Presque chaque semaine, un nouveau plan est présenté pour préparer les gens à une économie façonnée par l’intelligence artificielle. La Maison Blanche a appelé à un effort national pour étendre l’éducation en IA. En février, le Département du Travail a publié un Cadre d’alphabétisation IA déclarant que « chaque travailleur aura besoin de compétences de base en alphabétisation IA pour réussir, quel que soit l’industrie ou la profession. » Les employeurs interrogés par le Forum économique mondial désignent la pensée analytique comme la compétence principale qu’ils désirent le plus, et dont l’importance ne fera que croître d’ici 2030.
Rien de tout cela n’est faux. Mais la plupart de ces plans partagent une hypothèse implicite : que la base est déjà en place, et que le travail actuel est de construire par-dessus. Un nouveau résumé du Centre ETS pour la recherche politique, Same Keys, New Doors : Compétences fondamentales et exigences d’un monde en mutation par Anita Sands et Cheryl Lavigne, teste cette hypothèse avec trois décennies de données. Pour une part croissante d’Américains, les systèmes d’éducation et de main-d’œuvre existants n’ont ni fourni ni maintenu cette base.
Ce que montrent les données
Le mémoire s’appuie sur deux des meilleures mesures à long terme dont nous disposons : l’Enquête de l’OCDE sur les compétences des adultes (PIAAC), qui évalue les adultes âgés de 16 à 65 ans, et l’Évaluation nationale du progrès scolaire (NAEP), qui évalue les élèves à la fin du lycée. Lues ensemble, elles racontent une histoire que les gros titres sur le déclin passent souvent à côté.
Chez les adultes, la part de niveau de compétence au moins ou en dessous du niveau de compétence est passée de 19 % en 1994 à 28 % en 2023. Par ailleurs, la part au niveau 3 ou au-dessus, seuil que l’OCDE considère comme nécessaire pour une pleine participation dans une économie riche en information, est passée de 54 % à 44 %. Entre les cycles PIAAC de 2013 et 2023 seulement, l’alphabétisation au 10e percentile a chuté de 36 points, tandis que le sommet de la distribution a à peine bougé.
Chez les élèves, la même divergence se manifeste avant le début de l’âge adulte. La part des élèves de terminale en dessous du NAEP Basic est passée de 27 % en 2005 à 32 % en 2024. Les scores au 10e percentile ont chuté de 11 points ; les scores au 90e sont restés inchangés. Le déclin au bas du score était en cours bien avant la pandémie.
Sands et Lavigne appellent cela des compétences de divergence de schéma.
Pourquoi cela compte pour la conversation sur l’IA
C’est ici que le brief rencontre la tendance que j’ai décrite au début. Le nouveau cycle du PIAAC a ajouté une mesure de résolution adaptative de problèmes, que l’OCDE décrit comme la capacité à atteindre un objectif lorsque les conditions changent et que la première approche échoue. C’est ce qui se rapproche le plus de la « pensée analytique » que les employeurs prétendent vouloir.
Le résumé montre à quel point cette compétence est étroitement liée à la littératie. Parmi les adultes américains lisent au niveau 2, juste en dessous du seuil clé, 9 % atteignent les niveaux les plus élevés de résolution de problèmes adaptatives. Au niveau 3, 56 % y parviennent. Aux niveaux 4 et 5, 95 % y parviennent. Dans les données d’évaluation, un niveau de compétence est associé à une nette différence dans la probabilité de démontrer des compétences adaptatives en résolution de problèmes.
Regardez maintenant le cadre du Département du Travail. Ses cinq domaines de la littératie IA incluent la direction efficace de l’IA, l’évaluation de ses résultats et son utilisation responsable. Chacun de ces domaines est une tâche de lecture et de raisonnement. Juger si la réponse d’un chatbot est correcte signifie tenir un texte dense, possiblement trompeur, et décider quelles parties comptent. C’est très proche de la description de l’OCDE de la littératie de niveau 3.
La part des employeurs appelle chaque compétence principale en 2025, contre la part qui s’attend à ce qu’elle augmente en utilisation d’ici 2030. La pensée analytique et créative se situe en haut à droite. La lecture, l’écriture et les mathématiques sont en bas à gauche.
Adapté du Forum économique mondial, Rapport sur l’avenir de l’emploi 2025, Figure 3.6.
La figure du Forum économique mondial ci-dessus rend visible ce décalage. Les employeurs placent la pensée analytique parmi les compétences fondamentales pour 2030 et la lecture, l’écriture et les mathématiques dans le quadrant indiqué comme flou. La compétence qu’ils classent en premier passe par celle qu’ils ont cessé de regarder.
Des capots de porte, pas des portails
La contribution la plus utile du mémoire est peut-être son encadrement. Sands et Lavigne décrivent les compétences fondamentales non pas comme une porte que les apprenants déchirent une fois, tôt dans la vie, mais comme des capacités qui doivent être construites et reconstruites tout au long de la vie. Leur image pour cela est le capot de porte. Nous devons nous concentrer sur les mesures qui ouvrent des portes aux opportunités et empêchent qu’elles ne se ferment brusquement.
Cette vision a des conséquences pratiques. Les programmes de main-d’œuvre considèrent généralement la littératie comme un prérequis, un élément à solidifier avant que le contenu précieux ne commence. Les preuves plaident en faveur du design inverse. Si la résolution de problèmes passe par la littératie, alors la littératie appartient à l’IA et aux programmes de perfectionnement des compétences, financés par ceux-ci, plutôt qu’à côté. Un cours bien conçu sur la direction et l’évaluation des outils d’IA ne sera pas adapté de la même manière à un adulte de niveau 2 et à un adulte de niveau 4, et ce sont les adultes du niveau 2 dont le nombre augmente.
Le mémoire se termine par des recommandations destinées aux décideurs politiques, aux financeurs, aux éducateurs de la maternelle à la terminale, aux professionnels de l’éducation des adultes et de la main-d’œuvre, ainsi qu’aux chercheurs.
Une série qui mérite d’être suivie
Same Keys, New Doors est le premier résumé du numéro de la série Opening Doors du Center for Policy Research, qui vise à dire ce que la recherche en éducation peut nous dire de manière fiable, à faire émerger des liens qui passent inaperçus, et à identifier les voies de porte qui laissent les opportunités ouvertes. Le premier brief fait exactement cela. Il prend une question que tout le monde se pose, « Comment préparer les gens à une économie IA ? » et montre que la réponse commence un pas plus tôt que la plupart des plans ne le supposent.
La prochaine génération d’emplois demandera aux gens de résoudre des problèmes qui surviennent sans procédure. Qu’ils puissent ou non dépend de quelque chose de bien moins novateur que les emplois eux-mêmes : les mêmes clés, ouvrir de nouvelles portes.