À mesure que l’intelligence artificielle progresse, les entreprises redécouvrent l’importance de l’empathie, du jugement, de la créativité et de la relation. Ce retour de « l’humain » pourrait sembler rassurant. Il révèle aussi une étrange manière de considérer ce qui nous distingue encore des machines.
Les rapports consacrés à l’avenir du travail semblent avoir trouvé leur partage des tâches. À l’intelligence artificielle reviennent la vitesse, le calcul, l’analyse des données et l’automatisation. Aux êtres humains resteraient la créativité, l’empathie, l’intuition, le jugement et la capacité à établir des relations.
Le Future of Jobs Report 2025 du Forum économique mondial donne ainsi une place croissante à la pensée créative, à la résilience, à la flexibilité, à l’agilité, au leadership et à l’influence sociale. Selon les employeurs interrogés, 39 % des compétences fondamentales requises sur le marché du travail devraient évoluer d’ici à 2030. Plus la technologie progresse, plus les qualités dites « humaines » sont présentées comme décisives.
L’idée paraît raisonnable. Une machine peut synthétiser un dossier, produire un texte, comparer des milliers de données ou proposer plusieurs scénarios. Elle ne porte pas la responsabilité d’une décision, ne connaît pas la situation d’un client comme une relation vécue et ne répond pas moralement des conséquences de ses recommandations.
Le problème ne tient donc pas à la réhabilitation de ces qualités. Il tient à la manière dont elles sont désormais désignées. L’humain n’est plus seulement celui qui travaille. Il devient la compétence particulière qu’il apporte au travail.
Les compétences qui n’utilisaient pas de machines
L’expression soft skills possède une histoire curieusement adaptée à la situation actuelle. Elle apparaît dans l’armée américaine à la fin des années 1960 et fait l’objet, en décembre 1972, d’une conférence du Continental Army Command consacrée à leur entraînement.
L’institution militaire cherchait alors à distinguer les compétences liées à l’utilisation d’une machine de celles qui concernaient principalement les personnes. Savoir manipuler un équipement relevait des hard skills. Commander des hommes, superviser une équipe, communiquer ou rédiger un rapport entrait dans la catégorie plus incertaine des soft skills.
Une définition élaborée à l’époque les présentait comme des compétences professionnelles impliquant peu ou pas d’interaction avec des machines et dont l’application était relativement générale. L’adjectif soft ne signifiait donc pas nécessairement doux, sensible ou secondaire. Il désignait ce que l’organisation avait plus de difficulté à isoler, à formaliser et à mesurer.
Cinquante ans plus tard, la frontière est devenue moins claire. Les machines écrivent, dessinent, traduisent, programment, conversent et produisent des raisonnements apparemment structurés. Des capacités longtemps considérées comme intellectuelles rejoignent progressivement le domaine technique.
Les soft skills récupèrent alors ce que l’automatisation n’a pas encore entièrement absorbé.
L’humain comme catégorie résiduelle
Le vocabulaire de l’entreprise définit souvent l’humain par soustraction. Est humain ce que la machine ne sait pas faire, ou pas encore suffisamment bien : comprendre une émotion, interpréter une ambiguïté, créer de la confiance, exercer un jugement, prendre soin d’une relation.
Cette définition est fragile. Elle fait dépendre notre conception de l’humain des progrès successifs de la technologie. À chaque nouvelle capacité de l’intelligence artificielle, la frontière se déplace et le territoire réservé aux personnes semble se réduire.
La créativité en fournit un bon exemple. Elle figurait encore récemment parmi les capacités supposées protéger certaines professions de l’automatisation. Les outils génératifs produisent désormais des images, des vidéos, de la musique, des campagnes publicitaires et des textes de qualité variable, mais souvent suffisante pour de nombreux usages professionnels.
On insiste donc davantage sur l’intention, le goût, la sensibilité au contexte ou la capacité à choisir parmi les propositions. Si les machines produisent, les humains sélectionneront. Si elles analysent, ils interpréteront. Si elles recommandent, ils décideront.
Ce déplacement n’est pas nécessairement une défaite. Les métiers ont toujours évolué avec leurs outils. Il montre cependant combien il est imprudent de chercher une essence humaine dans la liste momentanée de ce que les technologies ne savent pas accomplir.
Une humanité évaluable
L’autre difficulté vient de la transformation de ces qualités en compétences professionnelles. L’empathie, l’écoute, le discernement ou la créativité ne sont plus seulement des manières de se comporter avec les autres. Elles deviennent des aptitudes qu’il faudrait identifier, développer et évaluer.
Les entreprises disposent déjà de tests de personnalité, de grilles comportementales et de référentiels permettant de mesurer la collaboration, l’intelligence émotionnelle, l’adaptabilité ou la capacité à inspirer confiance. Les entretiens annuels accueillent désormais des qualités autrefois difficiles à séparer d’une situation, d’une expérience ou d’une relation.
L’empathie est ainsi appréciée comme une aptitude stable, indépendamment de la personne à laquelle elle s’adresse. Le jugement devient une compétence transversale. La curiosité entre dans une matrice. Même l’authenticité peut faire l’objet d’une formation.
La contradiction est assez nette. On célèbre ce qui échappe à la standardisation tout en cherchant immédiatement à le standardiser. On valorise la singularité à condition de pouvoir la traduire dans une grille commune.
L’humain devient alors un ensemble de fonctions supplémentaires : rassurer un client, motiver une équipe, gérer une situation délicate, apporter de la chaleur à une interaction automatisée. Il intervient là où le système technique rencontre encore une résistance sociale ou émotionnelle.
La situation suisse
Cette évolution concerne directement la Suisse. Selon une étude relayée par le portail de la Confédération consacré aux PME, 55 % des petites et moyennes entreprises suisses avaient déjà intégré l’intelligence artificielle dans leurs processus de travail en 2024. Toutes ne disposent cependant pas d’une stratégie globale pour en organiser les usages et les risques.
Les premiers effets sur l’emploi commencent également à être étudiés. Des travaux de l’institut KOF de l’ETH Zurich ont relevé une hausse significative du chômage dans les professions suisses fortement exposées aux grands modèles de langage. L’impact ne se limite donc plus aux anticipations sur les métiers de demain.
Dans une économie où les services financiers, le conseil, l’administration, l’industrie de précision et les activités scientifiques occupent une place importante, l’IA touche précisément des professions fondées sur le traitement de l’information. Elle ne remplace pas nécessairement les postes dans leur totalité, mais redistribue rapidement les tâches qui les composent.
La réponse consiste souvent à encourager la formation technique tout en renforçant les compétences relationnelles. Les collaborateurs doivent apprendre à travailler avec l’IA, à vérifier ses résultats, à formuler les bonnes demandes et à conserver suffisamment de recul pour détecter ses erreurs.
Cette dernière mission est essentielle. Elle suppose toutefois que les organisations la rendent réellement possible. On ne peut pas demander aux salariés d’exercer leur jugement si les gains de productivité imposés réduisent le temps disponible pour contrôler les réponses. On ne peut pas proclamer l’importance de la relation tout en automatisant chaque échange qui ne produit pas immédiatement de valeur mesurable.
Les compétences humaines ne compensent pas à elles seules les choix d’organisation.
Ce que la machine ne peut pas assumer
L’opposition entre intelligence artificielle et qualités humaines repose d’ailleurs parfois sur une représentation trop simple des deux. Une IA peut formuler un message empathique sans éprouver d’empathie. Elle peut produire une réponse créative sans entretenir de rapport personnel avec ce qu’elle crée. Elle peut simuler l’hésitation, la prudence ou la sollicitude avec une efficacité suffisante pour convaincre son interlocuteur.
La différence ne réside donc pas toujours dans le comportement observable. Elle se situe aussi dans la responsabilité.
Une machine ne répond pas de ce qu’elle affirme. Elle ne supporte pas les conséquences de son conseil, ne se sent pas engagée par une promesse et n’appartient pas à la communauté dans laquelle sa décision produit des effets. Sa réponse peut être appropriée, mais elle n’en est pas responsable.
Le jugement humain ne consiste pas seulement à traiter des informations moins rapidement qu’un algorithme. Il engage quelqu’un. Décider, c’est aussi accepter de devoir expliquer pourquoi une autre décision n’a pas été prise.
Cette dimension se prête mal au langage des compétences. Elle ne relève pas uniquement d’une capacité individuelle, mais d’un statut, d’une relation et d’une obligation envers les autres. Elle dépend également des institutions qui attribuent la responsabilité et permettent de l’exercer.
Davantage qu’un complément
L’intelligence artificielle ne nous oblige donc pas seulement à identifier les qualités que les machines ne possèdent pas. Elle nous invite à préciser ce que nous refusons de leur déléguer.
La distinction est importante. Dans le premier cas, l’humain occupe provisoirement les espaces laissés vacants par la technologie. Dans le second, certaines décisions demeurent humaines parce que nous estimons qu’elles doivent pouvoir être discutées, contestées et imputées à quelqu’un.
L’empathie, la créativité ou l’attention ne perdent rien à être reconnues dans le monde professionnel. Elles se trouvent pourtant appauvries lorsqu’elles ne sont considérées que comme les compléments utiles d’un système automatisé.
À force de demander ce que l’humain peut encore apporter à l’intelligence artificielle, l’entreprise risque d’inverser la question. Les personnes ne sont pas une fonctionnalité ajoutée à la machine. Et l’humanité n’est pas une soft skill.
