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IA : après la révolution industrielle, une révolution cognitive ?

Tribune d'expert / 24 mars 2026

Le parallèle entre essor de l’IA et révolution industrielle se révèle utile pour comprendre la mutation en cours… à condition de ne pas oublier ce qui distingue profondément ces deux bouleversements technologiques. Par Arnaud Marquant, directeur des opérations, KB Crawl SAS.

Le rapprochement entre la révolution industrielle et l’essor actuel de l’intelligence artificielle générative est souvent fait. Il repose d’abord sur une intuition : dans les deux cas, il s’agit d’automatiser une partie du travail humain. Au XIXᵉ siècle, la mécanisation a transformé les tâches manuelles, intégrant le travail physique dans des chaînes de production automatisées. L’IA générative opère aujourd’hui un mouvement comparable, mais sur un autre terrain : celui du travail intellectuel. Cela s’observe énormément dans le secteur de la veille : les outils sont désormais capables de rédiger des textes, les traduire, produire des images, synthétiser des documents ou analyser des données. Cols bleus autrefois ; cols blancs aujourd’hui. Dans les deux cas, la logique de transmutation reste identique.

Transformer le travail plutôt que remplacer l’humain

Pour autant, l’histoire montre que ces transformations ne conduisent pas nécessairement à un remplacement pur et simple du travail humain. La révolution industrielle a profondément réorganisé les métiers sans supprimer l’activité des hommes et des femmes. Elle a déplacé la valeur vers de nouvelles fonctions : ingénieurs, contremaîtres, agents de maîtrise ou cadres techniques.

Le même phénomène semble se dessiner avec l’intelligence artificielle. Les outils actuels assistent davantage qu’ils ne remplacent : ils accélèrent la rédaction, facilitent la recherche d’informations ou proposent des pistes d’analyse. Là encore, c’est patent dans le secteur de la veille, où l’humain reste celui qui interprète, hiérarchise et décide. Ainsi, la rareté n’est plus l’information, mais la capacité que nous avons à l’interpréter et à produire des actions de décision. Dans ce contexte, comme l’ont récemment indiqué l’économiste Olivier Babeau et l’entrepreneur Laurent Alexandre dans leur essai « Ne faites plus d'études », de nouveaux métiers se dessinent : prompt engineer, entraîneur d’IA, curateur de données ou éthicien de l’intelligence artificielle, pour ne citer que quelques exemples. Comme au XIXᵉ siècle, les activités vont opérer une mutation, contribuant à recomposer le travail bien plus qu’à le supprimer, mais toujours en laissant à l’être humain une place centrale.

Une transformation sociale dont l’ampleur reste incertaine

S’il était toutefois une différence à établir entre la révolution industrielle et celle de l’IA générative, elle tiendrait en un mot : vitesse. Vitesse du changement qui s’opère sous nos yeux. Vitesse avec laquelle les organisations prennent le virage actuellement. La révolution industrielle s’est déployée sur plusieurs décennies. L’intelligence artificielle, elle, progresse à une rapidité spectaculaire. En quelques années seulement, des outils comme Chat GPT, Gemini ou Claude se sont diffusés dans de nombreux usages professionnels et personnels. Ils ont pénétré toutes les entreprises, infusé dans tous les secteurs…

Cette accélération pose un enjeu majeur : celui de la maîtrise de ces technologies. Une étude scientifique publiée en 2025 par le chercheur Cédric Naudet sur l’usage de l’IA générative au lycée (« L’usage de l’intelligence artificielle générative au lycée : un révélateur des inégalités socio-scolaires ? ») montre déjà l’émergence d’inégalités dans les pratiques. Certains élèves utilisent ces outils pour approfondir leur compréhension des cours, tandis que d’autres s’en servent simplement pour produire rapidement des réponses. Entre les uns et les autres se crée déjà un fossé qui pourrait s’amplifier encore, accentuant les inégalités scolaires (aujourd’hui) et les inégalités dans le monde du travail (demain).

Pour la jeunesse actuelle comme pour les professionnels à venir, l’enjeu est donc éducatif. Comprendre le fonctionnement des algorithmes, apprendre à formuler des requêtes efficaces ou départager information et désinformation pourraient constituer les nouvelles bases d’une culture numérique élargie, nécessaire, impérative. C’est aussi sur cette question que porte l’avenir des veilleurs stratégiques au sein des organisations. Un avenir qui toque déjà à leur porte : pour eux, il s’agit dès à présent de maîtriser au mieux un outil technologique leur permettant d’opérer des analyses les plus justes possibles, en prise directe avec la culture d’entreprise qui est la leur.