Business Physics AI Lab Analyse de la façon dont nous préparons nos étudiants à la complémentarité entre l'humain et l'IA : Compétences, cadre et avenir du travail. Afin de simuler le flux de travail humain et l'interaction avec l'IA, nous avons utilisé la triple base suivante :

Pour identifier les 10 compétences essentielles pour 2025-2030, nous nous appuyons sur le rapport Future of Jobs 2025 du Forum économique mondial, l'étude 2024 de Stanford sur le rôle de l'humain et de l'IA, l'analyse bibliométrique de 217 emplois dans le domaine de l'IA tirés d'Indeed Canada en juillet 2025, ainsi que la cartographie des tâches professionnelles en utilisant plus de 100 simulations de carrières résilientes et non résilientes à l'IA.

Au cours de ces simulations, nous avons collectivement organisé les compétences dans ce que nous appelons le cadre REACT, un échafaudage de thèmes conçus pour relever les véritables défis du travail humain-IA.

Cadre REACT - Guide pour une collaboration responsable entre l'humain et l'intelligence artificielle

R - Raison d'utiliser / de ne pas utiliser l'IA
Définir l'objectif et les bénéfices attendus avant d'impliquer l'IA dans la tâche.
E - Évaluation et vérification des preuves
Décider à l'avance de la manière dont les résultats de l'IA seront vérifiés, validés et acceptés.
A - Attribution de la responsabilité
Identifier qui est responsable de la décision, du résultat du travail et des conséquences.
G - Gouvernance et contraintes
Clarifier les limites de l'utilisation de l'IA en matière d'éthique, d'intégrité, de protection de la vie privée et de conformité.
I - Impact et compromis
Pesez la vitesse, la qualité et l'impact sur le jugement lorsque vous équilibrez l'IA et l'effort humain.

Les 10 compétences de la complémentarité entre l'humain et l'IA

L'IA n'est pas un bouton magique. C'est un outil puissant qui multiplie la valeur d'un bon jugement, d'entrées claires et d'intentions précises. L'objectif de ces 10 compétences est simple : garder les humains en charge de la signification et des décisions tout en utilisant l'IA pour accélérer les parties ennuyeuses, faire émerger des options et affiner la réflexion.

Badges d'objectifs d'apprentissage

Thème 1 - Savoir quand faire une pause

1) Nous pouvons... mais devons-nous ?

Qu'est-ce que c'est ?
Un point de contrôle délibéré avant de toucher à l'IA. Décidez si une tâche doit être automatisée ou assistée, en fonction de l'objectif, de l'éthique et de la valeur.

Pourquoi c'est important
Il empêche les abus, protège l'intégrité et évite de se décharger de tâches pour lesquelles le jugement humain est essentiel.

Comment postuler
Posez trois questions rapides : Quel est l'objectif ? Qui l'utilisera ? Quels sont les risques ? Si une réponse est floue, faites une pause et clarifiez-la.

Ce qui est bon
Un bref argumentaire expliquant pourquoi l'IA est ou n'est pas appropriée, consigné dans les notes du projet.

Pièges courants

S'engager sans réfléchir.
Utiliser l'IA par commodité plutôt que par nécessité.

Exercice rapide
Rédigez une note de 3 lignes "pourquoi/pour qui/risques" avant chaque tâche d'IA cette semaine.

Thème 2 - Construire les bonnes fondations

2) Rassembler les données

Qu'est-ce que c'est ?
Contrôle de la qualité des entrées. Vérifier que les données, les messages-guides et le matériel source sont exacts, pertinents et alignés.

Pourquoi c'est important
L'anglicisme Garbage In, Garbage Out « à données inexactes, résultats erronés » sont amplifiées par l'IA. Des entrées mal alignées produisent des sorties de données trompeuses.

Comment postuler

Définir les termes clés en langage clair.
Vérifier la fraîcheur et la provenance.
Supprimer les doublons et les valeurs aberrantes évidentes.
Noter les lacunes et les risques connus.

Ce qui est bon
Une spécification d'entrée d'une page : données nettoyées, définitions claires, sources et risques visibles.

Pièges courants

Ignorer les définitions contradictoires au sein des équipes.
Supposer que les entrées sont valides parce qu'elles ont l'air bien rangées.

Mini liste de contrôle
Définitions alignées - Sources enregistrées - Dates vérifiées - Données sensibles traitées - Lacunes connues répertoriées

3) Prompt et soigné

Qu'est-ce que c'est ?
Utilisez l'IA pour rédiger rapidement des projets, puis appliquez des normes humaines pour les affiner.

Pourquoi c'est important
L'IA génère des options à grande vitesse. Les humains y ajoutent le contexte, les priorités et les nuances.

Comment postuler

Demandez trois variantes avec des contraintes claires.
Comparez, fusionnez et réécrivez avec votre voix.
Réessayez de combler les lacunes, pas d'atteindre la perfection.

Ce qui est bon
Un projet affiné qui indique les sections ayant fait l'objet d'une révision humaine et les raisons de cette révision.

Pièges courants

Acceptation de la sortie brute.
Oublier de fixer des contraintes telles que le public, la longueur ou le ton.

Mini technique
"Donnez-moi trois ébauches, chacune avec une structure différente. Je les combinerai et les affinerai."

Thème 3 - Garder le pouvoir entre les mains de l'humain

4) Ne pas accepter - Inspecter

Qu'est-ce que c'est ?
Un examen structuré pour vérifier l'exactitude, la partialité et la clarté.

Pourquoi c'est important
L'IA commet des erreurs en toute confiance. L'inspection maintient la vérité et la responsabilité avec les humains.

Comment postuler

Demandez à l'IA de critiquer ses propres résultats par rapport à une liste de contrôle.
Vérifier les faits auprès de sources indépendantes.
Indiquez ce que vous avez modifié et pourquoi.

Ce qui est bon
Une version des modifications suivies ou un journal des commentaires qui montre la vérification.

Pièges courants

Faire confiance à un langage soigné.
Sauter des contrôles lorsque l'on est pressé.

Liste de contrôle
Exactitude des faits - Soutien des sources - Analyse de la partialité - Lisibilité pour le public - Actionnabilité

5) Le bot s'occupe de l'essentiel, c'est vous qui tirez les ficelles

Qu'est-ce que c'est ?
Déléguer le travail de routine à l'IA. Garder la stratégie, le cadrage et le séquençage fermement humains.

Pourquoi c'est important
Vous gagnez du temps sans perdre la maîtrise du sens ou des décisions.

Comment postuler

Confier la mise en forme, les résumés et les premières ébauches à l'IA.
Les humains décident des objectifs, de l'ordre, de l'importance et des compromis.
Enregistrer le nom de l'auteur de la décision finale.

Ce qui est bon
Une répartition des tâches où le travail de l'IA est clairement identifié et où la décision humaine est explicite.

Pièges courants

Laisser l'IA suggérer la décision plutôt que les options.
La délégation excessive jusqu'à ce que personne ne sache pourquoi un choix a été fait.

Garde-corps de l'Agence
"L'IA propose. Je dispose. Décision finale par : ."

Thème 4 - Donner du sens à des données hétéroclites

6) Lire entre les lignes des données

Qu'est-ce que c'est ?
Ajouter un contexte humain aux résumés statistiques.

Pourquoi c'est important
L'IA peut voir des modèles, mais pas les causes, les incitations ou les contraintes du monde réel.

Comment postuler

Demandez ce qui pourrait expliquer cette tendance.
Vérifiez la saisonnalité, les promotions, les changements de politique ou les événements ponctuels.
Contraster avec un contrôle ou une ligne de base.

Ce qui est bon
Des idées qui relient les chiffres à des événements et à des contraintes qui se sont réellement produits.

Pièges courants

Traiter la corrélation comme un lien de causalité.
Ignorer les facteurs extérieurs à la plate-forme.

Invitations contextuelles
"Quels sont les facteurs autres que les données qui pourraient expliquer cette situation ? - Qu'est-ce qui a changé dans l'environnement ?

7) Des données à l'histoire

Qu'est-ce que c'est ?
Transformer les résultats en récits et points de décision exploitables.

Pourquoi c'est important
Les dirigeants ont besoin de clarté, pas d'un amas de données.

Comment postuler

Répondez à trois questions : Que s'est-il passé ? Pourquoi ? Quelle est la prochaine étape ?
Présenter des options avec des compromis.
Lier chaque recommandation à la valeur et au risque de l'entreprise.

Ce qui est bon
Un dossier concis avec une recommandation, deux alternatives et les conditions qui modifieraient votre choix.

Pièges courants

Surcharger les diapositives de graphiques.
Oublier d'indiquer clairement la prochaine action à entreprendre.

Note de décision d'une page
Objet - Constatations - Options - Recommandation - Risques - Prochaines étapes

8) Réduire le bruit

Qu'est-ce que c'est ?
Filtrez les distractions. Ne gardez que ce qui pousse à l'action.

Pourquoi c'est important
Trop d'informations ralentissent ou font dérailler les décisions.

Comment postuler

Choisissez 3 à 5 indicateurs qui comptent vraiment pour l'objectif actuel.
Archiver le reste pour référence.
Examinez la liste restreinte chaque mois.

Ce qui est bon
Un tableau de bord réduit qui relie chaque mesure à une décision ou à un propriétaire.

Pièges courants

Des mesures "au cas où".
Confusion entre exhaustivité et utilité.

Test de signal
Si une mesure ne peut pas modifier une décision, elle n'a pas sa place dans le tableau de bord.

Thème 5 - Mener le changement - Ne pas rester à la traîne

9) Gouverner et corriger

Qu'est-ce que c'est ?
Intégrer l'éthique, l'accessibilité, l'équité, la protection de la vie privée et la responsabilité dans le processus.

Pourquoi c'est important
L'IA non contrôlée peut reproduire des préjugés et exclure des personnes. Une bonne gouvernance protège les utilisateurs et l'organisation.

Comment postuler

Effectuer des contrôles d'équité et d'accessibilité.
Invitations à enregistrer, versions et propriété des décisions.
Respecter la minimisation des données et le consentement.
Indiquer comment les problèmes ont été résolus.

Ce qui est bon
Une liste de contrôle satisfaisante avant la signature et une piste d'audit qui montre qui a fait quoi, quand et pourquoi.

Pièges courants

Traiter la gouvernance comme une tâche de dernière minute.
Pas de documentation sur les compromis.

Liste de contrôle pour le démarrage
Protection de la vie privée - Sécurité - Accessibilité - Examen des biais - Explicabilité - Responsabilité humaine

10) Apprendre à la volée

Qu'est-ce que c'est ?
Utilisez l'IA pour accélérer votre boucle d'apprentissage, puis codifiez ce que vous apprenez.

Pourquoi c'est important
L'IA évolue rapidement. Les équipes qui apprennent plus vite s'adaptent plus rapidement.

Comment postuler

Après chaque projet, notez ce qui a fonctionné, ce qui n'a pas fonctionné et les modèles d'incitation qui ont été utiles.
Transformez les améliorations en petits manuels de jeu.
Planifiez une séance mensuelle de "partage des modèles".

Ce qui est bon
Un cahier de jeu vivant composé d'invites, de listes de contrôle et d'exemples qui est mis à jour après chaque cycle.

Pièges courants