Depuis l'essor rapide de l'IA générative, le jugement fait un retour remarquable dans le discours managérial et professionnel. On entend fréquemment que si l'IA peut traiter les données, les humains doivent conserver la responsabilité du jugement.
Cette distinction semble rassurante.
Mais qu'entendons-nous exactement par jugement ? Et accordons-nous suffisamment d'attention aux formes de jugement qui comptent le plus dans un monde de plus en plus médiatisé par l'IA ?
Tous les jugements ne se valent pas
Une revue exhaustive publiée dans l'Academy of Management Annals en 2024 par Tsoukas et ses collègues, couvrant 474 études, identifie trois perspectives distinctes sur le jugement.
La première, la variance, aborde le jugement comme une évaluation de questions par rapport à des points de référence. Elle examine comment les jugements diffèrent et quels facteurs façonnent ces différences.
La deuxième, la prédiction, se concentre sur l'anticipation des résultats. Ici, la préoccupation centrale est d'améliorer la précision, notamment en identifiant les biais et en utilisant des modèles pour faire des prédictions plus fiables.
La troisième, la sagesse pratique (ou phronesis), concerne notre capacité à naviguer dans des situations complexes, ambiguës et souvent uniques, où les règles générales et les procédures prédéfinies n'offrent qu'une orientation limitée. Elle implique non seulement des connaissances et de l'expérience, mais aussi des valeurs, du caractère et une sensibilité au contexte.
Ces perspectives ne sont pas nécessairement mutuellement exclusives.
Pourtant, cette étude suggère que l'attention des chercheurs s'est principalement concentrée sur les deux premières.
C'est particulièrement significatif à l'ère de l'IA, car ce sont précisément les formes de jugement que les systèmes informatiques sont les mieux équipés pour modéliser, soutenir et, de plus en plus, automatiser.
La troisième perspective, la sagesse pratique, est à la fois plus insaisissable et, à mon sens, plus fondamentalement humaine.
Le risque de négliger la sagesse pratique
Dans notre empressement à numériser la prise de décision, nous pourrions bien négliger précisément la forme de jugement qui mérite la plus grande attention.
La sagesse pratique ne peut pas être simplement réduite au traitement de l'information, à l'application de règles ou à l'optimisation des prédictions. Elle implique de discerner ce qui compte dans une situation donnée, de reconnaître les tensions entre des biens concurrents et de décider de la manière d'agir lorsqu'aucune formule ne peut trancher la question.
Cela soulève une question qui reçoit étonnamment peu d'attention dans les discussions actuelles sur l'IA :
💡Comment cultivons-nous la sagesse pratique dans des organisations de plus en plus façonnées par des systèmes algorithmiques ?
La question est trop complexe pour admettre une réponse simple. Néanmoins, plusieurs pistes qui se renforcent mutuellement semblent particulièrement importantes.
Premièrement, favoriser la réflexivité critique. Cela signifie développer la capacité de remettre en question les postulats, d'examiner des dilemmes complexes et de résister à la tentation d'adopter des réponses toutes faites. Une telle réflexivité devient d'autant plus importante lorsque les systèmes d'IA fournissent des réponses en apparence cohérentes avec une assurance absolue.
Deuxièmement, préserver l'immersion expérientielle et l'apprentissage par l'exemplarité. La sagesse pratique ne s'acquiert pas uniquement par un enseignement abstrait. Elle se développe également par l'expérience, l'observation, la participation et l'exposition au jugement de praticiens plus expérimentés. Maintenir ces conditions pourrait devenir de plus en plus difficile à mesure que l'IA transforme les activités professionnelles, les structures organisationnelles et les opportunités d'apprentissage.
Troisièmement, rester ancré dans la réalité du terrain. Cela nécessite de protéger l'autonomie et le pouvoir d'agir des personnes qui possèdent un savoir-faire situé, fondé sur l'expérience. Cela implique également de résister à la tentation managériale persistante de substituer des métriques rigides et un contrôle centralisé à la compréhension contextuelle, une tentation que l'IA pourrait considérablement amplifier en rendant techniquement réalisables les vieux fantasmes bureaucratiques d'hypercontrôle à distance.
Ce ne sont pas des préoccupations marginales. Elles touchent au cœur de la manière dont les organisations développent, maintiennent ou affaiblissent leur capacité à exercer un jugement éclairé.
Au-delà de la rhétorique du jugement humain
Malgré la rhétorique désormais omniprésente sur l'importance du jugement humain, je constate relativement peu d'efforts coordonnés pour cultiver ces capacités.
Au lieu de cela, je rencontre de plus en plus de déclarations péremptoires affirmant que les consultants, les managers de terrain, les juristes, les médecins et d'autres professionnels auraient déjà dû être remplacés par l'IA.
La rapidité avec laquelle certains commentateurs passent de démonstrations techniques impressionnantes à des conclusions radicales sur l'inutilité de l'humain est pour le moins décourageante.
Rien de tout cela n'implique de rejeter l'IA.
Au contraire, j'utilise ces outils remarquables tous les jours, et je reconnais volontiers que nous devrons apprendre à coexister avec eux. Lorsqu'elle est convenablement guidée, l'IA peut même contribuer au développement et à l'exercice de la sagesse pratique, par exemple en nous aidant à envisager une situation sous de multiples angles, à remettre en cause nos interprétations initiales ou à explorer des pistes d'action alternatives.
Mais soutenir le jugement et le remplacer sont deux ambitions très différentes.
Le jugement comme pratique humaine
Réduire entièrement le jugement fondé sur la sagesse à l'IA serait, selon moi, une grave erreur.
La sagesse pratique mérite d'être cultivée pour elle-même, et pas seulement préservée comme une compétence humaine résiduelle en attendant que les machines deviennent suffisamment performantes.
Elle est enracinée dans une forme de vie particulière, où les questions de vérité, de bien et de mal, de responsabilité et de ce que signifie bien vivre ne sont pas de simples problèmes à traiter. Ce sont des préoccupations existentielles dans lesquelles nous sommes personnellement impliqués.
Les systèmes d'IA peuvent nous aider à raisonner sur ces questions. Mais ils ne les rencontrent pas spontanément comme des enjeux propres à leur propre existence.
Cette distinction mérite d'être préservée, même si les frontières technologiques de ce que l'IA peut accomplir continuent d'évoluer.
Bien sûr, une fois que les machines nous auront tous remplacés et que la vision d'Elon Musk d'un revenu universel nous aura libérés d'abord de nos devoirs cognitifs, puis de nos responsabilités éthiques, peut-être cesserons-nous complètement de nous soucier de ces questions.
Après tout, nous aurons des choses plus importantes à faire sur TikTok.
À en juger (!) par mon fil LinkedIn, bon nombre de personnes semblent déjà en bonne voie vers ce futur glorieux.
✍️ Sébastien Dias
Références :
i/ La revue citée dans ce post :
Tsoukas, H., Hadjimichael, D., Nair, A. K., Pyrko, I., & Woolley, S. (2024). Judgment in business and management research: Shedding new light on a familiar concept. Academy of Management Annals, 18(2), 626–669.
ii/ Quelques autres lectures avisées (!) sur le jugement et la sagesse pratique, pour commencer :
Alvesson, M., & Nørmark, D. (2026). Return to judgement: The case for post-infantilized management. Bristol University Press.
Kristjánsson, K., Fowers, B., Darnell, C., & Pollard, D. (2021). Phronesis (practical wisdom) as a type of contextual integrative thinking. Review of General Psychology, 25(3), 239–257.
Nonaka, I., Chia, R., Holt, R., & Peltokorpi, V. (2014). Wisdom, management and organization. Management Learning, 45(4), 365-376.
Shotter, J., & Tsoukas, H. (2014). Performing phronesis: On the way to engaged judgment. Management Learning, 45(4), 377–396.
Ancien médecin, associé principal chez McKinsey et cadre supérieur du secteur de la santé.
Conseiller auprès des PDG, des conseils d'administration et des investisseurs pour les décisions à enjeux stratégiques, le leadership, la transformation et l'exécution complexe, j'allie analyse rigoureuse, jugement indépendant et soutien pragmatique.
