Comprendre, évaluer, et appliquer à l’ère de l’intelligence artificielle
Dans le monde du travail d’aujourd’hui, nous parlons souvent de « compétences » lorsqu’il s’agit d’évaluer la capacité d’un collaborateur à occuper un poste, à remplir une mission ou à évoluer dans une organisation. Mais ce terme masque parfois une confusion fondamentale : celle entre aptitudes et compétences. Or, distinguer ces deux notions est essentiel, notamment quand on commence à parler d’intelligence artificielle et d’agents comme Copilot, capables de reproduire certaines de nos « compétences », sans nécessairement posséder nos « aptitudes ».
Aptitudes : le potentiel brut
Les aptitudes représentent les capacités naturelles ou acquises qu’une personne possède. Elles reflètent un potentiel : logique, mémoire, raisonnement, communication, créativité, empathie, sens de l’observation, coordination motrice… Ces éléments sont souvent indépendants d’un métier spécifique. Ce sont les fondations sur lesquelles les compétences pourront se construire.
Exemples :
- Avoir une grande capacité d’analyse logique.
- Être à l’aise pour parler en public.
- Démontrer une bonne capacité d’écoute ou de concentration.
Compétences : l’application contextualisée
Les compétences, elles, correspondent à la mise en œuvre concrète de ces aptitudes dans un contexte professionnel donné. Elles s’acquièrent par la formation, l’expérience ou la pratique. Une compétence mobilise des aptitudes, mais les inscrit dans un cadre spécifique.
Exemples :
- Maîtriser Power BI pour produire un rapport automatisé.
- Conduire un entretien de recrutement.
- Animer une réunion d’équipe en mode hybride.
Comment les mesurer objectivement ?
Évaluer les aptitudes :
- Tests psychométriques : raisonnement logique, verbal, numérique, mémoire de travail.
- Mises en situation standardisées : jeux de rôle, casse-têtes logiques.
- Entretiens comportementaux : pour explorer les réactions spontanées dans des contextes nouveaux.
Évaluer les compétences :
- Grilles d’observation lors de tâches précises.
- Analyse de livrables et de résultats (qualité, délais, pertinence).
- Évaluation par les pairs ou les superviseurs selon des critères préétablis.
- Autoévaluation croisée avec coaching ou mentorat.
Un bon système RH intégrera ces deux dimensions pour cartographier efficacement les profils : potentiel et réalisation, pour aujourd’hui et pour demain. Mais on voit ici qu’évaluer ces aptitudes et évaluer ces compétences sont des éléments essentiels pour garantir le fonctionnement d’une entreprise. En particulier dans un univers du travail ou le turnover est élevé et augmente régulièrement. C’est très stratégique particulièrement lorsqu’il s’agit d’anticiper sur l’évolution des métiers pouvant devenir des différentiateurs importants dans le développement d’une entreprise.
L’intelligence artificielle : un miroir conceptuel
À l’ère de l’IA, cette distinction devient d’autant plus fascinante. Prenons Copilot, l’assistant intelligent intégré à Microsoft 365. Peut-on dire qu’il a des aptitudes ? Des compétences ? La réponse est nuancée, et permet justement de mieux cerner nos propres logiques humaines.
Les Aptitudes de Copilot : un moteur puissant
Les aptitudes de Copilot sont ses capacités génériques : comprendre le langage naturel, analyser un texte, générer du contenu, résumer des données, interagir dans un chat. Ce sont des briques fondamentales offertes par des modèles d’IA (comme GPT chez OpenAI) qui, à l’instar de nos aptitudes cognitives, ne sont pas liées à un métier.
Les Compétences de Copilot : définies par les agents
Pour rendre ces aptitudes utiles, on définit des agents ou des scénarios métier. Un agent Copilot dans Copilot Studio ou Power Platform n’invente pas ses compétences : on les lui déclare en définissant des objectifs précis, des sources de données, des logiques de conversation, des règles de sécurité, etc.
Exemples :
- Agent Copilot RH : répondre aux questions sur la politique de télétravail.
- Agent Copilot Finance : générer un rapport mensuel des dépenses.
- Agent Copilot Projets : synthétiser les réunions d’équipe et proposer un plan d’action.
Comparaison humaine / IA :
| Dimension | Humain | Copilot / IA |
|---|---|---|
| Aptitudes | Innées ou acquises, parfois transférables | Capacités du modèle de langage (LLM) |
| Compétences | Développement professionnel contextualisé | Scénarios configurés dans un agent |
| Apprentissage | Éducation, mentorat, pratique | Fine-tuning, prompt engineering, réglage d’agent |
| Évaluation | Tests, missions, livrables, feedback | KPI métier, logs d’usage, taux de résolution |
Conclusion : penser en potentiel et en contexte
Dans un monde qui valorise toujours plus la performance, il est tentant de ne juger les gens que sur ce qu’ils savent faire aujourd’hui. Mais cela revient à ignorer leur capacité d’apprendre, de se transformer, de s’adapter. Or, les aptitudes sont souvent les marqueurs les plus durables d’un bon recrutement et d’un bon plan de développement.
L’IA, de son côté, nous rappelle que sans scénario, sans intention, ses aptitudes ne servent à rien. Ce parallèle souligne une vérité universelle : c’est la combinaison du potentiel et du contexte qui révèle la valeur. Il est temps de considérer nos collaborateurs, et nos IA, avec la même finesse.
