On a passé 50 ans à former des gens pour un monde qui n’existe plus.
Dans la première partie de cet article, nous avons vu comment l’école s’est construite sur un modèle industriel, conçu pour former des exécutants dociles et des mémoires de stockage. Mais aujourd’hui, l’intelligence artificielle fait ce travail de restitution infiniment mieux que nous. Face à ce constat, une question vertigineuse se pose : que reste-t-il à l’humain quand la machine exécute parfaitement ?
Exécuter versus penser : la grande illusion
L’intelligence artificielle est comparable à un train lancé à pleine vitesse qui ne s’arrête pas, même quand les rails s’arrêtent brusquement. Elle produit des textes d’une syntaxe impeccable, des synthèses d’une clarté parfaite, des arguments structurés avec une logique apparente sans faille. Mais il ne faut pas s’y tromper : elle ne pense pas. Elle calcule. Elle prédit le mot suivant dans une phrase avec une précision statistique fascinante, basée sur l’ingestion de milliards de textes humains, mais elle n’a absolument aucune idée, aucune conscience de ce qu’elle est en train de dire. Elle répond, mais ne s’interroge pas. Elle agence les mots sans en percevoir la portée ni le trouble qu’ils peuvent contenir.
Ce qui manque cruellement à la machine, et qui constitue le cœur battant de l’intelligence humaine, c’est l’expérience vécue, incarnée et sensible. L’IA ne sent pas l’impasse d’un raisonnement qui s’égare. Elle ne ressent jamais ce petit « grattement » intérieur, cette intuition fugace qui vous dit : « Attends, quelque chose cloche ici, ce n’est pas cohérent ». Elle ne tient pas une position par conviction morale ou philosophique, car elle n’a rien à perdre, ni réputation, ni intégrité. Elle ne transforme pas une douleur vécue, une injustice subie ou une joie immense en une création nouvelle et originale. Aucun code informatique, aussi complexe soit-il, n’a encore réussi à reproduire cette friction intime, ce frottement avec le réel qui fait naître la pensée véritable et l’innovation de rupture.
L’expert en psychologie cognitive et en prise de décision Gary Klein a passé sa carrière à étudier comment les humains prennent des décisions cruciales dans des situations complexes, stressantes et imprévisibles, en observant notamment les pompiers sur le terrain ou les médecins urgentistes en salle de réanimation [5]. Il a brillamment démontré que l’intuition experte n’est pas un don magique ou un sixième sens mystique, mais la capacité fulgurante à reconnaître des schémas subtils construits et affinés au fil de milliers d’expériences vécues et d’erreurs corrigées. C’est cette intuition forgée par la pratique qui permet à un expert humain de savoir qu’une situation va mal tourner avant même de pouvoir l’expliquer rationnellement par des mots. L’IA, elle, ne possède ni vécu, ni corps, ni intuition. Elle ne peut pas bâtir une intuition à partir d’expériences incarnées, elle ne fait que traiter des données froides.
Pourtant, c’est justement cette capacité à exécuter sans penser, à appliquer des procédures sans les remettre en question, que nous avons valorisée et récompensée pendant des décennies dans nos écoles et nos entreprises. Nous avons formé des générations entières à devenir d’excellents exécutants, capables de suivre des consignes à la lettre, de remplir des formulaires standardisés et de cocher les bonnes cases au bon moment. Nous avons créé de toutes pièces un système où l’erreur est systématiquement sanctionnée, pointée du doigt au stylo rouge, plutôt que d’être vue comme une étape normale, saine et nécessaire du processus d’apprentissage. Or, l’erreur, le tâtonnement, l’échec surmonté sont les moteurs mêmes de la pensée critique et de l’innovation. C’est en se trompant, en doutant de ses propres certitudes, en ajustant son tir face à la réalité que l’on construit une intelligence véritablement autonome et résiliente.
Il y a une ironie profonde dans cette situation. Nous avons construit un système éducatif qui pénalise l’erreur, alors que l’erreur est la seule chose que la machine ne peut pas faire de manière productive. L’IA ne doute pas, ne se remet pas en question, ne ressent pas le vertige de l’incertitude. Elle produit avec assurance, même quand elle se trompe. C’est ce que les spécialistes appellent les « hallucinations » de l’IA : des affirmations fausses présentées avec la même fluidité que les vraies. Savoir distinguer une vérité d’une hallucination bien formulée, c’est la compétence majeure que l’école n’a pas appris à développer.
L’intelligence artificielle ne remplace pas les humains qui savent penser, créer et douter. Elle remplace seulement ceux que l’on a formés, conditionnés presque, à ne pas penser. Elle remplace impitoyablement ceux dont le travail quotidien consiste uniquement à traiter de l’information de manière routinière, à appliquer des règles préétablies sans valeur ajoutée cognitive. Et c’est là que le bât blesse : notre système éducatif a passé 50 ans à produire exactement ce profil de travailleurs, les rendant aujourd’hui particulièrement vulnérables face à l’automatisation.
On a rendu optionnel ce qui permettait de penser
Le paradoxe est saisissant, presque cruel. Au moment où ces compétences purement humaines, l’esprit critique, l’intuition, la créativité, la capacité à argumenter et à maintenir une position face à la contradiction, deviennent irremplaçables et constituent notre seule véritable valeur ajoutée face aux machines, que faisons-nous au niveau éducatif ? Nous sabrons, nous réduisons ou nous rendons optionnelles les disciplines mêmes qui permettent de les développer et de les cultiver.
Prenons l’exemple emblématique des mathématiques et de la philosophie en France, deux piliers historiques de la formation de l’esprit. En 2019, une vaste réforme du lycée a pris la décision stupéfiante de supprimer les mathématiques du tronc commun obligatoire pour les élèves de Première et de Terminale [6]. La justification officielle était de permettre aux élèves de « choisir leur parcours » en sélectionnant des spécialités. En théorie, cela sonnait comme une libéralisation bienvenue. En pratique, cela a surtout signifié que des dizaines de milliers d’élèves ont tout simplement abandonné les mathématiques, faute d’obligation.
Le résultat de cette politique a été immédiat, mesurable et catastrophique, particulièrement pour les jeunes filles, dont la présence dans les filières scientifiques a chuté drastiquement en l’espace de quelques années. Les statistiques sont cruelles : un garçon a désormais 2,3 fois plus de chances qu’une fille d’obtenir un baccalauréat avec un profil scientifique solide [7]. La réforme, en supprimant l’obligation, a réactivé les stéréotypes de genre qui incitaient les filles à s’éloigner des sciences « par choix ». Face au tollé général de la communauté éducative et scientifique, le gouvernement a dû faire machine arrière en catastrophe en 2022, réintroduisant les mathématiques obligatoires.
Mais le mal était fait, et cet épisode révèle une incompréhension profonde, au plus haut niveau de l’État, de ce que sont véritablement les mathématiques. On les perçoit trop souvent, à tort, comme une simple boîte à outils utilitariste pour calculer des pourcentages ou équilibrer un budget. Alors qu’elles sont avant tout, et depuis l’Antiquité, une école exigeante de la rigueur intellectuelle. Les mathématiques apprennent à tenir une preuve jusqu’au bout, à construire un raisonnement logique étape par étape sans faille, à ne rien accepter comme vrai sans démonstration irréfutable. Elles forgent l’esprit critique indispensable face aux données chiffrées, aux statistiques trompeuses et aux probabilités qui inondent notre quotidien. Dans un monde où l’IA peut générer des graphiques et des chiffres convaincants en quelques secondes, savoir lire une statistique avec un regard critique n’est plus une compétence optionnelle, c’est une nécessité vitale.
De la même manière, la philosophie est souvent perçue avec condescendance comme un supplément d’âme un peu désuet, une matière abstraite et bavarde réservée à une élite intellectuelle déconnectée des réalités du marché du travail. Pourtant, c’est elle qui apprend à détecter l’impasse conceptuelle avant d’y tomber. C’est elle qui enseigne l’art subtil du doute méthodique, la capacité à questionner les évidences paresseuses, à déconstruire les arguments fallacieux des sophistes modernes et à maintenir une position argumentée face à la contradiction, sans céder à l’émotion ou à la pression du groupe. Dans un monde saturé de discours générés par des algorithmes, la philosophie est peut-être la discipline la plus urgente qui soit.
La taxonomie de Bloom, un modèle pédagogique de référence élaboré dans les années 1950 et révisé depuis, propose une hiérarchie des objectifs d’apprentissage [8]. À la base de la pyramide se trouvent les niveaux les plus simples : mémoriser et comprendre superficiellement. Au sommet se trouvent les niveaux les plus complexes et les plus précieux : analyser, évaluer et créer. Pendant 50 ans, l’école s’est obstinément concentrée sur la base de cette pyramide, la plus facile à évaluer avec des QCM et des contrôles de cours. Le sommet, celui qui développe les compétences véritablement humaines et irremplaçables, a été laissé à l’initiative des enseignants les plus engagés, traité comme un luxe plutôt que comme une priorité.
Dans un monde hyperconnecté où l’information coule comme un robinet ouvert en permanence, nous noyant sous un déluge de données, de fake news et de contenus générés par l’IA, ce qui devient rare et précieux, ce n’est plus l’accès au savoir brut. C’est le filtre. C’est le doute. C’est l’intuition éclairée. Ce sont ces compétences cognitives supérieures que nous avons eu la maladresse de rendre optionnelles au moment même où elles devenaient indispensables.
Aujourd’hui, les signaux d’alarme clignotent de toutes parts. Le Forum Économique Mondial (WEF), institution peu suspecte de romantisme échevelé, publie régulièrement des rapports très suivis sur l’avenir du travail. Dans son édition 2025, les compétences les plus ardemment recherchées par les employeurs du monde entier ne sont plus la mémorisation de procédures ou l’exécution docile de tâches routinières. Ce sont la pensée analytique, la résilience, la flexibilité, l’agilité mentale, la pensée créative et l’intelligence émotionnelle [9]. Ce sont très exactement les compétences complexes que développent l’étude approfondie des mathématiques, de la philosophie, des arts, de la littérature et des humanités en général. Celles-là mêmes que nos réformes éducatives successives ont eu tendance à marginaliser, à réduire à la portion congrue ou à transformer en options pour initiés.
Si les compétences d’exécution sont désormais le domaine réservé des machines, et que nous avons négligé l’enseignement de la pensée critique, comment sortir de cette impasse ? C’est ce que nous verrons la semaine prochaine dans la troisième et dernière partie de cet article : ce que l’école devrait vraiment enseigner pour sauver notre utilité dans le monde de demain.
Références
Pour les esprits méticuleux, amateurs de chiffres et de nuits blanches à vérifier les sources, voici les liens qui ont nourri cet article. Ils rappellent une chose simple : l’information existe encore, pour peu qu’on prenne le temps de la lire, de la comparer et de la comprendre. Mais dans un avenir proche, ce simple geste deviendra peut-être un luxe, car à mesure que les textes générés intégralement par des IA se multiplient, le vrai risque n’est plus la désinformation, mais la dilution du réel dans un océan de contenus simplement plausibles.
[5] Klein, G. (1998). « Sources of Power: How People Make Decisions ». MIT Press, Cambridge, Massachusetts.
[6] Ouest-France (2022). « La suppression des maths en Première et Terminale était-elle une mauvaise idée ? ». Disponible sur : https://www.ouest-france.fr/education/la-suppression-des-maths-en-premiere-et-terminale-etait-elle-une-mauvaise-idee-b3a99e26-8803-11ec-937e-83af349e51ad
[7] Libération (2024). « La réforme Blanquer a provoqué une chute de la présence des filles en filière scientifique ». Disponible sur : https://www.liberation.fr/societe/education/la-reforme-blanquer-a-provoque-une-chute-de-la-presence-des-filles-en-filiere-scientifique-20240315_O32DKDAI7BDHNDP5COF7U43QYI/
[8] Bloom, B. S. (Ed.) (1956). « Taxonomy of Educational Objectives, Handbook I: The Cognitive Domain ». David McKay Co Inc., New York. Révision par Anderson, L. W., & Krathwohl, D. R. (2001). « A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing: A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives ». Longman, New York.
[9] World Economic Forum (2025). « The Future of Jobs Report 2025 ». Disponible sur : https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/