Azemmour, dans une ruelle blanchie à la chaux, un maâlem brode un filage avec une précision que nulle machine ne saurait égaler. Ses doigts traçent dans le fil noir sur fond blanc des entrelacs que ses mots n’auraient jamais pu expliquer. À côté de lui : personne. Aucun apprenti. Aucun jeune regardant faire.

J’y repense souvent depuis que l’IA générative a débarqué dans les entreprises.

Le filage d’Azemmour et le prompt posent le même problème

L’artisanat marocain n’a pas été tué par la paresse des jeunes. Il a été tué par un arbitrage économique parfaitement rationnel : apprendre un métier artisanal exige des années de compagnonnage mal rémunéré, pendant que l’industrie, le service ou encore l’informel offrent un revenu immédiat. Les jeunes ne sont pas partis parce qu’ils méprisaient la broderie d’Azemmour. Ils sont partis parce qu’elle ne pouvait plus les nourrir pendant qu’ils apprenaient.

Résultat : la chaîne de transmission s’est rompue. Et le savoir tacite — celui qui vit dans les doigts du maâlem, pas dans les manuels — s’est évaporé avec la génération qui ne l’a pas transmis.

Aujourd’hui, l’IA joue exactement le même rôle que la mécanisation. Sauf que cette fois, ce ne sont pas les ateliers artisanaux qui sont touchés. Ce sont les entreprises de services, les cabinets de conseil, les directions juridiques, financières, RH. Et les « apprentis » qu’on prive de leur apprentissage, ce sont les jeunes diplômés qui entrent dans la vie professionnelle.

Les petites tâches n’étaient pas des petites tâches

Dans l’artisanat, l’apprentie commence par les gestes ingrats : préparer les fils, tendre le tissu, reprendre les points ratés. Ce n’est pas pour l’humilier. C’est parce que c’est précisément en faisant ces gestes, de manière répétée et imparfaite, qu’elle développe un œil, une main, un jugement. La tâche ingrate est une école cachée.

Dans une entreprise, le jeune recruté fait des choses comparables : rédiger un premier draft de rapport, préparer une présentation, résumer une réunion, faire une revue documentaire, répondre à des emails de routine. Ces tâches semblent interchangeables, subalternes, presque honteuses pour un diplômé à bac+5.

Elles ne le sont pas. Elles apprennent à structurer une pensée. À lire les attentes implicites d’un supérieur. À hiérarchiser l’information. À sentir les anomalies dans les données. À comprendre les codes relationnels d’une organisation. En un mot : à devenir professionnel.

L’IA les supprime. Pas par méchanceté — par efficacité. Un junior qui produit en deux heures ce que ChatGPT sort en trente secondes est, du point de vue du manager, une mauvaise allocation de ressources. Le raisonnement est économiquement impeccable. Et pédagogiquement catastrophique.

Le jeune d’aujourd’hui est le senior de demain

Voilà où le parallèle avec l’artisanat devient vraiment inquiétant.

Un maâlem de 60 ans ne s’est pas réveillé un matin avec son savoir. Il l’a accumulé pendant 40 ans de pratique, d’erreurs, de corrections, de transmission. Ce savoir n’est pas dans sa tête au sens conceptuel du terme — il est dans ses mains, dans ses réflexes, dans sa capacité à sentir que quelque chose ne va pas avant même de pouvoir l’expliquer.

Un senior de valeur dans une entreprise, c’est la même chose. Son jugement professionnel n’est pas issu de formations ni de lectures. Il est issu d’une accumulation de situations traversées, de décisions prises sous pression, d’erreurs absorbées. Ce capital ne se documente pas. Il s’incarne.

Or, si les juniors de 2025 délèguent systématiquement à l’IA les tâches par lesquelles ce capital s’accumule, que deviendront-ils en 2040 ? Des seniors de surface : capables de piloter des outils, incapables de les superviser avec discernement. Des managers qui savent formuler un prompt mais qui ne savent pas reconnaître quand le résultat est possiblement faux, stratégiquement dangereux, éthiquement problématique.

Le vrai risque de l’IA dans les organisations, ce n’est pas le chômage de masse à court terme. C’est la désertification du jugement professionnel à moyen terme.

Trois scénarios, un seul choix rationnel

On peut imaginer trois futurs.

Dans le premier, les entreprises suppriment massivement les postes juniors jugés obsolètes. Les jeunes diplômés n’entrent plus dans les organisations par la base. Dans quinze ans, il n’y a plus de seniors compétents pour superviser les systèmes d’IA — exactement comme il n’y a plus de maâlem pour transmettre le filage d’Azemmour. L’organisation tourne, jusqu’au jour où elle ne tourne plus.

Dans le deuxième, l’IA libère les juniors des tâches ingrates et les propulse plus vite vers des responsabilités de haut niveau. Le junior de 2025 développe à 27 ans ce qu’un senior développait à 40. Ce scénario est séduisant. Il suppose que les entreprises et les systèmes éducatifs se transforment assez vite pour accompagner ce saut. Ce n’est pas acquis.

Dans le troisième — le plus probable — la trajectoire bifurque. Une minorité de jeunes utilise l’IA comme accélérateur d’apprentissage : ils font plus, plus vite, et réfléchissent davantage sur ce qu’ils produisent. La majorité l’utilise comme béquille : ils produisent plus, sans jamais apprendre à marcher seuls. Le fossé intragénérationnel se creuse plus vite que n’importe quel fossé entre générations.

Ce que le Japon a compris que nous n’avons pas encore compris

Le Japon a inventé le statut de Ningen Kokuhō — Trésor Humain Vivant. Un maître artisan désigné par l’État, rémunéré pour transmettre son savoir, protégé dans sa pratique. Pas parce que le Japon est passéiste. Mais parce que les Japonais ont compris qu’un savoir tacite qui disparaît ne se reconstitue pas. Jamais.

Ce que nous devons inventer pour l’ère de l’IA, c’est l’équivalent : des dispositifs délibérés pour maintenir vivantes les chaînes d’apprentissage que la technologie tend à court-circuiter. Non pas interdire l’IA aux juniors — ce serait aussi absurde qu’interdire les métiers à tisser. Mais réinventer les conditions dans lesquelles le savoir tacite se transmet malgré l’outil.

Cela suppose que les managers acceptent de laisser leurs juniors faire des erreurs contrôlées plutôt que de leur demander de produire des outputs parfaits via l’IA. Que les recruteurs arrêtent de mesurer la productivité immédiate et commencent à mesurer la trajectoire d’apprentissage. Que les formateurs — et c’est peut-être notre tâche la plus urgente — cessent d’enseigner des compétences techniques et commencent à construire des réflexes épistémiques : savoir douter, vérifier, contextualiser, assumer une décision sous incertitude.

Épilogue : le filage synthétique

Aujourd’hui, les marchés marocains voient apparaître des broderies imitant le filage d’Azemmour — reproduites à la machine, parfaitement régulières, vendues au dixième du prix. Indiscernables pour l’œil non exercé. Le maâlem qui a passé trente ans à maîtriser l’irrégularité vivante du vrai filage ne peut plus en vivre.

L’IA va produire la même chose dans nos organisations : des outputs qui ressemblent à du jugement professionnel, sans en être. Des analyses plausibles. Des recommandations cohérentes. Des rapports bien tournés. Parfaitement imitables. Indiscernables pour le manager non exercé.

La question n’est pas de savoir si l’IA va transformer le travail. Elle le fait déjà. La question est : qui, dans vingt ans, aura l’œil assez exercé pour distinguer le filage du faux filage ?

Cet œil-là ne s’achète pas. Il ne se génère pas. Il se transmet.