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de risques systémiques, qui menaceraient, au-delà de l’organisation, les structures économiques et
sociales.
Encadré cas pratique :
l’exemple du centre d’appel
Le cas du métier d’opérateur de centre d’appel est intéressant car il montre l’ambivalence de
l’automatisation au sein des organisations :
o Scénario où le travailleur est « augmenté » par l’IA :
- Automatisation des appels les plus simples : 80 % des appels sont automatisés.
- Concentration de l’opérateur sur les 20 % d’appels restants, les plus complexes et qui
permettent de développer des compétences commerciales et relationnelles.
- Sur les 20 % d’appels restants, l’opérateur est aidé par l’IA : il peut utiliser des moteurs de
recherche sémantiques permettant de retrouver très rapidement l’information, et, à nouveau, de
se concentrer sur la relation client.
o Scénario où le travailleur est subordonné à l’IA :
- Une intelligence artificielle analyse les appels clients et propose un script d’interactions à
l’opérateur, qui se contente de lire à haute voix les réponses proposées par la machine. Ces
réponses sont optimisées au regard de l’analyse de l’ensemble des autres interactions passées.
- L’opérateur devient donc un support vocal et émotionnel en réponse quasi-automatique à
l’intelligence artificielle.
Se former dans un monde d’intelligence artificielle
Au regard de l’objectif d’une complémentarité vertueuse entre l’IA et le travailleur, la formation joue un
rôle incontournable : en effet, développer des compétences transversales de créativité, d’adaptabilité et de
capacité à résoudre des problèmes rend nécessaire une réforme importante de la formation tout au long de
la vie, même si celle-ci n’est pas uniquement liée aux modifications du marché du travail induites par
l’intelligence artificielle. La formation professionnelle fait régulièrement l’objet de nombre de critiques
concernant ses modes de fonctionnement et son efficacité. De plus, l’exigence d’un décloisonnement entre
formation initiale et continue, au regard de la difficulté d’anticiper les activités et les métiers de demain, a
déjà été défendue dans un certain nombre de travaux, notamment ceux du CNNum sur la transformation
numérique de l’enseignement supérieur et la recherche
21 . Néanmoins, les bouleversements massifs que va
connaître le marché du travail du fait du développement de l’IA pose la question de la formation tout au
long de la vie avec une acuité nouvelle. En effet, en accélérant l’obsolescence des compétences
acquises lors de la formation initiale, l’intelligence artificielle pose la question de l’accroissement du
temps de formation continue et de la modification de ses contenus et de ses structures. Le lien entre
le fait d’avoir suivi une formation initiale et celui d'exercer le métier correspondant toute sa vie est
21 Cf. travaux du CNNum sur la transformation numérique de l’enseignement supérieur et de la recherche : Référentiel de
transformation numérique de l’Enseignement supérieur et de la Recherche, 19/12/2016.
de risques systémiques, qui menaceraient, au-delà de l’organisation, les structures économiques et
sociales.
Encadré cas pratique :
l’exemple du centre d’appel
Le cas du métier d’opérateur de centre d’appel est intéressant car il montre l’ambivalence de
l’automatisation au sein des organisations :
o Scénario où le travailleur est « augmenté » par l’IA :
- Automatisation des appels les plus simples : 80 % des appels sont automatisés.
- Concentration de l’opérateur sur les 20 % d’appels restants, les plus complexes et qui
permettent de développer des compétences commerciales et relationnelles.
- Sur les 20 % d’appels restants, l’opérateur est aidé par l’IA : il peut utiliser des moteurs de
recherche sémantiques permettant de retrouver très rapidement l’information, et, à nouveau, de
se concentrer sur la relation client.
o Scénario où le travailleur est subordonné à l’IA :
- Une intelligence artificielle analyse les appels clients et propose un script d’interactions à
l’opérateur, qui se contente de lire à haute voix les réponses proposées par la machine. Ces
réponses sont optimisées au regard de l’analyse de l’ensemble des autres interactions passées.
- L’opérateur devient donc un support vocal et émotionnel en réponse quasi-automatique à
l’intelligence artificielle.
Se former dans un monde d’intelligence artificielle
Au regard de l’objectif d’une complémentarité vertueuse entre l’IA et le travailleur, la formation joue un
rôle incontournable : en effet, développer des compétences transversales de créativité, d’adaptabilité et de
capacité à résoudre des problèmes rend nécessaire une réforme importante de la formation tout au long de
la vie, même si celle-ci n’est pas uniquement liée aux modifications du marché du travail induites par
l’intelligence artificielle. La formation professionnelle fait régulièrement l’objet de nombre de critiques
concernant ses modes de fonctionnement et son efficacité. De plus, l’exigence d’un décloisonnement entre
formation initiale et continue, au regard de la difficulté d’anticiper les activités et les métiers de demain, a
déjà été défendue dans un certain nombre de travaux, notamment ceux du CNNum sur la transformation
numérique de l’enseignement supérieur et la recherche
21 . Néanmoins, les bouleversements massifs que va
connaître le marché du travail du fait du développement de l’IA pose la question de la formation tout au
long de la vie avec une acuité nouvelle. En effet, en accélérant l’obsolescence des compétences
acquises lors de la formation initiale, l’intelligence artificielle pose la question de l’accroissement du
temps de formation continue et de la modification de ses contenus et de ses structures. Le lien entre
le fait d’avoir suivi une formation initiale et celui d'exercer le métier correspondant toute sa vie est
21 Cf. travaux du CNNum sur la transformation numérique de l’enseignement supérieur et de la recherche : Référentiel de
transformation numérique de l’Enseignement supérieur et de la Recherche, 19/12/2016.