\n| Les \u00ab meilleurs \u00bb sont-ils au-dessus des \u00ab bons \u00bb ?<\/td>\n | Oui, diff\u00e9rence d\u00e9clar\u00e9e fiable (p < 0,05)<\/td>\n | Non ; le groupe des bons \u00e9tait plus \u00e9lev\u00e9, diff\u00e9rence non significative (p = 0,364)<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n Sources : Ericsson, Krampe et Tesch-Romer, Psychological Review (1993), \u00e9tude 1 ; Macnamara et Maitra, Royal Society Open Science (2019), section 3.5.3. Les \u00e9carts entre groupes sont un calcul CEOtudent : en 1993, le meilleur groupe comptait 2 109 heures de plus que le groupe des bons et environ 2,2 fois les heures du groupe d’\u00e9ducation musicale.<\/p>\n Trois d\u00e9tails de l’\u00e9tude originale comptent davantage que les totaux.<\/p>\n Premi\u00e8rement, le chiffre que l’\u00e9quipe d’Ericsson a choisi de tester \u00e9tait le nombre d’heures \u00e0 18 ans, et non 10 000. Elle a retenu 18 ans pour \u00e9viter toute influence parasite des activit\u00e9s \u00e0 l’acad\u00e9mie de musique. Le chiffre de \u00ab plus de 10 000 heures \u00e0 20 ans \u00bb pour le meilleur groupe provient de la lecture de la courbe de la figure 9 de l’article ; une m\u00e9ta-analyse de 2014 l’a r\u00e9sum\u00e9 ainsi : plus de 10 000 heures pour les meilleurs violonistes \u00e0 20 ans, contre environ 7 800 pour le groupe des bons et environ 4 600 pour les moins accomplis.<\/p>\n Deuxi\u00e8mement, ce que les meilleurs faisaient chaque jour \u00e9tait mod\u00e9r\u00e9 et structur\u00e9. Pendant la semaine de journal, les deux meilleurs groupes ont pratiqu\u00e9 seuls en moyenne 24,3 heures par semaine, soit environ 3,5 heures par jour, tous les jours y compris le week-end, tandis que les futurs professeurs pratiquaient 9,3 heures par semaine. Les meilleurs groupes faisaient aussi davantage la sieste l’apr\u00e8s-midi et jugeaient le sommeil tr\u00e8s important pour progresser. Le m\u00eame article note que les \u00e9tudes d’entra\u00eenement ne montrent pratiquement aucun b\u00e9n\u00e9fice au-del\u00e0 de 4 heures de pratique par jour. Au rythme du journal des meilleurs groupes, atteindre 10 000 heures prendrait environ 7,9 ans (calcul CEOtudent : 10 000 \/ 24,3 heures par semaine). Les meilleurs violonistes ont maintenu une dose quotidienne soutenable pendant une d\u00e9cennie plut\u00f4t que de s’\u00e9puiser au-del\u00e0 de leur capacit\u00e9 de r\u00e9cup\u00e9ration.<\/p>\n Troisi\u00e8mement, la d\u00e9finition. Ericsson et ses coll\u00e8gues ont d\u00e9fini la pratique d\u00e9lib\u00e9r\u00e9e comme une activit\u00e9 \u00ab sp\u00e9cialement con\u00e7ue pour am\u00e9liorer le niveau de performance actuel \u00bb, exigeante et \u00ab pas intrins\u00e8quement agr\u00e9able \u00bb. Ils la distinguaient du travail (jouer contre r\u00e9mun\u00e9ration ou r\u00e9compense) et du jeu (activit\u00e9 pratiqu\u00e9e pour le plaisir). Sur les 30 \u00e9tudiants violonistes, 27 ont jug\u00e9 la pratique seule comme l’activit\u00e9 la plus utile pour progresser. Jouer seul pour le plaisir, qui para\u00eet identique \u00e0 un observateur, \u00e9tait jug\u00e9 bien moins utile. L’article \u00e9nonce aussi la condition limite que la r\u00e8gle populaire abandonne compl\u00e8tement : \u00ab En l’absence de retour ad\u00e9quat, un apprentissage efficace est impossible. \u00bb<\/p>\n <\/span>Qu’ont trouv\u00e9 les grandes \u00e9tudes en regroupant les donn\u00e9es ?<\/span><\/h2>\nL’\u00e9tude sur les violonistes comptait 40 participants. En 2014, Brooke Macnamara, David Hambrick et Frederick Oswald ont publi\u00e9 dans Psychological Science une m\u00e9ta-analyse regroupant toutes les \u00e9tudes qu’ils avaient pu trouver mesurant la pratique d\u00e9lib\u00e9r\u00e9e accumul\u00e9e et la performance chez les m\u00eames personnes : 88 \u00e9tudes, 111 \u00e9chantillons ind\u00e9pendants, 157 tailles d’effet et 11 135 participants dans la musique, les jeux, le sport, l’\u00e9ducation et les professions.<\/p>\n Leurs chiffres phares ont \u00e9t\u00e9 cit\u00e9s des milliers de fois : la pratique d\u00e9lib\u00e9r\u00e9e expliquait 26 % de la variance de la performance dans les jeux, 21 % dans la musique, 18 % dans le sport, 4 % dans l’\u00e9ducation et moins de 1 % dans les professions, et 12 % au total.<\/p>\n Ces chiffres sont p\u00e9rim\u00e9s. En 2018, Psychological Science a publi\u00e9 un corrigendum (volume 29, num\u00e9ro 7, pages 1202-1204). Les auteurs y expliquaient avoir appliqu\u00e9 de mani\u00e8re incorrecte un ajustement de taille d’\u00e9chantillon pour les tailles d’effet d\u00e9pendantes, une m\u00e9thode de Cheung et Chan : \u00e0 chaque taille d’effet individuelle plut\u00f4t qu’\u00e0 la moyenne. Ils pr\u00e9cisaient que la correction ne modifiait pas le fond de leurs conclusions. Mais elle a bien modifi\u00e9 les chiffres, et c’est la s\u00e9rie corrig\u00e9e qu’il faut citer.<\/p>\n Tableau 2. Part de la performance expliqu\u00e9e par la pratique d\u00e9lib\u00e9r\u00e9e, chiffres originaux et corrig\u00e9s (donn\u00e9es v\u00e9rifi\u00e9es)<\/strong><\/p>\n\n\n\n| R\u00e9sultat<\/th>\n | Publi\u00e9 \u00e0 l’origine (2014)<\/th>\n | Corrig\u00e9 (corrigendum de 2018)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n | \n\n| Corr\u00e9lation moyenne entre pratique et performance<\/td>\n | r = 0,35<\/td>\n | r = 0,38<\/td>\n<\/tr>\n | \n| Variance totale expliqu\u00e9e<\/td>\n | 12 % (88 % inexpliqu\u00e9s)<\/td>\n | 14 % (86 % inexpliqu\u00e9s), IC \u00e0 95 % de 11 % \u00e0 18 %<\/td>\n<\/tr>\n | \n| Jeux<\/td>\n | 26 %<\/td>\n | 24 %<\/td>\n<\/tr>\n | \n| Musique<\/td>\n | 21 %<\/td>\n | 23 %<\/td>\n<\/tr>\n | \n| Sport<\/td>\n | 18 %<\/td>\n | 20 %<\/td>\n<\/tr>\n | \n| \u00c9ducation<\/td>\n | 4 %<\/td>\n | 5 %<\/td>\n<\/tr>\n | \n| Professions<\/td>\n | Moins de 1 % (r = 0,05, p = 0,62)<\/td>\n | 1 % (r = 0,09, p = 0,377, non statistiquement significatif)<\/td>\n<\/tr>\n | \n| Activit\u00e9s \u00e0 forte pr\u00e9visibilit\u00e9 (exemple : la course \u00e0 pied)<\/td>\n | 24 %<\/td>\n | 23 %<\/td>\n<\/tr>\n | \n| Activit\u00e9s \u00e0 pr\u00e9visibilit\u00e9 moyenne (exemple : l’escrime)<\/td>\n | 12 %<\/td>\n | 14 %<\/td>\n<\/tr>\n | \n| Activit\u00e9s \u00e0 faible pr\u00e9visibilit\u00e9 (exemple : g\u00e9rer une urgence a\u00e9rienne)<\/td>\n | 4 %<\/td>\n | 6 %<\/td>\n<\/tr>\n | \n| \u00c9tudes ayant mesur\u00e9 la pratique par un journal plut\u00f4t que par le souvenir<\/td>\n | 5 %<\/td>\n | 4 %<\/td>\n<\/tr>\n | \n| \u00c9tudes ayant mesur\u00e9 la pratique par un questionnaire<\/td>\n | 12 %<\/td>\n | 15 %<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n Source : Macnamara, Hambrick et Oswald, Psychological Science 25(8), 1608-1618 (2014) ; Corrigendum, Psychological Science 29(7), 1202-1204 (2018), tableau 1.<\/p>\n Quatre lectures de ce tableau comptent pour quiconque planifie son propre d\u00e9veloppement.<\/p>\n La pratique compte.<\/strong> Expliquer 23 % des \u00e9carts entre musiciens est un effet important selon les standards des sciences du comportement.<\/p>\nLa pratique n’explique pas tout.<\/strong> M\u00eame dans la musique et les jeux, les trois quarts de la variance viennent d’ailleurs : le moment o\u00f9 l’on a commenc\u00e9, la qualit\u00e9 de l’enseignement, la m\u00e9moire de travail, la personnalit\u00e9, le type pr\u00e9cis de pratique et l’erreur de mesure. Une nouvelle analyse publi\u00e9e en 2014 dans la revue Intelligence par Hambrick, Gobet, Campitelli et leurs coll\u00e8gues est parvenue \u00e0 la m\u00eame conclusion avec d’autres m\u00e9thodes. Apr\u00e8s correction de l’erreur de mesure, la pratique d\u00e9lib\u00e9r\u00e9e expliquait 34 % de la variance fiable de la performance aux \u00e9checs et environ 29 % en musique, laissant l’essentiel inexpliqu\u00e9.<\/p>\nLa pr\u00e9visibilit\u00e9 est le signal le plus fort du tableau.<\/strong> La pratique explique environ 3,8 fois plus de variance dans les activit\u00e9s \u00e0 forte pr\u00e9visibilit\u00e9 que dans celles \u00e0 faible pr\u00e9visibilit\u00e9 (calcul CEOtudent : 23 % \/ 6 %). La m\u00e9ta-analyse d\u00e9finissait la pr\u00e9visibilit\u00e9 comme la mesure dans laquelle l’environnement de l’activit\u00e9 peut changer pendant que la personne planifie et ex\u00e9cute une action, ainsi que l’\u00e9ventail des actions possibles. C’est la variable qui compte le plus pour le travail intellectuel, et la section suivante s’appuie sur elle.<\/p>\nLa fa\u00e7on de compter les heures change la r\u00e9ponse.<\/strong> Les \u00e9tudes qui suivaient la pratique dans un journal au fil de l’eau ont trouv\u00e9 un lien plus faible (4 %) que celles qui reposaient sur le souvenir que les gens avaient de leurs ann\u00e9es de pratique (15 %). Les heures dont on se souvient sont des heures g\u00e9n\u00e9reuses.<\/p>\n<\/span>L’\u00e9tude originale sur les violonistes a-t-elle \u00e9t\u00e9 r\u00e9pliqu\u00e9e ?<\/span><\/h2>\nPas proprement. En 2019, Macnamara et Megha Maitra ont refait l’\u00e9tude dans Royal Society Open Science avec trois changements : une proc\u00e9dure en double aveugle (les enqu\u00eateurs ne connaissaient pas le groupe de chaque violoniste, et les violonistes ne savaient pas qu’il y avait des groupes), des analyses incluant les trois groupes \u00e0 la fois, et une mesure distincte de la pratique con\u00e7ue par un enseignant.<\/p>\n Les professeurs du Cleveland Institute of Music ont d\u00e9sign\u00e9 24 \u00e9tudiants ayant le potentiel d’une carri\u00e8re de soliste international ; 13 ont particip\u00e9. Les bons violonistes venaient du m\u00eame d\u00e9partement et les moins accomplis du d\u00e9partement de musique de la Case Western Reserve University, soit 39 violonistes au total.<\/p>\n Les r\u00e9sultats, pr\u00e9sent\u00e9s dans le tableau 1, ont rompu le bel escalier. La pratique accumul\u00e9e diff\u00e9rait toujours selon les groupes dans l’ensemble. Mais les meilleurs violonistes n’avaient pas pratiqu\u00e9 davantage que les bons ; la moyenne du groupe des bons \u00e9tait sup\u00e9rieure de 1 620 heures, sans que la diff\u00e9rence soit significative (calcul CEOtudent : 9 844 – 8 224). \u00c0 20 ans, le meilleur groupe comme le groupe des bons avaient d\u00e9pass\u00e9 en moyenne 10 000 heures. La pratique expliquait 26 % de la variance de la performance dans la r\u00e9plication, contre 48 % dans l’original. Les auteurs notent que ce chiffre est proche de l’estimation m\u00e9ta-analytique corrig\u00e9e pour la musique (23 %) et que 26 % \u00ab n’est pas une part n\u00e9gligeable \u00bb, mais qu’il ne soutient pas l’affirmation originale selon laquelle la performance pourrait \u00eatre \u00ab en grande partie \u00bb expliqu\u00e9e par la pratique.<\/p>\n Ils soulignent aussi un d\u00e9tail des donn\u00e9es originales : selon leur compte rendu, Ericsson a indiqu\u00e9 en 2014 que l’intervalle de confiance \u00e0 95 % autour de la pratique jusqu’\u00e0 18 ans du meilleur groupe original allait de 2 894 \u00e0 11 926 heures. La moyenne du groupe des bons, 5 301 heures, s’y trouvait.<\/p>\n <\/span>Que disent les d\u00e9fenseurs de la pratique d\u00e9lib\u00e9r\u00e9e ?<\/span><\/h2>\nEricsson n’a pas accept\u00e9 ces conclusions, et son argument m\u00e9rite d’\u00eatre entendu \u00e9quitablement, car il contient l’id\u00e9e la plus utile de tout le d\u00e9bat.<\/p>\n Dans un commentaire de 2016 paru dans Perspectives on Psychological Science, il soutenait que la m\u00e9ta-analyse sur le sport de Macnamara, David Moreau et Hambrick appliquait l’\u00e9tiquette de \u00ab pratique d\u00e9lib\u00e9r\u00e9e \u00bb \u00e0 presque toute activit\u00e9 propre au sport, y compris les s\u00e9ances de groupe, les matchs regard\u00e9s \u00e0 la t\u00e9l\u00e9vision, le jeu et la comp\u00e9tition. Additionner chaque heure de chaque type de pratique, \u00e9crivait-il, suppose que toutes les activit\u00e9s de pratique ont le m\u00eame effet, ce qui contredit les donn\u00e9es.<\/p>\n En 2019, Ericsson et Harwell sont all\u00e9s plus loin. Ils ont appliqu\u00e9 trois crit\u00e8res de performance reproductible et de pratique intentionnelle ou d\u00e9lib\u00e9r\u00e9e, dont une pratique individualis\u00e9e sous la supervision d’un enseignant ou d’un entra\u00eeneur, aux tailles d’effet de la m\u00e9ta-analyse de 2014, et n’ont conserv\u00e9 que celles qui les remplissaient. Quatorze effets ont subsist\u00e9 : cinq dans les jeux, trois dans la musique, cinq dans le sport et un dans l’\u00e9ducation (une \u00e9tude sur un concours d’orthographe). Aucun dans les professions ne remplissait les crit\u00e8res. Dans ce sous-ensemble, la corr\u00e9lation \u00e9tait de r = 0,54, soit environ 29 % de la variance. Apr\u00e8s ajustement pour la fiabilit\u00e9 imparfaite des estimations de pratique et des mesures de performance, ils l’ont estim\u00e9e \u00e0 61 %.<\/p>\n Les deux camps pr\u00e9sentent de v\u00e9ritables analyses, et le d\u00e9saccord se r\u00e9duit \u00e0 une question : qu’est-ce qui compte comme pratique. Les critiques comptent les heures que les gens enregistrent et trouvent un lien modeste. Ericsson compte un type \u00e9troit de pratique, con\u00e7u par un enseignant et cibl\u00e9 sur des faiblesses pr\u00e9cises avec un retour imm\u00e9diat, et trouve un lien bien plus fort dans un ensemble d’\u00e9tudes bien plus restreint. Pour un adulte en activit\u00e9, la conclusion est la m\u00eame des deux c\u00f4t\u00e9s : le total compte moins que la nature de l’heure.<\/p>\n Un dernier r\u00e9sultat devrait inqui\u00e9ter quiconque construit une carri\u00e8re dans le travail intellectuel. Dans la m\u00e9ta-analyse corrig\u00e9e, la pratique dans les professions expliquait 1 % de la performance, un r\u00e9sultat non statistiquement significatif. Dans la r\u00e9analyse plus stricte d’Ericsson et Harwell, aucune \u00e9tude portant sur les professions n’a m\u00eame \u00e9t\u00e9 retenue. La recherche ne montre pas que la pratique est inutile au travail. Elle montre que presque personne n’a mesur\u00e9 une pratique bien con\u00e7ue dans les professions, probablement parce que la plupart des emplois en offrent si peu.<\/p>\n <\/span>Le nombre d’heures n\u00e9cessaire pour devenir expert varie-t-il beaucoup ?<\/span><\/h2>\n\u00c9norm\u00e9ment, et c’est l’autre raison pour laquelle un chiffre unique induit en erreur. Fernand Gobet et Guillermo Campitelli ont interrog\u00e9 104 joueurs d’\u00e9checs argentins, des amateurs faibles aux grands ma\u00eetres, et publi\u00e9 les r\u00e9sultats dans Developmental Psychology en 2007. Pour les 34 joueurs dont l’accession au niveau de ma\u00eetre (2200 Elo) pouvait \u00eatre dat\u00e9e, la pratique totale moyenne \u00e0 ce moment-l\u00e0 \u00e9tait de 11 053 heures, proche de l’ancienne estimation des \u00ab 10 000 heures \u00bb. C’est la dispersion qui constitue le r\u00e9sultat. Un joueur a atteint le niveau de ma\u00eetre avec 3 016 heures ; un autre en a eu besoin de 23 608, presque huit fois plus (calcul CEOtudent : 23 608 \/ 3 016 = 7,8). Certains joueurs de l’\u00e9chantillon avaient d\u00e9pass\u00e9 25 000 heures de pratique sans atteindre le niveau de ma\u00eetre.<\/p>\n Le sport raconte une histoire semblable sous un autre angle. La m\u00e9ta-analyse de 2016 de Macnamara, Moreau et Hambrick portait sur 34 \u00e9tudes, 52 \u00e9chantillons ind\u00e9pendants et 2 765 athl\u00e8tes. La pratique d\u00e9lib\u00e9r\u00e9e expliquait 18 % de la variance de la performance sportive au total, mais seulement 1 % chez les athl\u00e8tes d’\u00e9lite en comp\u00e9tition au niveau national ou au-del\u00e0. Les athl\u00e8tes les plus performants n’avaient pas non plus commenc\u00e9 leur sport plus t\u00f4t dans l’enfance que les moins performants.<\/p>\n <\/span>Quand les heures de pratique pr\u00e9disent-elles la comp\u00e9tence, et quand ne la pr\u00e9disent-elles pas ?<\/span><\/h2>\nLa m\u00e9ta-analyse corrig\u00e9e d\u00e9signe la pr\u00e9visibilit\u00e9. Une autre ligne de recherche, consacr\u00e9e \u00e0 l’intuition, va dans le m\u00eame sens. Dans un article de 2009 paru dans American Psychologist, Daniel Kahneman et Gary Klein, issus d’\u00e9coles de pens\u00e9e oppos\u00e9es sur le jugement expert, se sont accord\u00e9s sur le fait que la qualit\u00e9 de l’intuition d’un expert d\u00e9pend de deux choses : la pr\u00e9visibilit\u00e9 de l’environnement, et la possibilit\u00e9 r\u00e9elle qu’a eue la personne d’en apprendre les r\u00e9gularit\u00e9s. Ils ont aussi conclu que la confiance subjective n’est pas un indicateur fiable de l’exactitude.<\/p>\n En combinant ces deux r\u00e9sultats, on obtient une r\u00e8gle pratique : les heures se transforment en comp\u00e9tence lorsque l’activit\u00e9 est pr\u00e9visible et que le retour est rapide, clair et li\u00e9 \u00e0 vos propres actions. Lorsque l’une de ces conditions fait d\u00e9faut, les heures se transforment en exp\u00e9rience, ce qui n’est pas la m\u00eame chose.<\/p>\n Le tableau place des comp\u00e9tences courantes du travail intellectuel au regard de ces deux conditions. Il s’agit d’un cadre \u00e9ditorial construit \u00e0 partir des recherches ci-dessus, et non de donn\u00e9es mesur\u00e9es ; aucune \u00e9tude n’a estim\u00e9 la variance expliqu\u00e9e pour ces comp\u00e9tences pr\u00e9cises.<\/p>\n Tableau 3. Quand les heures de pratique pr\u00e9disent la comp\u00e9tence dans le travail intellectuel (cadre \u00e9ditorial CEOtudent)<\/strong><\/p>\n\n\n\n| Comp\u00e9tence<\/th>\n | Pr\u00e9visibilit\u00e9 de l’activit\u00e9<\/th>\n | Retour habituel au travail<\/th>\n | Les heures brutes pr\u00e9disent-elles la comp\u00e9tence ?<\/th>\n | Ce qui fait qu’une heure compte<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n | \n\n| Dactylographie, raccourcis clavier, aisance avec les outils<\/td>\n | Forte<\/td>\n | Imm\u00e9diat et objectif (vitesse, erreurs)<\/td>\n | Fortement, jusqu’\u00e0 un plateau<\/td>\n | Des exercices chronom\u00e9tr\u00e9s sur vos gestes les plus lents, pas davantage de frappe<\/td>\n<\/tr>\n | \n| Mod\u00e9lisation sur tableur, SQL, code \u00e9crit selon une sp\u00e9cification<\/td>\n | Forte<\/td>\n | Rapide et objectif (\u00e7a tourne, les chiffres concordent)<\/td>\n | Assez bien<\/td>\n | Des probl\u00e8mes l\u00e9g\u00e8rement au-dessus de votre niveau, r\u00e9solus avant de v\u00e9rifier la r\u00e9ponse<\/td>\n<\/tr>\n | \n| Pr\u00e9sentation et prise de parole en public<\/td>\n | Moyenne<\/td>\n | Diff\u00e9r\u00e9 et poli<\/td>\n | Faiblement<\/td>\n | S’enregistrer, se regarder, corriger une habitude pr\u00e9cise par s\u00e9ance<\/td>\n<\/tr>\n | \n| \u00c9crire pour un lecteur cible<\/td>\n | Moyenne<\/td>\n | Diff\u00e9r\u00e9, filtr\u00e9 par des \u00e9diteurs ou des outils d’IA<\/td>\n | Faiblement<\/td>\n | R\u00e9diger d’abord, puis comparer avec la r\u00e9vision d’un expert et noter les sch\u00e9mas manqu\u00e9s<\/td>\n<\/tr>\n | \n| Conversations de vente et de n\u00e9gociation<\/td>\n | Moyenne \u00e0 faible<\/td>\n | Le r\u00e9sultat arrive des semaines plus tard, m\u00eal\u00e9 au hasard<\/td>\n | Faiblement<\/td>\n | R\u00e9p\u00e9ter des moments pr\u00e9cis avec un partenaire, revoir les enregistrements \u00e0 l’aide d’une grille<\/td>\n<\/tr>\n | \n| Recrutement, strat\u00e9gie, pr\u00e9vision des march\u00e9s<\/td>\n | Faible<\/td>\n | Lent, bruit\u00e9, rarement reli\u00e9 \u00e0 la d\u00e9cision<\/td>\n | \u00c0 peine<\/td>\n | \u00c9crire ses pr\u00e9visions avec leurs raisons, les noter plus tard, suivre son calibrage<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n Comment le lire : plus une comp\u00e9tence est haut dans le tableau, plus vos heures enregistr\u00e9es ont du sens. Plus elle est bas, plus la conception de l’heure compte et moins vous devriez vous fier \u00e0 votre propre impression de progr\u00e8s. C’est le m\u00eame gradient que celui trouv\u00e9 par la m\u00e9ta-analyse corrig\u00e9e entre la course \u00e0 pied et la gestion d’une urgence a\u00e9rienne, appliqu\u00e9 \u00e0 un emploi de bureau.<\/p>\n C’est aussi l\u00e0 que l’IA change l’\u00e9quation \u00e9conomique. Dans la moiti\u00e9 inf\u00e9rieure du tableau, la ressource rare a toujours \u00e9t\u00e9 le retour. Un outil d’IA peut d\u00e9sormais g\u00e9n\u00e9rer une n\u00e9gociation d’entra\u00eenement, critiquer un brouillon selon une grille d\u00e9finie ou noter les pr\u00e9visions du trimestre pr\u00e9c\u00e9dent en quelques minutes. Utilis\u00e9 ainsi, il fait remonter une comp\u00e9tence dans le tableau. Utilis\u00e9 pour produire le r\u00e9sultat \u00e0 votre place, il supprime compl\u00e8tement la pratique. Notre article de r\u00e9f\u00e9rence sur la pratique d\u00e9lib\u00e9r\u00e9e \u00e0 l’\u00e8re de l’IA<\/a> explique comment d\u00e9cider quelles r\u00e9p\u00e9titions garder \u00e0 la main et lesquelles d\u00e9l\u00e9guer.<\/p>\n | | |