Développer ses Soft Skills à l'ère de l'IA : Esprit critique & IA

« Vérifier prend quelques minutes. Perdre sa crédibilité prend quelques secondes. » La formule, lâchée au milieu de la session, résume l'enjeu de cette heure animée par Simon Chatelain, directeur pédagogique de MyConnecting, également formateur et coach sur les sujets de management et de soft skills.

Sa thèse : l'esprit critique n'est pas né avec l'intelligence artificielle, pas plus que la désinformation. Mais l'IA générative amplifie les deux, au point de faire de cette compétence humaine un sujet d'entreprise à part entière. La session alterne apports, exercices et une démonstration de prompting en direct, avec un carnet de bord à remplir — une manière d'appliquer aux participants ce qu'ils appliqueront à leurs apprenants.

Six dimensions des soft skills transformées par l'IA

L'intervenant ouvre par un panorama. Première dimension, la réinvention des compétences relationnelles : plus les tâches techniques s'automatisent, plus l'écoute, l'empathie, l'influence et la collaboration prennent de place. Deuxième, l'esprit critique et le discernement, dans un environnement où cohabitent fake news, deepfakes et hallucinations des modèles. Troisième, la créativité augmentée — non pas déléguer sa créativité à un générateur de texte, mais en faire un partenaire qui challenge les idées existantes. Viennent ensuite la communication claire et crédible, rendue plus nécessaire par l'incertitude ambiante, le leadership et la vision, puis l'apprentissage continu et l'adaptabilité, puisque l'IA d'ici six mois ne sera plus celle d'aujourd'hui.

Pourquoi notre cerveau se fait piéger

Un premier exercice donne le ton : une image est projetée, les participants doivent décrire ce qu'ils voient. Une majorité identifie un lac au pied de montagnes. La bonne réponse est un muret sombre, dont les ombres créent l'illusion d'une berge. Interrogé sur la même image, un agent conversationnel avait vu le muret — ce qui ne prouve pas qu'il ait toujours raison, mais que notre perception se trompe sans que nous en ayons conscience.

L'explication tient à l'économie cognitive. Notre cerveau prendrait plus de 36 000 décisions par jour, dont 99 % de manière inconsciente. Le modèle des deux vitesses de pensée, cité en séance, distingue un système rapide et instinctif, qui fonctionne par raccourcis, et un système lent, plus coûteux en énergie. Ces raccourcis — les heuristiques — produisent des biais cognitifs qui altèrent le jugement.

Trois de ces biais sont particulièrement amplifiés par l'IA. Le biais de confirmation d'abord : les modèles sont conçus pour aller dans le sens de leur utilisateur, et la manière de formuler une demande oriente la réponse. Demander à une IA ce qu'elle pense d'un plan que l'on juge bon, c'est s'exposer à une validation. Le biais d'ancrage ensuite : la première estimation reçue devient une référence disproportionnée, même fausse. Le biais d'illusion d'autorité enfin, illustré par le GPS que l'on suit sans discuter parce que « l'algorithme sait mieux ».

Cinq leviers pour se prémunir de ses propres biais

La session propose cinq pratiques. L'auto-observation, c'est-à-dire prendre le temps de comprendre ses propres limites — spatiales, culturelles, cognitives — et la manière dont on prend ses décisions. La diversification des sources : face à un article affirmant une chose, aller chercher celui qui affirme le contraire, et se faire son propre avis dans un espace informationnel de plus en plus polarisé.

La remise en question de ses certitudes est présentée comme la plus difficile. Elle est illustrée par l'anecdote d'un youtubeur défenseur de la théorie de la Terre plate, parti en expédition en Antarctique pour prouver sa thèse, qui y a constaté un phénomène incompatible avec elle et a fini par changer d'avis. Suivent la méthode scientifique et l'empathie cognitive, qui consiste à se mettre sincèrement à la place de l'autre pour comprendre pourquoi il pense ce qu'il pense.

Des chiffres qui posent le décor

Plusieurs données sont citées en séance, l'intervenant précisant que les sources seront transmises aux participants. Une estimation, d'abord, selon laquelle 90 % des contenus publiés sur internet pourraient être produits par des IA génératives d'ici 2026-2027 — avec la réserve que les études divergent. Une statistique de fin 2024 ensuite, faisant état d'une augmentation de 2 900 % des fraudes reposant sur des deepfakes depuis 2022. Un taux d'erreur de l'ordre de 60 % sur des prompts simplistes, enfin.

Un sondage en direct enfonce le clou : deux images sont soumises aux participants, dont une seule est générée par IA. La distinction se révèle très difficile. Un extrait vidéo de Luc Julia, l'un des concepteurs de l'assistant vocal Siri, est diffusé : il y raconte un exercice mené en classe où la biographie d'un auteur générée en quinze secondes contient cinq erreurs, que les élèves ne découvrent qu'en relisant. Le problème n'est pas que l'outil se trompe, c'est qu'on ne relit pas.

Deux risques de fond sont identifiés. L'appauvrissement cognitif d'abord, à horizon de plusieurs années : déléguer systématiquement la réflexion et se contenter de vérifier. D'où une recommandation contre-intuitive — si vous êtes bon sur une tâche importante que vous aimez faire, n'y mettez pas d'IA. La désinformation de masse ensuite, que l'intervenant dit voir remonter jusque dans les matrices de risques de grandes entreprises.

Une méthode en six étapes, et du prompting en direct

Constatant qu'il existe des méthodes de prise de décision mais peu de cadre formalisé sur l'esprit critique, MyConnecting a réuni un comité d'experts pour en construire un. La méthode, en cours de dépôt, tient en six temps : cadrer la problématique, recueillir et qualifier les données, identifier les biais et les intérêts — y compris les intérêts cachés d'un article —, tester la robustesse des arguments, interroger et confronter des points de vue très différents, puis conclure et décider. Deux versions coexistent : une version courte pour les décisions du quotidien, une version complète pour les décisions complexes, qui mobilise des outils existants comme la méthode des cinq pourquoi.

La démonstration en direct rend la méthode tangible. À partir d'un article de presse copié intégralement — plutôt qu'un simple lien, que les modèles traitent mal —, l'intervenant demande d'abord de distinguer ce qui relève du fait vérifiable, de l'hypothèse plausible et de l'opinion. Puis il fait débattre trois experts fictifs d'angles différents, ce qui permet de travailler l'empathie cognitive. Il demande ensuite un taux de confiance sur un fait précis, obtient 80 %, et va vérifier la source citée avec un second outil plus solide sur le sourcing, qui la juge non conforme aux résultats publics. D'autres prompts sont évoqués : les intérêts cachés d'un texte, ses angles morts.

Dernier repère proposé : savoir dans quel rôle on convoque l'IA. Assistant quand on délègue une production, associé quand on lui demande de challenger une décision, mentor quand on cherche des suggestions et des méthodes. Cette clarification change la manière de formuler la demande.