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8. Disparités sociales affaiblies ou aggravées : l’utilisation de l’IA et de machines autonomes peut
conduire à affaiblir certaines disparités sociales (exemple : valeur du "capital culturel") ou au contraire
les aggraver (les personnes non initiées perçoivent encore moins l'utilité de l'acquisition de ces
connaissances à l'apparence "superflue").
Exemple : la machine mémorise pour le travailleur, du coup celui-ci fait de moins en moins d’efforts pour
mémoriser les informations nécessaires pour résoudre un problème, comprendre et surveiller ce que fait la
machine.
9. Pratique des managers et des représentants du personnel : dans une société qui se numérise, les
pratiques du digital tendent à redéfinir les modèles d'interaction entre les individus. En entreprise, le
numérique contribue à redéfinir la pratique des managers et des représentants du personnel, qui jouent un
rôle majeur d'interface entre la direction et les salariés.
Exemple : DIGILABSOCIAL - Digital Management & Relations sociales
Bénédicte Tilloy, Secrétaire générale et DRH de SNCF Réseau et Jean-Paul Bouchet, Secrétaire général
de l'Union confédérale des cadres de la CFDT ont pris l'initiative de lancer avec Sciences Po et le Cabinet
Ytae, un laboratoire d'idées permettant de mieux dessiner les contours de ce que seront demain les
fonctions de manager et de représentant du personnel dans une entreprise digitalisée et de proposer des
pratiques à expérimenter. Le laboratoire associe, à parts égales, une cinquantaine de managers et de
représentants du personnel issus d'entreprises appartenant à des secteurs d’activités différents.
10. La "normalisation" d'une nouvelle technologie (au sens de Kuhn, où elle cesse d'être vue comme
révolutionnaire) passe toujours par la normalisation (= standardisation). Or avec l'IA (comme avec les
nanos), nous avons une technologie transversale qui ne se limite pas à un secteur industriel donné. D'où le
dilemme : soit on instaure des normes par secteur, soit on crée des "normes d'IA" pour tous les secteurs.
Exemple : la France a expérimenté la dernière approche avec les nanos et cela a très mal marché. En
revanche, l'Europe fait de la normalisation par secteur avec les nanos et cela se présente plutôt comme un
succès.
11. Transformation des capacités humaines : les facilités qu’apporte la machine, par exemple sur la
mémorisation, vont transformer certaines des capacités humaines. Devons-nous anticiper ce besoin dans
l'enseignement ? (en soulignant l'utilité d'exercice sollicitant la mémoire court terme et long terme
(exemple : calcul mental).
Remarque : Aujourd’hui, j’oublie sans conséquence car la machine (téléphone, ordinateur) me rappelle
ce que j’ai oublié. De ce fait, je n’exerce pas ma mémoire, mais mon attention aux indices de rappel… la
machine aide à se souvenir mais rend dépendant (https://lejournal.cnrs.fr/articles/le-numerique-nous-faitil-perdre-la-memoire).
III. Recommandations
8. Disparités sociales affaiblies ou aggravées : l’utilisation de l’IA et de machines autonomes peut
conduire à affaiblir certaines disparités sociales (exemple : valeur du "capital culturel") ou au contraire
les aggraver (les personnes non initiées perçoivent encore moins l'utilité de l'acquisition de ces
connaissances à l'apparence "superflue").
Exemple : la machine mémorise pour le travailleur, du coup celui-ci fait de moins en moins d’efforts pour
mémoriser les informations nécessaires pour résoudre un problème, comprendre et surveiller ce que fait la
machine.
9. Pratique des managers et des représentants du personnel : dans une société qui se numérise, les
pratiques du digital tendent à redéfinir les modèles d'interaction entre les individus. En entreprise, le
numérique contribue à redéfinir la pratique des managers et des représentants du personnel, qui jouent un
rôle majeur d'interface entre la direction et les salariés.
Exemple : DIGILABSOCIAL - Digital Management & Relations sociales
Bénédicte Tilloy, Secrétaire générale et DRH de SNCF Réseau et Jean-Paul Bouchet, Secrétaire général
de l'Union confédérale des cadres de la CFDT ont pris l'initiative de lancer avec Sciences Po et le Cabinet
Ytae, un laboratoire d'idées permettant de mieux dessiner les contours de ce que seront demain les
fonctions de manager et de représentant du personnel dans une entreprise digitalisée et de proposer des
pratiques à expérimenter. Le laboratoire associe, à parts égales, une cinquantaine de managers et de
représentants du personnel issus d'entreprises appartenant à des secteurs d’activités différents.
10. La "normalisation" d'une nouvelle technologie (au sens de Kuhn, où elle cesse d'être vue comme
révolutionnaire) passe toujours par la normalisation (= standardisation). Or avec l'IA (comme avec les
nanos), nous avons une technologie transversale qui ne se limite pas à un secteur industriel donné. D'où le
dilemme : soit on instaure des normes par secteur, soit on crée des "normes d'IA" pour tous les secteurs.
Exemple : la France a expérimenté la dernière approche avec les nanos et cela a très mal marché. En
revanche, l'Europe fait de la normalisation par secteur avec les nanos et cela se présente plutôt comme un
succès.
11. Transformation des capacités humaines : les facilités qu’apporte la machine, par exemple sur la
mémorisation, vont transformer certaines des capacités humaines. Devons-nous anticiper ce besoin dans
l'enseignement ? (en soulignant l'utilité d'exercice sollicitant la mémoire court terme et long terme
(exemple : calcul mental).
Remarque : Aujourd’hui, j’oublie sans conséquence car la machine (téléphone, ordinateur) me rappelle
ce que j’ai oublié. De ce fait, je n’exerce pas ma mémoire, mais mon attention aux indices de rappel… la
machine aide à se souvenir mais rend dépendant (https://lejournal.cnrs.fr/articles/le-numerique-nous-faitil-perdre-la-memoire).
III. Recommandations