# Benoit Aubert Benoit Aubert (Professeur à HEC Montréal, chercheur au CIRANO (ancien directeur de la Roe School of Business et de l'École de gestion de l'information à l'Université Victoria de Wellington)) was a guest on AI with Sach, a podcast hosted by Sacha Gucciardo in Montréal. ## Episode 11: Littératie numérique à l'ère de l'IA : Défis et opportunités pour les employés - Benoit Aubert (September 2024) Benoit Aubert explains why basic digital literacy matters more than AI expertise for most jobs, and why automating entry-level tasks threatens how workers build expertise. Page: https://aiwithsach.com/episodes/11-litteratie-numerique-a-l-ere-de-l-ia-defis-et-oppo/ > Des fois, on voit des formateurs arriver. Première chose que le formateur va dire, c'est ne vous inquiétez pas, ça va être très simple. Pour quelqu'un qui est inquiet, on vient de lui dire, si tu ne comprends pas, tu n'es vraiment pas bon. > — at 8:15 (https://www.youtube.com/watch?v=QMPuAGqawXw&t=495s) > Le vrai défi pour les entreprises et pour les employés, c'est que ces tâches-là d'entrée, c'est ce qui permettait aux employés de développer l'expertise pour arriver au niveau de gestion. Et pour les entreprises, si on donne toutes ces tâches-là à l'IA, dans 10 ans, on n'a plus de gestionnaire pour réfléchir aux prochains produits, pour réfléchir aux idées innovatrices. > — at 10:14 (https://www.youtube.com/watch?v=QMPuAGqawXw&t=614s) > Mais ces changements-là, puis la révolution industrielle, c'était plus rapide, mais il restait que les changements se faisaient sur des générations. on n'a pas de génération. Donc, ce sont les mêmes personnes qui vont avoir vécu le avant et le après. Et ça, c'est beaucoup plus difficile parce que ce n'est pas tout le monde qui va arriver à s'adapter, ce n'est pas tout le monde qui a envie de travailler avec ces nouveaux outils-là. > — at 19:48 (https://www.youtube.com/watch?v=QMPuAGqawXw&t=1188s) > c'était des tâches qui nous permettaient d'apprendre le fonctionnement de certains systèmes. Et une fois qu'on avait développé ça, on avait accès à d'autres tâches. Notre problème, c'est que là, il va falloir trouver d'autres chemins pour avoir accès à ces tâches-là qui sont plus intéressantes. Et ce chemin-là, on ne l'a pas encore identifié. > — at 21:26 (https://www.youtube.com/watch?v=QMPuAGqawXw&t=1286s) > Donc ce qu'on écrit, c'est vraiment des choses où on n'est pas certain qu'on va le trouver, mais on veut que ces gens-là aient ces caractéristiques-là. Et ce qu'on a vu de façon très, très marquée, c'est l'ensemble des compétences de base sur les outils bureautiques, la compréhension des bases de données, la compréhension des connaissances sur Excel > — at 4:21 (https://www.youtube.com/watch?v=QMPuAGqawXw&t=261s) > Bien, peut-être qu'on était naïfs. Nous, quand on a démarré le projet, on regardait beaucoup les compétences en machine learning, les trucs d'intelligence artificielle, et on s'est dit, ah, il va y avoir des pôles plus importants. Et finalement, oui, il y en a quelques-uns, mais ce sont assez peu d'emplois. > — at 6:18 (https://www.youtube.com/watch?v=QMPuAGqawXw&t=378s) > Je ne sais pas si je les rassure, il y a des emplois qui vont disparaître. > — at 9:39 (https://www.youtube.com/watch?v=QMPuAGqawXw&t=579s) > Leur investissement technologique alors, si les entreprises arrivent à comprendre qu'une transformation numérique, ce n'est pas d'implanter de la technologie, mais c'est vraiment de repenser sa façon de fonctionner et sa proposition de valeur, elles vont inclure la formation de leurs ressources. > — at 14:48 (https://www.youtube.com/watch?v=QMPuAGqawXw&t=888s) > Elles vont être là dans 10 ans. Les autres ne le seront pas. On voit présentement beaucoup de pression dans certains pays pour introduire des barrières tarifaires. Quand on fait ça, ça nous permet de garder des entreprises peu productives en vie. Ça fait aussi que les citoyens canadiens paient leurs produits trop cher. > — at 15:50 (https://www.youtube.com/watch?v=QMPuAGqawXw&t=950s) > Il faut garder un regard sur le produit final, par exemple, pour des questions de responsabilité, pour des questions de qualité de la décision, etc. Alors, si les employés comprennent ce que l'IA peut faire, on peut développer, justement, les habiletés qui sont plus évaluatives, qui sont plus créatives pour arriver à utiliser l'IA pour mieux faire son travail plutôt que de se faire remplacer par l'IA > — at 18:21 (https://www.youtube.com/watch?v=QMPuAGqawXw&t=1101s) > La première question, on peut toujours rêver, mais je crains qu'on ne soit payé que quatre jours si on travaille quatre jours. > — at 19:18 (https://www.youtube.com/watch?v=QMPuAGqawXw&t=1158s) > Mais mon inquiétude, c'est qu'on n'adopte pas assez rapidement. Et qu'on a vu, par exemple, avec des géants comme Amazon, le commerce passé de joueurs locaux à un joueur mondial. ça peut se produire dans beaucoup d'autres secteurs. > — at 22:14 (https://www.youtube.com/watch?v=QMPuAGqawXw&t=1334s) > Puis, on s'est excité pour le blockchain. Après ça, ça a été l'informatique quantique. Là, tout le monde est sur le train de l'IA. À chaque fois, on a utilisé des choses. Oui, on a transformé certaines choses, mais il semble qu'il y a toujours une technologie encore plus incroyable qui apparaît. > — at 24:16 (https://www.youtube.com/watch?v=QMPuAGqawXw&t=1456s) > Et cette littératie-là, souvent, on oublie de la mesurer, on peut la prendre pour acquis, mais dans les faits, elle n'est pas toujours là. > — at 2:30 (https://www.youtube.com/watch?v=QMPuAGqawXw&t=150s)