L'hypothèse de la Reine Rouge : courir pour rester à sa place

Une compétence morte en douze mois

En 2023, je facturais une expertise qui n'existe plus. Écrire des prompts pour GPT-3.5 relevait d'un artisanat réel : découper la tâche, multiplier les exemples few-shot, ruser avec des balises pour contourner la fragilité du modèle.

Je gardais des bibliothèques de gabarits, des tournures qui « débloquaient » telle capacité. C'était un savoir-faire monnayable, et j'en étais fier. Puis les modèles ont grandi.

Avec GPT-4, puis Claude 3.5 et les générations suivantes, la moitié de ces astuces sont devenues inutiles. Le modèle comprenait désormais l'intention brute, sans échafaudage. Ma compétence n'avait pas cessé de fonctionner — elle avait cessé d'être nécessaire.

C'est une expérience troublante. On ne perd pas la main : on découvre que la main n'a plus d'objet. Et pour comprendre ce vertige, il faut quitter l'informatique et descendre dans un lac, chez les mollusques.

Van Valen, 1973 : la loi de l'extinction constante

En 1973, le biologiste Leigh Van Valen publie dans la revue Evolutionary Theory un article au titre modeste : « A New Evolutionary Law ». Il y compile les durées de vie de milliers de genres fossiles.

Son constat déroute. La probabilité qu'un groupe s'éteigne reste à peu près constante dans le temps, quel que soit son ancienneté. Vieillir n'améliore pas les chances de survie d'une lignée.

Une espèce parfaitement adaptée hier n'est pas protégée pour autant. Pourquoi ? Parce que son environnement n'est pas un décor fixe : il est fait d'autres espèces, elles aussi en train d'évoluer.

Van Valen emprunte alors une image à Lewis Carroll. Dans De l'autre côté du miroir (1871), la Reine Rouge entraîne Alice dans une course effrénée qui ne mène nulle part. « Ici, vois-tu, il faut courir de toute la vitesse de ses jambes pour rester au même endroit. »

Voilà la structure profonde. Le guépard court plus vite, donc la gazelle qui survit court plus vite, donc le guépard doit encore accélérer. Aucun des deux ne « progresse » dans l'absolu : ils maintiennent un équilibre relatif au prix d'un effort permanent.

Cette dynamique de coévolution a été formalisée depuis. Un article de PNAS montre que, dans un écosystème où les espèces se constituent mutuellement leur environnement, certaines conditions favorisent l'évolution continue plutôt que la stase. La stagnation n'est pas une option neutre : c'est une régression relative.

Vos compétences ne s'usent pas — le paysage court

Retournons au travail. Le modèle classique de l'obsolescence suppose qu'une compétence se déprécie en elle-même, comme un outil qui rouille. La Reine Rouge dit l'inverse.

Mon prompt engineering de 2023 n'a pas rouillé. Il est devenu obsolète parce que l'autre espèce de l'écosystème — le modèle de langage — a évolué et absorbé mon savoir-faire. La dépréciation est relative, pas absolue.

Cela change tout pour un dirigeant. La question n'est plus « mes équipes savent-elles X ? » mais « à quelle vitesse l'environnement rend-il X caduc, et à quelle vitesse mes équipes recodent-elles ? ».

Le Future of Jobs Report 2025 du Forum économique mondial chiffre ce mouvement : 39 % des compétences clés des travailleurs devraient changer d'ici 2030. Les compétences technologiques progressent le plus vite, mais l'agilité, la résilience et l'apprentissage continu figurent parmi les aptitudes jugées les plus critiques.

Ce rapport valide une distinction que je fais sur le terrain. Il existe deux familles de compétences face à l'IA, et elles n'ont pas le même destin.

Les premières sont en compétition avec la machine : l'exécution pure. Rédiger un premier jet, produire un bout de code standard, résumer un document. Sur ce terrain, courir contre l'outil est perdu d'avance — il court plus vite.

Les secondes sont en coévolution avec elle : le jugement, le cadrage d'un problème, la vérification critique d'une sortie. Les indicateurs de capacité de l'IA publiés par l'OCDE, qui comparent la machine à l'humain sur neuf dimensions dont la métacognition et la résolution de problèmes, montrent que ces facultés restent des zones où l'humain garde l'avantage — à condition de s'y exercer avec l'outil.

Cette bascule reformule aussi le recrutement. Sélectionner sur le stock de savoir, c'est parier sur une photographie ; sélectionner sur la vitesse d'adaptation, c'est parier sur la course. Un profil qui recode vite ses méthodes vaut mieux qu'un expert figé sur un état de l'art déjà dépassé.

La tentation de s'arrêter de courir

Le piège le plus insidieux n'est pas de refuser l'IA. C'est de l'adopter mal — en lui déléguant précisément les compétences qui nous maintiennent dans la course.

J'ai vu ce mécanisme chez des développeurs qui, à force de laisser un assistant écrire leur code, perdaient la capacité de le relire. J'ai analysé ce phénomène dans un texte sur la dette cognitive du développeur qui délègue trop à Copilot. Déléguer l'exécution, oui ; abandonner le jugement, jamais.

Courir avec l'outil signifie garder la main sur ce qui coévolue. Je me sers de mes agents pour aller plus vite sur l'exécution, mais je m'oblige à vérifier, à cadrer, à décider. La machine tient le crayon ; je tiens le raisonnement.

Quatre gestes pour courir sans s'épuiser

La Reine Rouge n'ordonne pas de sprinter au hasard. Elle impose une course intelligente, mesurable. Voici ce que j'applique et recommande.

1. Auditer chaque poste sur l'axe exécution / jugement. Une fois par an, cartographier quelle part d'un métier relève de l'exécution (en compétition avec l'IA) et quelle part relève du jugement (en coévolution). Le déséquilibre indique où investir.

2. Indexer le budget formation sur le rythme des modèles. Les grands modèles sortent tous les trois à six mois. Un plan de formation annuel figé court moins vite que l'écosystème. Prévoir des cycles courts, réactualisés au rythme des releases.

3. Instaurer la règle du « courir avec ». Pour chaque tâche automatisée, désigner explicitement la compétence humaine de contrôle qui reste, elle, non déléguée. On automatise l'exécution en préservant la vigilance.

4. Recruter la vitesse d'adaptation. En entretien, tester moins le savoir acquis que la capacité à apprendre un outil inconnu en temps réel. La demi-vie du savoir technique se raccourcit ; l'aptitude à réapprendre, elle, ne se démode pas.

Ce travail de cartographie et de cadrage est exactement celui que je mène en immersion chez mes clients : distinguer, poste par poste, ce qui doit être délégué à la machine de ce qui doit rester humain. C'est le prolongement biologique d'un raisonnement que j'avais mené sous un angle économique, en montrant que l'IA déplace les métiers bien plus qu'elle ne les détruit — Ricardo et Keynes d'un côté, Van Valen de l'autre.

Le vertige n'est pas une malédiction

Revenons à Alice, essoufflée, immobile malgré sa course. Elle proteste : dans son pays à elle, courir mène quelque part. La Reine Rouge répond que ce pays-là est « lent ».

L'hypothèse de la Reine Rouge n'est pas une menace corporate destinée à effrayer les équipes. C'est une description honnête de l'écosystème dans lequel nous travaillons désormais.

L'erreur n'est pas de courir. Courir est la condition normale du vivant dans un environnement qui évolue. L'erreur, la seule, est de croire qu'on peut s'arrêter — car s'arrêter, dans un monde qui court, c'est reculer.

Mes compétences n'ont pas rouillé en 2023 : le paysage, lui, s'est mis à courir. Et il ne s'arrêtera plus.