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L’IA sait tout produire… mais pas encore juger : pourquoi nous devenons des opérateurs de l’abondance

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03.05.2026

Et si on ne posait pas la bonne question quand on s’inquiète de l’impact des intelligences artificielles sur l’emploi ? Au-delà des emplois potentiellement détruits ou créés, que restera-t-il, et que doit-il rester, à l’humain ? Loin de remplacer tous les cols blancs, les IA vont modifier le rôle dévolu à chacun, ce qui devrait mobiliser l’enseignement pour apprendre aux plus jeunes à devenir des opérateurs d’abondance.

Le 10 mars 2026, le PDG de Nvidia Jensen Huang publiait un essai déclarant que l’IA crée plus d’emplois qu’elle n’en détruit. Quelques jours plus tôt, les économistes d’Anthropic publiaient des données empiriques racontant une histoire bien plus nuancée. Entre ces deux lectures, une question demeure entière : dans un monde où la machine produit instantanément, abondamment, et souvent convenablement, qu’est-ce que l’humain doit impérativement conserver comme capacité propre ?

Il y a quelque chose de troublant dans le débat actuel sur l’intelligence artificielle et le travail. Ce n’est pas qu’il soit faux, c’est qu’il pose systématiquement la mauvaise question. On se demande si l’IA va détruire des emplois, si les cols blancs sont les nouvelles victimes du progrès technique, s’ils vont connaître à leur tour « une sorte de désindustrialisation ». Ce débat est légitime.

Mais il écarte une interrogation autrement plus profonde qui consiste à s’interroger sur ce que doit conserver l’humain comme capacité propre dans un monde où la machine produit instantanément, abondamment, et souvent convenablement ? Pour répondre à cette question, le concept d’opérateur de l’abondance apporte un éclairage à maints égards pertinent.

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L’abondance n’est pas la valeur

Jensen Huang utilise une formule a priori séduisante selon laquelle l’IA génère des réponses en temps réel, contextualisées et d’une plausibilité souvent confondante. En quelques secondes, elle produit un projet de conclusions judiciaires, une synthèse bibliographique, une analyse de risques, un plan de cours. C’est techniquement exact. Mais cette exactitude masque une ambiguïté fondamentale : produire ne signifie pas valoir.

La vraie question n’est pas « Est-ce que ce contenu est bon ? », mais pour qui est-il bon ? Dans quel contexte ? Avec quelles........

© The Conversation