L'importance des capacités cognitives face à l'IA

L'émergence de l'Intelligence Artificielle (IA) générative a fondamentalement changé notre façon de travailler. Des outils tels que ChatGPT, Copilot et Gemini prennent en charge de plus en plus de tâches, de la production de textes et d'images à la programmation, en passant par l'analyse de données et l'aide à la décision.

À mesure que l'IA devient plus performante, la question se pose de savoir si les capacités de raisonnement humain sont encore nécessaires.

«Si l'IA fait tout le « travail de réflexion », quelle est alors la valeur ajoutée du raisonnement humain ?»

Chez Hudson, nous croyons fermement en cette valeur ajoutée. En effet, les capacités cognitives telles que le raisonnement verbal, abstrait et numérique sont aujourd'hui plus pertinentes que jamais. Dans cet article, nous expliquons pourquoi et comment la mesure des compétences cognitives classiques continue de jouer un rôle crucial dans la sélection des talents « prêts à faire face à l'IA ». 

L'IA peut générer, structurer et présenter des informations à une vitesse fulgurante. Mais il lui manque quelque chose de fondamental : une véritable compréhension de l’information. L'IA fonctionne sur la base de modèles et de statistiques, et non sur la base du contexte, de l'éthique ou de l'expérience. La plupart des utilisateurs savent désormais que les résultats de l'IA peuvent sembler très convaincants, mais qu'ils peuvent également contenir des raisonnements et des conclusions erronés.

C'est pourquoi le jugement humain (« mettre un humain dans la boucle ») est essentiel pour interpréter, évaluer et corriger les résultats générés par l'IA. Cela nécessite des capacités cognitives que l'IA ne possède pas elle-même :

Le raisonnement verbal : pour une approche critique du langage

Les outils d'IA peuvent générer des textes impressionnants, mais ils ne sont pas infaillibles. Les textes générés peuvent parfois être illogiques, biaisés ou même être des fabulations pures et simples. Le raisonnement verbal permet aux utilisateurs de l'IA d’identifier et de corriger ces erreurs.

Le raisonnement abstrait : pour pouvoir aborder les situations complexes

L'IA reconnaît les tendances, mais elle n'est pas capable de créer de nouveaux concepts ou de faire des liens inattendus. Le raisonnement abstrait permet aux humains d'intégrer les résultats de l'IA dans un cadre de réflexion plus large, de penser de manière stratégique et de résoudre des problèmes complexes. Il aide également à traiter des informations et des problèmes totalement nouveaux ou ambigus. Dans les fonctions stratégiques, cela est essentiel : l'IA peut fournir des informations, mais c'est l'être humain qui comprend le contexte dans son ensemble, qui peut établir des liens avec d'autres domaines et qui, en fin de compte, prend les bonnes décisions. 

Le raisonnement numérique : pour pouvoir interpréter les chiffres

L'IA peut analyser des données chiffrées, mais elle ne les interprète pas toujours correctement. Prenons l'exemple d'un résultat de l’IA qui affiche une tendance à la hausse : cette hausse est-elle vraiment significative ? S’agit-il d'un lien de causalité ou non ? Dans ce type de situation, avoir de bonnes capacités de raisonnement numérique peut faire la différence entre une décision prise par confiance aveugle et une action éclairée. 

Un article récent paru dans le journal De Standaard affirme que, même si l'IA rend certaines tâches plus accessibles aux travailleurs moins expérimentés, ce sont surtout les professionnels hautement qualifiés qui sont capables de la gérer intelligemment. Leurs équipes ont donc souvent moins besoin d'aide pour les tâches exécutives. Cela signifie que des emplois vont probablement disparaître, ce qui entraînera une demande croissante de formation continue et de reconversion professionnelle.

Une chose est sûre : les travailleurs qui ont de solides capacités cognitives resteront pertinents. Ceux qui sont capables de gérer, d'évaluer, de corriger et d'utiliser stratégiquement l'IA de manière efficace deviendront plus précieux pour les employeurs. Les compétences cognitives ne sont donc pas devenues superflues à cause de l'IA ; elles constituent au contraire un levier pour l'employabilité durable. 

Nous entendons parfois parler d’une hausse de la demande de tests évaluant les compétences en IA. C'est compréhensible : l'IA est omniprésente, et il semble logique de vouloir mesurer la capacité des candidats à l'utiliser. Il est toutefois important de prendre en compte les limites d'un test évaluant les compétences en IA.

Développer un test de qualité prend du temps

Le développement d'un test (de sélection) fiable et valide nécessite des recherches approfondies : conceptualisation, développement du contenu, études pilotes, normalisation, analyse des biais, recherche sur la fiabilité, etc. Ce processus peut facilement prendre 12 mois ou plus. Au moment où un test d'aptitudes en IA est prêt à être utilisé pour le recrutement de candidats, la technologie sur laquelle il repose peut déjà avoir changé.

La maîtrise de l’ IA est éphémère et dépendante du contexte

Une maîtrise des outils IA aujourd'hui peut être obsolète dans quelques mois. Le paysage de l'IA évoluant très rapidement, les outils qui dominent aujourd'hui peuvent être remplacés demain par de nouvelles technologies. C'est pourquoi un test développé aujourd'hui pourrait être déjà obsolète au moment de sa publication.

Les capacités cognitives sont plus fondamentales et plus pérennes

Ce qui reste stable, ce sont les capacités cognitives nécessaires pour travailler avec n'importe quel outil d'IA : pensée critique, raisonnement inductif, capacité d’abstraction et d’analyse. Ces capacités ne sont pas liées à une technologie spécifique et sont donc à l’épreuve du temps.

En résumé : même si la technologie IA et les interfaces associées évoluent, les capacités cognitives nécessaires pour les utiliser restent largement les mêmes. Les tests de raisonnement classiques mesurent précisément ces capacités. Ils sont conçus scientifiquement et leur applicabilité reste large et durable dans un monde en mutation rapide.

Les capacités cognitives constituent la base de la maîtrise de l'IA. C'est pourquoi les tests psychométriques restent un outil essentiel pour le recrutement de candidats.

Souhaitez-vous savoir comment identifier les candidats qui sont prêts à faire face à l’ère de l’IA ? Nous vous y aiderons volontiers.