par Stéphane Dans une tribune, David Kalfon, Président de Sanso Longchamp AM, propose une lecture alternative du débat sur l’intelligence artificielle en entreprise : au-delà de la peur du remplacement ou de l’enthousiasme excessif, le véritable enjeu serait celui de l’augmentation par l’IA, et du discernement nécessaire pour l’exploiter correctement.
Deux réactions opposées, également réductrices
« Depuis l’arrivée massive de l’IA générative dans les entreprises, le débat se résume trop souvent à deux réactions opposées », écrit David Kalfon. « La première est la peur. Celle du remplacement, de la disparition de certains métiers, de décisions confiées à des machines devenues plus intelligentes que leurs créateurs. La seconde est l’enthousiasme parfois excessif. Celui qui consiste à croire que l’IA serait capable de tout faire, toute seule. Ces deux lectures me semblent également réductrices. »
Pour lui, comme toute révolution technologique, l’intelligence artificielle est à la fois déstabilisante — parce qu’elle remet en question des habitudes profondément ancrées — et passionnante, parce qu’elle oblige à repenser la manière de travailler. « Mon expérience m’a surtout appris une chose : l’IA ne remplace pas mécaniquement les professionnels ; elle transforme leur rôle et peut considérablement augmenter leur efficacité. Et cette nuance change tout. »
D’un problème de recherche d’information à un problème de tri
David Kalfon observe une inversion du défi professionnel : « Pendant des décennies, notre métier consistait principalement à rechercher l’information. Aujourd’hui, le problème est exactement inverse. Nous sommes noyés sous une quantité phénoménale de données, d’analyses, d’études, de commentaires, de publications, d’opinions et de contenus produits à une vitesse inédite. Le défi n’est plus seulement de trouver une information, mais d’identifier la bonne, de la hiérarchiser, de la vérifier, de la confronter et de la contextualiser. » L’IA accélère cette étape, mais « elle ne remplace pas notre capacité de jugement. Car toute la valeur reste dans ce qui se passe après. »
Utiliser l’IA correctement, « un métier en soi »
La tribune souligne que travailler avec l’IA au quotidien demande un apprentissage : « Nous passons du temps à améliorer nos prompts. À reformuler nos questions. À préciser le contexte. À demander des sources. À pousser l’IA dans ses retranchements. Nous cherchons même à obtenir une réponse qu’elle formule encore trop rarement : « Je ne sais pas. » » Selon David Kalfon, contrairement à un expert humain, l’IA « éprouve une difficulté naturelle à reconnaître ses limites » et préfère souvent produire une réponse, même lorsque le niveau de certitude est insuffisant — d’où l’importance de la qualité des questions posées.
Le discernement, « compétence centrale »
« L’intelligence artificielle ne supprime donc pas le travail. Elle le déplace », résume David Kalfon. « Hier, nous passions du temps à rédiger. Aujourd’hui, nous passons davantage de temps à relire. À challenger. À vérifier. À nous demander : est-ce exact ? Est-ce pertinent ? Est-ce réellement ce que je souhaite dire ? Le discernement devient la compétence centrale. Être augmenté par l’IA ne signifie pas déléguer son jugement. Cela signifie au contraire accepter une responsabilité nouvelle : questionner, vérifier et arbitrer plus vite, mais jamais moins rigoureusement. »
Une exigence renforcée dans la gestion d’actifs
Président d’une société de gestion, David Kalfon relie cette réflexion à son secteur : « L’IA apprend à partir du passé. Elle identifie des régularités. Elle repère des comportements récurrents. Elle extrapole. Mais les marchés financiers ne sont pas une simple répétition du passé. Les ruptures de régime existent. Les crises bouleversent les certitudes. L’inflation revient après plusieurs décennies d’absence. Les tensions géopolitiques redessinent les équilibres économiques. Les politiques monétaires changent brutalement de direction. Or c’est précisément lorsque le passé cesse d’être un bon guide que le jugement humain reprend toute son importance. Aucun modèle, aussi sophistiqué soit-il, ne peut garantir qu’il saura reconnaître immédiatement un changement de paradigme. »
Il ajoute que sa société « refuse toute dépendance technologique » face à des modèles qui « évoluent à une vitesse exceptionnelle », en utilisant différents outils d’IA selon les besoins, « toujours dans un environnement sécurisé et avec un cadre d’usage clairement défini ». « L’enjeu n’est pas d’être fidèle à une intelligence artificielle. L’enjeu est de rester agile. »
Le vrai risque : ne pas apprendre à travailler avec l’IA
David Kalfon conclut sur un avertissement adressé aux entreprises réticentes : « À mes yeux, le véritable risque n’est donc pas que l’intelligence artificielle remplace les professionnels. Le véritable risque est de ne pas apprendre à travailler avec elle. Les entreprises qui refuseront cette transformation prendront rapidement un retard opérationnel. Elles analyseront moins vite. Décideront plus lentement. Mobiliseront davantage de ressources pour produire les mêmes résultats. » Sa formule de synthèse : « Une intelligence artificielle bien utilisée est un formidable accélérateur. Une intelligence artificielle mal utilisée peut devenir une formidable machine à produire des erreurs avec une efficacité redoutable. »
« La technologie continuera de progresser. Le discernement, lui, restera profondément humain. Et c’est probablement cette complémentarité qui constitue la véritable révolution », conclut-il.
