation.

J’ai déjà écrit qu’il existe deux types d’utilisateurs de l’IA : ceux qui se comportent en patron et ceux qui restent opérateurs. C’est ici que leurs chemins se séparent.

Si quelqu’un transmet son système et que l’entreprise lui répond : « Très bien, l’IA fera désormais ce travail. Toi, passe à autre chose », il ne transmettra plus rien de sa vie. Et il dira à tout son entourage de ne pas le faire.

Si, au contraire, on lui dit : « Tu seras désormais responsable de l’entretien de ces règles. L’IA suivra ce que tu as écrit ; si elle déraille, tu corriges. Et si d’autres peuvent s’en servir, cela compte aussi à ton actif », alors il passe du rôle d’opérateur à celui de responsable du système.

La même situation, traitée de deux façons différentes, mène à des résultats opposés.

La personne prête à transmettre son système doit d’abord croire que cela lui sera bénéfique, à elle aussi. Cet avantage doit être réel, inscrit noir sur blanc.

Zhishen a déjà dressé une liste des obstacles à l’adoption de l’IA en entreprise : activité, données, organisation, technologie, coûts et conformité, avec plusieurs dizaines de points au total. Cet article n’en aborde qu’un seul.

Je l’ai choisi parce qu’il ressemble le moins à un problème technique et qu’il est le plus difficile à résoudre avec de l’argent.

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