Cette hypothèse a structuré les pratiques managériales bien au-delà de la formation. Elle a été commode. Elle s’est révélée fausse. Les données européennes les plus récentes le confirment sans ambiguïté. Et l’arrivée massive de l’IA générative menace de reproduire cette erreur, à une échelle plus rapide et avec des effets plus lourds encore.

Le numérique n’a jamais été acquis, seulement supposé

Le malentendu est profond. Le numérique a longtemps été perçu comme un environnement naturel, pas comme un ensemble de compétences à construire. La généralisation des interfaces intuitives, des usages mobiles et des plateformes grand public a entretenu l’idée d’une maîtrise spontanée. Or utiliser n’est pas structurer ; cliquer n’est pas produire et automatiser n’est pas comprendre. Pendant que les usages personnels se développaient, les compétences productives ont été présumées acquises. Tableurs, documents partagés, gestion de versions, logique de données, collaboration outillée : tout cela a cessé d’être interrogé. Le travail numérique s’est imposé sans que ses fondations soient explicitement posées. Ce n’est pas un défaut d’apprentissage, mais une erreur de lecture. Le numérique a été confondu avec son apparence de simplicité.

Les chiffres européens brisent l’illusion

Le Plan d’action européen pour l’éducation numérique met fin à cette confusion. Selon ses travaux les plus récents, jusqu’à 43 % des jeunes Européens ne disposent que de compétences numériques limitées. Pas marginales, pas résiduelles : structurellement insuffisantes. L’Union européenne s’est fixé un objectif clair, ramener ce taux sous les 15 % d’ici 2030, tant l’écart entre exposition et maîtrise est désormais documenté. Ces données reposent sur des évaluations alignées sur le cadre DigComp, qui mesure des compétences concrètes : traitement de l’information, communication numérique, création de contenu, sécurité, résolution de problèmes. Autrement dit, ce qui conditionne la capacité réelle à travailler dans un environnement professionnel. Le constat est sans appel : la familiarité numérique ne produit pas mécaniquement de la compétence opérationnelle. Ce que beaucoup d’entreprises pensaient acquis ne l’a jamais été. Prière de ne pas croire que les jeunes Européens déjà engagés dans la vie professionnelle sont, quant à eux, exempts de ces manques… au contraire, et le constat s'aggrave dans des dispositifs numériques qui, loin d'être des outils de productivité ou de confort individuel, sont largement utilisés en mode collaboratif (la collaboration : une autre compétence à renforcer). 

Avec l’IA générative, le même raisonnement devient explosif

L’IA générative réactive aujourd’hui exactement le même biais, en version accélérée. Parce qu’un outil conversationnel donne des réponses immédiates, parce qu’il “parle” naturellement, parce qu’il semble se laisser utiliser sans apprentissage, l’idée s’installe que les nouvelles générations, ni du reste celles qui les précèdent, n’auraient pas besoin de formation spécifique. Raisonnement dangereux reposant sur la même confusion que celle qui a accompagné la bureautique : la facilité d’usage masquerait la complexité réelle. Or utiliser une IA générative sans comprendre les données qu’elle mobilise, les biais qu’elle amplifie, les limites de ses réponses ou les conditions de sa fiabilité, produit de la dépendance, non de la performance. Les dommages sont déjà identifiables, dont e-learning Letter se fait régulièrement l'écho : décisions prises sur des contenus non vérifiés, standardisation appauvrissante, perte de capacité critique, automatisation d’erreurs à grande échelle. Là où les fondamentaux numériques sont fragiles, l’IA ne compense rien ; elle amplifie. Ce qui relevait hier de maladresses bureautiques devient aujourd’hui un risque opérationnel, réputationnel et parfois juridique.

La facilité perçue n’a jamais été un critère de compétence

Croire que l'on n’auraient pas besoin de formation parce que l’IA semble intuitive, c’est répéter, en plus grave, l’erreur commise avec la bureautique. À l’époque, les conséquences ont été diffuses, qui se chiffre en perte de temps, en inefficacité, en bricolage permanent. Avec l’IA, bien que plus difficiles à détecter, les effets sont rapides et massifs. La question n’est pas de savoir si les jeunes sauront utiliser l’IA, ils le feront. Mais sera-ce avec discernement, méthode et responsabilité ? Sans socle numérique solide, sans culture de la donnée, sans capacité à structurer et à vérifier, l’IA est un trompe-l’œil de compétence, donnant l’illusion de savoir-faire là où il manque les bases. Les entreprises qui s’apprêtent à répéter ce raisonnement ne prennent pas un retard technologique ; elles s’exposent à une fragilisation durable de leur capacité de travail.

Par la rédaction d'e-learning Letter

Pour en savoir plus : Measuring student digital skills and setting competence targets – European Digital Education Action Plan