Quand le calculable prend toute la place : ce que les institutions risquent de perdre 2/2

Quand le calculable prend toute la place : ce que les institutions risquent de perdre 2/2

Introduction

Mesurer rassure.

Une institution qui mesure sait où elle en est. Elle peut comparer, ajuster, rendre des comptes. Elle dispose de preuves. Elle peut montrer que quelque chose se passe, que les efforts portent leurs fruits, que les objectifs sont atteints.

Ce mouvement est réel. Et il n'est pas sans valeur.

Certaines réalités ne deviennent visibles qu'à travers les données. Certaines injustices ne peuvent être nommées que lorsqu'elles sont documentées. Certaines décisions ne peuvent être prises qu'à partir de faits partagés.

Mais quelque chose, progressivement, se déplace.

Lorsque ce qui est mesurable devient la référence privilégiée du réel, une sélection s'opère, souvent silencieuse, rarement explicitée. Ce qui entre dans les tableaux de bord compte. Ce qui n'y entre pas tend à disparaître des préoccupations institutionnelles.

Pas par malveillance. Par logique.

Une question se pose alors, doucement, mais sérieusement.

Que risque-t-on de perdre lorsqu'une institution accorde davantage de valeur à ce qui est calculable qu'à ce qui est vécu ? Que devient l'expérience des sujets lorsque sa valeur dépend de sa traçabilité ?

Ce texte ne plaide pas contre la mesure. Il cherche à examiner ce qu'elle laisse dans l'ombre, et ce que cette ombre contient.

Ce que mesurer veut dire

Mesurer, ce n'est pas simplement observer.

C'est choisir ce qu'on va regarder. Décider ce qui mérite d'être compté. Construire une catégorie, lui donner un nom, lui attribuer une valeur. Et par ce geste, rendre certaines choses visibles, et d'autres, invisibles.

Une mesure n'est jamais neutre. Elle porte les choix de ceux qui l'ont conçue. Elle reflète ce qu'une institution considère comme important, comme réel, comme digne d'attention.

Ce n'est pas une critique. C'est une description.

Toute représentation du réel est partielle. Une carte n'est pas le territoire. Un indicateur n'est pas l'activité qu'il prétend mesurer. Il en est une traduction, utile, nécessaire parfois, mais toujours réductrice par construction.

Le problème n'apparaît pas dans la mesure elle-même. Il apparaît lorsque la traduction est confondue avec l'original.

Lorsqu'un taux de satisfaction devient la réalité de ce que vivent les usagers. Lorsqu'un indicateur de performance devient la réalité de ce que font les professionnels. Lorsqu'un score devient la réalité de ce qu'est un élève.

À ce moment-là, quelque chose bascule.

L'institution ne regarde plus l'activité. Elle regarde sa représentation. Et progressivement, c'est cette représentation qui oriente les décisions, les ressources, les reconnaissances.

Ce qui n'est pas dans la représentation ne disparaît pas du réel. Mais il disparaît du champ de ce qui compte institutionnellement.

C'est un glissement discret. Rarement brutal. Souvent bien intentionné.

Mais ses effets sont profonds, sur les personnes, sur les pratiques, sur la capacité d'une institution à apprendre de ce qui se passe vraiment en son sein.

Ce qui résiste à la mesure

Il existe une partie de l'activité humaine qui ne se laisse pas compter.

Non par mystère. Non par irrationnel. Mais parce que certaines dimensions de l'expérience sont intimement liées à ce qui les rend vivantes, et que cette vie-là résiste à la formalisation.

Prenons quelques exemples simples.

La confiance. On peut tenter de la mesurer, par des enquêtes, des scores, des indicateurs de satisfaction. Mais la confiance vécue entre deux personnes, dans une situation précise, à un moment donné, n'est pas ce que ces outils captent. Ils en saisissent une trace froide, après coup.

Le doute. Un professionnel qui doute n'est pas un professionnel défaillant. C'est souvent un professionnel qui pense. Qui sent qu'une procédure est inadaptée avant de pouvoir le démontrer. Qui perçoit un problème avant que les indicateurs ne le signalent. Ce doute est une forme d'intelligence. Aucun tableau de bord ne le rend visible.

L'intuition. Dans de nombreuses professions, elle précède la preuve. Un enseignant perçoit qu'un élève traverse quelque chose de difficile. Un soignant sent qu'un patient va mal avant même que les constantes ne changent. Un médiateur détecte une fragilité relationnelle que rien n'objective encore. Cette capacité de sentir avant de savoir repose sur une expérience incarnée, accumulée, irréductible à un algorithme.

Le regret. On l'a vu dans le premier article, le regret d'un participant qui n'a pas osé dire quelque chose est une ressource de développement. Il porte une information précieuse sur ce qui a empêché, sur ce qui aurait pu être autrement. Aucun compte rendu ne le mentionne.

Le sentiment d'utilité. L'engagement. Le plaisir de comprendre. Le sentiment d'appartenance à un collectif.

Ces dimensions existent. Elles produisent des effets réels sur l'activité, sur la qualité du travail, sur la santé des personnes. Elles ne sont pas des à-côtés de l'expérience professionnelle. Elles en sont souvent le cœur.

Et pourtant.

Elles résistent à la quantification. Non parce qu'elles sont insignifiantes, mais parce que leur signification tient précisément à ce qui les rend non quantifiables, leur caractère situé, singulier, temporellement ancré dans une histoire vécue.

Une institution qui ne reconnaît que ce qu'elle peut mesurer ne voit donc qu'une partie de ce qui se passe. Et cette partie, aussi précise soit-elle, laisse dans l'ombre ce qui compte souvent le plus pour les sujets.

L'IA comme révélateur

L'intelligence artificielle n'a pas créé cette tension.

Elle existait bien avant. Dans les logiques de reporting, dans les cultures de l'évaluation, dans la préférence institutionnelle pour ce qui peut être objectivé. L'IA n'a pas inventé le tableau de bord. Elle n'a pas inventé l'indicateur de performance. Elle n'a pas inventé la réduction de l'activité à ses traces mesurables.

Mais elle l'amplifie. Et ce faisant, elle la rend visible comme jamais.

Lorsqu'un système algorithmique analyse des milliers de contributions citoyennes en quelques minutes, il fait quelque chose de remarquable, et de révélateur. Il traite ce qui est formalisable. Il détecte des récurrences, des consensus, des patterns. Il produit une synthèse cohérente, rapide, exploitable.

Et il laisse de côté, structurellement, tout ce qui ne se formalise pas.

L'hésitation d'un participant avant de prendre la parole. Le silence d'une personne qui a renoncé à dire quelque chose. La tension dans une salle que personne n'a nommée. Le sens que quelqu'un donne à une expérience vécue depuis des années.

Ce n'est pas un défaut de l'IA. C'est sa nature. Elle traite des données. Elle ne vit pas de situations.

Et c'est précisément là que réside sa valeur révélatrice.

Car ce que l'IA ne peut pas faire éclaire ce que l'humain fait, et ce que les institutions risquent d'ignorer en lui déléguant une part croissante de leur rapport au réel. L'IA ne connaît ni fatigue, ni désir, ni hésitation, ni peur. Elle n'est pas transformée existentiellement par les situations qu'elle traite. Elle ne regrette rien. Elle n'espère rien.

Ce n'est pas une critique de l'IA. C'est une description de ce qu'elle est.

Mais lorsqu'une institution confie à des systèmes algorithmiques la tâche de comprendre ce que vivent ses membres, elle fait un choix, souvent implicite, sur ce qui compte comme réel. Elle choisit la représentation calculée plutôt que l'expérience vécue.

L'IA devient alors moins un outil qu'un miroir.

Elle reflète ce qu'une institution a déjà choisi de valoriser. Et elle le fait avec une efficacité et une apparence de neutralité qui rendent ce choix difficile à questionner.

C'est peut-être là son effet le plus profond, non pas ce qu'elle fait, mais ce qu'elle normalise sans le dire.

Ce qu'une institution risque de perdre

Les risques ne sont pas abstraits.

Ils se jouent dans des situations concrètes, dans des pratiques quotidiennes, dans des décisions qui paraissent anodines et qui s'accumulent silencieusement.

Trois me semblent particulièrement importants.

Perdre la capacité d'apprendre de l'expérience de ses membres

Une institution apprend lorsqu'elle est capable de recevoir ce que ses membres lui disent, y compris ce qu'ils ne disent pas encore clairement, ce qui résiste, ce qui hésite, ce qui cherche ses mots.

Lorsque les données deviennent la référence privilégiée du réel, cette capacité se fragilise. Non pas parce que les données mentent. Mais parce qu'elles ne peuvent pas tout dire. Elles captent ce qui a eu lieu. Elles ne captent pas ce qui aurait pu avoir lieu, ce qui a été empêché, ce qui attend encore de pouvoir s'exprimer.

Une institution qui ne s'appuie que sur ses indicateurs finit par apprendre d'elle-même, de ses propres représentations. Elle tourne progressivement en circuit fermé. Elle devient moins capable de se laisser surprendre par ce qui se passe vraiment en son sein.

Or c'est précisément la surprise, la rencontre avec ce qu'on n'avait pas prévu, qui est la condition de l'apprentissage réel.

Perdre la légitimité du sensible comme source d'intelligence

Lorsque seul ce qui est mesurable compte, le sensible perd sa place.

Pourtant, dans de nombreuses professions, il constitue une ressource irremplaçable. Le professionnel qui sent qu'une situation se dégrade avant que les indicateurs ne le signalent. Celui qui perçoit une fragilité que rien n'objective encore. Celui dont l'expérience incarnée lui permet de naviguer dans des situations que les procédures n'ont pas anticipées.

Cette intelligence sensible ne s'improvise pas. Elle se construit dans la durée, dans l'exposition répétée à des situations réelles, dans la réflexion sur ce qui a été vécu. Elle est une compétence, souvent invisible, rarement reconnue, difficilement transmissible par les voies formelles.

Lorsque les dispositifs de gestion ne reconnaissent plus cette compétence parce qu'elle résiste à l'objectivation, ils appauvrissent silencieusement les collectifs de travail. Ils découragent ce qui ne peut pas être montré. Ils valorisent ce qui peut être prouvé au détriment de ce qui peut être senti.

Perdre la possibilité du désaccord fécond

Les systèmes fondés sur la mesure et la prédiction ont une tendance naturelle vers le consensus. Ils cherchent ce qui converge, ce qui se répète, ce qui peut être synthétisé.

Mais les institutions apprennent aussi, et parfois surtout, de leurs désaccords.

Un désaccord bien tenu n'est pas un dysfonctionnement. C'est une information sur la complexité du réel. Il signale que plusieurs perspectives légitimes coexistent, que la situation est plus riche que ce qu'une seule représentation peut en dire, qu'il y a encore quelque chose à comprendre.

Lorsque les dispositifs institutionnels tendent à lisser les désaccords, par souci d'efficacité, par pression du temps, par délégation à des outils algorithmiques qui produisent naturellement des synthèses consensuelles, ils perdent une ressource précieuse.

Ils perdent la friction qui oblige à penser.

Ces trois risques ont quelque chose en commun.

Ils ne se produisent pas brutalement. Ils s'installent progressivement, par accumulation de petits choix raisonnables. Chacun pris isolément semble justifié. Ensemble, ils dessinent une transformation profonde de ce qu'une institution considère comme réel, et de la place qu'elle laisse aux sujets qui la composent.

Ce que cela change pour les sujets

Les institutions ne sont pas abstraites.

Elles sont habitées par des personnes. Des personnes qui grandissent, qui apprennent, qui construisent leur rapport au monde dans les environnements que ces institutions créent.

Et quelque chose se passe, dans ces environnements, lorsque tout devient mesurable.

Les jeunes générations grandissent dans un monde où presque rien n'échappe à l'évaluation. Les performances scolaires. Les interactions sociales. Les trajectoires professionnelles. Jusqu'à l'image qu'on donne de soi, comptée en likes, en vues, en abonnés.

Ce n'est pas sans effet.

Lorsque la valeur d'une expérience dépend de sa visibilité, quelque chose se déplace dans le rapport que les sujets entretiennent avec leur propre vie. On commence à vivre pour ce qui peut être montré. On commence à douter de ce qui ne peut pas être prouvé. On commence à mesurer sa propre existence à l'aune d'indicateurs externes.

Or une partie fondamentale du développement humain passe par ce qui ne se mesure pas.

L'ennui, d'abord. Cet espace vide où quelque chose peut naître sans être dirigé. La relation gratuite, qui existe pour elle-même sans produire de résultat. L'échec non évalué, qui laisse le droit de recommencer sans laisser de trace. L'expérience sans finalité immédiate, qui nourrit sans qu'on sache encore comment.

Ces espaces se raréfient.

Non pas parce que quelqu'un a décidé de les supprimer. Mais parce que les environnements contemporains, numériques, institutionnels, scolaires, professionnels, tendent à les remplir. À les orienter. À leur donner une finalité. À en faire quelque chose d'utile, de traçable, de valorisable.

Et progressivement, les sujets perdent le contact avec une part de leur expérience qui n'a pas de nom dans les indicateurs.

Ce n'est pas une nostalgie. C'est une observation.

Le sentiment d'autonomie, la conviction que sa propre vie obéit à quelque chose qui vient de soi, est un facteur central de santé mentale et de développement. Lorsque les environnements guident les choix, prédisent les comportements, orientent les trajectoires avec une précision croissante, ce sentiment se fragilise.

Non pas parce que les sujets sont manipulés. Mais parce que l'espace entre la prescription et l'expérience, cet espace où quelque chose de propre peut se construire, se rétrécit.

Et c'est dans cet espace, précisément, que se joue le développement du pouvoir d'agir.

Conclusion

Le problème n'est pas la mesure.

Le problème n'est pas l'intelligence artificielle. Le problème n'est pas la donnée, ni l'indicateur, ni l'algorithme.

Le problème est plus discret, et plus profond.

Il est dans le glissement silencieux par lequel ce qui est calculable devient progressivement la référence du réel. Par lequel ce qui ne peut pas être mesuré cesse d'être reconnu. Par lequel les institutions perdent, sans le décider explicitement, la capacité d'apprendre de ce qui se passe vraiment en leur sein.

Ce glissement n'est pas une fatalité.

Il suppose des choix, sur ce qu'on décide de regarder, sur ce qu'on accepte de ne pas contrôler, sur la place qu'on laisse à l'expérience vécue comme instance de validation du réel. Ces choix sont politiques, au sens le plus noble du terme. Ils concernent la manière dont une société décide de ce qui compte.

Une institution mature n'est pas une institution parfaitement optimisée.

C'est une institution qui sait ce que ses outils ne voient pas. Qui préserve des espaces pour ce qui résiste à la formalisation. Qui traite le sensible, le conflictuel, l'hésitant non comme des dysfonctionnements à corriger, mais comme des signaux à entendre.

Et peut-être, plus simplement, une institution qui se demande régulièrement, avant de mesurer, avant d'optimiser, avant de déléguer à un algorithme, ce qu'elle risque de ne plus voir.

Car ce qu'on cesse de voir finit par cesser d'exister dans les préoccupations de ceux qui décident.

Et ce sont toujours les sujets qui en portent le poids.