Huit milliards pour ne plus choisir son IA

Le 19 août, Stripe a annoncé l’acquisition d’OpenRouter. La plateforme donne accès, par une interface commune, à plus de 400 modèles proposés par plus de 80 fournisseurs et permet d’orienter une requête vers différents modèles selon les besoins. Elle revendique plus de 10 millions d’utilisateurs professionnels et développeurs et plus de 10 000 milliards de tokens traités quotidiennement. Le montant de l’opération n’a pas été communiqué par Stripe, mais la presse l’évalue à plus de 8 milliards de dollars. Voilà qui donne une dimension très concrète à cette exigence de sobriété : utiliser l’IA ne consiste déjà plus à ouvrir systématiquement le même modèle pour tout lui demander. Il s’agit de mobiliser la bonne puissance pour la bonne tâche. Sauf qu’un autre mouvement commence simultanément : cette décision peut elle-même être confiée à un routeur. Pour un responsable formation qui prépare aujourd’hui son programme d’acculturation à l’IA, la question est loin d’être théorique. Faut-il encore consacrer des heures à apprendre aux collaborateurs les différences entre ChatGPT, Claude, Gemini et leurs multiples modèles ? Combien de temps cette connaissance restera-t-elle utile si l’environnement de travail choisit bientôt le modèle à leur place ? Le risque serait de construire des formations autour d’une compétence technique dont la durée de vie pourrait être particulièrement courte.

Former à l’IA ou former à la tâche ?

Le déplacement est déjà perceptible dans les demandes adressées aux départements formation. Les premiers programmes d’acculturation expliquaient ce qu’était l’IA générative, comment rédiger un prompt, quelles précautions prendre. Puis sont arrivées les formations par métier : l’IA pour les commerciaux, les RH, les managers, les juristes. Le routage pousse cette logique un cran plus loin. Un collaborateur qui doit résumer cinquante pages, préparer une proposition commerciale ou analyser des réponses à un appel d’offres n’a pas nécessairement besoin de connaître le nom du modèle qui travaillera pour lui. Il doit en revanche savoir qualifier ce qu’il attend : une première ébauche ou un résultat très fiable, une réponse immédiate ou une analyse approfondie, un traitement de données banales ou confidentielles. Ce changement peut conduire le service formation à revoir des décisions très pratiques : faut-il encore acheter une formation « maîtriser tel modèle » ? Un module consacré aux nouveautés d’un outil mérite-t-il trois heures lorsque son interface et ses fonctions auront changé dans six mois ? Ne vaut-il pas mieux partir des tâches réelles, observer comment les collaborateurs les délèguent à l’IA et travailler sur la qualité de cette délégation ? Pour les organismes de formation, la question est tout aussi pressante. Un catalogue bâti autour des outils risque de vieillir au rythme des versions ; une offre construite autour des situations de travail a davantage de chances de résister.

Le routeur choisira le modèle, pas l’enjeu

Imaginons maintenant que le routage se banalise. Le collaborateur demande une synthèse ; le système sélectionne automatiquement un modèle rapide et peu coûteux. Il sollicite ensuite une analyse plus complexe ; un autre modèle prend la main. L’utilisateur ne voit presque plus ce qui se passe derrière l’interface. Cela ne supprime pas son besoin de compétence, car aucune infrastructure ne peut décider seule de l’importance réelle de ce qu’on lui confie. Une note interne sans conséquence, une réponse à un client stratégique et l’analyse d’un dossier susceptible d’engager juridiquement l’entreprise ne méritent pas le même degré de confiance ni les mêmes vérifications. C’est ici que les rôles doivent être distribués. L’IT peut sélectionner et sécuriser les modèles autorisés. Les métiers savent quelles erreurs sont acceptables et lesquelles ne le sont pas. Les professionnels de formation ont, eux, un autre travail : transformer ces exigences en comportements acquis. Savoir quand vérifier une réponse, quand demander une seconde analyse, quand revenir aux sources, quand ne pas transmettre une donnée, quand interrompre la délégation à l’IA. Ce sont des situations très concrètes que l’on peut intégrer dans une formation, un exercice ou une mise en situation. Et elles survivront probablement beaucoup mieux que la démonstration détaillée du dernier menu apparu dans ChatGPT.

Le responsable formation récupère le plus difficile

La bonne nouvelle est peut-être là. À mesure que les outils prennent en charge les opérations techniques, le département formation peut se dégager d’une course qu’il est presque condamné à perdre : celle qui consiste à enseigner chaque nouveauté avant l’arrivée de la suivante. Sa valeur se déplace vers une matière plus difficile à automatiser. Comment un commercial sait-il qu’une proposition produite avec l’IA est suffisamment bonne pour partir chez le client ? Comment un manager distingue-t-il une synthèse convaincante d’une synthèse fiable ? Jusqu’où un concepteur pédagogique peut-il déléguer la production d’un contenu avant que son expertise ne soit nécessaire ? Le responsable formation n’a pas à répondre seul à ces questions ; il peut en revanche organiser avec les métiers les situations qui permettront aux collaborateurs d’apprendre à y répondre. Cela change aussi la conversation avec les fournisseurs. Au lieu de demander « avez-vous une formation sur le dernier modèle ? », l’entreprise peut demander : « comment allez-vous entraîner nos collaborateurs à décider ce qu’ils peuvent déléguer, ce qu’ils doivent contrôler et ce qu’ils doivent continuer à faire eux-mêmes ? » Le routage pourra choisir l’IA la plus appropriée en quelques millisecondes. Il restera aux humains à savoir ce qu’ils sont prêts à lui confier. Pour la fonction formation, ce n’est pas une compétence résiduelle : c’est peut-être précisément celle sur laquelle elle sera attendue.

À lire aussi : La nouvelle sobriété qui pourrait s’imposer aux services formation, une tribune d’Aude Dellacherie.

Michel Diaz