IA et société : quelles compétences humaines devons-nous développer d’ici 2035 ? École, famille, travail, démocratie : e-net. lab explore les compétences à développer d’ici 2035 pour rester maître de nos choix.
L’intelligence artificielle transforme l’information, l’éducation, le travail et les modèles de création de valeur. L’Europe construit son cadre réglementaire. Mais une autre question devient tout aussi importante : préparons-nous suffisamment les humains à évoluer dans cet environnement ? e-net. lab explore l’hypothèse d’un continuum de compétences, de l’école à la vie professionnelle, permettant de renforcer ce que nous appelons le concept 'HUMAIN D'ABORD'.
L’intelligence artificielle générative marque une nouvelle étape de la transformation numérique.
En quelques années, des systèmes accessibles au grand public sont devenus capables de produire des textes, des images ou des vidéos, de synthétiser des documents, d’assister un raisonnement, d’analyser des données, de générer du code ou encore d’accompagner un apprentissage.
La question n’est donc progressivement plus seulement : que peut faire l’intelligence artificielle ?
Elle devient également : Quelles capacités devons-nous développer, individuellement et collectivement, pour évoluer dans un monde où l’intelligence artificielle sera de plus en plus présente ?
Cette question concerne simultanément la démocratie, l’éducation, le travail, la compétitivité de nos entreprises et notre autonomie individuelle.
Et elle pourrait devenir l’un des grands enjeux européens de la prochaine décennie.
1. Réguler l’IA : protéger sans empêcher de se transformer
L’Europe a choisi de construire un cadre réglementaire autour de l’intelligence artificielle. Cette orientation peut constituer une force.
Un cadre clair peut protéger les citoyens et les entreprises, préserver certains droits fondamentaux et contribuer à créer la confiance nécessaire à l’adoption des technologies.
Mais un équilibre doit être trouvé.
Pour une PME, la question n’est pas uniquement de savoir si une innovation est techniquement possible. Elle doit également être capable de comprendre ce qu’elle peut expérimenter, dans quelles conditions et avec quelles responsabilités.
Lorsque la complexité devient telle qu’une entreprise souhaitant expérimenter dans les règles finit par renoncer par crainte du risque réglementaire, le cadre peut involontairement ralentir la transformation qu’il cherche à accompagner.
Ce risque n’est pas purement théorique. Dans le Future of Jobs Report 2025, 21 % des employeurs interrogés citaient déjà la complexité des réglementations relatives à l’IA et aux données parmi les obstacles à l’adoption de l’IA. Mais le rapport montre également que le premier obstacle est ailleurs : le manque de compétences, tant chez les travailleurs que chez les managers.
L’Europe fait d’ailleurs évoluer son dispositif. L’AI Omnibus, entré en vigueur en juillet 2026, prévoit notamment davantage de possibilités de test et d’expérimentation et étend l’accès aux bacs à sable réglementaires, tout en maintenant les garanties relatives à la sécurité et aux droits fondamentaux.
L’enjeu sera que ces dispositifs soient réellement compréhensibles, accessibles et utilisables, notamment par les PME.
Mais une deuxième difficulté apparaît : la vitesse.
Les technologies évoluent très rapidement. Les usages, les modèles et les capacités des systèmes changent également.
Une réglementation pertinente doit donc non seulement protéger, mais pouvoir être évaluée et, lorsque cela s’avère nécessaire, réajustée.
« Le problème n’est pas le cadre. Le problème commence lorsque le cadre devient trop complexe ou trop lent à s’adapter. »
— Nicolas Pourbaix, architecte-contributeur du e-net. lab
2. La technologie progresse dans une société déjà fragilisée
La question réglementaire ne constitue cependant qu’une partie du problème.
L’intelligence artificielle n’arrive pas dans une société parfaitement stable.
Chez e-net. lab, nous observons trois fragilités qui méritent particulièrement notre attention : la confiance, les repères et le discernement.
La confiance
Nos démocraties reposent notamment sur notre capacité à accorder suffisamment de confiance aux institutions, aux médias, aux experts et aux mécanismes collectifs permettant d’établir des faits et de prendre des décisions. Lorsque cette confiance se fragilise, notre capacité à construire une réalité commune devient plus difficile.
Les repères
Parallèlement, de nombreuses transformations interviennent presque simultanément : technologies, métiers, modèles économiques, usages informationnels, modes de communication et rapports sociaux. Dans cet environnement, il devient plus difficile de distinguer ce qui change, ce qui reste stable et ce qui peut encore constituer une référence.
Le discernement
Enfin, notre rapport à l’information change profondément. Pendant longtemps, la difficulté consistait essentiellement à accéder à l’information. Aujourd’hui, elle consiste de plus en plus à savoir quoi en faire.
Notre attention est limitée. Notre temps est limité. Notre capacité de traitement est limitée.
À l’inverse, notre capacité technologique à produire des contenus numériques augmente considérablement.
Il devient donc essentiel de savoir rechercher, filtrer, vérifier, contextualiser, comparer et parfois simplement suspendre son jugement lorsqu’une information demeure incertaine.
C’est précisément une partie des compétences désormais intégrées dans DigComp 3.0, la nouvelle version du cadre européen des compétences numériques. Celui-ci conserve 21 compétences organisées en cinq domaines et intègre désormais les connaissances, aptitudes et attitudes liées à l’IA de manière transversale dans les 21 compétences.
L’enjeu dépasse donc largement la maîtrise d’un outil.
« La technologie peut amplifier des fragilités qu’elle n’a pas nécessairement créées. »
— Nicolas Pourbaix, architecte-contributeur du e-net. lab
3. La réglementation peut protéger l’environnement. Elle ne peut pas développer notre discernement à notre place
Face aux risques technologiques, informationnels et démocratiques, nous avons besoin d’un bouclier institutionnel.
Il comprend notamment la réglementation, la protection des données, la cybersécurité, la responsabilisation des plateformes, la protection des mineurs, la lutte contre les ingérences et les mécanismes de contrôle.
Mais une réglementation, aussi pertinente soit-elle, rencontre une limite fondamentale.
Elle peut imposer des obligations à une plateforme. Elle peut encadrer certains usages de l’intelligence artificielle. Elle peut protéger certaines données. Elle peut interdire certaines pratiques.
Mais elle ne peut pas, à elle seule, apprendre à une personne à protéger son attention, reconnaître ses biais, questionner une information, comprendre une tentative d’influence, apprendre continuellement, utiliser une IA avec discernement, savoir quand vérifier, savoir quand demander de l’aide et déterminer ce qu’elle souhaite déléguer ou non à la technologie.
C’est ici qu’apparaît une seconde dimension de la réponse. Non plus seulement protéger l’environnement, mais également renforcer les capacités de la personne qui évolue dans cet environnement.
4. L’hypothèse e-net. lab : développer un concept 'HUMAIN D'ABORD'
Nous appelons cette seconde dimension le concept 'HUMAIN D'ABORD'.
Dans les travaux actuellement menés par e-net. lab, il désigne l’ensemble des capacités cognitives, comportementales, relationnelles et numériques permettant à une personne de comprendre son propre fonctionnement, de développer son discernement et de maîtriser suffisamment son environnement technologique pour agir, décider et exercer sa citoyenneté de manière consciente, autonome et responsable.
Notre hypothèse repose sur deux dimensions complémentaires.
Dimension 1 : Développer le capital cognitif
La première consiste à mieux comprendre et développer ce qui se passe en nous.
Cela concerne notamment à comprendre son cerveau, attention et mémoire, mécanismes d’influence, biais, métacognition, discernement, autonomie cognitive, apprendre à apprendre, connaissance de soi, sens, intelligence relationnelle.
Le référentiel exploratoire développé par e-net. lab structure actuellement ce capital cognitif autour de huit dimensions.
L’objectif n’est pas de transformer chacun en spécialiste des sciences cognitives.
Il est de permettre progressivement à chacun de mieux comprendre comment il pense, apprend, réagit et décide.
Dans un environnement saturé de sollicitations, une idée devient particulièrement importante : Protéger son attention, c’est aussi protéger sa capacité à penser.
Dimension 2 : Comprendre et maîtriser l’alphabet technologique
La deuxième dimension consiste à mieux comprendre ce qui agit autour de nous.
Nous utilisons volontairement l’expression "alphabet technologique".
Comme la connaissance de l’alphabet permet progressivement d’apprendre à lire, comprendre certains mécanismes fondamentaux du numérique permet de mieux « lire » l’environnement technologique contemporain.
Nous regroupons actuellement cet alphabet autour de six grandes maîtrises : information et vérification, algorithmes et environnements numériques, identité, données et vie privée, cybersécurité et vigilance, intelligence artificielle, comportement et citoyenneté numérique.
Cette dimension trouve naturellement des points de convergence avec DigComp 3.0, qui constitue aujourd’hui le cadre européen de référence en matière de compétences numériques et intègre désormais explicitement l’IA dans l’ensemble de son architecture.
Les deux dimensions sont interdépendantes : Comprendre la technologie sans comprendre l’humain est insuffisant. Comprendre l’humain sans comprendre la technologie qui l’environne l’est également.
Elles convergent vers trois finalités : DISCERNEMENT > AUTONOMIE > CAPACITÉ D’AGIR
« Comprendre la technologie ne suffit plus. Nous devons aussi comprendre comment nous pensons, ce qui nous influence et ce que nous voulons continuer à décider par nous-mêmes. »
— Nicolas Pourbaix, architecte-contributeur du e-net. lab
5. Ces compétences deviennent progressivement des compétences de citoyenneté
C’est probablement l’un des changements les plus importants à anticiper.
Certaines compétences autrefois considérées comme spécialisées deviennent progressivement utiles à chacun.
Comprendre pourquoi un algorithme nous recommande un contenu. Reconnaître une tentative de phishing. Savoir qu’une réponse produite par une IA peut être plausible sans être exacte. Vérifier une source. Comprendre les mécanismes de captation de l’attention. Identifier certains de ses propres biais. Distinguer ce que l’on sait de ce que l’on suppose. Savoir quand ralentir avant de partager ou de décider.
Ces capacités sont évidemment utiles professionnellement.
Mais elles concernent également notre manière de nous informer, d’échanger, de nous construire une opinion et de participer à la société.
Elles deviennent donc progressivement des compétences de citoyenneté.
Cela conduit à une articulation que nous souhaitons approfondir :
Notre hypothèse est simple : Une démocratie résiliente a besoin d’institutions résilientes, mais aussi de citoyens résilients.
6. Le monde du travail rend cette montée en compétences encore plus urgente
Cette réflexion ne concerne pas uniquement la citoyenneté.
Elle devient également centrale dans le monde du travail.
Le Future of Jobs Report 2025 du World Economic Forum, fondé sur les réponses de plus de 1 000 employeurs représentant plus de 14 millions de travailleurs, estime que 39 % des compétences fondamentales requises au travail devraient évoluer d’ici 2030.
Les compétences technologiques liées à l’IA, aux données et à la cybersécurité figurent parmi celles dont l’importance devrait progresser le plus rapidement.
Mais les employeurs continuent parallèlement d’accorder une importance majeure à des capacités humaines telles que la pensée analytique, la créativité, la résilience, la flexibilité, le leadership et la collaboration.
Autrement dit, la trajectoire qui se dessine n’oppose pas nécessairement compétences humaines et compétences technologiques. Elle exige de plus en plus leur combinaison.
Le même rapport indique que 77 % des employeurs interrogés prévoient de renforcer les compétences de leurs travailleurs en réponse aux transformations liées à l’IA.
Et la frontière entre humain et technologie dans l’exécution des tâches devrait continuer à évoluer : les employeurs interrogés anticipent pour 2030 une répartition beaucoup plus équilibrée entre tâches réalisées principalement par l’humain, principalement par la technologie et par une combinaison des deux.
Cela nous conduit à une autre hypothèse de travail. Le principal risque n’est peut-être pas seulement la disparition de certains métiers.
Il pourrait également être l’écart croissant entre les personnes qui apprennent à collaborer avec l’IA tout en continuant à développer leurs capacités et celles qui deviennent progressivement dépendantes de systèmes qu’elles maîtrisent insuffisamment.
7. Le métier évolue. Les tâches se transforment. La valeur se déplace.
Il faut rester prudent face aux prédictions très précises concernant les métiers qui existeront ou disparaîtront dans dix ans.
En revanche, la transformation des tâches est déjà beaucoup plus tangible.
Certaines peuvent être automatisées. D’autres peuvent être augmentées. De nouvelles apparaissent.
Et certaines capacités autrefois rares deviennent plus accessibles grâce à l’intelligence artificielle.
Dans notre réflexion, cela conduit à une formule : Le métier peut rester. Les tâches évoluent. La valeur se déplace.
L’enjeu consiste alors à permettre aux travailleurs de se déplacer avec cette valeur.
Cela implique notamment de développer la capacité à apprendre continuellement, expérimenter, collaborer avec l’IA, exercer son jugement et identifier les compétences sur lesquelles construire sa future valeur professionnelle.
8. Et si le véritable chantier commençait dès l’école ?
Si ces capacités deviennent nécessaires à l’âge adulte, attendre l’entrée dans la vie professionnelle pour les développer serait probablement trop tardif.
C’est pourquoi e-net. lab explore une deuxième hypothèse : Construire un continuum progressif de développement 'HUMAIN D'ABORD', de la maternelle à la vie professionnelle.
L’objectif général pourrait être formulé ainsi : Développer progressivement les capacités cognitives, relationnelles et numériques permettant à chaque personne de comprendre son environnement, protéger son attention, apprendre, discerner, choisir et agir de manière consciente, autonome et responsable.
Mais les objectifs doivent évidemment évoluer avec l’âge.
Maternelle : ÉVEILLER ET CONSTRUIRE LES PREMIERS REPÈRES
Développer l’attention, la curiosité, l’expression des émotions, la relation aux autres et les premières distinctions entre réel, imaginaire et représentation.
L’objectif n’est pas encore de maîtriser la technologie, mais de construire les fondations humaines qui permettront plus tard de la comprendre et de l’utiliser avec recul.
Primaire : COMPRENDRE, QUESTIONNER ET EXPÉRIMENTER
Apprendre progressivement à questionner une information, protéger son attention et son identité, comprendre certains mécanismes numériques, acquérir les premiers réflexes de cybersécurité et développer l’apprentissage par l’expérimentation.
L’enfant passe progressivement de la protection principalement assurée par l’adulte à l’acquisition de ses propres réflexes.
Secondaire : DISCERNER, RESPONSABILISER ET AUTONOMISER
Approfondir la compréhension des algorithmes, des mécanismes d’influence, de l’IA, des biais et de la vérification de l’information ; apprendre à argumenter, qualifier l’incertitude et décider consciemment de certains usages technologiques.
L’objectif devient progressivement de permettre au jeune de faire des choix éclairés et d’assumer davantage de responsabilités dans son environnement numérique.
9. Un référentiel commun de la maternelle au secondaire
Il existe déjà des référentiels numériques importants, notamment DigComp au niveau européen.
Notre interrogation porte cependant sur une articulation plus large entre capacités cognitives, relationnelles et technologiques.
Plutôt qu’une succession d’interventions ponctuelles sur les réseaux sociaux, la cybersécurité, l’intelligence artificielle ou l’esprit critique, pourrait-on construire une progression commune ?
Par exemple :
- À 5 ans : est-ce réel ou imaginaire ?
- À 8 ans : qui me dit cela ?
- À 11 ans : pourquoi cette vidéo m’est-elle proposée ?
- À 14 ans : quelle est la source et quelle peut être son intention ?
- À 17 ans : comment puis-je me construire une opinion suffisamment éclairée ?
La compétence fondamentale reste proche. Mais le niveau de complexité, d’autonomie et de responsabilité progresse.
Un référentiel commun permettrait également de créer davantage de continuité entre les niveaux scolaires et de donner aux enseignants des objectifs progressifs plutôt que de leur demander de suivre chaque nouvelle technologie.
10. Les parents : prolonger l’apprentissage pour le transformer en acquis
L’école ne pourra pas porter seule cette responsabilité. La famille constitue le deuxième environnement du continuum.
Les parents n’ont pas nécessairement besoin de devenir experts en intelligence artificielle ou en neurosciences.
Ils ont besoin de repères et d’outils simples, cohérents avec ce que l’enfant apprend à l’école, pour observer, dialoguer, expérimenter et poser progressivement un cadre adapté.
Le rôle parental peut alors évoluer : PROTÉGER > FAIRE AVEC > EXPLIQUER > ENTRAÎNER > RESPONSABILISER > DIALOGUER > FAIRE CONFIANCE
L’objectif est essentiel : transformer progressivement l’apprentissage en acquis.
Un enfant peut savoir théoriquement qu’une information doit être vérifiée.
L’acquis apparaît lorsqu’il pense spontanément à la vérifier dans une situation nouvelle.
Il peut connaître les risques liés à son identité numérique.
L’autonomie apparaît lorsqu’il adapte lui-même son comportement.
Le rôle du parent évolue donc progressivement d’une protection externe forte vers davantage d’autonomie.
Avec une limite essentielle : Être autonome ne signifie pas tout gérer seul. Être autonome, c’est également savoir quand demander de l’aide.
11. La vie professionnelle : continuer à apprendre et se réinventer
Le troisième environnement est celui du travail.
Et il doit concerner tout le monde : collaborateurs, indépendants, managers, entrepreneurs et dirigeants.
La finalité pourrait être la suivante : Permettre à chaque personne de développer les capacités cognitives, relationnelles et numériques nécessaires pour utiliser l’IA comme un amplificateur de ses capacités, continuer à apprendre, préserver son discernement et rester acteur de son évolution professionnelle.
Pour le collaborateur, cela signifie notamment savoir collaborer avec l’IA sans lui déléguer systématiquement son jugement. Pour le manager, comprendre comment redistribuer les tâches et faire évoluer les compétences. Pour l’indépendant, identifier comment l’IA peut augmenter sa capacité de création de valeur. Et pour le dirigeant, la question devient également stratégique.
Car il existe une différence fondamentale entre utiliser l’IA pour optimiser l’entreprise d’aujourd’hui et utiliser cette transformation pour imaginer l’entreprise de demain.
12. Nos entreprises : optimiser l’existant ou repenser la création de valeur ?
Une entreprise peut utiliser l’intelligence artificielle pour rédiger plus rapidement, automatiser certaines tâches, préparer des offres, produire du contenu ou améliorer son efficacité.
Ces gains sont réels.
Mais ils restent essentiellement incrémentaux.
Une entreprise peut donc devenir plus efficace à court terme tout en restant vulnérable si son modèle de création de valeur n’évolue pas.
Une deuxième trajectoire consiste à utiliser l’IA comme déclencheur pour questionner : l’offre, la proposition de valeur, la relation client, les processus, l’organisation, les compétences, la collaboration Humain–IA et le modèle économique.
La question n’est alors plus seulement : "Comment faire plus vite ce que nous faisons déjà ?". Mais : "Qu’allons-nous devoir faire différemment demain ?"
Le Future of Jobs Report 2025 indique d’ailleurs que la moitié des employeurs interrogés prévoient de réorienter leur activité pour saisir de nouvelles opportunités liées à l’IA.
La montée en compétences et la transformation des modèles de création de valeur sont donc intimement liées.
13. Vers un continuum du CAP HUMAIN tout au long de la vie
Notre hypothèse peut finalement être représentée simplement.
Ce continuum ne signifie évidemment pas que l’école, la famille et l’entreprise portent les mêmes responsabilités.
Il signifie qu’elles pourraient contribuer, à des moments différents de la vie, au développement progressif d’un socle cohérent de capacités humaines et technologiques.
14. 2035 : quels critères pour considérer cette transformation comme réussie ?
La prospective n’a pas pour fonction de prédire précisément 2035.
Elle peut en revanche nous aider à définir ce que nous souhaitons rendre possible.
Plutôt que de mesurer notre réussite uniquement au nombre de règles adoptées, aux performances des modèles d’intelligence artificielle ou aux gains de productivité obtenus, nous pourrions nous poser six questions.
- CITOYENNETÉ : Nos citoyens sont-ils encore capables de se forger une opinion suffisamment éclairée ?
- JEUNESSE : Nos jeunes ont-ils appris à maîtriser leur environnement numérique plutôt qu’à simplement le subir ?
- ADAPTATION : Nos adultes ont-ils développé la capacité de continuer à apprendre dans un environnement en transformation rapide ?
- TRAVAIL : Avons-nous permis au plus grand nombre de faire évoluer ses compétences avec la transformation des tâches et des métiers ?
- ENTREPRISES : Suffisamment d’entreprises européennes ont-elles réussi à réinventer leur modèle de création de valeur ?
- DÉMOCRATIE : Avons-nous conservé suffisamment de confiance, de repères communs et de discernement pour continuer à faire société ?
Si, en 2035, nous pouvons répondre positivement à ces questions, alors nous aurons probablement réussi quelque chose de plus profond qu’une simple transition technologique.
Nous aurons contribué à faire de cette transformation une transformation humaine.
Une piste de recherche et d’expérimentation pour e-net. lab
Le concept 'HUMAIN D'ABORD' n’a pas vocation à se substituer aux référentiels existants, aux politiques éducatives, à la réglementation ou aux travaux scientifiques sur les compétences.
Il constitue aujourd’hui, pour e-net. lab, une hypothèse de structuration à explorer, documenter, expérimenter et confronter aux connaissances existantes.
Cette hypothèse repose sur trois idées.
Premièrement, les compétences technologiques seules ne suffiront probablement pas. Elles doivent être articulées à des capacités cognitives, métacognitives et relationnelles.
Deuxièmement, cette préparation ne devrait pas commencer lorsque la personne entre dans l’entreprise. Elle devrait se construire progressivement, dès l’enfance.
Troisièmement, elle ne devrait jamais être considérée comme définitivement acquise. Dans un environnement technologique en évolution continue, apprendre à apprendre pourrait devenir l’une des capacités les plus durables.
Le cadre européen DigComp 3.0 va déjà dans une direction intéressante en intégrant transversalement l’intelligence artificielle aux compétences numériques et en proposant des résultats d’apprentissage utilisables notamment pour concevoir des cursus et des formations.
La piste que souhaite explorer e-net. lab consiste à aller un cran plus loin dans l’articulation :
CAPITAL COGNITIF + ALPHABET TECHNOLOGIQUE > DISCERNEMENT > AUTONOMIE > CAPACITÉ D’AGIR
Autrement dit, ne pas seulement nous demander : "Comment préparer les citoyens à utiliser l’intelligence artificielle ?".
Mais poser une question plus large : "Quelles capacités devons-nous développer tout au long de la vie pour permettre à l’humain de continuer à comprendre, apprendre, discerner, s’adapter et choisir dans un monde profondément transformé par la technologie ?".
C’est probablement sur cette question que se jouera une partie de notre capacité collective à faire de l’intelligence artificielle une opportunité plutôt qu’une transformation subie.
Car une réglementation peut protéger. Une technologie peut augmenter nos capacités. Une intelligence artificielle peut nous assister.
Mais aucune d’entre elles ne peut décider à notre place de la société que nous souhaitons construire.
« Plus la technologie devient puissante, plus nous devons renforcer la capacité de l’humain à rester maître de ses choix. »
— Nicolas Pourbaix, architecte-contributeur du e-net. lab
Et c’est dans cette perspective qu’e-net. lab souhaite désormais explorer une conviction : Avant de préparer les machines, nous devons préparer les humains.
Aller plus loin ?
- Sortie de mars 2026 : 3 livres, parcours 'Se dépasser avec l’IA' (Penser - Comprendre - Agir avec l’intelligence artificielle sans perdre le discernement)
- L’avenir ne se subit pas. Il se pilote avec discernement, responsabilité et humanité : Lancement de la saison 2026 de l'appel à l'innovation.
- Thématique prospective 2027 : La santé mentale, à l’équilibre et à l’épanouissement durable des dirigeants, entrepreneurs et parties prenantes (Date : le mardi 26 janvier 2027).
Méthodologie e-net. lab
Cette publication repose sur une démarche d’analyse documentaire, scientifique et prospective menée par le e-net. lab autour des transformations induites par l’intelligence artificielle et de leurs implications pour les citoyens, l’éducation, le travail et les organisations.
L’objectif n’est pas de prédire précisément la société ou les compétences nécessaires en 2035, mais d’identifier des évolutions significatives, de croiser plusieurs référentiels et travaux existants et de formuler des pistes de réflexion sur les capacités humaines à développer tout au long de la vie.
Cette démarche conduit e-net. lab à explorer une hypothèse : face à l’accélération technologique, la protection institutionnelle doit être complétée par un développement structuré des capacités permettant à chacun de comprendre, apprendre, discerner, s’adapter et rester suffisamment maître de ses choix.
Première publication : 8 septembre 2026
Révision(s) : néant
À propos de cette publication
Les analyses présentées s’appuient principalement sur :
- les cadres et travaux européens relatifs aux compétences numériques et à l’intelligence artificielle, notamment DigComp 3.0 ;
- le cadre réglementaire européen relatif à l’intelligence artificielle, notamment pour analyser l’articulation entre protection, innovation et développement des compétences ;
- des travaux scientifiques et prospectifs consacrés aux compétences, à l’évolution du travail, aux interactions Humain–IA, à l’information, au discernement et aux transformations induites par l’intelligence artificielle ;
- les travaux menés par e-net. lab autour de l’adoption de l’IA, de la collaboration Humain–IA, de l’apprentissage, de la gouvernance, de l’innovation et de la transformation des modèles de création de valeur ;
- une réflexion prospective à l’horizon 2035 visant à identifier les capacités qui pourraient contribuer à préserver l’autonomie individuelle, l’employabilité, la capacité d’adaptation et la résilience démocratique.
La notion de 'HUMAIN D'ABORD', telle qu’elle est présentée dans cette publication, constitue un cadre de réflexion développé par e-net. lab. Elle désigne l’ensemble des capacités cognitives, comportementales, relationnelles et numériques permettant à une personne de comprendre son propre fonctionnement, de développer son discernement et de maîtriser suffisamment son environnement technologique pour agir, décider et exercer sa citoyenneté de manière consciente, autonome et responsable.
Le modèle est actuellement structuré autour de deux dimensions complémentaires : le Capital Cognitif et la compréhension et maîtrise de l’Alphabet Technologique, convergeant vers le discernement, l’autonomie et la capacité d’agir.
Les propositions formulées concernant le continuum École > Famille > Vie professionnelle, les niveaux progressifs de développement des capacités et leur articulation à l’horizon 2035 constituent des hypothèses méthodologiques et prospectives du e-net. lab. Elles ne doivent pas être interprétées comme un référentiel éducatif officiel, une norme, un programme scolaire ou des recommandations institutionnelles adoptées.
Nature de la démarche
Cette publication constitue une analyse exploratoire et prospective.
Elle ne repose pas sur une expérimentation permettant, à ce stade, de démontrer l’efficacité du modèle HUMAIN D'ABORD ou du continuum proposé.
L’objectif est d’abord de structurer une hypothèse, de la confronter progressivement aux connaissances scientifiques, aux référentiels existants et aux réalités de terrain, puis de l’enrichir au travers de travaux, expérimentations et contributions ultérieurs.
Cette distinction est importante : certains constats présentés dans l’article s’appuient sur des sources scientifiques, institutionnelles ou prospectives existantes, tandis que le HUMAIN D'ABORD, son architecture et les modalités proposées pour son développement constituent des travaux propres au e-net. lab.
Limites méthodologiques
L’horizon 2035 doit être compris comme un horizon prospectif et non comme une prévision.
L’évolution des capacités de l’intelligence artificielle, des usages, de la réglementation, des systèmes éducatifs, des métiers et des comportements sociaux comporte un niveau important d’incertitude.
Les compétences considérées aujourd’hui comme importantes pourront évoluer, se recomposer ou prendre une importance différente dans les prochaines années.
Par ailleurs, les notions mobilisées dans cette publication — notamment attention, métacognition, discernement, esprit critique, autonomie cognitive, apprentissage ou intelligence relationnelle — appartiennent à des champs scientifiques distincts et complexes. Leur regroupement au sein du HUMAIN D'ABORD constitue une structuration méthodologique proposée par e-net. lab et ne doit pas être interprété comme la création de nouvelles catégories scientifiques.
Enfin, cette publication ne vise pas à établir qu’une technologie produit mécaniquement un comportement, une perte d’autonomie ou une conséquence démocratique déterminée. Elle explore plutôt les interactions possibles entre capacités humaines, environnements technologiques et transformations sociétales.
Limites méthodologiques
Cette publication est réalisée dans un contexte réglementaire et institutionnel évolutif.
À la date de publication, la Belgique poursuit l’opérationnalisation de son dispositif national. Les autorités compétentes, les procédures, critères, documents et modalités pratiques applicables peuvent donc encore évoluer.
Les informations présentées doivent être comprises comme une analyse contextualisée à la date de publication. Toute organisation envisageant une candidature devra vérifier les dispositions réglementaires, procédures et informations officielles applicables au moment de sa démarche.
Cette publication ne constitue ni un avis juridique, ni une validation de conformité, ni une décision d’éligibilité ou d’admission dans un AI Regulatory Sandbox. Ces responsabilités relèvent des organisations concernées, de leurs conseils lorsque nécessaire et des autorités compétentes dans le cadre de leurs missions respectives.
Transparence sur l’usage de l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle a été utilisée comme outil d’assistance à la recherche, à l’exploration, à la structuration et à la rédaction de cette publication.
Les sources utilisées pour étayer les affirmations factuelles ont fait l’objet d’une sélection et d’une validation humaines. Les orientations, hypothèses, concepts, arbitrages méthodologiques et conclusions présentés relèvent du e-net. lab.
L’intelligence artificielle n’est considérée ni comme une source scientifique autonome, ni comme un dispositif de validation des hypothèses formulées.
Propriété intellectuelle
Les concepts scientifiques, cadres européens, travaux académiques et connaissances préexistantes cités dans cette publication demeurent naturellement rattachés à leurs auteurs, institutions et sources respectifs.
Le HUMAIN D'ABORD ne revendique donc aucune propriété sur des notions préexistantes telles que la métacognition, l’esprit critique, l’attention, le discernement, l’apprentissage continu, la cybersécurité ou les compétences numériques.
En revanche, lorsqu’ils remplissent les conditions de protection applicables, les structurations originales, architectures méthodologiques, grilles, représentations, outils, progressions pédagogiques et modèles développés par e-net. lab dans le cadre du HUMAIN D'ABORD constituent des actifs propres au e-net. lab.
Sont notamment concernés l’articulation Capital Cognitif + Alphabet Technologique ; le continuum École > Famille > Vie professionnelle ; les modèles de progression de l’autonomie ; les grilles et outils d’application ; ainsi que les architectures méthodologiques associées. Leur finalité commune peut être résumée par la trajectoire : COMPRENDRE > QUESTIONNER > DISCERNER > APPRENDRE > S’ADAPTER > CHOISIR avec une ambition centrale de permettre à l’humain de rester suffisamment maître de ses choix dans un environnement technologique en transformation.
Droits de reproduction
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Mention structurée de la source :
e-net. lab - Premier laboratoire des transitions stratégiques, éthiques et digitales - IA et société : quelles compétences humaines devons-nous développer d’ici 2035 ? Auteurs : Nicolas Pourbaix, architecte-contributeur du e-net. lab.
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