Un dirigeant expose à une intelligence artificielle une difficulté qu’il rencontre avec son équipe.

Il décrit la situation, précise ce qu’il a tenté, évoque ses hésitations. L’IA lui pose des questions, rapproche différents éléments de son récit et avance une interprétation. À un moment, il se dit : « Elle a compris. »L’expérience est devenue presque banale.

Pour un coach professionnel ou un DRH, ce sentiment mérite que l’on s’y arrête. Comprendre une personne est au cœur du coaching et, plus largement, des métiers de l’accompagnement et de la relation.

Nous disons d’une personne qu’elle nous comprend lorsque, dans son interaction avec nous, ses paroles, ses gestes nous donnent le sentiment de leur justesse. Nous n’avons pourtant jamais directement accès à ce qui se passe en elle. Nous reconnaissons sa compréhension à ce qu’elle en manifeste dans l’échange.

Mais que se produit-il dans l’élaboration de notre pensée lorsque certaines de ces manifestations sont réalisées par une machine ? Est-on certain que la machine n’y laisse pas son empreinte ? Ses apports nous semblent justes. Ses questions peuvent déplacer notre regard. Nous éprouvons ainsi le sentiment d’être compris. Mais le sentiment suffit-il pour autant à dire que la machine nous comprend ? 

 Une longue histoire

Il a fallu une longue histoire pour qu’une machine puisse produire une telle impression. Au cours des siècles précédents, des opérations associées à la pensée ont progressivement été formalisées et rendues calculables comme nous le verrons dans de prochains articles.

Les grands modèles de langage (LLM) sur lesquels reposent les principales formes actuelles d’IA générative ont franchi une nouvelle étape. En apprenant les régularités présentes dans d’immenses ensembles de textes, ils construisent des représentations qui leur permettent de tenir compte du contexte, de rapprocher des éléments éloignés et de produire une réponse adaptée à ce qui vient d’être dit.

C’est ce qui rend possible cette conversation dans laquelle la machine semble suivre notre raisonnement, saisir une hésitation, trouver les mots qui nous manquaient. L’histoire technique permet de comprendre comment ces manifestations sont devenues possibles. Elle laisse entière la question de ce qu’elles signifient.

Coaching et IA : quelle valeur pour l’accompagnement humain ?

Écouter, questionner, reformuler, établir des liens, proposer des hypothèses : pour une part, ce que nous associons au travail du coach peut être produit par une intelligence artificielle. Aussi, que devient la relation d’accompagnement lorsque les manifestations auxquelles nous reconnaissions que nous étions compris sont produites par une machine ?

Et ne devient-il pas fragile de définir la valeur du coaching par une liste de capacités que la machine ne posséderait pas ? À mesure que ses performances progressent, cette frontière recule.

C’est l’enquête que je vous propose de poursuivre dans les prochains articles : partir de ce que l’intelligence artificielle sait déjà faire, et repérer, à partir de là, ce qu’elle nous oblige à réinterroger dans notre manière de comprendre, de juger et d’accompagner.

Michel Bré