ISFB Insight
IA et deskilling: l’envers des gains de productivité
30 octobre 2026
À l’heure de l’IA générative, la solidité d’une organisation repose sur sa capacité à déterminer ce qu’elle refuse de désapprendre pour faire place à l’apprentissage en situation.
Par Dr Mathias Baitan, Directeur général de l’ISFB
L’intelligence artificielle améliore déjà la vitesse d’exécution et, dans de nombreuses tâches, la qualité du travail produit. Un risque plus discret se dessine pourtant : devenir plus performant avec l’outil tout en perdant progressivement la capacité à travailler sans lui.
C’est le deskilling: l’érosion d’une compétence lorsque qu’elle n’est plus suffisamment exercée.
Un document de travail publié en septembre 2026 par David Autor et ses coauteurs apporte un résultat intéressant. Pendant trois mois, 133 avocats spécialisés en brevets ont été répartis au hasard entre un groupe doté d’un assistant IA et un groupe témoin. L’outil améliore la qualité du travail, particulièrement chez les employés juniors. Mais lorsque tous ces avocats doivent ensuite exercer leur jugement sans lui, seuls les professionnels les plus expérimentés restent avantagés. Chez les juniors, les résultats se dispersent au lieu de progresser. Les auteurs ont donc formulé une hypothèse : une expertise préalable solide pourrait être nécessaire pour réellement apprendre avec l’IA, plutôt que simplement mieux produire grâce à elle (Autor et al., 2026).
Cette question prolonge plusieurs réflexions déjà développées dans les colonnes d’ISFB Insight. En mars dernier, mon article «La prise de décision : une compétence complexe au cœur du rôle managérial» rappelait que décider implique d’interpréter une situation, d’accepter une part d’incertitude et d’exercer son jugement. En avril, dans un autre texte « À l’ère de l’IA, la finance a plus que jamais besoin de spécialistes bien formés», je soulignais déjà un risque: celui de confondre la rapidité d’accès à une réponse avec la maîtrise du sujet. Puis en juin, dans mon billet «Quand la machine entre dans le langage », je posais une autre frontière: à mesure que l’information devient facile à obtenir, la capacité à la comprendre, à la vérifier et à lui donner de la valeur devient d’autant plus importante.
Les premiers travaux de l’Observatoire ISFB publiés cet été vont dans le même sens: les métiers bancaires semblent davantage se recomposer que disparaître, tandis que le niveau de compétence attendu s’élève.
Le deskilling ajoute une question supplémentaire pour les directions générales.
Une banque peut gagner en productivité aujourd’hui et, sans le voir immédiatement, affaiblir son vivier d’experts de demain. Un analyste construit son expertise en analysant. Un spécialiste du risque, en confrontant des hypothèses. Un conseiller, en préparant ses recommandations, en argumentant et en étant corrigé. Si les premières années de carrière sont progressivement débarrassées de ces tâches, une partie du processus par lequel se construit l’expérience disparaît avec elles.
Le sujet dépasse donc largement l’usage de l’IA. Il touche à la relève, au risque opérationnel, à la qualité des décisions et à la responsabilité. Les directions devront progressivement identifier les tâches qui sont utiles d’automatiser de celles qu’une organisation doit continuer à savoir exécuter elle-même.
Car toutes les frictions ne sont pas inutiles. Certaines construisent précisément l’expertise. La performance ne se mesurera donc certainement pas seulement au nombre de tâches confiées à l’IA, bien au contraire. L’organisation solide sera celle qui saura ce qu’elle refuse de désapprendre pour laisser une place à l’apprentissage en situation.
Références
Autor, D. H., Rodchenko, T., Martin, J., Iscenko, Z., Strand, S., Pearl, D., & Ferere, M. (2026). Does AI Assistance Enhance or Erode Expertise? Evidence from a Three-Month Field Experiment in Patent Drafting. NBER Working Paper No. 35720, doi : https://doi.org/10.3386/w35720
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